| Vortragende/r: | Prof. Dr. Kerstin Strecker |
| Institution: | Georg-August Universität Göttingen |
| Datum: | 12. April 2022 |
| Zeit: | 17:00 - 17:45 Uhr |
In diesem Vortrag wird anhand verschiedener Unterrichtsbeispiele gezeigt, wie der Bereich Data Science und insbesondere das Themengebiet „Maschinelles Lernen“ in den Informatikunterricht der Sek1 und Sek2 integriert werden kann.
Im Vortrag wird die These vertreten, dass informatisches Konzeptwissen über Verfahren des Maschinellen Lernens notwendig ist, um übertragbares Wissen und damit eine Möglichkeit der Reflexion von KI-Systemen unabhängig vom konkreten Beispiel zu erzeugen.
Im Vortrag soll anhand mehrerer Beispiele gezeigt werden, dass und wie dies geht. Dabei werden die Gedanken der Zweck- und Produktorientierung des Konstruktionismus auch in diesen neuen Bereich der Informatik übertragen.
Bei den Beispielen werden unterschiedliche Kontexte und verschiedene Zugänge berücksichtigt.
Die vorgestellten Unterrichtsszenarien befassen sich inhaltlich u.a. mit Neuronalen Netzen, Entscheidungsbäumen, k-nächste Nachbarn und k-Means-Clustering.