Publikation: Kompetenzen für den Unterricht mit und über Künstliche Intelligenz in den Naturwissenschaften : DiKoLANKI
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2024
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HUWER, Johannes, Hrsg., Sebastian BECKER-GENSCHOW, Hrsg., Lars-Jochen THOMS, Hrsg. und andere. Kompetenzen für den Unterricht mit und über Künstliche Intelligenz : Perspektiven, Orientierungshilfen und Praxisbeispiele für die Lehramtsausbildung in den Naturwissenschaften. Münster: Waxmann, 2024, S. 4-59. ISBN 978-3-8309-4931-2
Zusammenfassung
Das Lehrvorhaben ChemStrucLearn zielt darauf ab, angehenden Gymnasiallehrpersonen der naturwissenschaftlichen Fächer die Grundlagen der KI-basierten Bilderkennung zu vermitteln. Im Fokus steht die Anwendung eines YOLO-Modells zur Erkennung handgezeichneter chemischer Strukturformeln. Die Teilnehmenden erlernen die Datensammlung und Annotation, das Training und die Optimierung des Modells sowie dessen Einsatz im Unterricht. Besonderes Augenmerk liegt auf der Erkennung typischer Schülerfehler, der Einrichtung individueller Lernwege und der Integration adaptiven Lernens in den Unterricht.
Zusammenfassung in einer weiteren Sprache
Fachgebiet (DDC)
540 Chemie
Schlagwörter
Konferenz
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ISO 690
HUWER, Johannes, Sebastian BECKER-GENSCHOW, Christoph THYSSEN, Lars-Jochen THOMS, Lena VON KOTZEBUE, Alexander FINGER, Erik KREMSER, Sandra BERBER, Mathea BRÜCKNER, Nikolai MAURER, Till BRUCKERMANN, Monique MEIER, 2024. Kompetenzen für den Unterricht mit und über Künstliche Intelligenz in den Naturwissenschaften : DiKoLANKI. In: HUWER, Johannes, Hrsg., Sebastian BECKER-GENSCHOW, Hrsg., Lars-Jochen THOMS, Hrsg. und andere. Kompetenzen für den Unterricht mit und über Künstliche Intelligenz : Perspektiven, Orientierungshilfen und Praxisbeispiele für die Lehramtsausbildung in den Naturwissenschaften. Münster: Waxmann, 2024, S. 4-59. ISBN 978-3-8309-4931-2BibTex
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