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_id: '29298'
abstract:
- lang: ger
text: "Die Themen „Big Data“, „Künstliche Intelligenz und „Data Science“ werden
seit einiger Zeit nicht nur in der breiten Öffentlichkeit kontrovers diskutiert,
sondern stellen für die Ausbildung in den IT- und IT-nahen Berufen schon heute
neue Herausforderungen dar, die in Zukunft durch die gesellschaftliche und technologische
Weiterentwicklung hin zu einer Datengesellschaft noch größer werden.\r\nAn dieser
Stelle stellt sich die Frage, welche Aspekte dieses großen Themenkomplexes für
Schule und Ausbildung von Wichtigkeit sind und wie diese Themen sinnstiftend und
gewinnbringend in die informatische Ausbildung in verschiedenen Bildungsgängen
integriert werden können. Im Rahmen des von uns im Jahr 2017 organisierten Symposiums
zum Thema „Data Science“ wurden für die Bildung relevante Aspekte erörtert, wodurch
als Kernelemente für den Unterricht Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und
ihre Anwendung in Industrie und Gesellschaft, Explorationen von Big Data sowie
der Umgang mit eigenen Daten in sozialen Netzwerken herausgearbeitet wurden. Ziel
ist, aus diesen Themenbereichen sowohl ein umfassendes Curriculum als auch Module
für verschiedene Unterrichtsszenarien zu entwickeln und zu erproben. Durch diese
Materialien soll es Lehrkräften aus der Informatik, Mathematik oder Technik ermöglicht
werden, diese Themen auf Basis des Curriculums und der erprobten Unterrichtskonzepte
selbst zu unterrichten.\r\nHierfür wurde im Rahmen des Projekts ProDaBi (Projekt
Data Science und Big Data in der Schule, https://www.prodabi.de), initiiert von
der Telekom Stiftung, ein experimenteller Projektkurs entwickelt, den wir mit
Schüler:innen der Sekundarstufe II an der Universität Paderborn im Schuljahr 2018/19
durchführten. Dieser Kurs enthält neben einem Modul zur Exploration von Big Data
und einem weiteren Modul zum Maschinellen Lernen als Teil der Künstlichen Intelligenz
auch eine Projektphase, die es in Zusammenarbeit mit lokalen Unternehmen den Schüler:innen\r\nermöglicht,
das Erlernte in ein reales Data Science-Projekt einzubringen. Aus den Erfahrungen
dieses Projektkurses sowie den parallel durchgeführten Erprobungen einzelner Bausteine
auch mit beruflichen Schulen werden ab dem Schuljahr 2019/20 die hierfür verwendeten
Materialien weiterentwickelt und weiteren Kooperationspartnern zur Erprobung zur
Verfügung gestellt. Damit wurden zum Ende des Projekts nicht nur vollständige
Unterrichtsmaterialien, sondern auch ein umfassendes Curriculum entwickelt."
- lang: eng
text: "The topics ”Big Data”, “Artificial Intelligence” and “Data Science” are controversially
discussed among the general public, but they present new challenges for training
in IT and IT-related professions. These challenges will become more important
in the future as a result of further social and technological development towards
a data society.\r\nAt this point, the question arises as to which aspects of this
large complex of topics are important for school and education, and how these
topics can be integrated in a meaningful and profitable way into informatics education
in vocational education. In 2017, we organized a symposium towards the topic “Data
Science” and discussed relevant aspects for general and vocational education.
Algorithms of artificial intelligence and their application in industry and society,
explorations of Big Data as well as the handling of one's own data in social networks
were worked out as core elements for teaching. For this reason, our aim is to
develop a comprehensive curriculum on this topic from these subject areas and
to develop and test modules for various teaching scenarios in order to enable
teachers from computer science, mathematics or technology to teach these topics
themselves.\r\nFor this purpose, an experimental project course was developed
within the framework of the ProDaBi project (Project Data Science and Big Data
at School, https://www.prodabi.de), which we conducted with students from upper
secondary classes at the University of Paderborn in the school year 2018/19. In
this course we try to address all these aspects. This course consists of several
modules: One module has been designed to teach the exploration of Big Data. Another
module encompasses aspects of machine learning as part of artificial intelligence.
