Podcast
Maschinelles Lernen in der Naturwissenschaftsdidaktik
Hosted by Marcus Kubsch, Peter Wulff, David Buschhüter · DE
Hier besprechen wir spannende Themen und Fragestellungen rund um das Potential und die Risiken von Machine Learning (ML) und Natural Language Processing (NLP) für die Naturwissenschaftsdidaktik. Diesen Themen widmen wir uns auch auf der virtuellen, von der Deutsche Telekom Stiftung geförderten GDCP Schwerpunkttagung zum Thema.
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#3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen
May 3, 202101:11:55Tap to summarizeHier noch Links zu im Podcast erwähnten Publikationen:Feldstudie zur Effektivität von spezifischem scaffolding Feedback in der 7. Klasse EnglischDigitale Differenzierung benötigt Informationen zu Sprache, Aufgabeund LernerZur Frage von BigData
Transcribe →#2 - Mustererkennung mit Superkräften
Apr 10, 202100:37:31Tap to summarizeDas Paper von Bruce Sherin: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10508406.2013.836654Das von Bruce Sherin entwickelte Analysetool: https://tactic.readthedocs.io/en/latest/
Transcribe →#1 - Warum machen wir das eigentlich?
Mar 28, 202100:57:47Tap to summarizeIn der Episode erwähnt:Das Buch von Joshua Rosenberg zu Data Science in Education: https://datascienceineducation.comDas Paper von Joshua Rosenberg und Christina Krist: https://link.springer.com/article/10.1007/s10956-020-09862-4
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