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MS 10: Lehren und Lernen hochschulmathematischer Inhalte
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Mathematische Grundlagen im maschinellen Lernen 1KIT, Deutschland; 2TH Köln, Deutschland Themen des Maschinellen Lernens (ML) werden in der Lehre von Mathematik bereits als Anwendungsbeispiele zur Vertiefung unterschiedlicher mathematischer Inhalte genutzt. Doch welche mathematischen Inhalte können den Umgang mit Verfahren des ML unterstützen? Im Beitrag wird exemplarisch an Verfahren des überwachten ML gezeigt, welche mathematischen Inhalte dem Erstellen eines ML-Modells zugrunde liegen. Methodisch gestützt durch das so genannte Modellkonzept werden mathematische Voraussetzungen sowie inhaltliche Anknüpfungspunkte zum Erlernen von ML analysiert und strukturiert. Sprachsensible Hochschullehre in der Mathematik am Beispiel der Graphentheorie - Ein Vergleich zweier Aufgabentypen Universität Duisburg-Essen, Deutschland Das Verstehen und die zielgerichtete Verwendung der Fachsprache Mathematik ist für viele Studierende nicht nur zu Beginn des Studiums eine große Herausforderung. Eine sprachsensibel gestaltete Hochschullehre ist dabei eine Möglichkeit mit diesen Schwierigkeiten umzugehen. Bei der in diesem Beitrag vorstellten Untersuchung zu einer Vorlesung „Graphentheorie“ wird der Fokus auf die schnelle Begriffsentwicklung und die präzise fachsprachliche Bedeutung der Begriffe gelegt und es werden zwei Aufgabentypen im Hinblick auf die Produktion von reichhaltigen Sprachprodukten verglichen. | ||