Title (deu)
Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Mathematikunterricht der Sekundarstufe
Author
Eva-Theres Mölk
Advisor
Franz Embacher
Assessor
Franz Embacher
Abstract (deu)
Mit Künstlicher Intelligenz sind wir in unserem Alltag immer mehr und mehr konfrontiert. Sie ist eine junge wissenschaftliche Disziplin, die sich in einer rasanten Geschwindigkeit entwickelt und auf dem Weg ist, unser Leben grundlegend zu verändern. Gleichzeitig wird das Thema in der Gesellschaft kontrovers diskutiert. Im Zuge dieser Arbeit wurde untersucht, inwieweit Inhalte aus dem Gebiet des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI), im Rahmen des aktuell gültigen Mathematiklehrplans (AHS, HTL, HAK) Anwendung im Unterricht der Sekundarstufe finden können. Diverse Anwendungen wurden auf Basis von Literaturrecherche analog sowie computerunterstützt vor allem mit Geogebra und Python vorgestellt und mit den Inhalten der Lehrpläne verglichen. Darüber hinaus wurde an manchen Stellen versucht, konkrete Anwendungsbeispiele für den Einsatz in der Schule zu entwickeln. Das Thema ist stark mit dem Einsatz von Computern verknüpft, weshalb ein Grundwissen über die Funktionsweise derselben von Seiten der Schüler*innen vorhanden sein sollte. Übereinstimmungen wurden bei den Lehrplanthemen Statistik und Wahrscheinlichkeit (Histogramme, Boxplots, Nominal- und Ordinalskalen, Lineare Abhängigkeit, Mittelwert, Standardabweichung, Lineare Regression, Interpretation von Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeit), Funktionen und Differentialrechnung (Geradengleichungen, funktionale Zusammenhänge, stückweise definierte Funktionen, Polynomfunktionen, Funktionstransformationen, Ableitungen, verkettete Funktionen, partielle Ableitungen, Extremwertaufgaben, Funktionen in mehreren Veränderlichen, Korrelationskoeffizienten, Logistisches Wachstum), Vektorrechnung (Euklidische Abstände, Skalares Produkt, Normalvektorform einer Geraden) gefunden. Darüber hinaus treten iterative Prozesse und Fallunterscheidungen auf. Aufgrund der Inhalte und der Komplexität eignet sich die Behandlung von ML und KI besonders für den Unterricht in der Sekundarstufe II. Sie können sowohl in AHS als auch in BHS als Anwendungsgebiet der Mathematik vorgestellt werden. Besonders gut eignen sie sich für den Unterricht an Schulen mit einem Informatikschwerpunkt.
Keywords (deu)
Machine LearningMLKIKünstliche IntelligenzSekundarstufeMathematikunterricht
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
Persistent identifier
Extent (deu)
xi, 107 Seiten : Illustrationen
Number of pages
119
Study plan
Masterstudium Lehramt Sek (AB) UF Geographie und wirtschaftliche Bildung UF Mathematik
[UA]
[199]
[510]
[520]
[02]
Association (deu)
Title (deu)
Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Mathematikunterricht der Sekundarstufe
Author
Eva-Theres Mölk
Abstract (deu)
Mit Künstlicher Intelligenz sind wir in unserem Alltag immer mehr und mehr konfrontiert. Sie ist eine junge wissenschaftliche Disziplin, die sich in einer rasanten Geschwindigkeit entwickelt und auf dem Weg ist, unser Leben grundlegend zu verändern. Gleichzeitig wird das Thema in der Gesellschaft kontrovers diskutiert. Im Zuge dieser Arbeit wurde untersucht, inwieweit Inhalte aus dem Gebiet des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI), im Rahmen des aktuell gültigen Mathematiklehrplans (AHS, HTL, HAK) Anwendung im Unterricht der Sekundarstufe finden können. Diverse Anwendungen wurden auf Basis von Literaturrecherche analog sowie computerunterstützt vor allem mit Geogebra und Python vorgestellt und mit den Inhalten der Lehrpläne verglichen. Darüber hinaus wurde an manchen Stellen versucht, konkrete Anwendungsbeispiele für den Einsatz in der Schule zu entwickeln. Das Thema ist stark mit dem Einsatz von Computern verknüpft, weshalb ein Grundwissen über die Funktionsweise derselben von Seiten der Schüler*innen vorhanden sein sollte. Übereinstimmungen wurden bei den Lehrplanthemen Statistik und Wahrscheinlichkeit (Histogramme, Boxplots, Nominal- und Ordinalskalen, Lineare Abhängigkeit, Mittelwert, Standardabweichung, Lineare Regression, Interpretation von Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeit), Funktionen und Differentialrechnung (Geradengleichungen, funktionale Zusammenhänge, stückweise definierte Funktionen, Polynomfunktionen, Funktionstransformationen, Ableitungen, verkettete Funktionen, partielle Ableitungen, Extremwertaufgaben, Funktionen in mehreren Veränderlichen, Korrelationskoeffizienten, Logistisches Wachstum), Vektorrechnung (Euklidische Abstände, Skalares Produkt, Normalvektorform einer Geraden) gefunden. Darüber hinaus treten iterative Prozesse und Fallunterscheidungen auf. Aufgrund der Inhalte und der Komplexität eignet sich die Behandlung von ML und KI besonders für den Unterricht in der Sekundarstufe II. Sie können sowohl in AHS als auch in BHS als Anwendungsgebiet der Mathematik vorgestellt werden. Besonders gut eignen sie sich für den Unterricht an Schulen mit einem Informatikschwerpunkt.
Keywords (deu)
Machine LearningMLKIKünstliche IntelligenzSekundarstufeMathematikunterricht
Subject (deu)
Subject (deu)
Type (deu)
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Number of pages
119
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