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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 web 
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iconZusammenfassungen

Non-Formal and Informal Science Learning in the ICT EraDigital 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

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Personen
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Jonne Airaksinen , Karen Brennan , Evelyn Eastmond , Christina Gardner-McCune , Yasmin B. Kafai , John Maloney , Fred Martin , Robert McCartney , Amon Millner , Andrés Monroy-Hernández , Mitchel Resnick , Eric Rosenbaum , Natalie Rusk , Ingrid Russell , Deborah W. Seehorn , Jay Silver , Brian Silverman , David S. Touretzky , 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
2010 Computer Science Education 1/20103, 3, 5, 4, 4, 6, 7, 1, 1, 4, 2, 3 9 13 3 385
2014 ICER 2014 (Quintin I. Cutts, Beth Simon, Brian Dorn) 1, 7, 3, 4, 8, 10, 3, 1, 6, 8, 2, 8 42 167 8 645
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2009 local 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, 2, 3, 6, 30, 2, 2, 1, 6, 12, 4, 3 88 28 3 1029
2010 local web  Games and machine learning (Scott A. Wallace, Robert McCartney, Ingrid Russell) 2 5 0 0
2014 local web  A systematic review of approaches for teaching introductory programming and their influence on success (Arto Vihavainen, Jonne Airaksinen, Christopher Watson) 4, 3, 2, 2, 1, 5, 3, 5, 6, 3, 4, 1 2 1 1 206
2019 local web  Envisioning AI for K-12 (David Touretzky, Christina Gardner-McCune, Fred Martin, Deborah Seehorn) 8 9 0 0

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Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. Eine digitale Version ist auf dem Internet verfügbar (s.o.). Aufgrund der wenigen Einträge im Biblionetz scheint er es nicht wirklich gelesen zu haben. Es gibt bisher auch nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

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