Auflistung LOG IN 41(1) - 2021 nach Erscheinungsdatum
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- ZeitschriftenartikelAlltägliches im digitalen Zeitalter(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Koerber, Bernhard; Grillenberger, Andreas
- ZeitschriftenartikelOnline(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Koerber, Bernhard
- ZeitschriftenartikelTwitterdaten analysieren mithilfe der blockbasierten Programmiersprache SNAP!(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Grillenberger, AndreasDie Förderung von Datenkompetenzen ist heute ein immer wichtigeres Ziel des Informatikunterrichts, das auch in immer mehr Lehrpläne Einzug hält. Beispielsweise sieht der aktuelle Lehrplan des Bayerischen Gymnasiums vor, dass Schülerinnen und Schüler „die Chancen und Risiken der automatischen Auswertung großer Datenmengen auch im Hinblick auf gesellschaftliche Auswirkungen [bewerten]“ (ISB, 2020); auch in anderen Lehrplänen sind oft ähnliche Formulierungen zu finden. Um solche Kompetenzen im Schulunterricht zu fördern, werden einerseits geeignete Werkzeuge, andererseits aber auch entsprechende Da- tenquellen benötigt, die solche Analysen sinnvoll möglich machen. Da, je nach Schulart und vorherigem Unterricht, nur sehr unterschiedliche Vorkenntnisse sowohl in der Arbeit mit Daten als auch bei der Programmierung vorausgesetzt werden können, wird in diesem Beitrag ein Ansatz präsentiert, der einen einfachen Einstieg in das Thema der Datenanalysen ermöglicht, keine spezifischen Vorkenntnisse erfordert, gleichzeitig aber einen reichen Datenschatz zugänglich macht. Entsprechend können auf dessen Basis sowohl im Unterricht als auch darüber hinaus spannende Erkenntnisse gewonnen werden und möglicherweise auch Fragestellungen anderer Fächer in interdisziplinären Projekten angegangen werden.
- ZeitschriftenartikelVon Media Computation zu Data Science in SNAP!(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Mönig, Jens; Hügle, Jagda
- ZeitschriftenartikelInstaHub - Gründe dein eigenes soziales Netzwerk!(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Dorn, JulianSchülerinnen und Schüler verwenden jeden Tag über drei Stunden Datenbanken bzw. datenbankbasierte Dienste. Sie geben bereitwillig ihre Daten ein oder durchsuchen fremde Daten. Dennoch ist das Interesse am Thema Datenbanken im Informatikunterricht oft stark eingeschränkt. InstaHub hat das geändert. Mit InstaHub gründen Schülerinnen und Schüler ihr eigenes voll funktionsfähiges soziales Netzwerk und ergründen dabei auf motivierende und lebensnahe Art die Inhaltsbereiche Information und Daten sowie Informatik, Mensch und Gesellschaft der Bildungsstandards Informatik (vgl. GI, 2016). Im Beitrag wird zuerst der Aufbau von InstaHub beschrieben, einem sozialen Netzwerk, das Jugendlichen durch das Vorbild Instagram sehr bekannt vorkommen wird. Anschließend werden die einzelnen Inhaltsbereiche und der mögliche Einsatz im Unterricht genauer erläutert. Zum Abschluss erhalten Sie fertiges Unterrichtsmaterial als Open Educational Resources.
- ZeitschriftenartikelVom Grafikobjekt zum Programmtext - Eine Einführung in das objektorientierte Programmieren mit SQUEAK/SMALLTALK (Teil 7)(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Baumann, Rüdeger
- ZeitschriftenartikelFür bessere Luft im Klassenzimmer - Wir bauen uns ein CO2-Messgerät(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Przybylla, Mareen; Huber,Stefan W.Um Infektionszahlen zu verringern, wurden während der Covid-19-Pandemie in vielen Ländern Empfehlungen ausgesprochen, Innenräume regelmäßig zu lüften. Dabei wird häufig auch auf die Verwendung von CO2- Messgeräten verwiesen, um schlechte Luftqualität frühzeitig zu erkennen. In diesem Beitrag wird die Ent- wicklung und Erprobung einer Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe I beschrieben, in der Schülerinnen und Schüler im Rahmen eines Physical-Computing- Projekts CO2-Messgeräte für ihr Klassenzimmer entwickeln und dabei Informatikkompetenzen aus den Bereichen Programmierung und Eingebettete Systeme erwerben.
- ZeitschriftenartikelAI Replugged - Das Gute-Äffchen-Böse-Äffchen-Spiel mit Orange 3(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Kerber, LennardThemen zum maschinellen Lernen und zu Big Data eignen sich zu einer gemeinsamen Behandlung in einer Einheit: Bei der Big-Data-Analyse spielen KI-Algorithmen eine zentrale Rolle. In der im Folgenden vorgestellten Unterrichtsreihe waren beide Teile unterrichtlich gleichgewichtig; in diesem Beitrag liegt der Schwerpunkt auf der Einführung des überwachten Lernens mit Entscheidungsbäumen. Dafür wird die bekannte AI-Unplugged-Aktivität Gute-Äffchen-Böse-Äffchen unter Nutzung des Werkzeugs Orange 3 wieder in die digitale Form überführt, mit dem Ziel die Abläufe, Möglichkeiten und Grenzen von Datenanalysen an diesem Beispiel zu verdeutlichen. Es entstehen dabei drei verschiedene Entscheidungsbäume zur Lösung des Problems: eine manuell erzeugte unplugged-Variante und, vom Orange-Werkzeug erzeugt, ein beliebig verzweigender Entscheidungsbaum und ein binärer Entscheidungsbaum. Auf diesen exemplarischen Grundlagen werden typische Aussagen über maschinelles Lernen plausibilisiert.
- ZeitschriftenartikelHinweise auf Bücher, Info-Markt, Veranstaltungskalender, LOG OUT(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Koerber, Bernhard; Hellmig, Lutz
- ZeitschriftenartikelDatenflussorientierte Big-Data-Analyse mit Orange 3(LOG IN: Vol. 41, No. 1, 2021) Grillenberger, Andreas