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  1. Kleineberg, M.: Context analysis and context indexing : formal pragmatics in knowledge organization (2014) 0.20 
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  2. Popper, K.R.: Three worlds : the Tanner lecture on human values. Deliverd at the University of Michigan, April 7, 1978 (1978) 0.16 
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  3. Shala, E.: ¬Die Autonomie des Menschen und der Maschine : gegenwärtige Definitionen von Autonomie zwischen philosophischem Hintergrund und technologischer Umsetzbarkeit (2014) 0.10 
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    Vgl. unter: https://www.google.de/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwizweHljdbcAhVS16QKHXcFD9QQFjABegQICRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.researchgate.net%2Fpublication%2F271200105_Die_Autonomie_des_Menschen_und_der_Maschine_-_gegenwartige_Definitionen_von_Autonomie_zwischen_philosophischem_Hintergrund_und_technologischer_Umsetzbarkeit_Redigierte_Version_der_Magisterarbeit_Karls&usg=AOvVaw06orrdJmFF2xbCCp_hL26q.
  4. Inhalte statt Geräte (2016) 0.06 
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    Content
    Tablets und soziale Netzwerke verwenden zu können, heißt noch lange nicht, den digitalen Wandel zu meistern. Vollständig digital kompetent ist und bleibt auf lange Sicht nur, wer die theoretischen Grundlagen versteht. Diese Grundlagen entstehen nicht als Nebeneffekt beim Lernen mit digitalen Medien, sondern müssen separat und fokussiert im Unterricht vermittelt werden. Digitale Medien können und sollten hierzu nur ergänzend eingesetzt werden. Nach Erfahrung der überwältigenden Mehrheit der Mathematikerinnen und Mathematiker weltweit sind Tafel, Papier und das direkte Unterrichtsgespräch meist viel besser geeignet. Auch dürfen diese Grundlagen nicht allein Hochbegabten oder digital Affinen vorbehalten bleiben, sondern müssen Teil der Allgemeinbildung werden. Ohne die vorherige Vermittlung dieser Grundlagen ist die Belieferung von Bildungseinrichtungen mit Soft- und Hardware hingegen eine Scheinlösung. Bleiben die richtigen Lerninhalte aus, hemmt sie sogar den Anstieg der Digitalisierungskompetenz in Deutschland. Stattdessen wird die Lernzeit der Lernenden überfrachtet, und oberflächlich sinnvolle Inhalte verdrängen den Erwerb von Grundlagen.
    Wir halten es daher für fehlgeleitet, an erster Stelle in digitale Medien zu investieren. Reduziert man Digitalisierungskompetenz auf den Umgang mit digitalen Medien, so glaubt man irrig, Digitalisierungskompetenz entstehe erschöpfend im Lernen mithilfe digitaler Medien. Das Gegenteil ist aber richtig: Erst die auf Grundlagen sorgfältig aufbauende Digitalkompetenz kann das enorme Potenzial moderner Hard- und Software voll nutzen! Digitale Medien sollten nicht um ihrer selbst willen und auf Kosten der Zukunft Lernender gefördert werden. Wir fordern über die föderalen Hemmnisse hinweg, die allgemeinen Rahmenbedingungen für die Bildung zu verbessern. Wir fordern den Unterricht in den Fächern Mathematik und Informatik zu stärken und nicht weiter auszudünnen, damit hier die grundlegende und langfristige Digitalisierungskompetenz vermittelt werden kann. Wir fordern, die Lehrerbildung in diesen Bereichen substanziell zu verbessern. Wir fordern, analytisches Denken gezielt zu lehren und diesem Anliegen Priorität zu geben."
