Kurzbeschreibung
Der zugrunde liegende Datensatz umfasst 55 Lebensmittel, die jeweils durch sieben typische Nährwertangaben pro 100 g beschrieben werden (z. B. Energiegehalt, Fett, Kohlenhydrate, Zucker und Eiweiß). Damit handelt es sich um multivariate Daten, bei denen jedes Lebensmittel als Objekt durch mehrere Merkmale charakterisiert ist.
Für die Unterrichtsmaterialien liegen die Daten in zwei Darstellungsformen vor:
(1) als Datenkarten, bei denen jedes Lebensmittel auf einer Karte mit seinen Nährwertangaben repräsentiert ist, und
(2) als Datentabelle, die digital in CODAP sowie als CSV-Datei bereitgestellt wird.
Diese unterschiedlichen Repräsentationen ermöglichen sowohl ein haptisches Arbeiten mit einzelnen Datenobjekten als auch eine digitale Exploration und Analyse der gesamten Datentabelle.
Vorschau
Eine Vorschau der zur Verfügung gestellten Daten können Sie dem untenstehenden Bild entnehmen:
Über den folgenden Link können Sie die Daten in einer CODAP-Webumgebung einsehen:
Herkunft/Idee
Die Lebensmitteldaten wurden im Jahr 2022 im Rahmen des Projekts ProDaBi speziell für Unterrichtszwecke zusammengestellt. Ziel war es, einen Datensatz bereitzustellen, der einen alltagsnahen Kontext aufgreift und sich zugleich gut für explorative Datenanalysen im Unterricht eignet. Der Datensatz umfasst 55 verschiedene Lebensmittel, deren Nährwertangaben als Grundlage für datenbasierte Fragestellungen und Vergleiche dienen.
Die Daten beanspruchen keine ernährungswissenschaftliche Vollständigkeit oder Repräsentativität, sondern wurden gezielt so ausgewählt und aufbereitet, dass sie überschaubar, vergleichbar und didaktisch nutzbar sind. Insbesondere die im Datensatz enthaltenen Labels „empfehlenswert“ und „eher nicht empfehlenswert“ dienen ausschließlich der didaktischen Strukturierung von Analyse- und Modellierungsaufgaben und erheben keinen ernährungswissenschaftlichen Anspruch. Diese Angaben sollen im Unterricht sogar aktiv hinterfragt und kritisiert werden.
Jedes Lebensmittel wird durch sieben typische Nährwertangaben pro 100 g beschrieben, wie sie auch auf üblichen Nährwerttabellen von Lebensmitteln zu finden sind (z. B. Energiegehalt, Fett, Kohlenhydrate, Zucker oder Eiweiß). Damit entsteht ein multivariater Datensatz, der es ermöglicht, Lebensmittel anhand verschiedener Merkmale zu vergleichen und Zusammenhänge zwischen Nährwerten zu untersuchen.
Für den Unterricht werden die Daten in zwei Darstellungsformen bereitgestellt: als Datenkarten, bei denen jedes Lebensmittel auf einer eigenen Karte mit seinen Nährwertangaben dargestellt ist, sowie als Datentabelle, die digital in CODAP und als CSV-Datei vorliegt. Diese unterschiedlichen Repräsentationen unterstützen sowohl ein haptisches Arbeiten mit einzelnen Datenobjekten als auch eine digitale Exploration der gesamten Datenstruktur.
Verwendung in Unterrichtsmodulen
Die Lebensmitteldaten werden ausführlich in der Unterrichtsreihe „Entscheidungsbäume mit Datenkarten – Apfel oder Popcorn? Eine enaktive Einführung in KI, maschinelles Lernen und Entscheidungsbäume mit Datenkarten“ verwendet.
In dieser Unterrichtseinheit für die Sekundarstufe I arbeiten Schüler:innen mit Datenkarten zu 55 Lebensmitteln, die jeweils mehrere Nährwertangaben enthalten. Ausgangspunkt ist die Frage, wie sich Lebensmittel anhand ihrer Eigenschaften unterscheiden und mithilfe von Entscheidungsregeln klassifizieren lassen. Durch das Sortieren, Vergleichen und Strukturieren der Datenkarten entwickeln die Lernenden schrittweise einfache Entscheidungsbäume und lernen zentrale Ideen des maschinellen Lernens kennen.
Die Materialien ermöglichen zunächst ein enaktives Arbeiten mit physischen Datenkarten, bei dem Entscheidungsstrukturen gemeinsam entwickelt und reflektiert werden. Ergänzend kann der Datensatz auch digital in CODAP oder als CSV-Datei genutzt werden, um die Daten weiter zu explorieren und die entwickelten Entscheidungsregeln zu überprüfen. So verbindet die Unterrichtsreihe haptische Zugänge zu Daten mit grundlegenden Konzepten der Data Science und KI-Bildung.
Download of all materials
Hier können Sie alle Arbeitsblätter, Hilfszettel und Hinweisblätter als komprimierten Ordner herunterladen:
Zwei Klassensätze der Datenkarten können Sie hier bestellen:
Publikationen zu den Lebensmitteldaten
Im Zusammenhang mit maschinellem Lernen (Entscheidungsbäume)
- Fleischer, Y., Podworny, S. & Biehler, R. (2024). Teaching and learning to construct data-based decision trees using data cards as the first introduction to machine learning in middle school. Statistics Education Research Journa 23(1), Article 3. https://doi.org/10.52041/serj.v23i1.450
- Biehler, R., Kawakami, T., Lampen, E., Weiland, T., & Zapata-Cardona, L. (2025). Statistics and data science education as a vehicle for empowering citizens – short summary of a survey. EMS Magazine.https://doi.org/10.4171/MAG/257
- Podworny, S., Fleischer, Y., & Hüsing, S. (2022). Grade 6 students‘ perception and use of data-based decision trees. In S. A. Peters, L. Zapata-Cardona, F. Bonafini, & A. Fan (Eds.), Bridging the Gap: Empowering and Educating Today’s Learners in Statistics. Proceedings of the Eleventh International Conference on Teaching Statistics.
- Podworny, S., Fleischer, Y., Hüsing, S., Biehler, R., Frischemeier, D., Höper, L. & Schulte, C., (2021). Using data cards for teaching data based decision trees in middle school. In 21st Koli Calling International Conference on Computing Education Research (Koli Calling ’21). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, Article 39, 1–3.
- Podworny, S., Biehler, R., & Fleischer, Y. (2025). Young students’ engagement with data to create decision trees. ZDM – Mathematics Education, 57(1), 175–191. https://doi.org/10.1007/s11858-024-01649-w
Zitations- und Lizenzhinweis
Citation:
ProDaBi-Team (2024). Lebensmitteldaten. https://www.prodabi.de/unterricht/toolkit/datensaetze/
Veröffentlicht am 05.09.2024
Version: 1.0
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