---
_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
  id: '72932'
  last_name: Opel
- first_name: Michael
  full_name: Schlichtig, Michael
  id: '32312'
  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. <i>Sammelband der 27.
    Fachtagung der BAG Berufliche Bildung</i>. Vol 55. Berufsbildung, Arbeit und Innovation.
    wbv Media GmbH &#38; Co. KG; 2020:176-194. doi:<a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>'
  apa: Opel, S. A., &#38; 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, &#38; S. Schütt-Sayed (Eds.),
    <i>Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung</i> (Vol. 55, pp.
    176–194). wbv Media GmbH &#38; Co. KG. <a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>
  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={<a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>},
    booktitle={Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung}, publisher={wbv
    Media GmbH &#38; Co. KG}, author={Opel, Simone Anna and Schlichtig, Michael},
    editor={Vollmer, Thomas and Karges, Torben and Richter, Tim and Schlömer, Britta
    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 <i>Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche
    Bildung</i>, 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 &#38; Co. KG, 2020. <a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>.'
  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 <i>Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung</i>, Siegen, 2020,
    vol. 55, pp. 176–194, doi: <a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>.'
  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.” <i>Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung</i>, edited by
    Thomas Vollmer et al., vol. 55, wbv Media GmbH &#38; Co. KG, 2020, pp. 176–94,
    doi:<a href="https://doi.org/10.3278/6004722w">https://doi.org/10.3278/6004722w</a>.
  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 &#38; 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
date_created: 2022-01-12T16:43:38Z
date_updated: 2022-01-12T17:04:10Z
department:
- _id: '67'
doi: https://doi.org/10.3278/6004722w
editor:
- first_name: Thomas
  full_name: Vollmer, Thomas
  last_name: Vollmer
- first_name: Torben
  full_name: Karges, Torben
  last_name: Karges
- first_name: Tim
  full_name: Richter, Tim
  last_name: Richter
- first_name: Britta
  full_name: Schlömer, Britta
  last_name: Schlömer
- first_name: Sören
  full_name: Schütt-Sayed, Sören
  last_name: Schütt-Sayed
intvolume: '        55'
keyword:
- Berufsbildung
- vocational education
- Ausbildung
- training
- berufliche Weiterbildung
- advanced vocational education
- Digitalisierung
- digitalization
- Unterricht
- teaching
- Lehrmethode
- teaching method
- Interdisziplinarität
- interdisciplinarity
- Fachdidaktik
- subject didactics
- Curriculum
- curriculum
- gewerblich-technischer Beruf
- vocational/technical occupation
- Fachkraft
- specialist
- Qualifikationsanforderungen
- qualification requirements
- Kompetenz
- competence
- Lehrerbildung
- teacher training
- Bundesrepublik Deutschland
- Federal Republic of Germany
language:
- iso: ger
main_file_link:
- open_access: '1'
  url: https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/43933
oa: '1'
page: 176-194
place: Bielefeld
publication: Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung
publication_status: published
publisher: wbv Media GmbH & Co. KG
series_title: Berufsbildung, Arbeit und Innovation
status: public
title: Data Science und Big Data in der beruflichen Bildung – Konzeption und Erprobung
  eines Projektkurses für die Sekundarstufe II
type: conference
user_id: '32312'
volume: 55
year: '2020'
...
---
_id: '15332'
abstract:
- lang: eng
  text: "Artificial intelligence (AI) has the potential for far-reaching – in our
    opinion – irreversible changes.\r\nThey range from effects on the individual and
    society to new societal and social issues. The question arises\r\nas to how students
    can learn the basic functioning of AI systems, what areas of life and society
    are affected\r\nby these and – most important – how their own lives are affected
    by these changes. Therefore, we are developing and evaluating school materials
    for the German ”Science Year AI”. It can be used for students of all\r\nschool
    types from the seventh grade upwards and will be distributed to about 2000 schools
    in autumn with\r\nthe support of the Federal Ministry of Education and Research.
    The material deals with the following aspects\r\nof AI: Discussing everyday experiences
    with AI, how does machine learning work, historical development\r\nof AI concepts,
    difference between man and machine, future distribution of roles between man and
    machine,\r\nin which AI world do we want to live and how much AI would we like
    to have in our lives. Through an\r\naccompanying evaluation, high quality of the
    technical content and didactic preparation is achieved in order\r\nto guarantee
    the long-term applicability in the teaching context in the different age groups
    and school types.\r\nIn this paper, we describe the current state of the material
    development, the challenges arising, and the results\r\nof tests with different
    classes to date. We also present first ideas for evaluating the results."
