Mathematische Grundlagen von Maschinellem Lernen und KI im Schulunterricht!? – Perspektiven aus Sicht der Mathematikdidaktik

Abstract

Was haben Gesichtserkennung, autonomes Fahren und Empfehlungssysteme gemeinsam? Bei diesen und vielen weiteren Anwendungen aus Wirtschaft, Forschung und Alltag kommen Me-thoden aus einem Bereich zum Einsatz, der heute in aller Munde ist: Künstliche Intelligenz bzw. Maschinelles Lernen. Doch was verbirgt sich dahinter? Welche mathematischen Konzepte bil-den das Fundament dieser Methoden? Lassen sich diese gar auf elementar-mathematische Inhal-te reduzieren, die bereits mit Schulmathematik zugänglich sind? Diese und weitere Fragen wer-den im Vortrag am Beispiel des Netflix Preises und der Entwicklung von Empfehlungssystemen für Filme beantwortet. Im Vortrag werden die Problemstellung des Netflix Preises und mit Schulmathematik zugängliche mathematische Modelle für Empfehlungssysteme diskutiert. Es wird erprobtes digitales Lernmaterial vorgestellt, welches Schüler:innen einen aktiv-handelnden Einblick in wesentliche Strategien von mathematischer Modellierung und Maschinellem Lernen erlaubt und an hochaktuellen Anwendungen eine authentische Antwort auf die Frage liefert, „wozu es Mathe eigentlich braucht“.

Sarah Schönbrodt

Assistant professor @ University of Salzburg, Austria

Research in Mathematics Education and AI Education