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MS 18: Verankerung von Data Science im Unterricht: Wege und Perspektiven
Zeit:
Mittwoch, 05.03.2025:
8:30 - 10:00
Chair der Sitzung: Susanne Podworny, Universität Paderborn Chair der Sitzung: Daniel Frischemeier, Universität Münster Chair der Sitzung: Sarah Schönbrodt, Paris Lodron Universität Salzburg
Ort:Geb. E2 6 - E 04
Physikgebäude
Präsentationen
Data Science für informierte Bürgerinnen und Bürger
Joachim Engel
PH Ludwigsburg, Deutschland
Data Science als praktische Wissenschaft wurde konzipiert, um konkrete Probleme in Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft zu lösen. Die Ausbildung von Studierenden in den Data Science geht über die Vermittlung von Algorithmen, Fähigkeiten zur Bearbeitung von Datensätzen, sowie die Erstellung und Interpretation visueller Darstellungen von Daten hinaus. Basierend auf einer Analyse von Trends und Bedürfnissen zum Schutz demokratischer Werte in einer datenbasierten Gesellschaft gibt dieser Beitrag Empfehlungen für die Gestaltung von Data Science Kursen zur Entwicklung informierter Bürger.
Entwicklung von Eye-Tracking Vignetten zu systematischen Fehlern bei der Interpretation statistischer Graphen
Ayline Heursen1, Saskia Schreiter2, Frank Reinhold3, Wim Van Dooren4, Lonneke Boels5, Martin Abt3, Anita Alexander5, Vuslat Seker5, Markus Vogel1
Daten und deren Interpretation anhand statistischer Graphen spielen eine zentrale Rolle im Alltag. Studien belegen jedoch, dass hierbei häufig systematische Fehler auftreten. Im Rahmen des internationalen Projektes „Eye-teach-stats“ werden Vignetten nach dem 4C/ID Modell für die Lehrkräftebildung entwickelt. Diese nutzen Eye-Tracking Material, um systematische Fehler von Schüler*innen zu veranschaulichen und ein tieferes Verständnis zu fördern. Ziel ist es, Lehrkräfte dabei zu unterstützen, systematische Fehler zu diagnostizieren und im Unterricht aufzugreifen.
