Interessen und Arbeitsfelder: Im Rahmen des ProDaBi-Projektes bringe ich die Perspektive der Mathematikdidaktik – insbesondere der Statistikdidaktik – ein. Mich interessieren unter anderem grundsätzliche Fragen, wie der Schulunterricht auf das Verbreiten von Big Data und Anwendungen Künstlicher Intelligenz reagieren kann und sollte, um Schüler:innen auf eine durch diese Digitalisierung veränderte Welt vorzubereiten. Dabei sollten technisch-fachliche und ethische Gesichtspunkte sowie individuelles Verhalten im Umgang mit Daten aber auch ein kritisches Verständnis gesellschaftlicher Anwendungen erzielt werden. Aus anderen Projekten bringe ich Konzepte und Erfahrungen zur Gestaltungen von Lehrkräftefortbildungen und Unterrichtsmaterialien ein und zur darauf bezogenen Unterrichts- und Fortbildungsforschung.

Mehr Informationen unter: https://fddm.uni-paderborn.de/personen/arbeitsgruppen/ag-biehler/personen/biehler-rolf/home/ 

Interessen und Arbeitsfelder: Meine Arbeits- und Forschungsschwerpunkte sind die Philosophie der Informatikdidaktik und die empirische Erforschung von Lehr-Lernprozessen (u.a. durch Eye-Tracking). Seit 2017 arbeite ich zusammen mit der Didaktik der Mathematik (Universität Paderborn) im Projekt ProDaBi, in dem Data Science und Künstliche Intelligenz als Unterrichtsthemen aufbereitet werden. Außerdem bin ich Projektleiter im Sonderforschungsbereich „Constructing Explainability“ mit dem Themenschwerpunkt „Erklärbare KI“.

Mehr Informationen unter: https://www.uni-paderborn.de/person/60311/

Interessen und Arbeitsfelder: Seit 2019 betreue ich jährlich den Projektkurs zu Data Science und Big Data in der Sekundarstufe II, den ich mit entwickle, implementiere und evaluiere. Weiterhin entwickle ich Unterrichtsmodule für verschiedene Stufen in der Sekundarstufe (Klasse 5/6 und 9/10), sowie Lehrkräftefortbildungen hauptsächlich zum maschinellen Lernen mit Entscheidungsbäumen und zur statistischen Datenanalyse. Dabei verwenden wir unplugged Aktivitäten, die interaktive Software CODAP, sowie Jupyter Notebooks mit Python. Mein Hauptforschungsinteresse ist es, eine theoretische Konzeption für die Vermittlung von Methoden des maschinellen Lernens in der Schule mit dem Schwerpunkt Entscheidungsbäume zu entwickeln und diese durch den einsatz konkreter Unterrichtsmaterialien in der Praxis zu evaluieren.

Mehr Informationen unter: https://fddm.uni-paderborn.de/personen/details/42660

Interessen und Arbeitsfelder: Als Teil des ProDaBi-Teams beschäftige ich mich im Themenfeld von Data Science, Big Data und KI aktuell unter anderem mit individuellen und gesellschaftlichen Fragestellungen im Rahmen der Interaktionen mit datengetriebenen digitalen Artefakten. Dafür entwickle ich das fachdidaktische Konzept Datenbewusstsein. Zur Förderung des Datenbewusstseins der Schülerinnen und Schüler entwickle ich Unterrichtsmodule für die Klassen 5 bis 10 und evaluiere das Konzept in verschiedenen Erprobungen. Zum Thema Datenbewusstsein beschäftige ich mich ebenfalls mit der Entwicklung und Durchführung von Lehrkräftefortbildungen, um den Transfer des Konzepts in den Schulkontext zu fördern.

Mehr Informationen unter: https://www.uni-paderborn.de/person/58041

Interessen und Arbeitsfelder: Im Kontext des ProDaBi-Projektes beschäftige ich mich aktuell mit der Planung, Durchführung und Evaluation von Unterrichtsmodulen und Lehrkräftefortbildungen zu den Themen Datenexploration, Datenanalyse und Decision Trees sowie des Projektkurses Data Science und Big Data. Aus Forschungsperspektive interessiere ich mich für die wahrgenommene Rolle des Programmierens in der Schule und dabei im Speziellen daten- und erkenntnisgetriebenes Programmieren. Diesbezüglich beschäftige ich mich mit der (Weiter-)Entwicklung und Beforschung des didaktischen Konzepts Epistemisches Programmieren.

Mehr Informationen unter: https://www.uni-paderborn.de/person/58465

Interessen und Arbeitsfelder: Ich entwickle und beforsche den Einsatz von leicht zugänglichen interaktiven Technologien im Rahmen von Data Science und KI. Insbesondere interessiert es mich, wie jüngere Schülerinnen und Schüler in einen kompetenten Umgang mit Daten eingeführt werden können. Im ProDaBi-Projekt liegen mir besonders die Software CODAP und der Einsatz des Lebensmittel-Kartenspiels am Herzen, um Schülerinnen und Schüler in Daten und Methoden der KI einzuführen. Dazu gehören für mich auch die Entwicklung und Durchführung passender Lehrkräftefortbildungen, um die Inhalte praxisnah in die Schule zu transferieren.

Mehr Informationen unter: https://fddm.uni-paderborn.de/personen/arbeitsgruppen/ag-biehler/personen/podworny-susanne/home/