Informatik · Klasse 12

Ideen für aktives Lernen

Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz ist für Schüler abstrakt und schwer greifbar. Aktive Lernformate wie Experimente, Simulationen und Debatten machen die abstrakten Konzepte wie neuronale Netze oder Bias konkret erfahrbar. Durch das eigene Handeln im Unterricht erkennen die Schüler, dass KI nicht 'denkt', sondern Muster in Daten sucht und dass diese Muster oft menschliche Vorurteile widerspiegeln.

• KMK Bildungsstandards
• KMK: Sekundarstufe II - Interagieren und Reflektieren
• KMK: Sekundarstufe II - Beurteilen und Bewerten

• 45–60 Min.
• Partnerarbeit → Ganze Klasse
• 3 Aktivitäten

Aktivität 01

• Forschungskreis
• 60 Min. · Kleingruppen

Forschungskreis: Den Bias aufspüren

In Kleingruppen testen Schüler verschiedene KI-Bildgeneratoren oder Text-KIs mit gezielten Prompts zu Berufen oder sozialen Rollen. Sie dokumentieren Klischees und diskutieren, wie diese durch die Trainingsdaten entstanden sein könnten.

Erklären Sie die grundlegenden Konzepte und Ziele der Künstlichen Intelligenz.

Moderationstipp

Fordern Sie die Schüler auf, während der Simulation absichtlich falsche oder widersprüchliche Daten einzugeben, um zu zeigen, wie sich das auf das 'Lernverhalten' des neuronalen Netzes auswirkt.

Worauf zu achten ist

Die Schülerinnen und Schüler erhalten die Aufgabe, auf einem Zettel zwei Hauptunterschiede zwischen symbolischer KI und maschinellem Lernen zu notieren. Zusätzlich sollen sie ein aktuelles Beispiel für eine KI-Anwendung nennen und kurz erläutern, welche Daten dafür benötigt werden.

• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Selbststeuerung
• Selbstwahrnehmung

Aktivität 02

• Planspiel
• 45 Min. · Ganze Klasse

Planspiel: Das menschliche Neuronale Netz

Schüler bilden Schichten eines neuronalen Netzes. Sie geben 'Signale' (Zahlen) weiter, multiplizieren sie mit 'Gewichten' (Zetteln) und versuchen gemeinsam, ein einfaches Muster zu erkennen, um den Rechenprozess zu visualisieren.

Analysieren Sie die Entwicklung der KI von symbolischen Systemen zu maschinellem Lernen.

Moderationstipp

Bilden Sie gemischte Teams für die Debatte, die unterschiedliche Perspektiven vertreten, um eine ausgewogene Diskussion zu fördern.

Worauf zu achten ist

Stellen Sie die Frage: 'Welche ethischen Bedenken ergeben sich, wenn KI-Systeme Entscheidungen treffen, die Menschen direkt betreffen (z.B. Kreditvergabe, Bewerbungsauswahl)?' Die Schülerinnen und Schüler sollen in Kleingruppen diskutieren und anschließend ihre wichtigsten Diskussionspunkte im Plenum vorstellen.

• Anwenden
• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Sozialbewusstsein
• Entscheidungsfähigkeit

Aktivität 03

• Debatte
• 45 Min. · Kleingruppen

Debatte: Wer haftet für die KI?

Ein fiktiver Fall eines Unfalls mit einem autonomen Fahrzeug wird verhandelt. Schüler übernehmen Rollen (Programmierer, Besitzer, Gesetzgeber) und debattieren über Verantwortung und ethische Algorithmen.

Beurteilen Sie die aktuellen Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen.

Moderationstipp

Legen Sie vor der Untersuchung der Trainingsdaten fest, welche Bias-Indikatoren die Schüler konkret suchen sollen, z.B. ungleiche Geschlechterverteilung oder regionale Unterschiede.

Worauf zu achten ist

Präsentieren Sie drei kurze Szenarien (z.B. ein Schachcomputer, ein Spam-Filter, ein autonomes Fahrzeug). Die Schülerinnen und Schüler sollen für jedes Szenario kurz begründen, ob es sich primär um regelbasierte KI oder maschinelles Lernen handelt und warum.

• Analysieren
• Bewerten
• Erschaffen
• Selbststeuerung
• Entscheidungsfähigkeit

Einige Hinweise zum Unterrichten dieser Einheit

Vermitteln Sie KI als Werkzeug, das menschliche Entscheidungen unterstützt, aber nicht ersetzt. Vermeiden Sie den Eindruck, KI sei 'intelligent' im menschlichen Sinne. Nutzen Sie Alltagsbeispiele wie Spam-Filter oder Empfehlungssysteme, um abstrakte Konzepte zu veranschaulichen. Betonen Sie stets die Rolle der Trainingsdaten und die Verantwortung der Entwickler für Bias und Fehler.

Erfolgreiches Lernen zeigt sich darin, dass die Schülerinnen und Schüler die grundlegenden Prinzipien maschinellen Lernens erklären können und kritisch über ethische Implikationen diskutieren. Sie sollen zwischen symbolischer KI und maschinellem Lernen unterscheiden und die Grenzen von KI-Systemen realistisch einschätzen können.

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Vorsicht vor diesen Fehlvorstellungen

• Während der Simulation 'Das menschliche Neuronale Netz' entsteht oft der Eindruck, KI 'verstehe' die Welt so wie ein Mensch.

  Nutzen Sie die Phase der absichtlichen Fehleingabe in der Simulation, um zu betonen, dass das System nur statistische Zusammenhänge erkennt und keine Bedeutung 'versteht'. Lassen Sie die Schüler beschreiben, warum das System auf unsinnige Eingaben trotzdem scheinbar logische Antworten generiert.

• Während der 'Collaborative Investigation: Den Bias aufspüren' wird häufig angenommen, KI-Entscheidungen seien immer objektiv, weil sie von einem Computer stammen.

  Konkretisieren Sie die Diskussion durch die Analyse realer Datensätze in der Aktivität. Fordern Sie die Schüler auf, nach offensichtlichen Verzerrungen zu suchen und zu diskutieren, wie diese die Ergebnisse beeinflussen. Zeigen Sie z.B. einen Bewerbungsdatensatz mit ungleicher Geschlechterverteilung.

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In dieser Übersicht verwendete Methoden

• Forschungskreis
• Planspiel
• Debatte