Intuitiver Zugang zu datenbasierten Entscheidungsbäumen

dc.contributor.author	Fleischer, Yannik
dc.contributor.author	Biehler, Rolf
dc.date.accessioned	2024-12-10T09:37:20Z
dc.date.available	2024-12-10T09:37:20Z
dc.date.issued	2024
dc.description.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.	de
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/2003/43169
dc.identifier.uri	http://dx.doi.org/10.17877/DE290R-25001
dc.language.iso	de
dc.publisher	Gesellschaft für Didaktik der Mathematik	de
dc.relation.ispartof	Beiträge zum Mathematikunterricht 2024	de
dc.relation.ispartofseries	Beiträge zum Mathematikunterricht 57
dc.subject	Sekundarstufe II	de
dc.subject	Stochastik	de
dc.subject	MINT & STEM-Education	en
dc.subject.ddc	510
dc.title	Intuitiver Zugang zu datenbasierten Entscheidungsbäumen	de
dc.type	Text
dc.type.publicationtype	ConferencePaper
dcterms.accessRights	open access
eldorado.dnb.deposit	true
eldorado.secondarypublication	false

Dateien

Gerade angezeigt 1 - 1 von 1

Gerade angezeigt 1 - 1 von 1