📝 Verantwortlich für die Inhalte: ralf.kretzschmar@ksso.ch, ich nehme gerne Kritik, Wünsche, Anregungen entgegen.
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ℹ️ Klassifikation von Daten mit Storytelling-Einstieg in die KI, inklusive Zusatzkapitel, das auch KI-Chatbots thematisiert
Funktionsapproximation als Bonuskapitel für Schnelle oder Interessierte
Repetitionskapitel, falls das Thema später einmal erneut aufgegriffen wird
ℹ️ Mit Besorgnis nehme ich wahr, dass viele Schülerinnen und Schüler KI-Chatbots zu ihrem Nachteil beim Lernen einsetzen. Die Ursache sehe ich vor allem in ihrer Haltung gegenüber dem Einsatz von KI-Chatbots. Daher habe ich dieses Kapitel zusammengestellt, das darauf eingeht, wie Lernen funktioniert und danach aufzeigt, wie Lernprozesse durch den Einsatz von KI-Chatbots unterstützt werden können. Dieses Kapitel wurde erst versuchsweise im Unterricht erprobt. Über kritische Rückmeldungen würde ich mich daher besonders freuen.
ℹ️ Die Nutzung eines KI-Chatbots als Teammate / Lernparter kann auch Gefahren mit sich bringen, wie das im Artikel Sycophancy is the first LLM "dark pattern" von Sean Goedecke aufgezeigt wird. Ich plane, sobald ich dazu komme, auch ein Kapitel dazu zusammenzustellen.
Vermutlich werde ich dieses Kapitel am Thema AI Literacy & Managing AI aufhängen und dabei auf die Dark Patterns / KI-Sucht hinweisen.
ℹ️ Ein vertiefter Blick auf die Funkionsweise maschnellen Lernens in vier Teilen mit zunehmendem Mathematikgehalt
ℹ️ Grundlegende Überlegungen zur Zeitreihenvorhersage
Zusatz zur Zeitreihenvorhersage
ℹ️ In diesen beiden Teilen werden wie in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ zuerst Grundlagen der Zeitreihenvorhersage vermittelt. Anders als in der „Einführung Zeitreihenvorhersage“ werden danach fortgeschrittene Parameter-Einstellungen in TensorFlow thematisiert.
ℹ️ Dieses Kapitel thematisiert, wie gut seltene Ereignisse erkannt werden können und wie sich das beurteilen lässt.