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    <title>Maschinelles Lernen in der Naturwissenschaftsdidaktik</title>
    <description>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. </description>
    <lastBuildDate>Thu, 02 Apr 2026 17:48:49 +0200</lastBuildDate>
    <copyright>Marcus Kubsch</copyright>
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      <title>Maschinelles Lernen in der Naturwissenschaftsdidaktik</title>
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    <itunes:subtitle>Der Podcast zur GDCP Schwerpunkttagung</itunes:subtitle>
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      <title>#3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen</title>
      <description>
        <![CDATA[<div>Diesmal gibt uns <a href="http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~dm/">Prof. Detmar Meurers</a> 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.&nbsp;</div>]]>
      </description>
      <pubDate>Mon, 03 May 2021 20:00:00 +0200</pubDate>
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        <![CDATA[<div>Hier noch Links zu im Podcast erwähnten Publikationen:</div><ul><li><a href="https://doi.org/10.1017/S0267190519000126">Feldstudie zur Effektivität von spezifischem scaffolding Feedback in der 7. Klasse Englisch</a></li><li><a href="http://purl.org/dm/papers/Meurers.DeKuthy.ea-18.pdf">Digitale Differenzierung benötigt Informationen zu Sprache, Aufgabe<br>und Lerner</a></li><li><a href="http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~dm/papers/Alexopoulou.Murakami.Meurers-22.pdf">Zur Frage von BigData</a></li></ul>]]>
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      <itunes:title>#3 - Die spannenden Dinge bleiben den Menschen überlassen</itunes:title>
      <itunes:subtitle>Ein Gespräch mit Detmar Meurers über die Potentiale von KI in der Schule</itunes:subtitle>
      <itunes:duration>01:11:55</itunes:duration>
      <itunes:author>Marcus Kubsch, Peter Wulff, David Buschhüter</itunes:author>
      <itunes:episode>3</itunes:episode>
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        <![CDATA[<div>Diesmal gibt uns <a href="http://www.sfs.uni-tuebingen.de/~dm/">Prof. Detmar Meurers</a> 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.&nbsp;</div>]]>
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      <itunes:keywords>Fachdidaktik, MINT, Lernen, NLP, Natural Language Processing, Machine Learning, Fairness</itunes:keywords>
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      <title>#2 - Mustererkennung mit Superkräften</title>
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        <![CDATA[<div>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.</div>]]>
      </description>
      <pubDate>Sat, 10 Apr 2021 12:00:00 +0200</pubDate>
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        <![CDATA[<div>Das Paper von Bruce Sherin: <a href="https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10508406.2013.836654">https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/10508406.2013.836654</a><br>Das von Bruce Sherin entwickelte Analysetool: <a href="https://tactic.readthedocs.io/en/latest/">https://tactic.readthedocs.io/en/latest/</a><br><br><br></div>]]>
      </content:encoded>
      <itunes:title>#2 - Mustererkennung mit Superkräften</itunes:title>
      <itunes:subtitle>Ein Gespräch mit Bruce Sherin über Natural Language Processing</itunes:subtitle>
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      <itunes:author>Marcus Kubsch, Peter Wulff, David Buschhüter</itunes:author>
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        <![CDATA[<div>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.</div>]]>
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      <itunes:keywords>Fachdidaktik, MINT, Lernen, NLP, Natural Language Processing, Machine Learning</itunes:keywords>
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      <title>#1 - Warum machen wir das eigentlich?</title>
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        <![CDATA[<div>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.</div>]]>
      </description>
      <pubDate>Sun, 28 Mar 2021 12:00:00 +0200</pubDate>
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        <![CDATA[<div>In der Episode erwähnt:<br>Das Buch von Joshua Rosenberg zu Data Science in Education: <a href="https://datascienceineducation.com/">https://datascienceineducation.com</a><br>Das Paper von Joshua Rosenberg und Christina Krist: <a href="https://link.springer.com/article/10.1007/s10956-020-09862-4">https://link.springer.com/article/10.1007/s10956-020-09862-4</a></div>]]>
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      <itunes:title>#1 - Warum machen wir das eigentlich?</itunes:title>
      <itunes:subtitle>Ein Gespräch mit Joshua Rosenberg über die Potentiale von Machine Learning</itunes:subtitle>
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      <itunes:author>Marcus Kubsch, Peter Wulff, David Buschhüter</itunes:author>
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        <![CDATA[<div>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.</div>]]>
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      <itunes:keywords>Machine Learning, Natural Language Processing, NLP, Lernen, MINT, Fachdidaktik</itunes:keywords>
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