Datenbasierte Entscheidungsbäume mit unplugged Datenkarten als Einstieg in das maschinelle Lernen
Yannik Fleischer, Rolf Biehler, Susanne Podworny
Universität Paderborn, Deutschland
Die Integration von maschinellem Lernen in den Schulunterricht gewinnt zunehmend an Bedeutung. Im ProDaBi-Projekt wurde eine Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe I entwickelt, in der Lernende mithilfe von analogen Datenkarten datenbasierte Entscheidungsbäume erstellen. Drei Studien mit Schülerinnen und Schülern zeigten, dass Grundlagen von datenbasierten Entscheidungsbäume erfolgreich erlernt und angewendet werden können. Herausforderungen lagen in der optimalen Nutzung von Strategien wie Sortieren oder Gruppieren der Datenkarten und der datenbasierten Argumentation.