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Auflistung nach Autor:in "Zitzler, Eckart"

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  • Textdokument
    Ein gamebasierter Ansatz zum Programmierunterricht in der Lehrerinnen- und Lehrerbildung
    (Informatische Bildung zum Verstehen und Gestalten der digitalen Welt, 2017) Steinbach, Nico; Zitzler, Eckart
    Mit dem Lehrplan 21 hält in den deutsch- und mehrsprachigen Kantonen der Schweiz der Themenbereich Informatik sowie die Kompetenzorientierung Einzug in die Volksschule. Dadurch ergeben sich neue Herausforderungen für die Schule, den Unterricht sowie die Aus- und Weiterbildung von Lehrpersonen. Zudem gibt es für diesen Themenbereich derzeit keine offiziellen Lehrmittel. Die pädagogischen Hochschulen stehen vor der Aufgabe, die aktiven Lehrpersonen, neben anderen Lehrplan-21-Weiterbildungen, für den Informatikunterricht zu befähigen. In diesem Zusammenhang gilt es ein didaktisches Konzept zu entwerfen, welches den folgenden Anforderungen gerecht wird: 1) Einen motivierenden und spielerischen Zugang zu Informatikkonzepten zu ermöglichen 2) Die Heterogenität der Teilnehmenden hinsichtlich des Vorwissens und der Zielstufe zu berücksichtigen, 3) Die Erwachsenenbildung und den Schulunterricht gemeinsam zu denken, 4) Den Bezug zu anderen Fächern aufzuzeigen. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Entwicklung und Durchführung von kompetenzorientierten Weiterbildungen zum Themenfeld Programmieren im Kanton Bern. Im Zentrum des Ansatzes steht ein Jump’n Run-Computerspiel, welches blockbasiert entwickelt und individuell ausgestaltet werden kann.
  • Konferenzbeitrag
    Multiple criteria decision support by evolutionary computation
    (Sustainability in the Information Society, 2001) Laumanns, Marco; Zitzler, Eckart; Thiele, Lothar
    This paper describes the use of Evolutionary Algorithms (EAs) as a decision support tool in environmentally relevant decision problems. Though various methods from Artificial Intelligence as well as from Computational Intelligence have been successfully integrated into Environmental Decision Support Systems (EDSS), the use of Evolutionary Computation has so far remained marginal in this context. On the other hand EAs are popular in solving large-scale optimization problems in diverse engineering disciplines, where complex, non-linear models make the use of traditional optimization techniques difficult or impossible. In addition, they can handle multiple criteria simultaneously, being able to generate efficient solutions even for problems where the number of alternatives is very large or only implicitly defined, which makes them a promising tool in environmental decision making.