6. Problemlösen und Modellieren / 6.4 Bedeutung von Algorithmen

Machine Learning – Intelligente Maschinen


Das Material bietet Schüler*innen sich aus unterschiedlichen Blickwinkeln mit Machine Learning Algorithmen und Anwendungen auseinanderzusetzen. Sie analysieren nicht nur ihr eigenes Nutzungsverhalten, sondern positionieren sich auch zu verschiedenen ethischen Fragestellungen, die in diesem Zusammenhang entstehen.


Das Material zum Unterrichtsthema „Machine Learning“ gliedert sich in vier Module:

 

Modul 1 – Innovation und Machine Learning: Motivation und gesellschaftliche Verantwortung

• Motivation für Innovation (45-70 Min.)

• Maschinelles Lernen: Begriffsdefinition und historische Einordnung (45-60 Min.)

• Ethik und gesellschaftliche Verantwortung (90-100 Min.)

 

Modul 2 – Wie funktioniert Machine Learning?

• Einführung in Machine Learning (45 Min.)

• Wie lernen wir? Wie lernen Maschinen? (45 Min.)

• Machine Learning Anwendungen ausprobieren (45-90 Min.)

• Intelligente Roboter (45 Min.)

 

Modul 3 – Machine Learning im Alltag

• Einführung in Machine Learning (45 Min.)

• Machine Learning im Alltag (45-90 Min.)

• Eigene Erfahrungen und Wünsche zu ML-Produkten und –Diensten im Alltag (45 Min.)

• Machine Learning in unserem Alltag: Wertvolle Unterstützung oder bedenkliches Unterfangen? Ein Gespräch (45 Min.)

 

Modul 4 – Intelligente Maschinen: Ein Zukunftsgespräch

• Phase 1: Vorbereitung des Zukunftsgesprächs (45 min.)

• Phase 2: Das Zukunftsgespräch (45 Min.)

• Phase 3: Empfehlungen zum Umgang mit Machine Learning (25 Min.)

• Phase 4: Mensch und Maschine – ein Happy End? (20 Min.)

Dauer
Modulabhängig (135-230 Min.)

Aufwand
mittel

Autor
© 2021 – Medien in die Schule


Materialien


Ausstattungsempfehlungen

PC, Laptop oder Tablet

Internetzugang

Materialien aus den Modulen

Hinweise zum Materialanhang für den Unterricht

Es ist empfehlenswert den Aufbau des Unterrichtsthemas zu lesen.

Bei externen Anwendungen/Seiten auf den Datenschutz achten.

Jahrgang: 9. - 13. Klasse
Fächer: Informatik, Mathematik, Gesellschaftslehre, Technik

Geeignete Kompetenzbereiche

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