Kein Hexenwerk. Ideen des maschinellen Lernens in SNAP!

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Autor/inn/en	Seegerer, Stefan; Michaeli, Tilman; Jatzlau, Sven
Titel	Kein Hexenwerk. Ideen des maschinellen Lernens in SNAP!
Quelle	In: Log in : informatische Bildung und Computer in der Schule, 38 (2020) 193/194, S. 66-70Verfügbarkeit
Beigaben	Illustrationen
Sprache	deutsch
Dokumenttyp	gedruckt; Zeitschriftenaufsatz
ISSN	0720-8642
Schlagwörter	Lernfähigkeit; Künstliche Intelligenz; Sekundarstufe I; Lernprozess; Unterrichtsbeispiel; Computerspiel; Programmierung; Informatikunterricht; Programmiersprache
Abstract	Im Folgenden stellen wir SnAlp vor, ein didaktisches Framework mit einem klaren Fokus auf die zentralen Prinzipien und Ideen maschinellen Lernens für Schülerinnen und Schüler ab der 8. Jahrgangsstufe in der blockbasierten Programmiersprache SNAP! Durch die Betrachtung des tatsächlichen Lernprozesses können die Schülerinnen und Schüler aktiv erfahren, dass maschinelles Lernen eben kein Hexenwerk ist. (DIPF/Orig.).
Erfasst von	DIPF \| Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, Frankfurt am Main
Update	2023/1

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