Zur Kurzanzeige

dc.contributor.authorOpel, Simone
dc.contributor.authorSchlichtig, Michael
dc.contributor.authorSchulte, Carsten
dc.contributor.authorBiehler, Rolf
dc.contributor.authorFrischemeier, Daniel
dc.contributor.authorPodworny, Susanne
dc.contributor.authorWassong, Thomas
dc.contributor.editorPasternak, Arno
dc.date.accessioned2019-10-14T08:31:24Z
dc.date.available2019-10-14T08:31:24Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.isbn978-3-88579-682-4
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/28935
dc.description.abstractDie 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.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik
dc.relation.ispartofInformatik für alle
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-288
dc.subjectData Science
dc.subjectMaschinelles Lernen
dc.subjectKI
dc.subjectKünstliche Neuronale Netze
dc.subjectEntscheidungsbäume
dc.subjectBig Data
dc.subjectCurriculum
dc.titleEntwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe IIde
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages285-294
mci.conference.locationDortmund
mci.conference.date16.–18. September 2019
dc.identifier.doi10.18420/infos2019-c14


Dateien zu dieser Ressource

Thumbnail

Zur Kurzanzeige