    Date
    5.11.2022 18:29:47
  5. Bundesregierung: Digitale Bildung voranbringen (2016) 0.06 
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    Abstract
    Webseite zum Nationalen IT-Bildungsgipfel am 16./17.11.2016 in Saarbrücken: ""Lernen und Handeln in der digitalen Welt prägen unseren Alltag", so Bundeskanzlerin Merkel auf dem IT-Gipfel in Saarbrücken. Deshalb müsse digitale Bildung auch allen zugänglich sein. Sie appellierte an Schüler und Lehrer, neuen Entwicklungen offen und neugierig gegenüber zu stehen."
    Content
    Tablets und soziale Netzwerke verwenden zu können, heißt noch lange nicht, den digitalen Wandel zu meistern. Vollständig digital kompetent ist und bleibt auf lange Sicht nur, wer die theoretischen Grundlagen versteht. Diese Grundlagen entstehen nicht als Nebeneffekt beim Lernen mit digitalen Medien, sondern müssen separat und fokussiert im Unterricht vermittelt werden. Digitale Medien können und sollten hierzu nur ergänzend eingesetzt werden. Nach Erfahrung der überwältigenden Mehrheit der Mathematikerinnen und Mathematiker weltweit sind Tafel, Papier und das direkte Unterrichtsgespräch meist viel besser geeignet. Auch dürfen diese Grundlagen nicht allein Hochbegabten oder digital Affinen vorbehalten bleiben, sondern müssen Teil der Allgemeinbildung werden. Ohne die vorherige Vermittlung dieser Grundlagen ist die Belieferung von Bildungseinrichtungen mit Soft- und Hardware hingegen eine Scheinlösung. Bleiben die richtigen Lerninhalte aus, hemmt sie sogar den Anstieg der Digitalisierungskompetenz in Deutschland. Stattdessen wird die Lernzeit der Lernenden überfrachtet, und oberflächlich sinnvolle Inhalte verdrängen den Erwerb von Grundlagen.
    Wir halten es daher für fehlgeleitet, an erster Stelle in digitale Medien zu investieren. Reduziert man Digitalisierungskompetenz auf den Umgang mit digitalen Medien, so glaubt man irrig, Digitalisierungskompetenz entstehe erschöpfend im Lernen mithilfe digitaler Medien. Das Gegenteil ist aber richtig: Erst die auf Grundlagen sorgfältig aufbauende Digitalkompetenz kann das enorme Potenzial moderner Hard- und Software voll nutzen! Digitale Medien sollten nicht um ihrer selbst willen und auf Kosten der Zukunft Lernender gefördert werden. Wir fordern über die föderalen Hemmnisse hinweg, die allgemeinen Rahmenbedingungen für die Bildung zu verbessern. Wir fordern den Unterricht in den Fächern Mathematik und Informatik zu stärken und nicht weiter auszudünnen, damit hier die grundlegende und langfristige Digitalisierungskompetenz vermittelt werden kann. Wir fordern, die Lehrerbildung in diesen Bereichen substanziell zu verbessern. Wir fordern, analytisches Denken gezielt zu lehren und diesem Anliegen Priorität zu geben." (https://dmv.mathematik.de/index.php/aktuell-presse/presseinformationen)
    Date
    22. 2.2017 17:14:47
  6. Rötzer, F.: Psychologen für die Künstliche Intelligenz (2018) 0.03 
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    Abstract
    Künstliche Intelligenz kann lernen anhand von Erfahrungen und Vorgaben. Das Problem ist aber, dass sich maschinelles Lernen zwar in eine bestimmte Richtung steuern lässt, um bestimmte Probleme zu lösen, dass aber der Programmierer mitunter nicht mehr weiß, was in dem "künstlichen Gehirn" bzw. dem neuronalen Netzwerk vor sich geht, das mit zunehmender Komplexität und Lernerfahrung für den Menschen zur Black Box wird, wo man nur sehen kann, was an Daten einfließt und was herauskommt.
