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Maschinelles Lernen in der Naturwissenschaftsdidaktik

著者： Marcus Kubsch Peter Wulff David Buschhüter
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  • サマリー

  • 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. 
    Marcus Kubsch
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エピソード
  • #3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen

    #3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen
    2021/05/03
    Diesmal gibt uns Prof. Detmar Meurers Einblicke, wie Machine Learning und Natural Language Processing schon beim Englischlernen helfen und wir diskutieren, was in den Naturwissenschaften möglich ist und ob KI in der Schule nicht eine Sache der Fairness ist. 
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    1 時間 12 分
  • #2 - Mustererkennung mit Superkräften

    #2 - Mustererkennung mit Superkräften
    2021/04/10
    In dieser Folge sprechen wir mit Bruce Sherin, der auf der Tagung eine Keynote hält, über die Potentiale von Natural Language Processing für die Naturwissenschaftsdidaktiken.
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    38 分
  • #1 - Warum machen wir das eigentlich?

    #1 - Warum machen wir das eigentlich?
    2021/03/28
    In dieser Folge sprechen wir mit Joshua Rosenberg, der auf der Tagung einen Workshop zu Machine Learning mit R gibt, über die Potentiale von Machine Learning für die Naturwissenschaftsdidaktiken.
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    58 分

あらすじ・解説

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. 
Marcus Kubsch
科学
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