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Games for Artificial Intelligence and Machine Learning Education

Review and Perspectives
Michail N. Giannakos, Iro Voulgari, Sofia Papavlasopoulou, Zacharoula Papamitsiou, Georgios Yannakakis
Zu finden in: Non-Formal and Informal Science Learning in the ICT Era (Seite 117 bis 133), 2020 local secure web 
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iconZusammenfassungen

Digital games have gained significance as a new paradigm in education. Digital games are accessible and affordable to anyone and provide opportunities for at-scale teaching and learning. In recent years, there has been increasing interest in digital games to support computational thinking and programming in pre-college (K–12) schools. Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) are a rapidly developing field, attracting an increasing number of learners in the past few years. Although the confluence of digital games and AI/ML is an important and challenging field for teaching and learning researchers, a literature review has not yet been conducted in this area. The purpose of this work is to present a review of recent research into games to support AI and ML education. After a thorough search, relevant papers and games were selected and included in our qualitative content analysis. Based on this review, we present an overview of the relevant research papers and games, as well as showcased how different games provide a unique opportunity to teach a number of different concepts and topics in AI and ML.
Von Michail N. Giannakos, Iro Voulgari, Sofia Papavlasopoulou, Zacharoula Papamitsiou, Georgios Yannakakis im Buch Non-Formal and Informal Science Learning in the ICT Era (2020) im Text Games for Artificial Intelligence and Machine Learning Education

iconDieses Kapitel erwähnt ...


Personen
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Jonne Airaksinen, Karen Brennan, Evelyn Eastmond, Chenglie Hu, Yasmin B. Kafai, John Maloney, Robert McCartney, Amon Millner, Andrés Monroy-Hernández, Mitchel Resnick, Eric Rosenbaum, Natalie Rusk, Ingrid Russell, Jay Silver, Brian Silverman, Arto Vihavainen, Scott A. Wallace, Christopher Watson

Begriffe
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computational thinkingcomputational thinking, Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence, machine learning, Programmierenprogramming
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2010Computer Science Education 1/20107, 5, 1, 7, 3, 3, 1, 9, 4, 3, 6, 79177149
2011ITiCSE 2011 (Guido Rößling, Thomas L. Naps, Christian Spannagel) 18, 21, 21, 28, 27, 17, 14, 18, 11, 23, 17, 2451325242469
2014ICER 2014 (Quintin I. Cutts, Beth Simon, Brian Dorn) 4, 11, 12, 14, 22, 14, 7, 9, 9, 16, 7, 121716412335
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2009 local secure web Scratch: Programming for All (Mitchel Resnick, John Maloney, Andrés Monroy-Hernández, Natalie Rusk, Evelyn Eastmond, Karen Brennan, Amon Millner, Eric Rosenbaum, Jay Silver, Brian Silverman, Yasmin B. Kafai) 5, 8, 6, 10, 15, 14, 4, 12, 7, 20, 8, 11522811639
2010 local secure web Games and machine learning (Scott A. Wallace, Robert McCartney, Ingrid Russell) 3500
2011 local secure Computational thinking (Chenglie Hu) 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 7, 3, 5, 4, 81568229
2014 local secure web A systematic review of approaches for teaching introductory programming and their influence on success (Arto Vihavainen, Jonne Airaksinen, Christopher Watson) 2, 2, 2, 2, 4, 1, 5, 2, 3, 2, 3, 321371

iconDieses Kapitel  erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Nicht erwähnte Begriffe
Intelligenz

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