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Learning Analytics für Lehrer_innen
KI-Campus-Original
Learning Analytics für Lehrkräfte
Duration
6 Stunden
Certification:
Record of Achievement
Level:
Beginner
For free

Überblick

Willkommen beim Kurs KI-Explorables für die Schule!

Dieser Kurs richtet sich in der Hauptsache an Lehrkräfte und Lehramtsstudierende der MINT-Fächer mit einem Schwerpunkt beim Informatik- und Mathematikunterricht. Die Inhalte sind auch für die außerschulische Nutzung geeignet, zum Beispiel für Workshops, Arbeitsgemeinschaften, Projekttage und vieles mehr. 

Der Name ist bei uns Programm:

  • Uns ist es ein besonderes Anliegen, das spielerische und forschende Lernen zu unterstützen. Jedes Modul startet daher mit einem kleinen interaktiven Experiment - ohne große Vorrede oder Erklärungen wird erst einmal ausprobiert.
  • Dafür bieten wir dir "Explorables" -  kleine, interaktive online Spiele, die direkt im Browser laufen und für die keine zusätzliche Software nötig ist.
  • Wir geben dir Vorschläge, wie du diese Explorables im Unterricht verwenden kannst.

Du erforschst zwei große Themen im Bereich maschinelles Lernen: In den Modulen 1 und 2 werden künstliche neuronale Netze, deren Aufbau, das Training und die mathematischen Methoden (vereinfacht) thematisiert. In den Modulen 3 und 4 geht es um Reinforcement Learning (auch "bestärkendes Lernen"), insbesondere um das Kennenlernen und Ausbalancieren zu verwendeten Strategien. Dabei gibt es zu jedem dieser beiden Schwerpunkte ein Modul, das die theoretischen Inhalte vermittelt (das aber durchaus spielerisch!) und ein zweites Modul, in dem der spielerische Aspekt im Vordergrund steht.

Ergänzend zum Online-Kurs finden im Juni 2022 Workshops zur Vertiefung der explorativen Inhalte statt.

Jetzt anmelden!

Welche Inhalte erwarten mich?

  • Neuronale Netze
  • Gradient Descent
  • Erkundung vs. Ausbeutung
  • Reinforcement Learning

Was werde ich erreichen?

Nach Abschluss des Kurses kann ich

  • grundlegende Themen des maschinellen Lernens benennen und vermitteln
  • den Aufbau künstlicher neuronaler Netze und den Datenfluss bei einer Eingabe beschreiben
  • grundlegende Begriffe wie Training, Trainingsdaten und Genauigkeit erklären
  • den Einfluss von Umfang und Repräsentativität der Trainingsdaten auf die Qualität der Ausgabe beschreiben
  • den visuell dargestellten Gradienten für den ein- und zweidimensionalen Fall interpretieren
  • eine physische KI nachbauen und trainieren
  • Spielstrategien auf Basis eigener Heuristiken entwickeln
  • das Konzept der Belohnung und Bestrafung von Ereignissen im Kontext des bestärkenden Lernens erklären
  • die Güte verschiedener Strategien hinsichtlich zu erwartender Ergebnisse beschreiben und begründen
  • die genannten Themen im Unterricht auf verschiedenen Niveaustufen vermitteln und meine Schüler:innen für das Thema KI sensibilisieren und begeistern

Welche Voraussetzungen benötige ich?

  • Keine Voraussetzungen

The creators of the learning opportunities are responsible for their content.

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Learning Analytics für Lehrer_innen
This course is offered by
Institution
lecturer
Course information
Learning format:
Online course
License:
CC BY-SA 4.0
German
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Topic
AI in education