author:
- first_name: Michael
  full_name: Schlichtig, Michael
  id: '32312'
  last_name: Schlichtig
  orcid: 0000-0001-6600-6171
- first_name: Simone Anna
  full_name: Opel, Simone Anna
  id: '72932'
  last_name: Opel
- first_name: Lea
  full_name: Budde, Lea
  id: '32443'
  last_name: Budde
- first_name: Carsten
  full_name: Schulte, Carsten
  id: '60311'
  last_name: Schulte
citation:
  ama: 'Schlichtig M, Opel SA, Budde L, Schulte C. Understanding Artificial Intelligence
    – A Project for the Development of Comprehensive Teaching Material. In: Jasutė
    E, Pozdniakov S, eds. <i>ISSEP 2019 - 12th International Conference on Informatics
    in Schools: Situation, Evaluation and Perspectives, Local Proceedings</i>. Vol
    12. ; 2019:65-73.'
  apa: 'Schlichtig, M., Opel, S. A., Budde, L., &#38; Schulte, C. (2019). Understanding
    Artificial Intelligence – A Project for the Development of Comprehensive Teaching
    Material. In E. Jasutė &#38; S. Pozdniakov (Eds.), <i>ISSEP 2019 - 12th International
    conference on informatics in schools: Situation, evaluation and perspectives,
    Local Proceedings</i> (Vol. 12, pp. 65–73).'
  bibtex: '@inproceedings{Schlichtig_Opel_Budde_Schulte_2019, title={Understanding
    Artificial Intelligence – A Project for the Development of Comprehensive Teaching
    Material}, volume={12}, booktitle={ISSEP 2019 - 12th International conference
    on informatics in schools: Situation, evaluation and perspectives, Local Proceedings},
    author={Schlichtig, Michael and Opel, Simone Anna and Budde, Lea and Schulte,
    Carsten}, editor={Jasutė, Eglė and Pozdniakov, Sergei}, year={2019}, pages={65–73}
    }'
  chicago: 'Schlichtig, Michael, Simone Anna Opel, Lea Budde, and Carsten Schulte.
    “Understanding Artificial Intelligence – A Project for the Development of Comprehensive
    Teaching Material.” In <i>ISSEP 2019 - 12th International Conference on Informatics
    in Schools: Situation, Evaluation and Perspectives, Local Proceedings</i>, edited
    by Eglė Jasutė and Sergei Pozdniakov, 12:65–73, 2019.'
  ieee: 'M. Schlichtig, S. A. Opel, L. Budde, and C. Schulte, “Understanding Artificial
    Intelligence – A Project for the Development of Comprehensive Teaching Material,”
    in <i>ISSEP 2019 - 12th International conference on informatics in schools: Situation,
    evaluation and perspectives, Local Proceedings</i>, Lanarca, 2019, vol. 12, pp.
    65–73.'
  mla: 'Schlichtig, Michael, et al. “Understanding Artificial Intelligence – A Project
    for the Development of Comprehensive Teaching Material.” <i>ISSEP 2019 - 12th
    International Conference on Informatics in Schools: Situation, Evaluation and
    Perspectives, Local Proceedings</i>, edited by Eglė Jasutė and Sergei Pozdniakov,
    vol. 12, 2019, pp. 65–73.'
  short: 'M. Schlichtig, S.A. Opel, L. Budde, C. Schulte, in: E. Jasutė, S. Pozdniakov
    (Eds.), ISSEP 2019 - 12th International Conference on Informatics in Schools:
    Situation, Evaluation and Perspectives, Local Proceedings, 2019, pp. 65–73.'
conference:
  end_date: 2019-11-20
  location: Lanarca
  name: 'ISSEP 2019 - 12th International conference on informatics in schools: Situation,
    evaluation and perspectives'
  start_date: 2019-11-18
date_created: 2019-12-16T17:50:08Z
date_updated: 2022-07-26T11:41:41Z
department:
- _id: '67'
editor:
- first_name: Eglė
  full_name: Jasutė, Eglė
  last_name: Jasutė
- first_name: Sergei
  full_name: Pozdniakov, Sergei
  last_name: Pozdniakov
intvolume: '        12'
keyword:
- Artificial Intelligence
- Machine Learning
- Teaching Material
- Societal Aspects
- Ethics. Social Aspects
- Science Year
- Simulation Game
language:
- iso: eng
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- url: http://cyprusconferences.org/issep2019/wp-content/uploads/2019/10/LocalISSEP-v5.pdf
page: 65 - 73
publication: 'ISSEP 2019 - 12th International conference on informatics in schools:
  Situation, evaluation and perspectives, Local Proceedings'
publication_identifier:
  isbn:
  - 978-9925-553-27-3
publication_status: published
quality_controlled: '1'
status: public
title: Understanding Artificial Intelligence – A Project for the Development of Comprehensive
  Teaching Material
type: conference
user_id: '32312'
volume: 12
year: '2019'
...
