Informatik · Klasse 10 · Künstliche Intelligenz und Ethik · 2. Halbjahr

Nachhaltigkeit der IT

Die Schülerinnen und Schüler reflektieren den ökologischen Fußabdruck von Rechenzentren und KI-Training.

• KMK Bildungsstandards
• KMK: STD.12
• KMK: STD.22

Über dieses Thema

Das Thema Nachhaltigkeit der IT richtet den Blick auf den ökologischen Fußabdruck von Rechenzentren und KI-Training. Schülerinnen und Schüler der Klasse 10 berechnen den Energieverbrauch einer einzelnen Suchanfrage, der etwa 0,3 Wattstunden entspricht, vergleichbar mit dem Betrieb einer LED-Lampe für kurze Zeit. Sie erforschen, wie große Serverfarmen jährlich Milliarden Kilowattstunden verbrauchen und KI-Modelle wie GPT-3 das Äquivalent von Hunderten Haushalten benötigen. Diese Zahlen machen den Alltagsnutzen von Digitaltechnik greifbar und regen zur Reflexion an.

Im Rahmen der KMK-Standards STD.12 und STD.22 verknüpft das Thema Informatik mit Ethik und Nachhaltigkeit. Es beleuchtet, wie Algorithmen den Klimawandel bekämpfen können, etwa durch optimierte Wettervorhersagen, aber auch ihren eigenen Ressourcenverbrauch erhöhen. Green IT umfasst effiziente Softwareentwicklung, wie schlanke Algorithmen und energiearme Codes, die Entwickler priorisieren sollten. So entsteht ein Verständnis für verantwortungsvolle Gestaltung digitaler Welten.

Aktives Lernen passt ideal, weil abstrakte Konzepte durch Berechnungen, Simulationen und Projekte konkret werden. Wenn Schüler ihren IT-Verbrauch tracken oder nachhaltige Apps prototypen, festigen sie Wissen emotional und entwickeln Handlungsorientierung für reale Herausforderungen.

Leitfragen

1. Wie viel Energie verbraucht eine einzelne Suchanfrage?
2. Können Algorithmen helfen, den Klimawandel zu stoppen?
3. Was bedeutet Green IT für die Softwareentwicklung?

Lernziele

• Berechnen Sie den Energieverbrauch einer einzelnen Suchanfrage und vergleichen Sie ihn mit alltäglichen Geräten.
• Analysieren Sie den Energiebedarf von KI-Modellen wie GPT-3 im Vergleich zum Energieverbrauch von Haushalten.
• Bewerten Sie die potenziellen positiven und negativen Auswirkungen von Algorithmen auf die Bekämpfung des Klimawandels.
• Entwerfen Sie Ansätze für energieeffiziente Softwareentwicklung im Kontext von Green IT.
• Erklären Sie die Bedeutung des ökologischen Fußabdrucks von Rechenzentren für die Nachhaltigkeit.

Bevor es losgeht

Grundlagen der Informatik: Algorithmen und Datenstrukturen

Warum: Ein grundlegendes Verständnis von Algorithmen ist notwendig, um deren Effizienz und Energieverbrauch beurteilen zu können.

Grundlagen der Digitaltechnik: Funktionsweise von Computern und Netzwerken

Warum: Schüler müssen die grundlegende Funktionsweise von Hardware und Netzwerken kennen, um die Energieintensität von Rechenzentren nachvollziehen zu können.

Schlüsselvokabular

Ökologischer Fußabdruck	Die Gesamtmenge an Treibhausgasemissionen, die durch eine Aktivität, eine Person oder eine Organisation verursacht wird. Er misst die beanspruchte Fläche an produktivem Land und Wasser.
Rechenzentrum	Ein zentraler Ort, an dem Computer-Server und zugehörige Komponenten wie Speicher und Netzwerkinfrastruktur untergebracht sind. Diese Zentren verbrauchen erhebliche Mengen an Energie.
KI-Training	Der Prozess, bei dem künstliche Intelligenz-Modelle mit großen Datensätzen trainiert werden, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dieser Prozess ist oft sehr rechen- und energieintensiv.
Green IT	Die Praxis, IT-Ressourcen so zu entwerfen, zu entwickeln, zu nutzen und zu entsorgen, dass sie ökologisch nachhaltig sind. Dies beinhaltet Energieeffizienz und die Reduzierung von Abfall.
Energieeffiziente Algorithmen	Algorithmen, die mit minimalem Energieaufwand die gewünschte Aufgabe erfüllen. Dies kann durch optimierte Code-Strukturen und Datenverarbeitung erreicht werden.

Vorsicht vor diesen Fehlvorstellungen

Häufige Fehlvorstellung

IT ist immer umweltfreundlich, weil papierlos.

Was Sie stattdessen lehren sollten

Viele übersehen den massiven Stromverbrauch von Servern. Aktive Berechnungen ihres eigenen Fußabdrucks zeigen, dass Cloud-Speicher energieintensiv ist. Gruppendiskussionen klären, wie Green IT Hardware und Code optimiert.

Häufige Fehlvorstellung

KI-Training verbraucht vernachlässigbare Energie.

Was Sie stattdessen lehren sollten

Tatsächlich entspricht es dem Verbrauch Tausender Haushalte. Simulationen von Trainingsprozessen machen Skaleneffekte sichtbar. Peer-Reviews helfen, Fehleinschätzungen durch reale Daten zu korrigieren.

