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Auflistung IBiS Band 2 (2024) Heft 1 nach Titel
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- ZeitschriftenartikelEditorial(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Grillenberger, Andreas; Stechert, Peer; Schulz, Sandra; Michaeli, Tilman
- ZeitschriftenartikelGraphen im Unterricht - Mit Hilfe von Python und Jupyter-Notebooks(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Bovermann, KlausGraphen spielen eine große Rolle in vielen Alltagssituationen sowie in der wissenschaftlichen Informatik. Sie sind Teil der Informatik-Lehrpläne (mindestens der Leistungskurse) der gymnasialen Oberstufe. Beispielsweise findet man das Thema im schulinternen Lehrplan von NRW: [...] Die im Folgenden aufgeführten Teile dieses Artikels sind entstanden, um Graphen im Unterricht für die Schülerinnen und Schüler erfahrbar zu machen, zum Beispiel unter Nutzung von Python und Jupyter-Notebooks. Dazu wurden entwickelt: • zwei Python-Bibliotheken, mit denen die Verwaltung von ungerichteten Graphen einfach gelingt. • eine für die Schülerinnen und Schüler geeignete sehr kurze Einführung in die Begriffswelt von Graphen. • ein Jupyter-Notebook, das den Schülerinnen und Schülern als Arbeitsmaterial vorgelegt wird.
- ZeitschriftenartikelInformatik vor, im und nach dem Schweizer Gymnasium(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Komm, DennisIn diesem Beitrag wird die aktuelle Situation der Schulinformatik in der Deutschschweiz be-schrieben. Im Zentrum stehen Unterrichtsbeispiele zum Aufbau von Kompetenzen, die über die gesamte Schulzeit gefördert werden können. Schließlich wagen wir einen Blick in eine Zukunft, in der die 2024 angestoßenen Prozesse der Umsetzung eines Grundlagenfachs Informatik, wel-che die gesamte Schweiz betreffen, weitgehend umgesetzt sind.
- ZeitschriftenheftInformatische Bildung in Schulen. Jahrgang 2 / Ausgabe 1. Gesamtausgabe(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024)
- ZeitschriftenartikelDen k-Means-Algorithmus verstehen: Mit Stift & Papier und BlueJ(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Andres, Daniela; Joachim, Silvia; Hennecke, MartinDieser Praxisbeitrag stellt unterrichtliche Aktivitäten vor, um den k-Means-Algorithmus einzuführen und ihn anschließend in BlueJ zu implementieren. Anhand eines Beispieldatensatzes mit Fundkoordinaten von Pilzen können sich die Schülerinnen und Schüler die Funktionsweise des k-Means-Algorithmus selbst erschließen. Der Datensatz ist zweidimensional und klein genug, um den Algorithmus mit Stift und Papier in angemessener Zeit zu erarbeiten. Anschließend kann der Algorithmus in der den Schülerinnen und Schülern sowie Lehrkräften bekannten Umgebung BlueJ programmiert und das Ergebnis durch Einlesen einer csv-Datei mit den vorher verwendeten Fundkoordinaten verifiziert werden.
- ZeitschriftenartikelProgrammieren lernen mit dem genetischen Ansatz(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Braune, Gert; Mühling, AndreasDurch die Ausweitung des Informatikunterrichts und insbesondere durch die Einführung von verpflichtendem Unterricht in immer mehr Bundesländern steigt der Bedarf an konkretem Material zur Umsetzung der Fachanforderungen und Curricula. Dieser Beitrag beschreibt ein Konzept für den Anfangsunterricht im Programmieren sowie das auf der Grundlage des Konzeptes erstellte Unterrichtsmaterial. Das Material zielt besonders auf das Pflichtfach Informatik ab, ist aber auch für Wahlkurse und Wahlpflichtkurse geeignet. Es betont besonders das informatische Denken, die Themenorientierung und die prozessbezogenen Kompetenzen. Als didaktische Leitlinie wird ein genetischer Ansatz verwendet. Das Unterrichtsmaterial besteht aus einer Folge von Arbeitsbögen und weiteren medialen Hilfsmitteln, die den gesamten Unterrichtsverlauf eines halben Jahres abdecken. Es steht online zur Verfügung.
- ZeitschriftenartikelReinforcement Learning Schritt für Schritt in Schulprojekten(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Rau, ThomasIn diesem Artikel werden kleine Unterrichtsprojekte vorgestellt, anhand derer man sich dem Thema Reinforcement Learning – einem Teilbereich des Machine Learning, wie auch überwachtes und überwachtes Lernen – in mehreren Schritten in der Sekundarstufe II nähern kann. Jeder Schritt stößt am Ende auf Grenzen, so dass sich jeweils die nächste Erweiterung anbietet. Am Anfang steht das manuelle Anlegen einer einfachen handschriftlichen Tabelle über entscheidende Züge in einem Spiel. Weil das nur bei einfachen Spielen geht, ist der nächste Schritt das Anlegen und Anpassen einer Q-Tabelle mit kontinuierlicher Evaluation sämtlicher Züge. Im dritten Schritt wird die für manche Fälle nicht mehr ausreichende Q-Tabelle durch ein Neuronales Netz ersetzt.
- ZeitschriftenartikelRobot Karol: Eine Grabrede(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Michaeli, Tilman
- ZeitschriftenartikelDie senseBox Instruction Placemat zur Förderung einer lernendenzentrierten Vermittlung von Physi-cal Computing(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Özkaya, Ilhan Talha; Witte, Verena; Bartoscheck, Thomas; Pesch, MarioDie wachsenden Anforderungen der sich stetig verändernden Welt verstärken den Ruf nach der Förderung logischer und algorithmischer Denkweisen im Bildungssektor. Die senseBox – ein Toolkit zum Bau und zur Programmierung einer Messstation - stellt eine Möglichkeit dar, um dieser Herausforderung zu begegnen. Beim Einsatz der senseBox im MINT-Unterricht kann Physical Computing auf unterschiedliche Weise vermittelt werden. Eine neuartige und in die-sem Paper fokussierte Methode ist die Instruction Placemat. In einer ersten Pilotierung, die mithilfe qualitativer Beobachtungen und einer quantitativen Erhebung mit n = 53 Schüler:innen evaluiert wurde, konnte der Vorteil der Placemat gegenüber einem vortragsgeleitetem Unter-richt gezeigt werden.
- ZeitschriftenartikelSnap!GPT – Bausteine für generative künstliche Intelligenz(Informatische Bildung in Schulen (IBiS): Vol. 2, No. 1, 2024) Mönig, Jens„Und dann?“ Um diese Frage geht es bei generativer künstlicher Intelligenz. Darum, was als nächstes kom-men könnte: Das nächste Wort in einer Geschichte, der nächste Ton in einem Lied, der nächste Strich in einer Zeichnung. In diesem Beitrag zeige ich, wie man ein „Next Token Prediction“ System in Stil von ChatGPT in Snap! selber programmieren kann. Gibt man ihm ein paar Ge-schichten, dann lernt es, eigene Text zu schreiben. Gibt man ihm ein paar Kinderlieder, dann improvisiert es eigene Melodien, und zeichnet man ihm etwas vor, dann versucht es, selbst etwas zu kritzeln. Man selbst lernt bei dieser Aktivität, Wörter, Musiknoten und Striche zu kodieren, in einem Datenmodell zu strukturieren, und kontextbezogen abzufragen. Das lässt sich mit zwei eigenen Funktionsblöcken, ein paar Schleifen, Variablen und Bedingungen bewerkstelligen, und eignet sich z.B. für den Informatikunterricht ab der 7. Klasse.