    Date
    22. 1.2018 11:08:27
  7. Schmidt, A.P.: ¬Der Wissensnavigator : Das Lexikon der Zukunft (1999) 0.03 
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    BK
    81.68 / Computereinsatz in Unterricht und Ausbildung
    Classification
    81.68 / Computereinsatz in Unterricht und Ausbildung
    Date
    25. 2.2008 19:29:40
  8. Hensinger, P.: Trojanisches Pferd "Digitale Bildung" : Auf dem Weg zur Konditionierungsanstalt in einer Schule ohne Lehrer? (2017) 0.03 
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    Abstract
    Wir hatten schon viele Schulreformen, und nun wird von der Kultusministerkonferenz eine weitere angekün-digt, die "Digitale Bildung": Unterricht mit digitalen Medien wie Smartphone und Tablet-PC über WLAN.1Medien und Bildungspolitiker predigen Eltern, ihre Kinder seien in Schule und Beruf chancenlos, wenn sie nicht schon in der Grundschule Apps programmieren lernen.Die Hauptinitiative der Digitalisierung der Bildung kommt von der IT-Branche. Im Zwischenbericht der Platt-form "Digitalisierung in Bildung und Wissenschaft" steht, wer das Bundeswissenschaftsministerium berät - nämlich Akteure der IT-Wirtschaft: Vom Bitkom, der Gesellschaft für Informatik (GI) über Microsoft, SAP bis zur Telekom sind alle vertreten (BUNDESMINISTERIUM 2016:23). Nicht vertreten dagegen sind Kinderärzte, Päda-gogen, Lernpsychologen oder Neurowissenschaftler, die sich mit den Folgen der Nutzung von Bildschirm-medien bei Kindern und Jugendlichen beschäftigen. Die New York Times schlägt in einer Analyse Alarm: "How Google Took Over the Classroom" (13.05.2017).2 Mit ausgeklügelten Methoden, den Hype um digitale Medien nutzend, greift Google nach der Kontrolle des US-Bildungswesens, auch der Kontrolle über die Inhalte. Wer bei der Analyse und Bewertung dieser Entwicklung nur fragt "Nützen digitale Medien im Unterricht?", verengt den Blick, reduziert auf Methodik und Didaktik und schließt Gesamtzusammenhänge aus. Denn die digitalen Medien sind mehr als nur Unterrichts-Hilfsmittel. Diesen Tunnelblick weitet die IT-Unternehmerin Yvonne Hofstetter. Sie schreibt in ihrem Buch "Das Ende der Demokratie": "Mit der Digitalisierung verwandeln wir unser Leben, privat wie beruflich, in einen Riesencomputer. Alles wird gemessen, gespeichert, analysiert und prognostiziert, um es anschließend zu steuern und zu optimieren"(HOFSTETTER 2016:37). Grundlage dafür ist das Data-Mining - das Sammeln von Daten - für BigData Analysen. Die Haupt-Schürfwerkzeuge dazu sind dasSmartphone, der TabletPC und das WLAN-Netz.
    Date
    22. 2.2019 11:45:19
  9. Schaat, S.: Von der automatisierten Manipulation zur Manipulation der Automatisierung (2019) 0.02 
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    Content
    "Wir kennen das bereits von Google, Facebook und Amazon: Unser Internet-Verhalten wird automatisch erfasst, damit uns angepasste Inhalte präsentiert werden können. Ob uns diese Inhalte gefallen oder nicht, melden wir direkt oder indirekt zurück (Kauf, Klick etc.). Durch diese Feedbackschleife lernen solche Systeme immer besser, was sie uns präsentieren müssen, um unsere Bedürfnisse anzusprechen, und wissen implizit dadurch auch immer besser, wie sie unsere Bedürfniserfüllung - zur Konsumtion - manipulieren können."
