Vor-Ort-Präsenz P4

Worum geht es?

Methodisch beschäftigt ihr euch heute mit Unterrichtsideen für den Informatikunterricht, die sich schlecht im Selbststudium oder online ausprobieren lassen. Im ersten Teil schauen wir uns zwei praktische Beispiele an, mit denen man Fünft- und Sechstklässler:innen das wichtiger gewordene Thema maschinelles Lernen näher bringen kann. Im zweiten Teil könnt ihr verschiedene Educational Roboter ausprobieren und diskutieren.

Was lernt ihr heute?

Im ersten Teil zu Machine Learning lernt ihr folgendes:

• Ihr erkennt die beiden grundlegenden Herangehensweisen an die Lösung von Problemen mit Hilfe von Computern: Regelbasiert und datengetrieben.
• Ihr kennt Unterrichtsbeispiele, wie man maschinelles Lernen bereits in der Primarschule erlebbar machen kann und habt solche Beispiele selbst ausprobiert.
• Ihr kennt das Grundprinzip generativer Machine-Learning-Systeme (GMLS)
• Ihr kennt die Unterscheidung zwischen Konzeptwissen und Produktwissen

Im zweiten Teil zu educational robotics lernt ihr folgendes:

• Ihr kennt verschiedene Robotersysteme für die Primarschule und habt sie selbst ausprobieren können.

Ablauf

Zeit	Dauer	Beschreibung	Sozialform	Hilfsmittel
08:00	10	Begrüssung und Rückblick auf Selbstlernphase O3	Plenum
08:10	15	Regelbasiert versus datengetrieben	Plenum
08:25	25	Becherspiel (Machinelles Lernen mit dem NIM-Spiel)	Partnerarbeit	Becher und Streichhölzer
08:50	10	Quick-Draw und Auto-Draw	Partnerarbeit
09:00	5	Pause
09:05	10	GMLS und SoekiaGPT	Plenum
09:15	25	Maschinelles Lernen mit Teachable Machines	Dreiergruppen
09:40	20	Beebot und Ozobot ausprobieren		Beebots und Ozobots
10:00	10	Erklärungen zur Selbstlernphase S4
10:10		Ende

Weiterführende Informationen

• ChatGPT & Co. und Schule: Einschätzungen der PHSZ zu generativen Machine-Learning-Systemen (GMLS) und Schule
• Warum wir den Begriff "Künstliche Intelligenz" vermeiden sollten
• Materialsammlung der PHSZ zu Machine Learning

Freiwillige Literatur

b07160