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Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II

Autor(en):
Opel, Simone [DBLP] ;
Schlichtig, Michael [DBLP] ;
Schulte, Carsten [DBLP] ;
Biehler, Rolf [DBLP] ;
Frischemeier, Daniel [DBLP] ;
Podworny, Susanne [DBLP] ;
Wassong, Thomas [DBLP]
Zusammenfassung
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. Es werden neben der Konzeption des Kurses die bisherigen Erfahrungen aus der Durchführung – insbesondere in Hinsicht der darin enthaltenen Unterrichtseinheit zum Maschinellen Lernen - berichtet, sowie die sich hieraus ergebenden Implikationen für die Weiterentwicklung dargestellt und diskutiert.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Opel, S., Schlichtig, M., Schulte, C., Biehler, R., Frischemeier, D., Podworny, S. & Wassong, T., (2019). Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II. In: Pasternak, A. (Hrsg.), Informatik für alle. Bonn: Gesellschaft für Informatik. (S. 285-294). DOI: 10.18420/infos2019-c14
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DOI: 10.18420/infos2019-c14
ISBN: 978-3-88579-682-4
ISSN: 1617-5468
Datum: 2019
Sprache: de (de)

Keywords

  • Data Science
  • Maschinelles Lernen
  • KI
  • Künstliche Neuronale Netze
  • Entscheidungsbäume
  • Big Data
  • Curriculum
Sammlungen
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