Häufige Fehlvorstellung

Algorithmen lösen Klimaprobleme automatisch.

Was Sie stattdessen lehren sollten

Sie unterstützen, erfordern aber nachhaltige Entwicklung. Debatten offenbaren Trade-offs zwischen Rechenpower und Effizienz. Hands-on-Prototyping fördert nuanciertes Denken.

Ideen für aktives Lernen

Berechnungsstation: Energieverbrauch tracken

Teilen Sie reale Daten zu Suchanfragen und KI-Training aus. Schüler berechnen in Gruppen den Jahresverbrauch eines Servers und vergleichen ihn mit Haushaltsstrom. Erstellen Sie eine Infografik mit den Ergebnissen.

35 Min.·Kleingruppen

Green Coding Challenge: Effiziente Algorithmen

Geben Sie eine einfache Sortieraufgabe vor. Schüler optimieren Loops in Python, messen Ausführungszeit und schätzen Energieeinsparung. Testen und präsentieren Sie die besten Versionen.

45 Min.·Partnerarbeit

Debatte: KI gegen Klimawandel

Teilen Sie die Klasse in zwei Teams: Für und gegen KI-Lösungen. Sammeln Sie Argumente zu Energieverbrauch und Nutzen, debattieren 10 Minuten, voten dann.

40 Min.·Ganze Klasse

Fußabdruck-Rechner: Persönlicher IT-Verbrauch

Schüler listen tägliche IT-Nutzung auf, multiplizieren mit Verbrauchsdaten. Erstellen Sie einen Klassenvergleich und diskutieren Reduktionsideen.

30 Min.·Einzelarbeit

Bezüge zur Lebenswelt

• Softwareentwickler bei großen Technologieunternehmen wie Google oder Microsoft arbeiten an der Optimierung von Algorithmen, um den Energieverbrauch ihrer Dienste zu senken. Sie entwickeln beispielsweise effizientere Suchalgorithmen oder optimieren die Datenzentren für geringeren Stromverbrauch.
• Umweltorganisationen nutzen zunehmend KI und Datenanalyse, um Klimamodelle zu verbessern und Vorhersagen über Wetterextreme zu treffen. Diese Modelle helfen bei der Entwicklung von Strategien zur Anpassung an den Klimawandel und zur Reduzierung von Emissionen.
• Energieversorger setzen auf intelligente Netze (Smart Grids), die durch Algorithmen gesteuert werden, um die Stromverteilung zu optimieren und erneuerbare Energien besser zu integrieren. Dies reduziert Energieverluste und erhöht die Stabilität des Stromnetzes.

Ideen zur Lernstandserhebung

Lernstandskontrolle

Die Schüler erhalten eine Karte mit einer IT-Aktivität (z.B. eine Suchanfrage, ein KI-Training, eine Videokonferenz). Sie sollen schätzen, wie viel Energie diese Aktivität verbraucht, und eine Begründung für ihre Schätzung geben. Anschließend vergleichen sie ihre Schätzung mit recherchierten Werten.

Diskussionsfrage

Lehrkraft leitet eine Diskussion mit der Frage: 'Welche Kompromisse müssen wir eingehen, wenn wir versuchen, die IT nachhaltiger zu gestalten? Diskutieren Sie mögliche Zielkonflikte zwischen Leistung, Kosten und Energieverbrauch.'

Kurze Überprüfung

Die Lehrkraft präsentiert zwei kurze Code-Snippets für dieselbe Aufgabe, eines offensichtlich ineffizient, das andere optimiert. Die Schüler identifizieren das effizientere Snippet und erklären kurz, warum es weniger Energie verbrauchen würde.

Häufig gestellte Fragen

Wie viel Energie verbraucht eine Google-Suche?

Eine typische Suchanfrage verbraucht rund 0,3 Wattstunden, abhängig vom Modell. Bei Milliarden Anfragen täglich summiert sich das auf den Stromverbrauch kleiner Länder. Schüler können das mit Haushaltsgeräten vergleichen, um die Relevanz zu verstehen und Green-IT-Strategien wie Caching zu schätzen.

Was bedeutet Green IT in der Softwareentwicklung?

Green IT zielt auf ressourcenschonende Programmierung ab: minimale Rechenzyklen, effiziente Datenstrukturen und Cloud-Optimierungen. Entwickler wählen Algorithmen mit niedrigem Energiehunger. Praktische Coding-Challenges zeigen Einsparungen von bis zu 50 Prozent und sensibilisieren für ethische Verantwortung.

Können Algorithmen den Klimawandel stoppen?

Algorithmen optimieren Modelle für erneuerbare Energien oder CO2-Prognosen, doch ihr Training verbraucht viel Strom. Balance durch Green-IT ist entscheidend. Schüler debattieren reale Fälle wie KI in Windparks, um Chancen und Risiken abzuwägen.

Wie hilft aktives Lernen bei Nachhaltigkeit der IT?

Aktives Lernen macht Zahlen erfahrbar: Schüler tracken ihren Verbrauch, coden effizient oder simulieren Rechenzentren. Solche Ansätze verbinden Theorie mit Alltag, fördern Diskussionen und motivieren zu Veränderungen. Gruppenarbeiten stärken systemisches Denken, da Effekte kollektiv sichtbar werden.