Fortbildungsdetails - Maschinelles Lernen in der Sekundarstufe I

Struktur und Methodik

Diese Fortbildung ist eine eigenständige Veranstaltung und knüpft an grundlegende Erfahrungen im Informatikunterricht an, die durch praktisches gemeinsames Arbeiten und Experimentieren vertieft werden.
Im Mittelpunkt steht das handlungsorientierte Lernen in Präsenz, bei dem die Teilnehmenden selbst aktiv werden, Verfahren des maschinellen Lernens erproben, analysieren und reflektieren.
Die Fortbildung wird als ganztägige Präsenzveranstaltung durchgeführt und fördert den kollegialen Austausch.

Inhalt der Fortbildung

In dieser praxisnahen Fortbildung setzen sich die Teilnehmenden mit grundlegenden Verfahren des maschinellen Lernens auseinander, wie sie im Kernlehrplan Informatik der Sekundarstufe I verankert sind.
Im ersten Teil werden verschiedene Arten des maschinellen Lernens anhand konkreter Unterrichtsbeispiele eingeführt, erprobt und diskutiert:

Überwachtes Lernen:

Entscheidungsbäume
Neuronale Netze

Unüberwachtes Lernen:

Schatzsuche (Clusterbildung und Mustererkennung)

Bestärkendes Lernen:

„Schlag den Roboter“ (Mensch-Maschine-Interaktion)
Nim-Spiel

Die Teilnehmenden arbeiten aktiv an diesen Beispielen, analysieren die zugrunde liegenden Prinzipien und übertragen diese auf mögliche Unterrichtsszenarien.
Im weiteren Verlauf werden fachliche Hintergründe zu den einzelnen Verfahren sowie darüberhinausgehende Aspekte des maschinellen Lernens vermittelt.
Abschließend werden wirtschaftliche, gesellschaftliche und ethische Fragestellungen sowie aktuelle Entwicklungen und Zukunftsperspektiven des maschinellen Lernens gemeinsam reflektiert.

Lernziele

Die Teilnehmenden …

unterscheiden grundlegende Arten des maschinellen Lernens (überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen)
erklären zentrale Funktionsweisen ausgewählter Verfahren (z. B. Entscheidungsbäume, neuronale Netze)
erproben exemplarische Anwendungen des maschinellen Lernens und analysieren deren Funktionsprinzipien
entwickeln und reflektieren unterrichtsgeeignete Lernarrangements zum maschinellen Lernen
bewerten Einsatzmöglichkeiten und Grenzen von Verfahren des maschinellen Lernens im schulischen Kontext
setzen sich mit gesellschaftlichen, wirtschaftlichen und ethischen Fragestellungen auseinander
übertragen die Inhalte auf die eigene Unterrichtspraxis

Umfang und Termine

Der Kurs umfasst zwei Präsenztage jeweils von 9:00-16:00 Uhr.

Dabei wird an einem der beiden Tage der KI / dem Computer der Stecker gezogen und es werden unplugged Unterrichtsbeispiele erprobt.
Am anderen Tag wird insbesondere im Bereich der neuronalen Netze und dem Umgang mit großen Datenmengen digital gearbeitet.

Bezug zum RRSQ

2.1 Ergebnis- und Standardorientierung
2.2 Kompetenzorientierung
2.3 Medienbildung und Digitalisierung
2.5 Kognitive Aktivierung

Bezug Medienkompetenzrahmen NRW:

1. Bedienen und Anwenden

Nutzung digitaler Werkzeuge zur Umsetzung und Analyse von Verfahren des maschinellen Lernens

2. Informieren und Recherchieren

Erschließung grundlegender Informationen zu Verfahren und aktuellen Entwicklungen

3. Kommunizieren und Kooperieren

Austausch über Unterrichtsideen und gemeinsame Entwicklung von Lernarrangements

4. Produzieren und Präsentieren

Entwicklung und Präsentation eigener Unterrichtsszenarien

5. Analysieren und Reflektieren

Reflexion von Chancen, Grenzen sowie ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen

6. Problemlösen und Modellieren

Analyse von Problemstellungen und Entwicklung algorithmischer Lösungsansätze

Weitere Informationen

Die Veranstaltung findet in Präsenz statt; bitte bringen Sie, falls vorhanden, ein eigenes digitales Endgerät (z. B. Laptop oder Tablet) mit.
Materialien und Arbeitsumgebungen werden vor Ort bereitgestellt.

Die Veranstaltung ist barrierefrei; bitte teilen Sie eventuellen Unterstützungsbedarf bei der Anmeldung mit, um Ihre bestmögliche Teilhabe zu gewährleisten.