Publikation: ChemStrucLearn : KI-basierte Bilderkennung zur Diagnose von Schülerfehlern beim Zeichnen von Strukturformeln
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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. 66-69. 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
Rezension
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Zitieren
ISO 690
THOMS, Lars-Jochen, Tobias ROTHLIN, Mitra PURANDARE, Frieder LOCH, Johannes HUWER, 2024. ChemStrucLearn : KI-basierte Bilderkennung zur Diagnose von Schülerfehlern beim Zeichnen von Strukturformeln. 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. 66-69. ISBN 978-3-8309-4931-2BibTex
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Ja