---
_id: '15640'
author:
- first_name: Simone Anna
  full_name: Opel, Simone Anna
  id: '72932'
  last_name: Opel
- first_name: Michael
  full_name: Schlichtig, Michael
  id: '32312'
  last_name: Schlichtig
  orcid: 0000-0001-6600-6171
- first_name: Carsten
  full_name: Schulte, Carsten
  id: '60311'
  last_name: Schulte
- first_name: Rolf
  full_name: Biehler, Rolf
  last_name: Biehler
- first_name: Daniel
  full_name: Frischemeier, Daniel
  last_name: Frischemeier
- first_name: Susanne
  full_name: Podworny, Susanne
  last_name: Podworny
- first_name: Thomas
  full_name: Wassong, Thomas
  id: '21241'
  last_name: Wassong
citation:
  ama: 'Opel SA, Schlichtig M, Schulte C, et al. Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz
    zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II. In:
    <i>INFOS</i>. Vol P-288. LNI. Gesellschaft für Informatik; 2019:285-294.'
  apa: Opel, S. A., Schlichtig, M., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny,
    S., &#38; Wassong, T. (2019). Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz
    zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II. <i>INFOS</i>,
    <i>P-288</i>, 285–294.
  bibtex: '@inproceedings{Opel_Schlichtig_Schulte_Biehler_Frischemeier_Podworny_Wassong_2019,
    series={LNI}, title={Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen
    Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II}, volume={P-288}, booktitle={INFOS},
    publisher={Gesellschaft für Informatik}, author={Opel, Simone Anna and Schlichtig,
    Michael and Schulte, Carsten and Biehler, Rolf and Frischemeier, Daniel and Podworny,
    Susanne and Wassong, Thomas}, year={2019}, pages={285–294}, collection={LNI} }'
  chicago: Opel, Simone Anna, Michael Schlichtig, Carsten Schulte, Rolf Biehler, Daniel
    Frischemeier, Susanne Podworny, and Thomas Wassong. “Entwicklung und Reflexion
    einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in
    der Sekundarstufe II.” In <i>INFOS</i>, P-288:285–94. LNI. Gesellschaft für Informatik,
    2019.
  ieee: S. A. Opel <i>et al.</i>, “Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz
    zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II,”
    in <i>INFOS</i>, 2019, vol. P-288, pp. 285–294.
  mla: Opel, Simone Anna, et al. “Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz
    zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II.”
    <i>INFOS</i>, vol. P-288, Gesellschaft für Informatik, 2019, pp. 285–94.
  short: 'S.A. Opel, M. Schlichtig, C. Schulte, R. Biehler, D. Frischemeier, S. Podworny,
    T. Wassong, in: INFOS, Gesellschaft für Informatik, 2019, pp. 285–294.'
date_created: 2020-01-28T10:28:34Z
date_updated: 2022-07-26T11:42:05Z
department:
- _id: '67'
language:
- iso: ger
page: 285-294
publication: INFOS
publisher: Gesellschaft für Informatik
quality_controlled: '1'
series_title: LNI
status: public
title: Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen
  als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II
type: conference
user_id: '32312'
volume: P-288
year: '2019'
...
---
_id: '15641'
author:
- first_name: Michael
  full_name: Schlichtig, Michael
  id: '32312'
  last_name: Schlichtig
  orcid: 0000-0001-6600-6171
- first_name: Simone Anna
  full_name: Opel, Simone Anna
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  last_name: Opel
- first_name: Carsten
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  last_name: Schulte
- first_name: Rolf
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  last_name: Biehler
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- first_name: Susanne
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  last_name: Podworny
- first_name: Thomas
  full_name: Wassong, Thomas
  id: '21241'
  last_name: Wassong
citation:
  ama: 'Schlichtig M, Opel SA, Schulte C, et al. Maschinelles Lernen im Unterricht
    mit Jupyter Notebook. In: <i>INFOS</i>. Vol P-288. LNI. Gesellschaft für Informatik;
    2019:385.'
  apa: Schlichtig, M., Opel, S. A., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny,
    S., &#38; Wassong, T. (2019). Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook.
