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Learning Analytics für Lehrkräfte
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Learning Analytics für LehrkräfteIm Onlinekurs steigst du in das Thema Learning Analytics ein und erfährst, was das für dich als Lehrer:in bedeutet. Jetzt loslegen! Überblick Willkommen beim Kurs Learning Analytics für Lehrkräfte! Learning Analytics (LA) kann Lehre und Lernen sehr erleichtern. Darum möchten wir Lehrkräften, Lehramtsstudierenden und interessierten Personen mit einem leichten Einstieg motivieren, die Chancen von LA zu nutzen. In unserem Kurs lernt ihr erst das notwendige Grundwissen über Learning Analytics, dann zeigen wir euch, wie ihr Learning Analytics in Lernkontexte integrieren und Unterricht mit einem LA-Dashboard steuern könnt. Wir wünschen euch viel Spaß im Kurs! Im Kurs lernt ihr schnell, dass die Vorbereitung, Gestaltung und Umsetzung von LA nur mit vereinten Kräften aus verschiedenen Professionen gelingen kann. Darum empfehlen wir euch, den Kurs mit anderen zu teilen. Welche Inhalte erwarten mich? - Einführung in Learning Analytics (LA) - Integration von Learning Analytics - Lernverläufe mit LA-Dashboards begleiten Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kenne ich grundlegende Verfahren und Anwendungsfelder von Learning Analytics. - kann ich die Modellierung von Lernumgebungen für einen Einsatz von Learning Analytics verstehen. - kann ich die Chancen von Learning Analytics zum Design von adaptiven Lernpfaden nutzen. - kann ich mit Learning Analytics Dashboards Lernverläufe analysieren, bewerten und gestalten. Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Sonstiges: - Dauer: 6 h - Leistungsnachweis - Anmeldung erforderlich, kostenlos
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#KI-Campus-Original#Data Literacy#KI in der Schule
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data MiningData Mining – das klingt nach Bergarbeiten, um in der Tiefe nach Daten zu schürfen. Aber was verbirgt sich wirklich dahinter? Dieser Kurs zeigt, was Data Mining ist, und gibt einen theoretischen und praktischen Einblick in unterschiedliche Methoden des Data Minings. Überblick Der Schatz des Data Mining sind tatsächlich große Datenmengen, aus denen man neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge unter ihnen gewinnen will. Mit den entsprechenden Daten sind genaue Vorhersagen möglich. Wie geschieht das? Und wie kann ein Programm selber aus Daten lernen? Dieser Kurs der TH Köln gibt hierzu eine Einführung. Selbstlernende Algorithmen des Data Mining werden vorgestellt und ihre Ideen anschaulich erklärt. Sie sind dazu eingeladen, diese dann selber in unterschiedlichen Problemstellungen, beispielsweise an echten Datensätzen in Jupyter Notebooks, anzuwenden. Welche Inhalte erwarten mich? - Alle Schritte eines Data Mining Projektes werden durchgegangen - Wichtige Algorithmen des überwachten und des unüberwachten Lernens werden anschaulich erläutert und durchgeführt - Alle vorgestellten Methoden werden auf Beispiele angewendet und die Ergebnisse diskutiert - Fachliche und ethische Grenzen werden aufgezeigt Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kann ich Fragestellungen des Data Minings mit einer systematischen Vorgehensweise bearbeiten - kann ich geeignete Verfahren des Data Minings auswählen und die Ergebnisse beurteilen - kann ich einfache und komplexe Programmieraufgaben zu Data Mining in Python lösen Welche Voraussetzungen benötige ich? - Der Kurs kann ohne Voraussetzungen besucht werden. An vertiefenden Stellen wird auf Sachverhalte hingewiesen, für die ein mathematisches Grundverständnis nötig ist - Bei nicht-vorhandenen Programmierkenntnissen ist das Lösen der anspruchsvolleren Programmieraufgaben zeitaufwändig Was sollte ich sonst noch wissen? - Account und Anmeldung erforderlich (kostenfrei). - Leistungsnachweis - 16 h
