Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Engel, Joachim | - |
dc.date.accessioned | 2023-06-07T14:24:15Z | - |
dc.date.available | 2023-06-07T14:24:15Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/41582 | - |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-23425 | - |
dc.description.abstract | Data Science, die Wissenschaft des Lernens aus Daten, gilt als Wissenschaft des 21. Jahrhunderts. Die Data Literacy Charta (Schüller et al., 2020) fordert Data Literacy als unverzichtbaren, in allen Bildungsbereichen zu vermittelnden Teil der Allgemeinbildung. Dieser Beitrag plädiert für einen Kurs in Data Science für angehende Lehrkräfte, der über die Vermittlung von grundlegenden Kenntnissen in Statistik und Algorithmen hinausgehend gesellschaftliche Implikationen von automatisierten Entscheidungen thematisiert. | de |
dc.language.iso | de | de |
dc.publisher | Gesellschaft für Didaktik der Mathematik | - |
dc.relation.ispartof | Beiträge zum Mathematikunterricht 2022 | - |
dc.subject | Data Science | en |
dc.subject | Technologie | de |
dc.subject | Informatik | de |
dc.subject | Statistik | de |
dc.subject | künstliche Intelligenz | de |
dc.subject | Statistik | de |
dc.subject.ddc | 510 | - |
dc.title | Data Science in der Lehrerausbildung: Chancen, Herausforderungen und erste Einsichten | de |
dc.type | Text | de |
dc.type.publicationtype | conferenceObject | de |
dcterms.accessRights | open access | - |
eldorado.secondarypublication | false | de |
Appears in Collections: | 2022 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
BzMU22_149.pdf | DNB | 37.24 kB | Adobe PDF | View/Open |
This item is protected by original copyright |
This item is protected by original copyright rightsstatements.org