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Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule – Algorithmen, Biases, Generalisierungsfehler

Autor(en):
Schmid, Ute [DBLP] ;
Gärtig-Daugs, Anja [DBLP] ;
Müller, Linda [DBLP] ;
Werner, Alexander [DBLP]
Zusammenfassung
Da digitale Technologien zunehmend mehr Lebens- und Arbeitsbereiche durchdringen, gewinnt die Förderung digitaler Kompetenzen bereits ab der Grundschule an Bedeutung. Durch entsprechende Bildungsangebote sollen Kinder beim Erschließen, Verstehen und Mitgestalten der digitalen Welt unterstützt werden. Hierbei ist wichtig, nicht nur digitale Handlungskompetenzen auf der Anwendungsebene zu fördern, sondern Kinder beim Verstehen der zugrundeliegenden Funktionsprinzipien zu unterstützen. Ein grundlegendes Verständnis der algorithmischen Konzepte, die den digitalen Anwendungen zugrundeliegen ist hierfür zentral. Zunehmend beinhalten digitale Anwendungen Komponenten, die auf Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI) basieren. Kinder begegnen solchen Systemen etwa in Form von intelligenten Sprachassistenten bei Fernsehern oder beim Entsperren von Smartphones mittels Gesichtserkennung. Damit das kindliche Verständnis von KITechnologien gefördert werden kann, muss das komplexe Thema für Kinder in didaktisch reduzierter Form erfahrbar gemacht werden.Wir haben hierzu ein Spiel entwickelt, mit dem Kinder grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens wie regelbasierte Algorithmen (Entscheidungsbaumverfahren) und neuronale Netze (Perzeptron) spielerisch erkunden können. Neben einem Grundverständnis von Lernalgorithmen werden Kinder für kritische Aspekte wie Biases und Generalisierungsfehler sensibilisiert. Durch Rückbezug des Spiels auf KI-Algorithmen im Alltag sollen die Kinder zur Reflektion der Möglichkeiten und Grenzen von KI angeregt werden.
  • Vollständige Referenz
  • BibTeX
Schmid, U., Gärtig-Daugs, A., Müller, L. & Werner, A., (2021). Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule – Algorithmen, Biases, Generalisierungsfehler. In: , . (Hrsg.), INFORMATIK 2021. Gesellschaft für Informatik, Bonn. (S. 1611-1623). DOI: 10.18420/informatik2021-135
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Mehr Information

DOI: 10.18420/informatik2021-135
ISBN: 978-3-88579-708-1
ISSN: 1617-5468
Datum: 2021
Sprache: de (de)

Keywords

  • Künstliche Intelligenz
  • Maschinelles Lernen
  • Bias
  • Generalisierungsfehler
  • Primarbereich
Sammlungen
  • P314 - INFORMATIK 2021 - Computer Science & Sustainability [168]

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