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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. 

Maschinelles Lernen in der Naturwissenschaftsdidaktik Marcus Kubsch, Peter Wulff, David Buschhüter

    • 科学

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. 

    #3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen

    #3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen

    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. 

    • 1 時間11分
    #2 - Mustererkennung mit Superkräften

    #2 - Mustererkennung mit Superkräften

    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.

    • 37分
    #1 - Warum machen wir das eigentlich?

    #1 - Warum machen wir das eigentlich?

    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.

    • 57分

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