Algorithmische Entscheidungsfindung am Beispiel von AMAS hinterfragen - Einblicke in Lernprodukte einer 10. Klasse
| dc.contributor.author | Lengnink, Katja | |
| dc.date.accessioned | 2025-11-19T12:25:25Z | |
| dc.date.available | 2025-11-19T12:25:25Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Algorithmische Entscheidungssysteme betreffen unser Leben in immer größerem Maße (z. B. bei Werbung, Kreditwürdigkeit, Jobvergabe, Diagnostik von Krankheiten). Solche Systeme weisen Potenziale aber auch Risiken auf, die auch im allgemeinbildenden Mathematikunterricht erarbeitet und kritisch reflektiert werden sollten. Im Vortrag wird dies am Beispiel des Arbeitsmarkt-Assistenz-Systems (AMAS) für die Vergabe von Fortbildungen für Arbeitssuchende beleuchtet. Es werden Elemente des Grund- und Reflexionswissens für Lernende der Kl. 10 spezifiziert und Lernprodukte aus einer Erprobung analysiert. | de |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2003/44325 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-26093 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Didaktik der Mathematik | |
| dc.relation.ispartof | Beiträge zum Mathematikunterricht 2025 | |
| dc.relation.ispartofseries | Beiträge zum Mathematikunterricht; 58 | |
| dc.subject | Sekundarstufe I allgemeinbildend | de |
| dc.subject | Modellieren | de |
| dc.subject | Sekundarstufe II allgemeinbildend | de |
| dc.subject | Mathematik im Alltag | de |
| dc.subject | Unterrichtsreflexion | de |
| dc.subject | Künstliche Intelligenz | de |
| dc.subject | Lernumgebungen | de |
| dc.subject | Qualitative Studie | de |
| dc.subject.ddc | 510 | |
| dc.title | Algorithmische Entscheidungsfindung am Beispiel von AMAS hinterfragen - Einblicke in Lernprodukte einer 10. Klasse | de |
| dc.type | Text | |
| dc.type.publicationtype | ConferencePaper | |
| dcterms.accessRights | open access | |
| eldorado.dnb.deposit | true | |
| eldorado.secondarypublication | false |
