TY - CHAP A1 - Wartenberg, Maylin A1 - von Marcard, Timo A1 - Heins, Pia A1 - Cheong, Ying Cheuk ED - Dölling, Hanna ED - Schäfle, Claudia T1 - KI zum Anfassen: Maschinelles Lernen mit LEGO® T2 - Tagungsband zum 6. Mint Symposium: Zukunft MINT Lehre: Was bleibt? Was kommt? Was wirkt? N2 - Maschinelles Lernen (ML) kann für Studierende anfangs schwer verständlich sein, da viele Konzepte abstrakt und theoretisch sind. Klassischer Frontalunterricht bietet dabei wenig Raum für aktives und intuitives Lernen. Interaktive Ansätze mit spielerischen und haptischen Elementen können helfen, das Verständnis zu erleichtern und das Interesse zu fördern. Um einen greifbaren Zugang zu ML zu schaffen, wurde ein LEGO®-gestützter Workshop entwickelt. Anhand physischer Modelle konnten zentrale ML-Methoden wie Klassifikation, Regression, Clustering und Anomalie-Detektion direkt ausprobiert werden. Im Sommersemester 2025 wurde der Workshop in drei Studiengängen als Einführung in verschiedenen Kursen eingesetzt. Er ermöglichte eine explorative Auseinandersetzung mit ML-Methoden und förderte kognitive sowie soziale Kompetenzen im gemeinsamen Problemlösen. Solche Ansätze könnten langfristig die Lehre ergänzen und den Einstieg in ML erleichtern. KW - Haptisches Lernen KW - Lego KW - Hands-On KW - Interaktive Lehre KW - Maschinelles Lernen Y1 - 2025 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-64306 SP - 256 EP - 263 PB - BayZiel CY - München ER -