Die Teilnehmer:innen erlangen, erweitern und vertiefen Kompetenzen im Bereich der Datenerfassung und -verarbeitung (Data Literacy) sowie im Bereich Maschinellen Lernens an praktischen Anwendungsbeispielen.

Die Lehrpersonenweiterbildung für digitale Datenanalyse, Maschinelles Lernen und digitale Messwerterfassung richtet sich an Lehrpersonen der natur- und technikwissenschaftlichen Fächer (u. a. NwT und weiteren Naturwissenschaften). Übergeordnetes Ziel ist es, dass die Teilnehmenden Kompetenzen im Bereich der Datenerfassung und -verarbeitung (Data Literacy) sowie im Bereich Maschinellen Lernens an praktischen Anwendungsbeispielen erlangen, erweitern und vertiefen. Ergänzend dazu wird erprobtes Unterrichtsmaterial für die Lehrpersonen bereitgestellt. Die Module sind adaptiv an den individuellen Wissensstand zu verwenden und umfassen:

• Digitale Messwerterfassung mit Mikrocontrollern und statistische Grundlagen zur Auswertung technischer bzw. naturwissenschaftlicher Experimente (Basismodul)
• Digitale Datenanalyse (Aufbaumodul I)
• Maschinelles Lernen im Kontext natur- und technikwissenschaftlicher Experimente (Aufbaumodul II)

Die Fortbildung setzt sich aus drei Terminen zusammen. Der erste Termin ist ein Webinar zur Vorstellung der Materialien (Kick-off, 1 h). Daran schließt sich eine Selbstlernphase (8 h) an. Im Präsenztermin der Veranstaltung werden die Lernträger und Lerngelegenheiten getestet und Fragen beantwortet (ganztags an der Universität Stuttgart). Abschließend findet in einem zeitlichen Abstand ein Webinar zur Reflexion (Follow-up, 1 h) statt.

Termine:
29.04.2025 (Online Kick-off)
20.05.2025 (Präsenz im MINT Teacher Lab Uni Stuttgart)
08.07.2025 (Online Follow-up)

Kontakt:
Dr. Marcus Brändle
Berufspädagogik mit Schwerpunkt Technikdidaktik
Universität Stuttgart
marcus.braendle@ife.uni-stuttgart.de
0711 685 81072