| Einführung
Unsere Arbeit basiert auf dem Ansatz, KI nicht zur Lehr- und Lernunterstützung zu nutzen, sondern im Unterricht einen Beitrag zum kritischen Verstehen von KI zu leisten. Wir starten mit einer Einführung in unser didaktisches Konzept und in fachliche und didaktische Hintergründe für maschinelles Lernen, seine gesellschaftlichen Anwendungen und ethischen Probleme, die uns bei der Entwicklung, Erprobung und Erforschung der Unterrichtsmaterialien geleitet haben.
Lebensmittel mit Entscheidungsbäumen klassifizieren – Grundideen des maschinellen Lernens mit Datenkarten in Klasse 6
Schon ab Klasse 6 kann anhand von Lebensmittel-Datenkarten handlungsorientiert und verstehend gelernt werden, wie Maschinen trainiert werden, z. B. zur Unterscheidung empfehlenswerter und nicht empfehlenswerter Lebensmittel. Das unplugged Gelernte kann später auf automatisierte Entscheidungsbäume mithilfe fertiger Webanwendungen übertragen werden. Die Teilnehmenden werden Daten-Kartenspielen zur Erprobung zur Verfügung gestellt.
Datenbasiertes Entscheiden – Wie TikTok dein wahres Alter herausfinden kann.
Für die Jahrgangsstufe 9 und höher wird ein Zugang über bekannte Konzepte wie Vierfeldertafeln zu Entscheidungsbäume vorgestellt. Es wird ein Datensatz zur Mediennutzung von Jugendlichen verwendet, aus dem überraschend auf das Alter geschlossen werden kann. Der Bezug zu TikTok und sozialen Netzwerken stellt Lebensweltbezug her. Zunächst wird unplugged mit Vierfeldertafeln gearbeitet, anschließend mit der webbasierten Software CODAP (codap.concord.org) und deren Plug-In ARBOR.
Ausblick
Zum Abschluss werden weitere Unterrichtseinheiten zu KI im Mathematikunterricht skizziert (auch von uns entwickelte Webapplikationen) sowie Einsatzmöglichkeiten von CODAP zur datenbasierten Exploration im Unterricht vorgestellt.
Weitere Materialien auf www.prodabi.de und in mathematik lehren Heft 244 (2024)
BITTE BRINGEN SIE EIN DIGITALES ENDGERÄT (TABLET ODER LAPTOP) MIT. |