Bd. 1 Nr. 1 (2023) · Aus der Finalrunde des Unterichtspreises

Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen

Gräßl, C.

DOI: 10.18420/ibis-01-01-09

Donau-Gymnasium Kelheim

Zusammenfassung

Die zunehmende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Alltag hat dazu geführt, dass die Kultusministerien verschiedener Bundesländer dieses Thema in Lehrplänen allgemeinbildender Schulen verankert haben. Da dieser Lernbereich neu ist, müssen auch innovative didaktische Ansätze entwickelt werden. Dies stellt aufgrund weniger Erfahrungswerte eine besondere Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein praxisorientiertes Konzept vorgestellt, in dem Schülerinnen und Schüler ab der oberen Mittelstufe selbstständig alle Komponenten eines Bilderkennungssystems, angefangen von der Bildaufnahme bis hin zur Klassifizierung, explorativ erleben. Ziel ist es zum einen, einen grundlegenden Einblick in Klassifikation mit neuronalen Netzen zu vermitteln. Zum anderen sollen die Schülerinnen und Schüler verstehen, wie Systeme des überwachten Lernens allgemein aufgebaut sind, wie man sie bewertet und wo deren Grenzen liegen.

PDF

Statistiken

HTML: 101 Downloads PDF: 246 Downloads

Schlagwörter

Bilderkennung Tool Unterrichtskonzept Künstliche Intelligenz Maschinelles Lernen

Zitationsvorschlag

Gräßl, C. (2023). Unravel – Bilderkennung mit neuronalen Netzen. Informatische Bildung in Schulen 1(1). https://doi.org/10.18420/ibis-01-01-09

Lizenz

Copyright (c) 2023 Christoph Gräßl

Gesellschaft für Informatik - FA IBS / FG DDI

Impressum · Datenschutz

Diese Webseite verwendet technisch notwendige Cookies

Plattform & Workflow: OpenJournalSystem