    Date
    19. 2.2019 17:22:00
  10. Mair, D.: E-Learning: das Drehbuch : Handbuch für Medienautoren und Projektleiter (2005) 0.02 
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    81.68 / Computereinsatz in Unterricht und Ausbildung
    Classification
    DP 1960 Pädagogik / Didaktik und Methodik des Unterrichts / Spezielle Fragen der Methodik / Unterrichtsformen (allgemein) / Computerunterstützter Unterricht / Allgemeines und Deutschland
    81.68 / Computereinsatz in Unterricht und Ausbildung
    RVK
    DP 1960 Pädagogik / Didaktik und Methodik des Unterrichts / Spezielle Fragen der Methodik / Unterrichtsformen (allgemein) / Computerunterstützter Unterricht / Allgemeines und Deutschland
  11. Neue Sachgruppen bei der SSD 0.02 
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    Abstract
    Folgende neue beziehungsweise umformulierte Sachgruppen wurden bei der Systematisierung nach SSD geschaffen und finden sich auch ab Januar 2017 in den ekz-Datendiensten. NDK 5 Mediendidaktik - E-Learning in der Schule NEA 5 Fächerübergreifender Unterricht in der Grundschule NEM 5 Deutschunterricht in der Grundschule NEM 502 Einzelne Unterrichtseinheiten ... NEN 21 Englischunterricht in der Grundschule NES 5 Mathematikunterricht in der Grundschule NEU 25 Kunstunterricht in der Grundschule NEV 5 Sportunterricht in der Grundschule NEW Technikunterricht - Werkunterricht - Informatikunterricht NEW 1 Technikunterricht - Werkunterricht NEW 3 Informatikunterricht NEX Textilgestaltung - Hauswirtschaftsunterricht NEZ Sonstige Unterrichtsfächer. Hier: Verkehrserziehung im Unterricht
  12. Lernen neu denken : Das Hagener Manifest zu New Learning (2020) 0.02 
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    Abstract
    Der digitale Wandel transformiert Gesellschaft und Arbeitswelt tiefgreifend. Im Bildungssystem, in der Bildungspolitik und in der Gesellschaft fehlt jedoch ein angemessenes Verständnis dafür, wie die Digitalisierung auch das Lernen von Grund auf verändert hat - und weiter verändern wird. Schon seit Jahren fordern Bildungsexpert*innen: Unsere Vorstellung vom Lernen, unser Lernbegriff muss sich wandeln. Wir halten es deshalb für überfällig, ein grundlegend neues Verständnis vom Lernen zu entwickeln.
  13. Becker, R.: Machine / Deep Learning : wie lernen künstliche neuronale Netze? (2017) 0.02 
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    Abstract
    Ein wichtiges Merkmal von Systemen mit künstlicher Intelligenz ist die Fähigkeit, selbständig zu lernen. Anders als bei klassischer Software, die Probleme und Fragen auf Basis von vorher festgelegten Regeln abarbeitet, können selbstlernende Machine Learning Algorithmen die besten Regeln für die Lösung bestimmter Aufgaben selber lernen. In diesem Artikel wird am Beispiel von künstlichen neuronalen Netzen erklärt, was "lernen" in diesem Zusammenhang heißt, und wie es funktioniert. Ein künstliches neuronales Netz besteht aus vielen einzelnen Neuronen, die meistens in mehreren miteinander verbundenen Schichten (Layern) angeordnet sind. Die Zahl der Layer bestimmt unter anderem den Grad der Komplexität, den ein künstliches neuronales Netz abbilden kann. Viele Layer machen ein neuronales Netz "tief" - daher spricht man in diesem Zusammenhang auch vom Deep Learning als einer Unterkategorie des Machine Learning (Maschinenlernen bzw. maschinelles lernen).
