/ en / Traditional / help

Beats Biblionetz - Texte

Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule

Algorithmen, Biases, Generalisierungsfehler
Ute Schmid, Anja Gärtig-Daugs, Linda Müller, Alexander Werner
Dieses Biblionetz-Objekt existiert erst seit Dezember 2025. Es ist deshalb gut möglich, dass viele der eigentlich vorhandenen Vernetzungen zu älteren Biblionetz-Objekten bisher nicht erstellt wurden. Somit kann es sein, dass diese Seite sehr lückenhaft ist.

iconZusammenfassungen

In diesem Beitrag stellen wir die für maschinelles Lernen entwickelten Materialien vor, die sich an Grundschulkinder der 3. und 4. Klasse richten. Im nächsten Abschnitt wird das Lernproblem beschrieben, anhand dessen grundlegende Konzepte und verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens eingeführt werden können. Danach werden Entscheidungsbaumlernen sowie Perzeptronlernen für diese Beispieldomäne demonstriert. Im vierten Abschnitt zeigen wir, wie für das Verständnis und die Beurteilung wichtige Eigenschaften sowie grundsätzliche Grenzen von maschinellem Lernen anhand des Beispiels verdeutlicht werden können. Abschließend bewerten wir unser Konzept kritisch und geben einen Ausblick auf geplante weiterführende Arbeiten.
Von Ute Schmid, Anja Gärtig-Daugs, Linda Müller, Alexander Werner im Text Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule
Da digitale Technologien zunehmend mehr Lebens- und Arbeitsbereiche durchdringen, gewinnt die Förderung digitaler Kompetenzen bereits ab der Grundschule an Bedeutung. Durch entsprechende Bildungsangebote sollen Kinder beim Erschließen, Verstehen und Mitgestalten der digitalen Welt unterstützt werden. Hierbei ist wichtig, nicht nur digitale Handlungskompetenzen auf der Anwendungsebene zu fördern, sondern Kinder beim Verstehen der zugrundeliegenden Funktionsprinzipien zu unterstützen. Ein grundlegendes Verständnis der algorithmischen Konzepte, die den digitalen Anwendungen zugrundeliegen ist hierfür zentral. Zunehmend beinhalten digitale Anwendungen Komponenten, die auf Ansätzen der Künstlichen Intelligenz (KI) basieren. Kinder begegnen solchen Systemen etwa in Form von intelligenten Sprachassistenten bei Fernsehern oder beim Entsperren von Smartphones mittels Gesichtserkennung. Damit das kindliche Verständnis von KITechnologien gefördert werden kann, muss das komplexe Thema für Kinder in didaktisch reduzierter Form erfahrbar gemacht werden.Wir haben hierzu ein Spiel entwickelt, mit dem Kinder grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens wie regelbasierte Algorithmen (Entscheidungsbaumverfahren) und neuronale Netze (Perzeptron) spielerisch erkunden können. Neben einem Grundverständnis von Lernalgorithmen werden Kinder für kritische Aspekte wie Biases und Generalisierungsfehler sensibilisiert. Durch Rückbezug des Spiels auf KI-Algorithmen im Alltag sollen die Kinder zur Reflektion der Möglichkeiten und Grenzen von KI angeregt werden.
Von Ute Schmid, Anja Gärtig-Daugs, Linda Müller, Alexander Werner im Text Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule

iconDieses Konferenz-Paper erwähnt ...


Personen
KB IB clear
Beat Döbeli Honegger , Sabine Hirschmugl-Gaisch , Petra Huber , Thomas Irion , Martin Kandlhofer , Kristian Kersting , Christoph Lampert , Constantin Rothkopf , Gerald Steinbauer

Begriffe
KB IB clear
AI literacy , Algorithmusalgorithm , bias , computational thinkingcomputational thinking , Fehlererror , Generation Z / iGen , Kinderchildren , Kindergarten , Künstliche Intelligenz (KI / AI)artificial intelligence , machine learning , Motivationmotivation , Neuronneuron , Primarschule (1-6) / Grundschule (1-4)primary school , Schuleschool , Simulation , Sprachassistenten , Technologietechnology
icon
Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2016  local  Mehr als 0 und 1 (Beat Döbeli Honegger) 46, 67, 47, 33, 39, 41, 62, 62, 50, 59, 35, 54 230 731 54 6359
2019  local web  Wie Maschinen lernen (Kristian Kersting, Christoph Lampert, Constantin Rothkopf) 8, 9, 5, 12, 81, 173, 43, 16, 10, 11, 7, 11 6 109 11 893
icon
Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2016 local web  Artificial Intelligence and Computer Science in Education (Martin Kandlhofer, Gerald Steinbauer, Sabine Hirschmugl-Gaisch, Petra Huber) 7 13 0 0
2018 local web  Wozu digitale Medien in der Grundschule? (Thomas Irion) 1, 8, 4, 3, 4, 4, 3, 1, 6, 4, 11, 16 21 25 16 635

iconDieses Konferenz-Paper 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.

iconTagcloud

iconZitationsgraph

Diese Grafik ist nur im SVG-Format verfügbar. Dieses Format wird vom verwendeteten Browser offenbar nicht unterstützt.

Diese SVG-Grafik fensterfüllend anzeigen

iconZitationsgraph (Beta-Test mit vis.js)

iconAnderswo suchen  Auch im Biblionetz finden Sie nicht alles. Aus diesem Grund bietet das Biblionetz bereits ausgefüllte Suchformulare für verschiedene Suchdienste an. Biblionetztreffer werden dabei ausgeschlossen.

iconBeat und dieses Konferenz-Paper

Beat hat Dieses Konferenz-Paper erst in den letzten 6 Monaten in Biblionetz aufgenommen. Er hat Dieses Konferenz-Paper einmalig erfasst und bisher nicht mehr bearbeitet. Beat besitzt weder ein physisches noch ein digitales Exemplar. Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.

iconBiblionetz-History Dies ist eine graphische Darstellung, wann wie viele Verweise von und zu diesem Objekt ins Biblionetz eingetragen wurden und wie oft die Seite abgerufen wurde.