Drucke eine Kopie jedes Datensatzes aus (Trainingsdaten und Testdaten) sowie das Feature-Blatt für jede Schüler*innengruppe. Halte diese vorerst verborgen.
Teile die Schüler*innen in Gruppen zu je drei Personen ein und gib jedem Team ein Feature-Blatt und die Trainingsdaten. Erkläre dann, dass das Ziel der Übung es ist, eine Liste mit Eigenschaften anzufertigen (z.B. spitze Ohren oder das Verhältnis zwischen Nasenlänge und Kopfbreite…), die den Bildern der Katzen oder der Hunde entspricht.
Jetzt haben die Schüler*innen einige Minuten (z. B. 10) Zeit, um ihre ausgewählten Merkmale aufzuschreiben. Es ist wichtig, dass diese Eigenschaften aufgeschrieben werden, da im nächsten Schritt die Feature-Blätter zwischen den Gruppen geteilt werden, daher sollten die Schüler*innen in einer lesbaren Schrift und verständlichen Sprache schreiben.
Die Schüler*innen sollen ihr Feature-Blatt mit anderen Teams austauschen.
Stelle den Gruppen jetzt die Testdaten zur Verfügung und lass die Schüler*innen das neue Funktions-Blatt nutzen, um die Bilder als Katzen und Hunde zu kennzeichnen. Wenn es keine eindeutige Lösung gibt, können die Schüler*innen auch Wahrscheinlichkeiten angeben, wie gut die einzelnen Beschreibungen zutreffen. Als letzte Metrik kann man die Anzahl der richtigen Ergebnisse durch die Anzahl der Gesamtbilder dividieren, um einen Genauigkeitsprozentsatz des Modells zu erhalten.
Abschließend präsentiert jede Gruppe ihr Ergebnis und wie gut das Modell funktioniert hat. Am Ende ist es eine gute Idee, die Probleme der Modelle zu diskutieren und herauszufinden, warum einige besser abschneiden als andere (z. B. objektivere Merkmale, im Allgemeinen unabhängiger Funktionen, damit wenigstens etwas passt, …).