  14. Laßmann, G.: Asimovs Robotergesetze : was leisten sie wirklich? (2017) 0.02 
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    Abstract
    In Simulationen treten bei Robotern innere Zustände immer dann auf, wenn Katastrophen wie der eigene Totalausfall drohen. Die bekannten Robotergesetze von Isaac Asimov sind schon mehr als 75 Jahre alt. Systematisch untersucht wurden sie bislang nicht, obgleich durch die technische Entwicklung in der Computertechnik das Erstellen von Regeln für Roboter immer drängender wird: Autonome Fahrzeug fahren auf unseren Straßen, das EU-Parlament diskutiert Roboterrechte und nicht nur der Deutsche Ethikrat befasst sich mit Pflegerobotern. Gunter Laßmann hat in seinem eBook Asimovs Robotergesetze philosophisch und technisch untersucht: Asimovs Robotergesetze. Was leisten sie wirklich?" Er erörtert, was ein Roboter ist und wie ein solcher Roboter nach dem heutigen Stand der Technik "denken" würde. Diskutiert wird, inwieweit Roboter individuell sein könnten und wer die Verantwortung für den Roboter trägt. Alle drei Robotergesetze werden erstmals simuliert, was teilweise zu unerwarteten Ergebnissen führt. Die Roboter werden durch Hinzunahme von Lernen weiterentwickelt, es werden die Unterschiede zwischen regelbasiertem Lernen und Deep Learning dargestellt und am aktuellen Beispiel erläutert.
    Date
    21. 1.2018 19:02:22
  15. Macedonia, M.: Mit Händen und Füßen (2012) 0.02 
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    Abstract
    Eine Fremdsprache zu lernen ist mühsam - etwa wenn es gilt, lange Vokabellisten im Gedächtnis zu behalten. Es geht aber auch anders: Laut Forschern lässt sich durch den Einsatz von Gesten die Lernleistung erheblich steigern.
    Series
    Lernen
  16. Munkelt, J.; Schaer, P.: Towards an IR test collection for the German National Library (2018) 0.02 
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    Footnote
    Vortrag, Conference: Lernen Wissen Daten Analysen 2018 at Mannheim.
  17. Bibliotheken und die Vernetzung des Wissens (2002) 0.01 
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    RSWK
    Bibliothek / Kooperation / Weiterbildungseinrichtung / Aufsatzsammlung
    Bibliothek / Kooperation / Kulturelle Einrichtung / Aufsatzsammlung
    Subject
    Bibliothek / Kooperation / Weiterbildungseinrichtung / Aufsatzsammlung
    Bibliothek / Kooperation / Kulturelle Einrichtung / Aufsatzsammlung
  18. Scherer, B.: ¬Die Pandemie ist kein Überfall von Außerirdischen (2020) 0.01 
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    Abstract
    Die weltweite Verbreitung von Covid-19 führt uns die Konsequenzen unserer Lebensweise vor Augen. Im Virus begegnen wir unserem Selbst und unserer Beziehung zur Natur. Aus den Fehlern sollten wir lernen.
  19. Pany, T.: "Desinformation" : Soll es die Schule richten? (2020) 0.01 
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    Abstract
    Jugendliche sind laut einer Studie mehrheitlich dafür, dass das Thema verpflichtend in den Lehrplan aufgenommen wird. Reicht "Denken lernen" nicht?
  20. Wolfangel, E.: ¬Die Grenzen der künstlichen Intelligenz (2016) 0.01 
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    Content
    "Wie lernen Maschinen überhaupt? Eine zentrale Unterscheidung betrifft die Art des Lernens: Algorithmen können überwacht oder unüberwacht lernen. Ersteres wird unter anderem für Klassifikationsaufgaben genutzt: Ist beispielsweise ein Mensch auf einem Foto oder nicht? Grundlage dafür sind Trainingsdaten, anhand derer der Algorithmus auf Vorgabe eines Menschen lernt, was das richtige Ergebnis ist - auf diesen 1000 Bildern ist ein Mensch, auf diesen 1000 nicht. Hat das System für alle eventuell vorkommenden Fälle genügend Trainingsdaten, so die Idee, lernt es daraus selbst, bislang unbekannte Bilder zu klassifizieren. Alphago lernte beispielsweise unter anderem anhand von Millionen menschlicher Go-Spielzüge.
