Entscheidungsbäume mit Lebensmitteldatenkarten

Kurzbeschreibung:

In dieser Unterrichtseinheit geht es darum, ein Verfahren des maschinellen Lernens im Wortsinn zu begreifen. Mit einem Spielkartensatz zu Lebensmitteln wird anhand der „Big 7“ der Nährwerte ein Regelsystem mit der Methode der Entscheidungsbäume erarbeitet. Am Beispiel der Frage welche Lebensmittel eher empfehlenswert oder eher nicht empfehlenswert sind, wird erkundet, wie Computer trainiert werden können, Lebensmittel als eher empfehlenswert oder eher nicht empfehlenswert zu klassifizieren.

Mithilfe von Spielkarten über Lebensmittel mit den zugehörigen Nährwertangaben pro 100 g erarbeiten Schülerinnen und Schüler von Hand nach und nach erst einstufige, später zweistufe Entscheidungsbäume. Diese Entscheidungsbäume werden mit Testkarten validiert. Das dabei aufgebaute Wissen wird genutzt, um zu verstehen, wie Entscheidungsbäumen als Regelsysteme basierend auf Daten erstellt und anschließend genutzt werden können. Es wird reflektiert wie ein Computer maschinell Entscheidungsbäume erstellt und wie diese für die Klassifikation von bisher unbekannten Fällen genutzt werden können.

Auf fachlicher Basis der deutschen Gesellschaft für Ernährung (DGE) wird das Thema Ernährung aufgegriffen, welches aktuell in den Lehrplänen der Sek I unterrepräsentiert ist.

Weitere Informationen und Materialien folgen später an dieser Stelle.

Bei weiteren Fragen oder Anregungen kontaktieren Sie uns gerne unter prodabi@mail.upb.de