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Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

Eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen

  • Book
  • Sep 2024

Overview

  • Bietet einen fundierten Überblick zum Thema Künstliche Intelligenz
  • Gibt Vorschläge für die Umsetzung im Unterricht
  • Ordnet die Thematik in gesellschaftliche Bezüge und andere Disziplinen ein

Part of the book series: ars digitalis (AD)

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Softcover Book USD 64.99
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Keywords

  • Künstliche Intelligenz
  • Wissen und Wissensrepräsentation
  • Lernen und Schließen
  • Neuronale Netze
  • Interdisziplinarität
  • Maschinelles Lernen
  • Tiefes Lernen
  • Generative KI
  • Robotik
  • Informatikunterricht

About this book

Das Buch Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte führt die zentralen Ansätze und Gebiete der KI fundiert und insbesondere für Informatiklehrkräfte aufbereitet ein. Es bietet aber auch Lehrkräften mit anderem Hintergrund die Möglichkeit, sich mit den fachlichen Grundlagen von KI auseinanderzusetzen. Behandelte Themen sind insbesondere Problemlösen und Suche, Grundlagen des Maschinellen Lernens, Wissensrepräsentation und Schließen, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative KI und Robotik. In jedem Kapitel wird eine methodische Einführung gegeben, relevante Anwendungsbereiche aufgezeigt und Vorschläge für die konkrete Umsetzung im Unterricht gegeben. Zudem werden interdisziplinäre Bezüge hergestellt und Fragen der Ethik und gesellschaftliche Bezüge diskutiert.
Die Herausgebenden und Autor:innen des Buches sind Lehrkräfte an Hochschulen aus den Bereichen Künstliche Intelligenz und Informatikdidaktik. Durch die interdisziplinäre Kooperation bietet das Buch sowohl einen fachlich fundierten Einstieg in das Thema KI als auch einen geeigneten didaktischen Zugang.

Editors and Affiliations

  • University of Koblenz-Landau, Koblenz, Germany

    Ulrich Furbach

  • Technische Hochschule Brandenburg, Brandenburg, Germany

    Emanuel Kitzelmann

  • Technische Universität München, München, Germany

    Tilman Michaeli

  • Universität Bamberg, Bamberg, Germany

    Ute Schmid

About the editors

Ulrich Furbach ist Professor im Ruhestand für künstliche Intelligenz an der Universität Koblenz. Seine Forschungsgebiete umfassen automatisches Schließen, Agenten und Kognition. Er ist an der TU München habilitiert, hat an der Universität der Bundeswehr promoviert und ist Gründer und Gesellschafter des KI-Unternehmens wizAI solutions GmbH.

Emanuel Kitzelmann ist Professor für Angewandte Künstliche Intelligenz an der TH Brandenburg. Nach seiner Promotion hat er mehrere Jahre als Lehrer für Informatik, Softwareentwicklung und Mathematik am Berufskolleg Ratingen gearbeitet und dort das das Berufliche Gymnasium für Informatik geleitet. Sein Forschungsschwerpunkt ist im Bereich Induktive Programmsynthese – ein Gebiet im Schnittbereich von maschinellem Lernen und Programmierung.

Tilman Michaeli ist Professor für Didaktik der Informatik an der TU München. Ziel seiner Arbeit ist es, Informatik nicht nur zu erklären, sondern jede und jeden zu befähigen, diedigitale Welt aktiv und kreativ mitzugestalten. Forschungsschwerpunkte sind Data und AI Literacy, Debugging im Unterricht, digitale Bildung sowie Quantencomputing als Thema informatischer Bildung.

Ute Schmid ist Professorin für Kognitive Systeme an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg. Seit mehr als zwanzig Jahren lehrt und forscht sie im Bereich Künstliche Intelligenz. Forschungsschwerpunkte sind intepretierbares und erklärbares Maschinelles Lernen sowie KI und Bildung. Seit vielen Jahren bietet sie Workshops zum Thema KI für Kinder und Jugendliche an und engagiert sich in der Lehrkräftefortbildung. Sie leitet den AK KI und Schule des Fachbereichs KI der Gesellschaft für Informatik.

Bibliographic Information

  • Book Title: Künstliche Intelligenz für Lehrkräfte

  • Book Subtitle: Eine fachliche Einführung mit didaktischen Hinweisen

  • Editors: Ulrich Furbach, Emanuel Kitzelmann, Tilman Michaeli, Ute Schmid

  • Series Title: ars digitalis

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2024

  • Softcover ISBN: 978-3-658-44247-7Due: 11 October 2024

  • eBook ISBN: 978-3-658-44248-4Due: 11 October 2024

  • Series ISSN: 2662-5970

  • Series E-ISSN: 2662-5989

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: V, 183

  • Number of Illustrations: 20 b/w illustrations, 71 illustrations in colour

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