Detailansicht
Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Mathematikunterricht der Sekundarstufe
Eva-Theres Mölk
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Mathematik
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Lehramt Sek (AB) UF Geographie und wirtschaftliche Bildung UF Mathematik
Betreuer*in
Franz Embacher
DOI
10.25365/thesis.73557
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-26049.97580.467847-8
Link zu u:search
(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Mit Künstlicher Intelligenz sind wir in unserem Alltag immer mehr und mehr konfrontiert. Sie ist eine junge wissenschaftliche Disziplin, die sich in einer rasanten Geschwindigkeit entwickelt und auf dem Weg ist, unser Leben grundlegend zu verändern. Gleichzeitig wird das Thema in der Gesellschaft kontrovers diskutiert. Im Zuge dieser Arbeit wurde untersucht, inwieweit Inhalte aus dem Gebiet des Machine Learning (ML) und der Künstlichen Intelligenz (KI), im Rahmen des aktuell gültigen Mathematiklehrplans (AHS, HTL, HAK) Anwendung im Unterricht der Sekundarstufe finden können. Diverse Anwendungen wurden auf Basis von Literaturrecherche analog sowie computerunterstützt vor allem mit Geogebra und Python vorgestellt und mit den Inhalten der Lehrpläne verglichen. Darüber hinaus wurde an manchen Stellen versucht, konkrete Anwendungsbeispiele für den Einsatz in der Schule zu entwickeln. Das Thema ist stark mit dem Einsatz von Computern verknüpft, weshalb ein Grundwissen über die Funktionsweise derselben von Seiten der Schüler*innen vorhanden sein sollte. Übereinstimmungen wurden bei den Lehrplanthemen Statistik und Wahrscheinlichkeit (Histogramme, Boxplots, Nominal- und Ordinalskalen, Lineare Abhängigkeit, Mittelwert, Standardabweichung, Lineare Regression, Interpretation von Wahrscheinlichkeiten, Bedingte Wahrscheinlichkeit), Funktionen und Differentialrechnung (Geradengleichungen, funktionale Zusammenhänge, stückweise definierte Funktionen, Polynomfunktionen, Funktionstransformationen, Ableitungen, verkettete Funktionen, partielle Ableitungen, Extremwertaufgaben, Funktionen in mehreren Veränderlichen, Korrelationskoeffizienten, Logistisches Wachstum), Vektorrechnung (Euklidische Abstände, Skalares Produkt, Normalvektorform einer Geraden) gefunden. Darüber hinaus treten iterative Prozesse und Fallunterscheidungen auf. Aufgrund der Inhalte und der Komplexität eignet sich die Behandlung von ML und KI besonders für den Unterricht in der Sekundarstufe II. Sie können sowohl in AHS als auch in BHS als Anwendungsgebiet der Mathematik vorgestellt werden. Besonders gut eignen sie sich für den Unterricht an Schulen mit einem Informatikschwerpunkt.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Machine Learning ML KI Künstliche Intelligenz Sekundarstufe Mathematikunterricht
Autor*innen
Eva-Theres Mölk
Haupttitel (Deutsch)
Machine Learning und Künstliche Intelligenz im Mathematikunterricht der Sekundarstufe
Publikationsjahr
2023
Umfangsangabe
xi, 107 Seiten : Illustrationen
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Franz Embacher
Klassifikationen
31 Mathematik > 31.04 Ausbildung, Beruf, Organisationen ,
31 Mathematik > 31.80 Angewandte Mathematik
AC Nummer
AC16862382
Utheses ID
66665
Studienkennzahl
UA | 199 | 510 | 520 | 02