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Science × Education Seminar des IST Austria (SESI) – Hajo Boomgaarden: Lesen am Bildschirm

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https://ist.ac.at/en/news-events/event/?eid=3418

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Zu einer Liste mit weiterführender Literatur gelangen Sie hier. Diese enthält sowohl allgemeine als auch technische Einleitungen in Themen der künstlichen Intelligenz. Weiterhin sind populärwissenschaftliche Texte aufgeführt, die für Unterrichtseinheiten gut geeignet sein können. Zu einer Liste mit weiterführenden Online-Materialien sowie KI-Tools für den Unterricht gelangen Sie hier.

Zu einem Übersichts-Handout rund um KI für Schüler:innen gelangen Sie hier.

Zuletzt können Sie die KI-City ( hier klicken) sowohl für Ihre eigene Vorbereitung nutzen als auch gemeinsam mit Ihren Schüler:innen erkunden. Sie hält viele Informationen zum Einsatz von KI im Alltag bereit!

Wie geht es weiter?
Als Teil Ihrer Fortbildung bieten wir Ihnen an, Ihnen bei der Erstellung von Unterrichtsmaterialien beratend zur Seite zu stehen. Das Team Lehrerfortbildungen hilft Ihnen bei allen Fragen gerne weiter!
Die aktuelle Team-Leitung liegt bei Sarah Schönbrodt ( sarah.schoenbrodt@kit.edu) und Lothar Sebastian Krapp ( sebastian.krapp@uni-konstanz.de). Sie können sich direkt per E-Mail an uns wenden.

Falls Sie über unsere Angebote und weiteren Materialien auf dem Laufenden gehalten werden müssen, können Sie sich hier auf unserer Mailing-Liste eintragen.

Alle von KI macht Schule bereitgestellten Inhalte (ausgenommen Inhalte, die über externe Links erreichbar sind), sind unter einer CC BY-NC-ND 4.0 Lizenz verfügbar. Das bedeutet, dass die Inhalte für persönliche und nicht-kommerzielle Zwecke verwendet werden dürfen. Die Inhalte dürfen nicht verändert und selbst weitergegeben werden. Wenn Sie an unserem Material mitarbeiten möchten oder an der Verwendung über diese Lizenz hinaus interessiert sind, schreiben sie uns an info@ki-macht-schule.de .

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Handout für Lehrkräfte: Künstliche Intelligenz

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Zu einer Liste mit weiterführender Literatur gelangen Sie hier. Diese enthält sowohl allgemeine als auch technische Einleitungen in Themen der künstlichen Intelligenz. Weiterhin sind populärwissenschaftliche Texte aufgeführt, die für Unterrichtseinheiten gut geeignet sein können. Zu einer Liste mit weiterführenden Online-Materialien sowie KI-Tools für den Unterricht gelangen Sie hier.

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Dieses Buch entführt in 30 kurzen Kapiteln in alle Bereiche der künstlichen Intelligenz. Es ist hervorragend für den ersten Kontakt zum Thema KI geeignet. In den meisten Kapiteln erkundet eine junge Studentin Methoden der KI durch Alltagsanwendungen. Das Buch schafft es, technische Ideen anschaulich und praktisch zu erklären, dabei jedoch ebenso die mathematischen Hintergründe zu umreißen. Einige der Kapitel wurden von Team-Mitgliedern von "KI macht Schule" geschrieben. Herausgeber Christoph Lampert ist Professer am ISTA.

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© 2019

Künstliche Intelligenz verständlich erklärt

Kristian Kersting

Christoph Lampert

Constantin Rothkopf

Die Methoden von KI und ML - ganz ohne Formeln vermittelt

Stellt beide Bereiche in einen gesellschaftlichen Kontext

Erklärt in einfacher Sprache die Vorgehensweisen

Auch für Schülerinnen und Schüler geeignet!

eBook

USD 14.99

Price excludes VAT (USA)

Softcover Book

USD 22.99

Price excludes VAT (USA)

Table of contents

1. Grundlagen

2. Lernverfahren und mehr

About this book

Introduction

Wissen Sie, was sich hinter künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen verbirgt?

