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abstract:
- lang: ger
  text: Data Science und Big Data durchdringt in ihren diversen Facetten unser tägliches
    Leben– kaum ein Tag, an dem nicht verschiedene Meldungen über technische Innovationen,
    Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen
    (ML) und ihre ethischen sowie gesellschaftlichen Implikationen in den unterschiedlichen
    Medien diskutiert werden. 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.
author:
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    mit Jupyter Notebook. In: Pasternak A, ed. <i>Informatik für alle</i>. Gesellschaft
    für Informatik; 2019:385.'
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    In A. Pasternak (Ed.), <i>Informatik für alle</i> (p. 385). Gesellschaft für Informatik.
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    Frischemeier, Susanne Podworny, and Thomas Wassong. “Maschinelles Lernen im Unterricht
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    Notebook,” in <i>Informatik für alle</i>, Dortmund, Germany, 2019, p. 385.
  mla: Schlichtig, Michael, et al. “Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter
    Notebook.” <i>Informatik für alle</i>, edited by Arno Pasternak, Gesellschaft
    für Informatik, 2019, p. 385.
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    Bonn, 2019, p. 385.'
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    Pasternak A, ed. <i>Informatik für alle - 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule,
    16.-18. September 2019, Dortmund</i>. Gesellschaft für Informatik; 2019:285–294.
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    Frischemeier, Susanne Podworny, and Thomas Wassong. “Entwicklung und Reflexion
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    und Schule, 16.-18. September 2019, Dortmund</i>, edited by A. Pasternak, 285–294.
    Gesellschaft für Informatik, 2019. <a href="https://doi.org/10.18420/infos2019-c14">https://doi.org/10.18420/infos2019-c14</a>.
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    in <i>Informatik für alle - 18. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 16.-18. September
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  - 978-3-88579-682-4
publisher: Gesellschaft für Informatik
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