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Unknown
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#KI-Campus-Original#Data Literacy#Machine Learning
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Kurs KI-Campus-Original Daten- und Algorithmenethik
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Kurs KI-Campus-Original Daten- und AlgorithmenethikÜberblick Ethisch korrekte Daten und Algorithmen bestimmen zunehmend über die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen. Dieses Lernangebot bricht mit dem Mythos, dass Ethik und Moral für KI-Anwendungen universell implementiert werden können, um jegliche Formen von Diskriminierung und kognitiver Verzerrung zu vermeiden. Ausprägungen und Implikationen einer Daten- und Algorithmenethik werden unter anderem durch Interviews mit verschiedenen Expert*innen, Anwender*innen und Entscheider*innen vertieft. Integrierte Mini-Games und ein übergreifendes Ethik-Game fördern eine spielerische Erfahrung mit dem Thema. Die Selbstwahrnehmung für eine digitale Ethik (engl. “ethical self-awareness”) am Beispiel der Daten und intelligenten Algorithmen wird dadurch gefördert. Welche Inhalte erwarten mich? - Begriffliche Grundlagen der Daten- und Algorithmenethik - Überblick über wesentliche Moraltheorien als Verständnis eines kulturell geprägten und damit nicht universell einheitlichen ethischen Denkens - Formen und Ausprägungen von Daten- und Algorithmenethik in der aktuellen Anwendung von KI-Ansätzen - Ansätze für eine ethisch korrekte Verarbeitung von Daten und Gestaltung von Algorithmen - Integrierte Ethik-Games in die einzelnen Lernfolgen und ein übergeordnetes Ethik-Game zum Erfahrbar-Machen dieser Inhalte Was werde ich erreichen? Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage... - essentielle Fachbegriffe, theoretische Hintergründe und die Modelle der Daten- und Algorithmenethik zu benennen, - die Grundlagen kulturell abhängiger ethischer Gestaltungsansätze in der Daten- und Algorithmenethik zu verstehen, - Beispiele von Daten- und Algorithmenethik in aktuellen KI-Anwendungen differenziert zu verstehen und bewerten zu können, - Handlungsstränge für die Gestaltung ethisch unbedenklicher Daten und Algorithmen als Grundlage für die Vertrauenswürdigkeit von Design, Implementierung und Nutzung verschiedener KI-Anwendungen ableiten zu können sowie - relevante Entscheidungsprozesse im aktuellen KI-Diskurs besser nachvollziehen zu können. Welche Voraussetzungen benötige ich? - keine Vorkenntnisse erforderlich Was sollte ich sonst noch wissen? Account notwendig, kostenlos
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#KI-Campus-Original#Data Literacy#KI & Ethik
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Schule macht Daten
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Schule macht DatenIn unserem Onlinekurs nimmst du das Thema Daten unter die Lupe und erhältst Materialien für deinen Unterricht. Jetzt reinschauen! Überblick Im Online-Kurs taucht ihr als (angehende) Lehrer:innen in das Thema "Daten" ein und erfahrt, wie ihr im Schulkontext spielerisch deren Bedeutung vermitteln könnt. Ihr erfahrt was Daten sind und wofür sie verwendet werden. Ihr erhebt Daten und arbeitet mit diesem entsprechend des Data Cycles. Ihr erprobt Methoden für die Unterrichtsgestaltung, sodass eure Schüler:innen die konkreten Verbindungen zur eigenen Lebenswelt und die Relevanz des Themenfelds für sich selbst in unterschiedlichen Lebensbereichen erkennen. Denn durch die Auseinandersetzung mit dem Thema entsteht ein bewussterer Umgang. Erst durch das Begreifen von technischen Grundlagen und deren Zusammenhänge ist eine selbstbestimmte Nutzung überhaupt erst möglich. Der Kurs richtet sich an Lehramtsstudierende und Lehrkräfte vornehmlich