[{"citation":{"ieee":"R. Nieszporek, R. Biehler, and B. Griese, “Developments of teachers’ knowledge facets in teaching statistics with digital tools measured with retrospective self-assessment,” in <i>Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Sta-tistics (ICOTS10, July, 2018), Kyoto, Japan</i>, M. A. Sorto, A. White, and L. Guyot, Eds. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute, 2019.","chicago":"Nieszporek, Ralf, Rolf Biehler, and Birgit Griese. “Developments of Teachers’ Knowledge Facets in Teaching Statistics with Digital Tools Measured with Retrospective Self-Assessment.” In <i>Looking Back, Looking Forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Sta-Tistics (ICOTS10, July, 2018), Kyoto, Japan</i>, edited by M.A. Sorto, A. White, and L. Guyot. Voorburg, The Netherlands: International Statistical Institute, 2019.","ama":"Nieszporek R, Biehler R, Griese B. Developments of teachers’ knowledge facets in teaching statistics with digital tools measured with retrospective self-assessment. In: Sorto MA, White A, Guyot L, eds. <i>Looking Back, Looking Forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Sta-Tistics (ICOTS10, July, 2018), Kyoto, Japan</i>. International Statistical Institute; 2019.","apa":"Nieszporek, R., Biehler, R., &#38; Griese, B. (2019). Developments of teachers’ knowledge facets in teaching statistics with digital tools measured with retrospective self-assessment. In M. A. Sorto, A. White, &#38; L. Guyot (Eds.), <i>Looking back, looking forward. Proceedings of the Tenth International Conference on Teaching Sta-tistics (ICOTS10, July, 2018), Kyoto, Japan</i>. International Statistical Institute.","mla":"Nieszporek, Ralf, et al. “Developments of Teachers’ Knowledge Facets in Teaching Statistics with Digital Tools Measured with Retrospective Self-Assessment.” <i>Looking Back, Looking Forward. 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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."}],"editor":[{"last_name":"Pasternak","full_name":"Pasternak, Arno","first_name":"Arno"}],"status":"public","type":"conference","publication":"Informatik für alle","language":[{"iso":"ger"}],"_id":"14848","user_id":"21241","department":[{"_id":"67"},{"_id":"97"}],"place":"Bonn","year":"2019","citation":{"ieee":"M. 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