Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatik (IAD)
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Journal Article Unterrichtsreihe zu künstlicher Intelligenz und künstlichen neuronalen Netzen für die gymnasiale Oberstufe(Gesellschaft für Informatik, 2024) Grabe, KatrinDiese Unterrichtsreihe erarbeitet in 7 Doppelstunden das Thema „Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen“ für einen Grundkurs Informatik in der gymnasialen Oberstufe nach dem „Bildungsplan Studienstufe Informatik Hamburg“. Die Rahmenbedingungen für den Ablauf der Sequenz sind, dass innerhalb der ersten 3 Doppelstunden theoretisches Basiswissen für eine Klausur aufgebaut wird, anschließend wird eine Klausur auf Papier geschrieben. Im zweiten, praktischen Teil (2 Doppelstunden) trainieren die SuS künstliche neuronale Netze (im Folgenden mit KNN abgekürzt) und arbeiten mit einer Python-Implementierung. In den letzten 2 Doppelstunde reflektieren sie die Möglichkeiten und Grenzen von Künstlicher Intelligenz (im Folgenden mit KI abgekürzt).Journal Article Den k-Means-Algorithmus verstehen: Mit Stift & Papier und BlueJ(Gesellschaft für Informatik, 2024) Andres, Daniela; Joachim, Silvia; Hennecke, MartinDieser Praxisbeitrag stellt unterrichtliche Aktivitäten vor, um den k-Means-Algorithmus einzuführen und ihn anschließend in BlueJ zu implementieren. Anhand eines Beispieldatensatzes mit Fundkoordinaten von Pilzen können sich die Schülerinnen und Schüler die Funktionsweise des k-Means-Algorithmus selbst erschließen. Der Datensatz ist zweidimensional und klein genug, um den Algorithmus mit Stift und Papier in angemessener Zeit zu erarbeiten. Anschließend kann der Algorithmus in der den Schülerinnen und Schülern sowie Lehrkräften bekannten Umgebung BlueJ programmiert und das Ergebnis durch Einlesen einer csv-Datei mit den vorher verwendeten Fundkoordinaten verifiziert werden.Journal Article Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen(Gesellschaft für Informatik, 2023) Gräßl, ChristophDie zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Alltag hat dazu geführt, dass die Kultusministerien verschiedener Bundesländer dieses Thema in Lehrplänen allgemeinbildender Schulen verankert haben. Da dieser Lernbereich neu ist, müssen auch innovative didaktische Ansätze entwickelt werden. Dies stellt aufgrund weniger Erfahrungswerte eine besondere Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein praxisorientiertes Konzept vorgestellt, in dem Schülerinnen und Schüler ab der oberen Mittelstufe selbstständig alle Komponenten eines Bilderkennungssystems, angefangen von der Bildaufnahme bis hin zur Klassifizierung, explorativ erleben. Ziel ist es zum einen, einen grundlegenden Einblick in Klassifikation mit neuronalen Netzen zu vermitteln. Zum anderen sollen die Schülerinnen und Schüler verstehen, wie Systeme des überwachten Lernens allgemein aufgebaut sind, wie man sie bewertet und wo deren Grenzen liegen.