nicht-naturwissenschaftlicher Fächer und ermöglicht es ihnen, die Thematik in ihren Unterricht mit Schüler:innen der Sekundarstufe I und II zu integrieren. Im Kurs "Schule macht KI" wird die Verknüpfung von Daten und KI-Anwendungen vertieft und eignet sich im Anschluss an Schule macht Daten. Welche Inhalte erwarten mich? - Definition von Daten in verschiedenen Kontexten - Einführung in die Datenerhebung, -analyse und -nutzung (Data Cycle) - Datenethik und algorithmische Vorurteile - Zukunftsvisionen mit Daten gestalten Was werde ich erreichen? Bei Abschluss des Kurses bist du in der Lage… - den Begriff "Daten" in eigenen Worten verständlich zu erklären. - Daten zu erheben und eigene Datenprojekte umzusetzen. - die Bedeutung von Daten für KI-Modelle sowie das Entstehen algorithmischer Vorurteile zu beurteilen. - KI-Sprachanwendungen selbst zu erstellen. - kreative Ideen und Lösungen für Anwendungen mit Daten in der Zukunft zu skizzieren. Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Was sollte ich sonst noch wissen? Anmeldung auf der Plattform erforderlich. Der Kurs ist kostenfrei.
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Data Literacy für die Grundschule
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Data Literacy für die GrundschuleErkunde im Onlinekurs das Thema Daten und erhalte Ideen für die kindgerechte Umsetzung im Unterricht. Jetzt entdecken! Überblick Der Kurs „Data Literacy für die Grundschule“ gibt eine grundlegende Einführung in das Thema Datenkompetenz sowie passende didaktische Materialien zur Umsetzung im Unterricht. Aufgebaut ist der Kurs aus fünf Modulen zu den Bereichen Grundlagenwissen über Daten, Datenspeicherung und -zugriff, Datenanalyse, sowie Datenethik, -schutz und -sicherheit. Die Module sind eingebettet in eine Rahmengeschichte, die die grundlegenden Problemstellungen der einzelnen Module jeweils exemplarisch verdeutlicht. Der Kurs richtet sich an (angehende) Grundschullehrkräfte, die die Datenkompetenzen ihrer Schüler:innen stärken möchten. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich! Welche Inhalte erwarten mich? - Daten, Informationen und Wissen - Datenspeicherung und Datenzugriff - Datenanalyse und Lernen aus Daten - Vertrauenswürdigkeit von Daten - Datenschutz und Datensicherheit Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kenne ich verschiedene Datenarten und ihre Aussagekraft - kann ich Daten auf kritische Art und Weise sammeln und bewerten - habe ich ein grundlegendes Verständnis für das computergestützte Lernen aus Daten und kann dessen Chancen und Risiken abschätzen - kann ich die Vertrauenswürdigkeit von Daten und Datenprodukten kritisch hinterfragen und einschätzen - kann ich reflektiert und selbstbestimmt mit den eigenen Daten und den Daten von Schüler:innen im Hinblick auf Datenschutz & Datensicherheit umgehen - und die genannten Themen didaktisch für den Grundschulunterricht umzusetzen Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Wer bietet diesen Kurs an? Wir danken allen Mitwirkenden, die an der Erstellung der Materialien und an der Umsetzung des Kurses beteiligt waren, insbesondere dem DaLiK-Projekt-Team der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Neben den Kursleiterinnen Prof. Dr. Ute Schmid, Prof. Dr. Renata Szczepaniak und Dr. Anja Gärtig-Daugs haben mitgewirkt: Alexander Werner, Tobias Jakubowitz, Jonas Troles, Carlotta Hübener, Adrian Schneider, Linda Müller, Hendrik Schween und Luca Stenz. Weitere Informationen rund um das Thema Informatik in der Grundschule gibt es auf der Seite der Forschungsgruppe Elementarinformatik unter https://www.uni-bamberg.de/feli/. Anmeldung und Nutzendenkonto auf der Plattform erforderlich (kostenlos).
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Data
Literacy
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