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Auflistung nach Autor:in "Opel, Simone"

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  • Conference Proceedings
    Doktorand*innenkolloquium
    (INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 2021) Losch, Daniel; Opel, Simone
    Das Doktorand*innenkolloquium in der Didaktik der Informatik hat mittlerweile eine gute und lange Tradition. Das erste Kolloquium fand auf der INFOS 1999 in Potsdam statt. Seither ist diese Zusammenkunft wissenschaftlicher Qualifikand*innen kontinuierlich zweimal jährlich durchgeführt worden. Durch die wachsende Anzahl von Arbeitsgruppen in der Didaktik der Informatik wird die Community der Doktorand*en erfreulicherweise immer größer und vielfältiger. Inzwischen sind eine Menge der Doktorand*innen in der Regel Mitarbeiter von denen, die das Ganze dereinst in Potsdam ins Leben gerufen haben. Während im Herbst das Kolloquium im Wechsel auf der INFOS und auf der WiPSCE stattfindet, treffen sich die Doktorand*innen im Frühjahr an einer der lokalen Standorte der Didaktik der Informatik. Das Kolloquium wird beständig weiterentwickelt. In diesem Jahr kann das Herbst-Kolloquium auf der INFOS 2021 daher das erste Mal als offizielle Veranstaltung der Fachgruppe »Didaktik der Informatik« (DDI) stattfinden. Dabei obliegt die organisatorische und inhaltliche Verantwortung aber weiterhin den Doktorand*innen vor Ort, die als Ausrichter*innen die Chance haben, einen wissenschaftlichen Austausch unter Kolleg*innen zu initiieren. Der durch die Corona-Pandemie bedingte Umzug auf ein »Distanz-Kolloquium« wird nach zwei erfolgreich vorausgehenden Kolloquia nun bereits das dritte Mal durchgeführt. Die Hauptveranstaltung des Kolloquiums zur INFOS 2021 ist ein textitreines Doktorand*innen-Treffen und findet einen Tag vor der Konferenz am 7. September 2021 statt. Während der Eröffnung kommen alle Teilnehmenden zu Wort und stellen sich und ihr jeweiliges Forschungsanliegen kurz vor. Daraufhin werden in mehreren Sessions im Rahmen von Kurz- oder Langvorträgen verschiedene Dissertationsvorhaben zur Diskussion gestellt. Die Teilnehmenden schätzen dabei in der Regel vor allem das direkte und offene Peer-Feedback, das den eigenen Forschungsprozess konstruktiv voranbringt. In einer weiteren Session werden Poster oder Abbildungen vorgestellt. Auf der INFOS 2021 selbst ist erstmalig ein öffentlicher Austausch der Doktorand*innen mit der interessierten Fach-Community eingerichtet, in dem die diversen Forschungsinteressen und -ansätze z.B. anhand von Postern, Abbildungen oder kurzen Statements diskutiert werden.
  • Textdokument
    Entwicklung und Reflexion einer Unterrichtssequenz zum Maschinellen Lernen als Aspekt von Data Science in der Sekundarstufe II
    (Informatik für alle, 2019) Opel, Simone; Schlichtig, Michael; Schulte, Carsten; Biehler, Rolf; Frischemeier, Daniel; Podworny, Susanne; Wassong, Thomas
    Die Bereiche „Data Science“ und „Big Data“ sowie ihre technischen, ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen werden zunehmend nicht nur in der Wissenschaft, sondern auch in diversen Medien diskutiert und somit verstärkt auch zu einem wichtigen Thema für alle. Um den Schülerinnen und Schülern der Sekundarstufe II einen theoretisch und fachwissenschaftlich fundierten Einstieg in diesen Themenbereich zu ermöglichen, wurde ein erster Entwurf eines interdisziplinären Curriculums entwickelt, das neben fachlichen Aspekten von Data Science einen Fokus auf sich hieraus ergebende gesellschaftliche Fragestellungen legt. Es werden neben der Konzeption des Kurses die bisherigen Erfahrungen aus der Durchführung – insbesondere in Hinsicht der darin enthaltenen Unterrichtseinheit zum Maschinellen Lernen - berichtet, sowie die sich hieraus ergebenden Implikationen für die Weiterentwicklung dargestellt und diskutiert.
  • Konferenzbeitrag
    Das Lernfeldkonzept in den Lehrplänen der IT-Berufe - Vorstudie zur schülerseitigen Akzeptanz und Umsetzbarkeit von selbstgesteuerten Lerneinheiten im Lernfeld „Entwickeln und Bereitstellen von Anwendungssystemen“
    (Informatik in Bildung und Beruf – INFOS 2011 – 14. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 2011) Opel, Simone
    Das Konzept der Lernfelder wird in den IT-Berufen an vielen Schulen zum aktuellen Zeitpunkt kaum in handlungsorientierte Lernsituationen umgesetzt. Aus diesem Grund streben wir an, für die Berufe des IT-Bereichs durchgängige Lernsituationen für verschiedene Lernfelder unter Verwendung unterschiedlicher Unterrichtsmittel zu entwickeln und zu evaluieren. Im ersten Schritt werden verschiedene Unterrichtsmittel hinsichtlich ihre Tauglichkeit und Akzeptanz im Berufsschuleinsatz erprobt. Die vorliegende Vorstudie untersucht, ob die Roboter der Lego Mindstorms-Reihe im Unterricht an Berufsschulen im Lernfeld „Entwickeln und Bereitstellen von Anwendungssystemen“ erfolgreich eingesetzt werden können. Die Ergebnisse des Unterrichtsversuchs zeigen, dass sowohl hinsichtlich des Interesses und der Motivation der Schülerinnen und Schüler als auch bezüglich des Wissenszuwachses das Unterrichtsmittel Lego Mindstorms an der Berufsschule sinnvoll verwendet werden kann.
