Von der Schulmathematik zu künstlichen neuronalen Netzen

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2023

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Gesellschaft für Didaktik der Mathematik

Abstract

Maschinelles Lernen (ML) und KI werden in unserer datengetriebenen Welt immer wichtiger, sind im Mathematikunterricht aber kaum zu finden. Dabei erlauben die mathematischen Grundlagen gängiger ML-Methoden zahlreiche Anknüpfungspunkte an schulmathematische Inhalte. Um diesem Defizit entgegenzuwirken, werden im Rahmen des Schülerprogramms CAMMP (www.cammp.online) computergestützte Lernumgebungen entwickelt mithilfe derer Schüler*innen problemorientiert in die mathematischen Grundlagen von ML-Methoden eintauchen (Schönbrodt et al. 2021).

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Keywords

Jupyter Notebooks, künstliche neuronale Netze, Lineare Regression, Maschinelles Lernen, Modellierung

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