    <i>INFOS</i>, <i>P-288</i>, 385.
  bibtex: '@inproceedings{Schlichtig_Opel_Schulte_Biehler_Frischemeier_Podworny_Wassong_2019,
    series={LNI}, title={Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook},
    volume={P-288}, booktitle={INFOS}, publisher={Gesellschaft für Informatik}, author={Schlichtig,
    Michael and Opel, Simone Anna and Schulte, Carsten and Biehler, Rolf and Frischemeier,
    Daniel and Podworny, Susanne and Wassong, Thomas}, year={2019}, pages={385}, collection={LNI}
    }'
  chicago: Schlichtig, Michael, Simone Anna Opel, Carsten Schulte, Rolf Biehler, Daniel
    Frischemeier, Susanne Podworny, and Thomas Wassong. “Maschinelles Lernen im Unterricht
    mit Jupyter Notebook.” In <i>INFOS</i>, P-288:385. LNI. Gesellschaft für Informatik,
    2019.
  ieee: M. Schlichtig <i>et al.</i>, “Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter
    Notebook,” in <i>INFOS</i>, 2019, vol. P-288, p. 385.
  mla: Schlichtig, Michael, et al. “Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter
    Notebook.” <i>INFOS</i>, vol. P-288, Gesellschaft für Informatik, 2019, p. 385.
  short: 'M. Schlichtig, S.A. Opel, C. Schulte, R. Biehler, D. Frischemeier, S. Podworny,
    T. Wassong, in: INFOS, Gesellschaft für Informatik, 2019, p. 385.'
date_created: 2020-01-28T10:28:35Z
date_updated: 2022-07-26T11:41:58Z
department:
- _id: '67'
language:
- iso: ger
page: '385'
publication: INFOS
publisher: Gesellschaft für Informatik
quality_controlled: '1'
series_title: LNI
status: public
title: Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook
type: conference
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volume: P-288
year: '2019'
...
---
_id: '15643'
author:
- first_name: Simone Anna
  full_name: Opel, Simone Anna
  id: '72932'
  last_name: Opel
- first_name: Michael
  full_name: Schlichtig, Michael
  id: '32312'
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- first_name: Carsten
  full_name: Schulte, Carsten
  id: '60311'
  last_name: Schulte
citation:
  ama: 'Opel SA, Schlichtig M, Schulte C. Developing Teaching Materials on Artificial
    Intelligence by Using a Simulation Game (Work in Progress). In: <i>WiPSCE</i>.
    ACM; 2019:11:1-11:2.'
  apa: Opel, S. A., Schlichtig, M., &#38; Schulte, C. (2019). Developing Teaching
    Materials on Artificial Intelligence by Using a Simulation Game (Work in Progress).
    <i>WiPSCE</i>, 11:1-11:2.
  bibtex: '@inproceedings{Opel_Schlichtig_Schulte_2019, title={Developing Teaching
    Materials on Artificial Intelligence by Using a Simulation Game (Work in Progress)},
    booktitle={WiPSCE}, publisher={ACM}, author={Opel, Simone Anna and Schlichtig,
    Michael and Schulte, Carsten}, year={2019}, pages={11:1-11:2} }'
  chicago: Opel, Simone Anna, Michael Schlichtig, and Carsten Schulte. “Developing
    Teaching Materials on Artificial Intelligence by Using a Simulation Game (Work
    in Progress).” In <i>WiPSCE</i>, 11:1-11:2. ACM, 2019.
  ieee: S. A. Opel, M. Schlichtig, and C. Schulte, “Developing Teaching Materials
    on Artificial Intelligence by Using a Simulation Game (Work in Progress),” in
    <i>WiPSCE</i>, 2019, p. 11:1-11:2.
  mla: Opel, Simone Anna, et al. “Developing Teaching Materials on Artificial Intelligence
    by Using a Simulation Game (Work in Progress).” <i>WiPSCE</i>, ACM, 2019, p. 11:1-11:2.
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    Secondary Schools. In: <i>Koli Calling</i>. ACM; 2018:17:1-17:5.'
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    R., Podworny, S., &#38; Wassong, T. (2018). Drafting a Data Science Curriculum
    for Secondary Schools. <i>Koli Calling</i>, 17:1-17:5.
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  chicago: Heinemann, Birte, Simone Anna Opel, Lea Budde, Carsten Schulte, Daniel
    Frischemeier, Rolf Biehler, Susanne Podworny, and Thomas Wassong. “Drafting a
    Data Science Curriculum for Secondary Schools.” In <i>Koli Calling</i>, 17:1-17:5.
    ACM, 2018.
  ieee: B. Heinemann <i>et al.</i>, “Drafting a Data Science Curriculum for Secondary
    Schools,” in <i>Koli Calling</i>, 2018, p. 17:1-17:5.
  mla: Heinemann, Birte, et al. “Drafting a Data Science Curriculum for Secondary
    Schools.” <i>Koli Calling</i>, ACM, 2018, p. 17:1-17:5.
  short: 'B. Heinemann, S.A. Opel, L. Budde, C. Schulte, D. Frischemeier, R. Biehler,
    S. Podworny, T. Wassong, in: Koli Calling, ACM, 2018, p. 17:1-17:5.'
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