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Maschinelles Lernen lernen - Katharina Bata

Maschinelles Lernen lernen

Entwicklung und Erforschung einer Lehr-Lernumgebung in den Ingenieurwissenschaften

(Autor)

Buch | Softcover
XXII, 311 Seiten
2025 | 1. Auflage
Springer Fachmedien Wiesbaden (Verlag)
978-3-658-47457-7 (ISBN)
CHF 109,95 inkl. MwSt

Maschinelles Lernen prägt zunehmend unseren Alltag, doch fehlt bislang eine Fachdidaktik, die das Thema als Lerngegenstand für Schulen und Hochschulen systematisch untersucht. In der vorliegenden Arbeit werden Methoden der fachdidaktische Entwicklungsforschung genutzt, um unter Einbezug verschiedener Naturwissenschaftsdidaktiken eine Lehr-Lernumgebung zu maschinellem Lernen für Ingenieurstudierende zu entwickeln. Die qualitative und quantitative empirische Untersuchung des entwickelten Materials in Design-Experimenten liefert Einsichten in die Lernprozesse der Studierenden, um den didaktischen Diskurs zu bereichern und Hinweise für die Lehrpraxis abzuleiten.

Katharina Bata ist Teamleitung einer Nachwuchsgruppe aus dem Bereich Mathematikdidaktik am Karlsruher Institut für Technologie. Ihre Forschungsschwerpunkte sind die Aufbereitung und Vermittlung von maschinellen Lernverfahren für Schüler:innen, sowie Studierenden des Lehramts und der Ingenieurwissenschaften.

Einleitung.- Maschinelles Lernen.- Spezifizierung und Strukturierung der Lerngegenstände.- Design(weiter)entwicklung.- Designentwicklung und Datenerhebung.- Methoden der Datenanalyse.- Die Wirksamkeitsanalyse.- Evaluation der Mikrozyklen.- Erstellung und Nutzung von ML-Modellen.- Das individuelle Modellkonzept.- Die Weiterentwicklung des Designs und der Wirksamkeitszyklus.- Zusammenfassung und Diskussion.- Ausblick.

Erscheinungsdatum
Reihe/Serie Mathematikdidaktik im Fokus
Zusatzinfo Illustrationen
Verlagsort Wiesbaden
Sprache deutsch
Maße 148 x 210 mm
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Mathematik / Informatik Mathematik
Sozialwissenschaften Pädagogik Schulpädagogik / Grundschule
Schlagworte Design research • Entwicklungsforschung • Ingenieurstudierende • kNN-Klassifikation • Maschinelles Lernen • Mathematikdidaktik
ISBN-10 3-658-47457-2 / 3658474572
ISBN-13 978-3-658-47457-7 / 9783658474577
Zustand Neuware
Informationen gemäß Produktsicherheitsverordnung (GPSR)
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