Intuitiver Zugang zu datenbasierten Entscheidungsbäumen

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2024

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Publisher

Gesellschaft für Didaktik der Mathematik

Abstract

Der Beitrag behandelt eine Unterrichtsreihe in der Sekundarstufe zum maschinellen Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) am Beispiel datenbasierter Entscheidungsbäume. Darin wird die Software CODAP genutzt, die es Lernenden ermöglicht datenbasierte Entscheidungsbäumen manuell zu erstellen und zu evaluieren. Die vorgestellte Studie untersucht Erzeugnisse von Lernenden. Zu einem frühen Zeitpunkt der Unterrichtsreihe sollten Lernende intuitiv Entscheidungsbäume selbst erstellen. Dokumentiert wurden die resultierenden Bäume sowie die Präsentation, in der die Lernenden ihren Ansatz begründen.

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Keywords

Sekundarstufe II, Stochastik, MINT & STEM-Education

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