Dieses Sachbuch erklärt Ihnen leicht verständlich und ohne komplizierte Formeln die grundlegenden Methoden und Vorgehensweisen des maschinellen Lernens. Mathematisches Vorwissen ist dafür nicht nötig. Kurzweilig und informativ illustriert Lisa, die Protagonistin des Buches, diese anhand von Alltagssituationen.

Ein Buch für alle, die in Diskussionen über Chancen und Risiken der aktuellen Entwicklung der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit Faktenwissen punkten möchten. Auch für Schülerinnen und Schüler geeignet!

● Grundlagen der künstlichen Intelligenz: Algorithmen, maschinelles Lernen & Co.

● Die wichtigsten Lernverfahren Schritt für Schritt anschaulich erklärt

● Künstliche Intelligenz in der Gesellschaft: Sicherheit und Ethik

Kristian Kersting ist Professor für maschinelles Lernen am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt.

Christoph Lampert ist Professor am Institute of Science and Technology (IST Austria).

Constantin Rothkopf ist Gründungsdirektor des Zentrums für Kognitionswissenschaft und Professor an der Technischen Universität Darmstadt.

Die Beitragsautorinnen und -autoren

Von der Studienstiftung des deutschen Volkes geförderte Studierende aus ganz Deutschland und Mitglieder der Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz - Fakten, Chancen, Risiken".

Keywords

Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen KI Algorithmen Big Data Sachbuch Zukunft Technik Industrie 4.0 Digitalisierung Sachbuch Künstliche Intelligenz Daten Regression, Klassifikation, Clusteranalyse Künstliche Intelligenz und Ethik Künstliche Intelligenz und Sicherheit Neuronale Netze Joseph Weizenbaum Sachbuch Maschinelles Lernen Anwendung Methoden

Editors and affiliations

Kristian Kersting

Christoph Lampert

Constantin Rothkopf

1. 1. Technische Universität Darmstadt Darmstadt Germany

2. 2. Institute of Science and Technology Klosterneuburg Austria

3. 3. Technische Universität Darmstadt Darmstadt Germany

About the editors

Kristian Kersting ist Professor für maschinelles Lernen am Fachbereich Informatik der Technischen Universität Darmstadt und leitet dort das Machine Learning Lab.

Christoph Lampert ist Professor am Institute of Science and Technology (IST Austria) und Leiter der Forschungsgruppe für Computer Vision and Machine Learning.

Constantin Rothkopf ist Gründungsdirektor des Zentrums für Kognitionswissenschaft und arbeitet am Institut für Psychologie der Technischen Universität Darmstadt.

Die Beitragsautorinnen und -autoren

Von der Studienstiftung des deutschen Volkes geförderte Studierende aus ganz Deutschland und Mitglieder der Arbeitsgruppe „Künstliche Intelligenz - Fakten, Chancen, Risiken": Jannik Kossen, Maike Elisa Müller, Nicolas Berberich, Fabrizio Kuruc, Jana Aberham, Christian Hölzer, Elena Natterer, Ina Kalder, Michael Krause, Theresa Schüler, Wolfgang Böttcher, Charlotte Bunne, Justin Fehrling, Alexandros Gilch, Thomas Herrmann, Leon Hetzel, Dorothea Müller, Michael Neumann, Lars Frederik Peiss, Max Ruckriegel, Johannes von Stetten, Frederik Wangelik.

Die Reihenfolge der Autorinnen und Autoren in den Kapiteln ist alphabetisch sortiert.

Bibliographic information

Reviews

"... Das Buch beweist, dass Lesen spaß machen und zugleich sehr informativ sein kann und es liefert eine wichtige Faktengrundlage für eine teils überhitzte öffentliche Debatte ..." (Die Presse, 22. April 2020)

"... Immer mehr Menschen müssen täglich Entscheidungen treffen, die in irgendeiner Form mit der Digitalisierung zusammenhängen; das vorliegende Buch hilft, die Begriffe nicht nur kennenzulernen, sondern ein tieferes Verständnis für sie zu entwickeln." (IT Mittelstand, Heft 1-2, 1. Februar 2019)

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© 2019 Künstliche Intelligenz verständlich erklärt Kristian Kersting Christoph Lampert Constantin Rothkopf Die Methoden von KI und ML - ganz ohne Formeln vermittelt Stellt beide Bereiche in einen gesellschaftlichen Kontext Erklärt in einfacher Sprache die Vorgehensweisen Auch für Schülerinnen und Schüler geeignet!

