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Der Indikativ Plusquamperfekt Aktiv in Latein ist neben dem Imperfekt und Plusquamperfekt eine der drei Vergangenheitsformen. Bevor Dir die Übersetzung des Indikativ Plusquamperfekt Aktiv aufgezeigt wird, erhältst Du zunächst einen Überblick über die Bildung dieser Form.
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Team Indikativ Plusquamperfekt Aktiv Latein Lehrer
Zur Bildung des Indikativ Plusquamperfekt Aktiv wird der Perfektstamm verwendet. Solltest Du Dir hier also unsicher sein, schaue Dir gerne die Erklärung zur Perfektbildung lateinischer Verben an.
Zur Bildung des Indikativ Plusquamperfekt Aktiv in Latein benötigt man zunächst den Perfektstamm des Verbes. Auf diesen Perfektstamm folgen nun die Silben “-era-“, an welche abschließend noch die Endungen “-m/-s/-t/-mus/-tis/-nt“ angehängt werden. Der Indikativ Plusquamperfekt Aktiv wird also folgendermaßen gebildet:
Perfektstamm + -era- + Endungen (-m/-s/-t/-mus/-tis/-nt)
Zwar findest Du in unserer Erklärung zur Perfektbildung lateinischer Verben einige grundlegende Informationen zu den unterschiedlichen Weisen der Perfektbildung, jedoch gibt es im Lateinischen auch viele Ausnahmen. Am besten lernst Du den Perfektstamm beim Vokabellernen also immer direkt mit.
Mit den folgenden Beispielen wird Dir die Bildung des Indikativ Plusquamperfekt Aktiv verdeutlicht:
laudare (loben)
laudav-era-m
venire (kommen)
veni-era-t
mittere (schicken)
mis-era-nt
Alternativ kannst Du Dir die Bildung des Indikativ Plusquamperfekt Aktiv auch mit dem folgenden Schema merken: Perfektstamm + "Imperfekt von esse". Schließlich lauten die Formen des Imperfekts von esse auch "eram, eras, erat, eramus, eratis, erant."
Der Indikativ Plusquamperfekt Aktiv in Latein wird wie folgt Übersetz: Das Plusquamperfekt beschreibt Ereignisse, die vor anderen Geschehnissen in der Vergangenheit stattgefunden haben. Im Deutschen übersetzt Du es am besten auch mit dem Plusquamperfekt.
Id dixeras.
(Du hattest das gesagt.)
Non in schola eram, quod Romam ieram.
(Ich war nicht in der Schule, weil ich nach Rom gegangen war.)
Das Plusquamperfekt kannst Du mit dem deutschen Plusquamperfekt übersetzen. Für das Übersetzen ist es wichtig, dass die Vorzeitigkeit des Geschehens im Plusquamperfekt ausgedrückt wird:
Mua mater laudabat, quod officia feceram.
(Meine Mutter hat mich gelobt, weil ich die Aufgaben gemacht hatte.)
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Wie übersetzt man den Indikativ Plusquamperfekt?
Der Indikativ Plusquamperfekt im Lateinischen wird auch im Deutschen mit dem Plusquamperfekt übersetzt. Videramus zum Beispiel wird mit "wir hatten gesehen" übersetzt.
Wie wird das Plusquamperfekt im Aktiv gebildet?
Das Plusquamperfekt im Aktiv wird mit dem Perfektstamm gebildet. An den Perfektstamm wird die Erkennungssilbe für das Plusquamperfekt gehängt, "-era-". An die Erkennungssilbe werden die Personalendungen "-m, -s, -t, -mus, -tis, -nt" gehängt. Das Verb audire zum Beispiel wird im Indikativ Plusquamperfekt folgendermaßen konjugiert: audiveram, audiveras, audiverat, audiveramus, audiveratis, audiverant.
Wozu braucht man den Indikativ Plusquamperfekt Aktiv?
Den Indikativ Plusquamperfekt braucht man, um Handlungen zu beschreiben, die vor anderen Handlungen in der Vergangenheit stattfinden. Auf dem Zeitstrahl wird also vom Präsens zwei Schritte zurückgedacht.
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Lily Hulatt ist Digital Content Specialist mit über drei Jahren Erfahrung in Content-Strategie und Curriculum-Design. Sie hat 2022 ihren Doktortitel in Englischer Literatur an der Durham University erhalten, dort auch im Fachbereich Englische Studien unterrichtet und an verschiedenen Veröffentlichungen mitgewirkt. Lily ist Expertin für Englische Literatur, Englische Sprache, Geschichte und Philosophie.
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Gabriel Freitas ist AI Engineer mit solider Erfahrung in Softwareentwicklung, maschinellen Lernalgorithmen und generativer KI, einschließlich Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs). Er hat Elektrotechnik an der Universität von São Paulo studiert und macht aktuell seinen MSc in Computertechnik an der Universität von Campinas mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Gabriel hat einen starken Hintergrund in Software-Engineering und hat an Projekten zu Computer Vision, Embedded AI und LLM-Anwendungen gearbeitet.
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