  • Textdokument
    Maschinelles Lernen im Unterricht mit Jupyter Notebook
    (Informatik für alle, 2019) Schlichtig, Michael; Opel, Simone; Schulte, Carsten; Biehler, Rolf; Frischemeier, Daniel; Podworny, Susanne; Wassong, Thomas
    Data Science und Big Data durchdringt in ihren diversen Facetten unser tägliches Leben– kaum ein Tag, an dem nicht verschiedene Meldungen über technische Innovationen, Einsatzmöglichkeiten von Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) und ihre ethischen sowie gesellschaftlichen Implikationen in den unterschiedlichen Medien diskutiert werden. Aus diesem Grund erscheint es uns immens wichtig, diese Fragestellungen und Technologien auch in den Unterricht der Sekundarstufe II zu integrieren. Um diesem Anspruch gerecht zu werden, entwickelten wir im Rahmen eines Forschungsprojekts ein Curriculum, welches wir als konkretes Unterrichtskonzept innerhalb eines Projektkurses erprobt, evaluiert weiterentwickelt wird. Bei der Implementierung entschieden wir uns, zur aktiven Umsetzung von Konzepten von ML als Plattform Jupyter Notebook mit Python zu verwenden, da diese Umgebung durch die Verbindung von Code und Hypertext zur Dokumentation und Erklärung Medienbrüche im Lernprozess verringern kann. Zudem ist Python zur Implementierung der Methoden von ML sehr gut geeignet. Im Themenfeld des ML als Teilgebiet der KI legen wir den Fokus auf zwei unterschiedliche Lernverfahren um verschieden Aspekte von ML, u.A. wie Nachvollziehbarkeit unter gesellschaftlichen Gesichtspunkten zu vermitteln. Diese sind Künstliche Neuronale Netze (bei denen die Berechnung und Bedeutung der Kantengewichte zwischen den Neuronen für den Menschen insbesondere bei komplexeren Netzen kaum nachvollziehbar erschienen) und Entscheidungsbäume (strukturierte und gerichtete Bäume zur Darstellung von Entscheidungsregeln, welche auch für Schülerinnen und Schüler meist gut nachvollziehbares und verständliches KI-Modell darstellen). In diesem Workshop stellen wir konkrete Umsetzungsbeispiele inklusive der Programmierung für beide Verfahren mit Jupyter Notebook und Python als Teil einer Unterrichtssequenz vor und diskutieren diese.
  • Zeitschriftenartikel
  • Conference Proceedings
    Mitgliederversammlung der GI-Fachgruppe »Berufliche Bildung in Informatik (BBI)«
    (INFOS 2021 – 19. GI-Fachtagung Informatik und Schule, 2021) Opel, Simone; Jaschke, Steffen
    Die Fachgruppe »Berufliche Bildung in Informatik« (FG BBI) der Gesellschaft für Informatik e.,V. (GI) vertritt die Interessen aller Personen, die sich mit der beruflichen Ausbildung im IT- und Informatikbereich beschäftigen. Sie ist innerhalb der GI im Fachbereich glqq Informatik und Ausbildung / Didaktik der Informatikgrqq (FB IAD) verortet. Ziel der 2014 gegründeten Fachgruppe ist, die berufliche Informatikbildung zu fördern und innerhalb der Informatik sichtbarer zu machen. Die jährliche Mitgliederversammlung findet in ungeraden Jahren im Rahmen der INFOS statt und dient dem Austausch zwischen den Mitgliedern der Fachgruppe, aber auch zur Vernetzung mit weiteren Akteurinnen und Akteuren der beruflichen Bildung. Daher sind zur Mitgliederversammlung der Fachgruppe nicht nur alle Mitglieder herzlich eingeladen, sondern wir freuen uns über alle Interessierten, die gerne als Gäste an der Versammlung teilnehmen können. Die Einladung mit der Tagungsordnung geht den Mitgliedern der Fachgruppe fristgerecht per Mail zu.
  • Textdokument
    Positionspapier der Gesellschaft für Informatik e.V. (GI): Künstliche Intelligenz in der Bildung
    (2023) Jaschke, Steffen; Klusch, Matthias; Krupka, Daniel; Losch, Daniel; Michaeli, Tilman; Opel, Simone; Schmid, Ute; Schwarz, Richard; Seegerer, Stefan; Stechert, Peer
  • Konferenzbeitrag
    Prototyping a Virtual Tutor with Modular Teaching Styles
    (21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Linxen, Andrea; Opel, Simone; Ebbing, Stephanie; Beecks, Christian
    Digitization and artificial intelligence (AI) have entered education in several different ways. While the current development of large language models enables students to access vast knowledge, virtual tutors offer a more tailored approach and better support for time-independent and individualized learning. As several AI systems have become more common in higher education, we developed a concept to implement a virtual tutor with different teaching styles, using the conversational AI plat-form Rasa. This tutor teaches students basic Exploratory Data Analysis in linear, free, and modular learning phases. In the future, we will conduct comprehensive studies to determine the ability of the virtual tutor to support successful learning.