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Wir bringen Bildung mit und über Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen an deutschsprachige Schulen. Buchen Sie jetzt einen Kurs für Ihre Schule.

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Twitter @boomgaardenhg
Website: www.hajoboomgaarden.com

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Schwabe, Annika, et al. "Experiencing literature on the e‐reader: the effects of reading narrative texts on screen." Journal of Research in Reading 44.2 (2021): 319-338.

Greussing, Esther, and Hajo G. Boomgaarden. "Promises and Pitfalls: Taking a Closer Look at How Interactive Infographics Affect Learning From News." International Journal of Communication 15 (2021): 22.

Greussing, Esther, Sabrina Heike Kessler, and Hajo G. Boomgaarden. "Learning from science news via interactive and animated data visualizations: An investigation combining eye tracking, online survey, and cued retrospective reporting." Science Communication 42.6 (2020): 803-828.

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Auf diesem Padlet finden Sie Hintergrundmaterialien zu den Terminen des Science × Education Seminars des ISTA (SESI) zur weiteren Vertiefung.

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https://ist.ac.at/de/news-events/event/?eid=3490

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Science × Education Seminar des ISTA (SESI) – Alice Laciny: Anders denken, anders forschen

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A psychological self-assessment measuring Autism-Spectrum Quotient (AQ for short), which is a measure of the expression of autistic traits in adults.

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Artikel: Shifting from ‘normal science’ to neurodiversity in autism science

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Artikel: Shifting from ‘normal science’ to neurodiversity in autism science

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Pellicano and den Houting 2021, Journal of Child Psychology and Psychiatry

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Institute of Science and Technology Austria

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Am Institute of Science and Technology Austria (ISTA) arbeiten über 600 Forschende aus mehr als 80 Ländern an den Fragen von morgen. Sie alle besuchten irgendwo auf der Welt eine Schule, hatten als Kinder und Jugendliche Vorbilder und Leidenschaften, Erfolge und Schwierigkeiten. Was verraten uns ihre Biographien über den Einfluss von Schule auf die Entwicklung ihres Interesses, ihres Selbstbilds und ihre Wegentscheidungen? Gibt es etwas, das ihre Lehrenden "richtig" gemacht haben?

Wir haben die Forscher:innen des ISTA dazu befragt und präsentieren bei SESI die Ergebnisse. Zur Diskussion werden einige der befragten Forscher:innen auch persönlich zur Verfügung stehen.
Inklusive Sneak-Preview: "Selma will's wissen"
Die individuelle Berufswahl von jungen Mädchen ist geprägt von biografischen und strukturellen Faktoren. Eine bedeutende Rolle spielen hierbei sogenannte Gatekeeper:innen wie Lehrer:innen, Eltern, Peers oder Role-Models sein.

Das Projekt "Selma will's wissen" unterstützt Lehrer:innen dabei, Mädchen zwischen 8 und 12 Jahren durch forschende Zugänge und Kontakt mit Role-Models für MINT-Themen zu begeistern.

