[{"_id":"5907","date_updated":"2025-05-25T20:19:11Z","author":[{"first_name":"Tobias","last_name":"Mai","full_name":"Mai, Tobias"},{"first_name":"Silvia","full_name":"Becher, Silvia","last_name":"Becher"},{"id":"21241","full_name":"Wassong, Thomas","last_name":"Wassong","first_name":"Thomas"}],"user_id":"21241","date_created":"2018-11-27T10:44:06Z","title":"Über den möglichen didaktischen Mehrwert durch computergestützte Aufgaben zur Mathematik am Beispiel eines auf Blended Learning basierenden Vorkurses","language":[{"iso":"eng"}],"publication":"Best Practice Beispielen für Lehrinnovationen aus dem khdm","type":"book_chapter","editor":[{"full_name":"Biehler, Rolf","last_name":"Biehler","first_name":"Rolf"},{"last_name":"Eichler","full_name":"Eichler, Andreas","first_name":"Andreas"},{"last_name":"Hochmuth","full_name":"Hochmuth, Reinhard","first_name":"Reinhard"}],"year":"2021","status":"public","citation":{"mla":"Mai, Tobias, et al. “Über Den Möglichen Didaktischen Mehrwert Durch Computergestützte Aufgaben Zur Mathematik Am Beispiel Eines Auf Blended Learning Basierenden Vorkurses.” <i>Best Practice Beispielen Für Lehrinnovationen Aus Dem Khdm</i>, edited by Rolf Biehler et al., 2021.","bibtex":"@inbook{Mai_Becher_Wassong_2021, title={Über den möglichen didaktischen Mehrwert durch computergestützte Aufgaben zur Mathematik am Beispiel eines auf Blended Learning basierenden Vorkurses}, booktitle={Best Practice Beispielen für Lehrinnovationen aus dem khdm}, author={Mai, Tobias and Becher, Silvia and Wassong, Thomas}, editor={Biehler, Rolf and Eichler, Andreas and Hochmuth, Reinhard}, year={2021} }","short":"T. 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Aus diesem Grund erscheint es uns immens wichtig, diese Fragestellungen und Technologien auch in den Unterricht der Sekundarstufe II zu integrieren. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, entwickelten wir im Rahmen eines Forschungsprojekts ein Curriculum, welches wir als konkretes Unterrichtskonzept innerhalb eines Projektkurses erprobt, evaluiert weiterentwickelt wird. Bei der Implementierung entschieden wir uns, zur aktiven Umsetzung von Konzepten von ML als Plattform Jupyter Notebook mit Python zu verwenden, da diese Umgebung durch die Verbindung von Code und Hypertext zur Dokumentation und Erklärung Medienbrüche im Lernprozess verringern kann. Zudem ist Python zur Implementierung der Methoden von ML sehr gut geeignet. Im Themenfeld des ML als Teilgebiet der KI legen wir den Fokus auf zwei unterschiedliche Lernverfahren um verschieden Aspekte von ML, u.A. wie Nachvollziehbarkeit unter gesellschaftlichen Gesichtspunkten zu vermitteln. Diese sind Künstliche Neuronale Netze (bei denen die Berechnung und Bedeutung der Kantengewichte zwischen den Neuronen für den Menschen insbesondere bei komplexeren Netzen kaum nachvollziehbar erschienen) und Entscheidungsbäume (strukturierte und gerichtete Bäume zur Darstellung von Entscheidungsregeln, welche auch für Schülerinnen und Schüler meist gut nachvollziehbares und verständliches KI-Modell darstellen). In diesem Workshop stellen wir konkrete Umsetzungsbeispiele inklusive der Programmierung für beide Verfahren mit Jupyter Notebook und Python als Teil einer Unterrichtssequenz vor und diskutieren diese."}],"status":"public","publication":"Informatik für alle","type":"conference","language":[{"iso":"ger"}],"_id":"14848","department":[{"_id":"67"},{"_id":"97"}],"user_id":"21241"},{"year":"2019","date_created":"2019-11-07T14:07:30Z","publisher":"Gesellschaft für Informatik","title":"Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II","publication":"Informatik für alle","abstract":[{"lang":"ger","text":"Die Bereiche „Data Science“ und „Big Data“ sowie ihre technischen, ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen werden zunehmend nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch in diversen Medien diskutiert und somit verstärkt auch zu einem wichtigen Thema für alle. Um den Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe II einen theoretisch und fachwissenschaftlich fundierten Einstieg in diesen Themenbereich zu ermöglichen, wurde ein erster Entwurf eines interdisziplinären Curriculums entwickelt, das neben fachlichen Aspekten von Data Science einen Fokus auf sich hieraus ergebende gesellschaftliche Fragestellungen legt. 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