The course concludes in a project phase which, in cooperation with local companies,
will enable the students to apply what they have learned into a real Data Science
project. Based on the experiences of this project course and the parallel testing
of individual modules with vocational schools, we will further develop the material
and make it available to other cooperation partners for testing, so that not only
complete teaching materials but also a comprehensive curriculum will have been
developed until the end of the project."
author:
- first_name: Simone Anna
full_name: Opel, Simone Anna
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last_name: Opel
- first_name: Michael
full_name: Schlichtig, Michael
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last_name: Schlichtig
citation:
ama: 'Opel SA, Schlichtig M. Data Science und Big Data in der beruflichen Bildung
– Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe II. In: Vollmer
T, Karges T, Richter T, Schlömer B, Schütt-Sayed S, eds. Sammelband der 27.
Fachtagung der BAG Berufliche Bildung. Vol 55. Berufsbildung, Arbeit und Innovation.
wbv Media GmbH & Co. KG; 2020:176-194. doi:https://doi.org/10.3278/6004722w'
apa: Opel, S. A., & Schlichtig, M. (2020). Data Science und Big Data in der
beruflichen Bildung – Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe
II. In T. Vollmer, T. Karges, T. Richter, B. Schlömer, & S. Schütt-Sayed (Eds.),
Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung (Vol. 55, pp.
176–194). wbv Media GmbH & Co. KG. https://doi.org/10.3278/6004722w
bibtex: '@inproceedings{Opel_Schlichtig_2020, place={Bielefeld}, series={Berufsbildung,
Arbeit und Innovation}, title={Data Science und Big Data in der beruflichen Bildung
– Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe II}, volume={55},
DOI={https://doi.org/10.3278/6004722w},
booktitle={Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung}, publisher={wbv
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and Schütt-Sayed, Sören}, year={2020}, pages={176–194}, collection={Berufsbildung,
Arbeit und Innovation} }'
chicago: 'Opel, Simone Anna, and Michael Schlichtig. “Data Science und Big Data
in der beruflichen Bildung – Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für
die Sekundarstufe II.” In Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche
Bildung, edited by Thomas Vollmer, Torben Karges, Tim Richter, Britta Schlömer,
and Sören Schütt-Sayed, 55:176–94. Berufsbildung, Arbeit und Innovation. Bielefeld:
wbv Media GmbH & Co. KG, 2020. https://doi.org/10.3278/6004722w.'
ieee: 'S. A. Opel and M. Schlichtig, “Data Science und Big Data in der beruflichen
Bildung – Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe II,”
in Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung, Siegen, 2020,
vol. 55, pp. 176–194, doi: https://doi.org/10.3278/6004722w.'
mla: Opel, Simone Anna, and Michael Schlichtig. “Data Science und Big Data in der
beruflichen Bildung – Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe
II.” Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung, edited by
Thomas Vollmer et al., vol. 55, wbv Media GmbH & Co. KG, 2020, pp. 176–94,
doi:https://doi.org/10.3278/6004722w.
short: 'S.A. Opel, M. Schlichtig, in: T. Vollmer, T. Karges, T. Richter, B. Schlömer,
S. Schütt-Sayed (Eds.), Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung,
wbv Media GmbH & Co. KG, Bielefeld, 2020, pp. 176–194.'
conference:
end_date: 2019-03-13
location: Siegen
name: 20. Hochschultage Berufliche Bildung (HTBB) "Digitale Welt - Bildung und Arbeit
in Transformationsgesellschaften".
start_date: 2019-03-11
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eines Projektkurses für die Sekundarstufe II
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volume: 55
year: '2020'
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