Bei SESI werden in Zusammenarbeit mit dem Verein science2school die ersten Kurzvideos mit Role-Models aus dem MINT-Bereich inkl. begleitender Unterrichtsmaterialien vorgestellt.
Anmeldung
Das Seminar findet als Hybridveranstaltung am Campus des ISTA und online via Zoom statt. Wir bitten um Anmeldung unter untenstehendem Button und um Angabe ob Sie vor Ort teilnehmen werden.
Das Science × Education Seminar des ISTA (SESI) bringt MINT-Themen aus dem Umfeld eines weltweit beachteten multidisziplinären Forschungsinstituts in die schulische Praxis. Ob neueste Forschungserkenntnisse, innovative Vermittlungsmethoden, oder Einsichten über die neuronalen Grundlagen des Lernens: Die ca. alle 2 Monate stattfindenden Seminare holen Vortragende aus allen Gebieten der Natur- und Formalwissenschaften, aber auch innovative Grenzgänger_innen zwischen Forschung und Bildung vor den Vorhang. Lehrmaterialien oder Hintergrundinformationen werden bereitgestellt.
Für Lehrende und alle an Science Education Interessierte. Die Teilnahme an SESI ist als Fortbildung via PH Online anrechenbar (Account bei der PH Niederösterreich notwendig)!

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Am Institute of Science and Technology Austria (ISTA) arbeiten über 600 Forschende aus mehr als 80 Ländern an den Fragen von morgen. Sie alle besuchten irgendwo auf der Welt eine Schule, hatten als Kinder und Jugendliche Vorbilder und Leidenschaften, Erfolge und Schwierigkeiten.

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- Goodnight Stories for Rebel Girls
- Aufsätze von Richard Feynman, z.B:
https://fs.blog/richard-feynman-teaching-math-kids/

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Legendary scientist Richard Feynman (1918-1988) was famous for his penetrating insight and clarity of thought. Famous for not only the work he did to garner a Nobel Prize, but also for the lucidity of explanations of ordinary things such as why trains stay on the tracks as they go around a curve, how we look for new laws of science, and how rubber bands work.

Feynman knew the difference between knowing the name of something and knowing something. And was often prone to telling the emperor they had no clothes as this illuminating example from James Gleick's book Genius: The Life and Science of Richard Feynman shows.

Educating his children gave him pause as to how the elements of teaching should be employed. By the time his son Carl was four, Feynman was "actively lobbying against a first-grade science book proposed for California schools."

It began with pictures of a mechanical wind-up dog, a real dog, and a motorcycle, and for each the same question: "What makes it move?" The proposed answer-" Energy makes it move"- enraged him.

That was tautology, he argued-empty definition. Feynman, having made a career of understanding the deep abstractions of energy, said it would be better to begin a science course by taking apart a toy dog, revealing the cleverness of the gears and ratchets. To tell a first-grader that "energy makes it move" would be no more helpful, he said, than saying "God makes it move" or "moveability makes it move."

Feynman proposed a simple test for whether one is teaching ideas or mere definitions: "Without using the new word which you have just learned, try to rephrase what you have just learned in your own language. Without using the word energy, tell me what you know now about the dog's motion."

The other standard explanations were equally horrible: gravity makes it fall, or friction makes it wear out. You didn't get a pass on learning because you were a first-grader and Feynman's explanations not only captured the attention of his audience-from Nobel winners to first-graders-but also offered true knowledge. "Shoe leather wears out because it rubs against the sidewalk and the little notches and bumps on the sidewalk grab pieces and pull them off." That is knowledge. "To simply say, 'It is because of friction,' is sad, because it's not science."
Choosing Textbooks for Grade Schools
In 1964 Feynman made the rare decision to serve on a public commission for choosing mathematics textbooks for California's grade schools. As Gleick describes it:

Traditionally this commissionership was a sinecure that brought various small perquisites under the table from textbook publishers. Few commissioners- as Feynman discovered- read many textbooks, but he determined to read them all, and had scores of them delivered to his house.

This was the era of new math in children's textbooks: introducing high-level concepts, such as set theory and non decimal number systems into grade school.

Feynman was skeptical of this approach but rather than simply let it go, he popped the balloon.

He argued to his fellow commissioners that sets, as presented in the reformers' textbooks, were an example of the most insidious pedantry: new definitions for the sake of definition, a perfect case of introducing words without introducing ideas.

A proposed primer instructed first-graders: "Find out if the set of the lollipops is equal in number to the set of the girls."

To Feynman this was a disease. It confused without adding precision to the normal sentence: "Find out if there are just enough lollipops for the girls."

According to Feynman, specialized language should wait until it is needed. (In case you're wondering, he argued the peculiar language of set theory is rarely, if ever, needed -only in understanding different degrees of infinity-which certainly wasn't necessary at a grade-school level.)