    Auch überwachtes Lernen ist kaum zu kontrollieren Dabei führt der Begriff überwachtes Lernen in die Irre: Dieses Lernen ist weit weniger zu kontrollieren, als der Begriff suggeriert. Der Algorithmus entscheidet schließlich auf eigene Faust, welche Kriterien wichtig sind für die Unterscheidung. "Deshalb ist es zentral, dass der Trainingsdatensatz repräsentativ ist für die Art von Daten, die man vorhersagen will", sagt Fred Hamprecht, Professor für Bildverarbeitung an der Universität Heidelberg. Das kann allerdings kniffelig sein. So kursiert in Forscherkreisen das Beispiel eines Systems, das darauf trainiert wurde, Panzer auf Bildern zu erkennen. Der Trainingsdatensatz bestand aus Werbebildern der Herstellerfirmen von Panzern und beliebigen anderen Bildern, auf denen kein Panzer zu sehen war. Aber das System funktionierte in der Anwendung nicht - es erkannte Panzer nicht, sondern filterte stattdessen Bilder heraus, auf denen die Sonne schien. Das Problem war schnell erkannt: Auf den Werbebildern hatte ebenfalls stets die Sonne geschienen. Das Netz hatte das als Kriterium angenommen. "Falls das Beispiel nicht wahr ist, ist es zumindest schön erfunden", sagt Hamprecht. Aber nicht alle Fehler sind so einfach zu finden. "Die Frage ist immer, woher die Daten kommen", sagt Hamprecht. Ein Sensor beispielsweise altert oder verschmutzt, Bilder werden eventuell mit der Zeit dunkler. Wer kein falsches Ergebnis haben möchte, muss diese "Datenalterung" mit einrechnen - und sich ihrer dafür erstmal bewusst sein. Auch ein falsches Ergebnis wird nicht unbedingt so einfach entdeckt: Schließlich entscheiden Algorithmen nicht nur über für Menschen offensichtlich zu erkennende Dinge wie die, ob auf einem Bild ein Panzer ist.
    Neuronale Netze lernen aus Erfahrungen Angesichts immer größerer Computer und wachsender Masse an Trainingsdaten gewinnen bei der Bilderkennung so genannte neuronale Netze immer mehr an Bedeutung. "Sie sind heute die leistungsfähigsten Mustererkennungsverfahren", sagt Hamprecht. Dabei wird die Funktionsweise des menschlichen Gehirns lose nachgeahmt: Die Netze bestehen aus mehreren Lagen mit einer festzulegenden Anzahl an Neuronen, deren Verbindungen sich verstärken oder abschwächen abhängig von den "Erfahrungen", die sie machen. Solche Erfahrungen sind beispielsweise die Trainingsdaten aus dem überwachten Lernen und das Feedback, ob zu einem Trainingsdatum die richtige oder falsche Vorhersage gemacht wurde. Dank der vielen Übungsdaten lassen sich heute sehr viel größere und tiefere Netze trainieren als noch vor einigen Jahren. Während früher ein berühmter Computer-Vision-Datensatz aus 256 Bildern und sein Nachfolger aus 1000 Bildern bestand, gibt es heute Datensätze mit einer Million gelabelter Bilder - also solche, auf denen Menschen markiert haben, was darauf zu sehen ist. Aber die Netze haben auch entscheidende Haken: "Man kann bei neuronalen Netzen schwer nachvollziehen, wie sie zu einer Entscheidung kamen", sagt Hamprecht. Zudem beruhe der Entwurf neuronaler Netze auf einer großen Willkür: Bei der Entscheidung, wie viele Lagen mit wie vielen Neuronen genutzt werden sollten, beruhe vieles auf Bauchgefühl oder auf Ausprobieren. Die Entwickler testen verschiedene Varianten und schauen, wann das beste Ergebnis entsteht. Erklären können sie ihre Entscheidung nicht. "Dieses Rumprobieren gefällt mir nicht", sagt Hamprecht, "ich gehe den Dingen lieber auf den Grund.""

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