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Informatik · Klasse 12

Ideen für aktives Lernen

Maschinelles Lernen und Neuronale Netze

Aktives Lernen eignet sich besonders für dieses Thema, weil die Schülerinnen und Schüler durch konkrete Auseinandersetzung mit ethischen Dilemmata und zukünftigen Szenarien die abstrakten Konzepte des maschinellen Lernens greifbar machen können. Die Kombination aus kritischer Reflexion und praktischen Methoden wie Rollenspielen oder Zukunftsprognosen fördert eine nachhaltige Verknüpfung von technischem Wissen und ethischer Urteilsfähigkeit.

KMK BildungsstandardsKMK: Sekundarstufe II - Interagieren und ReflektierenKMK: Sekundarstufe II - Beurteilen und Bewerten
30–60 Min.Partnerarbeit → Ganze Klasse3 Aktivitäten

Aktivität 01

Simulierte Gerichtsverhandlung60 Min. · Ganze Klasse

Simulierte Gerichtsverhandlung: Der Algorithmus auf der Anklagebank

Ein fiktiver Algorithmus zur Personalvorauswahl wird wegen Diskriminierung angeklagt. Schüler spielen Richter, Anwälte und Zeugen (Betroffene, Entwickler), um die ethischen Fallstricke automatisierter Entscheidungen zu beleuchten.

Wie unterscheidet sich maschinelles Lernen von klassischer algorithmischer Programmierung?

ModerationstippWährend des Mock Trials darauf achten, dass die Schüler die Rollen nicht nur spielen, sondern auch die Argumentationsstruktur analysieren und auf reale Algorithmen übertragen.

Worauf zu achten istStellen Sie die Frage: 'Welche ethischen Bedenken ergeben sich, wenn ein KI-System über die Kreditwürdigkeit einer Person entscheidet?' Lassen Sie die Schüler in Kleingruppen diskutieren und anschließend die wichtigsten Punkte im Plenum vorstellen. Achten Sie auf die Nennung von Bias in Trainingsdaten und mangelnder Transparenz.

AnalysierenBewertenErschaffenEntscheidungsfähigkeitSozialbewusstsein
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Aktivität 02

Museumsgang45 Min. · Kleingruppen

Museumsgang: Arbeitswelt 2050

Schüler entwerfen Visionen für Berufe der Zukunft auf Postern. Sie müssen begründen, welche Tätigkeiten automatisiert werden und wo menschliche Empathie oder Kreativität unverzichtbar bleiben, gefolgt von einem Rundgang mit kritischem Feedback.

Erklären Sie die Funktionsweise eines künstlichen Neurons und eines einfachen neuronalen Netzes.

ModerationstippBeim Gallery Walk gezielt Fragen stellen, die die Schüler dazu anregen, ihre eigenen Berufsvorstellungen mit den prognostizierten Veränderungen zu vergleichen.

Worauf zu achten istGeben Sie den Schülern eine Tabelle mit Beispielen für verschiedene Lernansätze (z.B. Spam-Filter, Clustering von Kundendaten, Schachcomputer). Bitten Sie sie, für jedes Beispiel zu identifizieren, ob es sich um überwachtes, unüberwachtes oder bestärkendes Lernen handelt und kurz zu begründen, warum. Dies prüft das Verständnis der grundlegenden Lernarten.

VerstehenAnwendenAnalysierenErschaffenBeziehungsfähigkeitSozialbewusstsein
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Aktivität 03

Ich-Du-Wir (Denken-Austauschen-Vorstellen): Das Recht auf Offline-Zeit

Lernende reflektieren einzeln über ihren digitalen Konsum und die Erwartung ständiger Erreichbarkeit. Sie diskutieren in Paaren, ob es gesetzliche Regelungen für ein 'Recht auf Nichterreichbarkeit' geben sollte und wie dies technisch/gesellschaftlich umsetzbar wäre.

Analysieren Sie die Bedeutung von Trainingsdaten für die Leistung von KI-Modellen.

ModerationstippBeim Think-Pair-Share die Schüler auffordern, ihre Argumente für das Recht auf Offline-Zeit mit konkreten Beispielen aus ihrem Alltag zu belegen.

Worauf zu achten istJeder Schüler erhält ein Kärtchen. Darauf soll er/sie ein einfaches Szenario beschreiben (z.B. Erkennung von Katzenbildern), für das ein neuronales Netz trainiert werden könnte. Anschließend soll er/sie angeben, welche Art von Daten (Eingabe, Ausgabe) für das Training benötigt würden und welche Aktivierungsfunktion für die letzte Schicht geeignet sein könnte (z.B. Sigmoid für binäre Klassifikation).

VerstehenAnwendenAnalysierenSelbstwahrnehmungBeziehungsfähigkeit
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Vorlagen

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Einige Hinweise zum Unterrichten dieser Einheit

Erfahrene Lehrkräfte setzen bei diesem Thema auf einen problemorientierten Ansatz, der technische Grundlagen mit ethischen und gesellschaftlichen Fragestellungen verknüpft. Wichtig ist es, den Unterricht so zu gestalten, dass die Schülerinnen und Schüler nicht nur Wissen aufnehmen, sondern aktiv reflektieren und gestalten. Vermeiden Sie reine Frontalpräsentationen über KI-Technologien – stattdessen sollten Sie die Lernenden selbst in die Rolle von Entwicklern, Ethikern oder Betroffenen versetzen.

Erfolgreiches Lernen zeigt sich darin, dass die Schülerinnen und Schüler nicht nur die Funktionsweise von Algorithmen erklären, sondern auch deren gesellschaftliche Auswirkungen fundiert diskutieren und eigene Positionen begründen können. Sie erkennen, dass ethische Entscheidungen im Entwicklungsprozess von KI-Systemen systematisch berücksichtigt werden müssen.


Vorsicht vor diesen Fehlvorstellungen

  • Während des Think-Pair-Share zum Recht auf Offline-Zeit könnte die Aussage fallen: 'Digitalisierung bedeutet einfach nur, dass alles schneller geht.'

    Nutzen Sie die Gelegenheit, um gemeinsam mit den Schülern zu analysieren, wie Algorithmen wie Social-Media-Feeds unsere Aufmerksamkeit steuern und welche Machtstrukturen dadurch entstehen. Fordern Sie die Schüler auf, konkrete Beispiele aus ihrer eigenen Nutzung zu nennen und zu diskutieren, wie diese die Geschwindigkeit der Informationsverarbeitung beeinflussen.

  • Während des Gallery Walk zur Arbeitswelt 2050 könnte die Aussage fallen: 'Ethik ist in der Informatik nur 'schönes Beiwerk'.'

    Lenken Sie die Aufmerksamkeit der Schüler auf die Fallbeispiele aus gescheiterten IT-Projekten, die im Rahmen des Gallery Walks präsentiert werden. Fordern Sie sie auf, zu überlegen, welche ethischen Fehlentscheidungen zu diesen Misserfolgen geführt haben könnten und wie ein verantwortungsvoller Entwicklungsprozess hätte aussehen können.


In dieser Übersicht verwendete Methoden