Feynman convincingly argued this was knowledge of words without actual knowledge. He wrote:

It is an example of the use of words, new definitions of new words, but in this particular case a most extreme example because no facts whatever are given.... It will perhaps surprise most people who have studied this textbook to discover that the symbol ∪ or ∩ representing union and intersection of sets ... all the elaborate notation for sets that is given in these books, almost never appear in any writings in theoretical physics, in engineering, business, arithmetic, computer design, or other places where mathematics is being used.

The point became philosophical.

It was crucial, he argued, to distinguish clear language from precise language. The textbooks placed a new emphasis on precise language: distinguishing "number" from "numeral," for example, and separating the symbol from the real object in the modern critical fashion- pupil for schoolchildren, it seemed to Feynman. He objected to a book that tried to teach a distinction between a ball and a picture of a ball- the book insisting on such language as "color the picture of the ball red."

"I doubt that any child would make an error in this particular direction," Feynman said, adding:

As a matter of fact, it is impossible to be precise ... whereas before there was no difficulty. The picture of a ball includes a circle and includes a background. Should we color the entire square area in which the ball image appears all red? ... Precision has only been pedantically increased in one particular corner when there was originally no doubt and no difficulty in the idea.

In the real world absolute precision can never be reached and the search for degrees of precision that are not possible (but are desirable) causes a lot of folly.

Feynman has his own ideas for teaching children mathematics.

***
Process vs. Outcome

Feynman proposed that first-graders learn to add and subtract more or less the way he worked out complicated integrals- free to select any method that seems suitable for the problem at hand.A modern-sounding notion was, The answer isn't what matters, so long as you use the right method. To Feynman no educational philosophy could have been more wrong. The answer is all that does matter, he said. He listed some of the techniques available to a child making the transition from being able to count to being able to add. A child can combine two groups into one and simply count the combined group: to add 5 ducks and 3 ducks, one counts 8 ducks. The child can use fingers or count mentally: 6, 7, 8. One can memorize the standard combinations. Larger numbers can be handled by making piles- one groups pennies into fives, for example- and counting the piles. One can mark numbers on a line and count off the spaces- a method that becomes useful, Feynman noted, in understanding measurement and fractions. One can write larger numbers in columns and carry sums larger than 10.

To Feynman the standard texts were flawed. The problem

was considered a third-grade problem because it involved the concept of carrying. However, Feynman pointed out most first-graders could easily solve this problem by counting 30, 31, 32.

He proposed that kids be given simple algebra problems (2 times what plus 3 is 7) and be encouraged to solve them through the scientific method, which is tantamount to trial and error. This, he argued, is what real scientists do.

"We must," Feynman said, "remove the rigidity of thought." He continued "We must leave freedom for the mind to wander about in trying to solve the problems.... The successful user of mathematics is practically an inventor of new ways of obtaining answers in given situations. Even if the ways are well known, it is usually much easier for him to invent his own way- a new way or an old way- than it is to try to find it by looking it up."

It was better in the end to have a bag of tricks at your disposal that could be used to solve problems than one orthodox method. Indeed, part of Feynman's genius was his ability to solve problems that were baffling others because they were using the standard method to try and solve them. He would come along and approach the problem with a different tool, which often led to simple and beautiful solutions.

***

If you give some thought to how Farnam Street helps you, one of the ways is by adding to your bag of tricks so that you can pull them out when you need them to solve problems. We call these tricks mental models and they work kinda like lego - interconnecting and reinforcing one another. The more pieces you have, the more things you can build.

Complement this post with Feynman's excellent advice on how to learn anything.

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Richard Feynman on Teaching Math to Kids and the Lessons of Knowledge - Farnam Street

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Legendary scientist Richard Feynman (1918-1988) was famous for his penetrating insight and clarity of thought. Famous for not only the work he did to garner a Nobel Prize, but also for the lucidity of explanations of ordinary things such as why trains stay on the tracks as they go around a curve, how we look for new laws of science, and how rubber bands work.