Datenbasierte Entscheidungsbäume mit unplugged Datenkarten als Einstieg in das maschinelle Lernen
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Date
2025
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Publisher
Gesellschaft für Didaktik der Mathematik
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Abstract
Die Integration von maschinellem Lernen in den Schulunterricht gewinnt zunehmend an Bedeutung. Im ProDaBi-Projekt wurde eine Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe I entwickelt, in der Lernende mithilfe von analogen Datenkarten datenbasierte Entscheidungsbäume erstellen. Drei Studien mit Schülerinnen und Schülern zeigten, dass Grundlagen von datenbasierten Entscheidungsbäume erfolgreich erlernt und angewendet werden können. Herausforderungen lagen in der optimalen Nutzung von Strategien wie Sortieren oder Gruppieren der Datenkarten und der datenbasierten Argumentation.
Description
Table of contents
Keywords
Sekundarstufe I allgemeinbildend, Argumentieren und Beweisen, Darstellen, Mathematik im Alltag, Unterrichtsplanung, Künstliche Intelligenz, Lernumgebungen, Lehr-Lern-Prozesse, Allgemeinbildung, Explorative Studie, Umgang mit Medien und Werkzeugen