(Proceedings of the Sixth Workshop "Automatische Bewertung von Programmieraufgaben" (ABP 2023), 2023) Holstein, Katharina; Kozaeva, Nata; Bade, Korinna
Im Kontext der Informatiklehre für die Einführung in das Maschinelle Lernen an Hochschulen für angewandte Wissenschaften liegt ein wesentlicher Fokus auf Anwendungsszenarien und Datensätzen mit aktuellem Problembezug. Zeitgleich ist der Stand der Vorkenntnisse vor allem der Masterstudierenden sehr divers. Dazu wird im folgenden Paper dargestellt, wie die praktischen Vermittlung von Methoden des Maschinellen Lernens mit Python durch automatisiertes Testen unterstützt werden kann. Dabei liegt ein besonderer Fokus auf Lösungen für die speziellen Anforderungen der Programmierausbildung für das Maschinelle Lernen.