Technik · Klasse 8 · Informationszeitalter und Digitalisierung · 4.º Período

Künstliche Intelligenz und Ethik

Einführung in die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und maschinellen Lernens. Kritische Reflexion ethischer Fragestellungen im Umgang mit KI.

Kurzfassung:Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Science-Fiction mehr, sondern prägt bereits heute unseren Alltag – von Empfehlungsalgorithmen bis zur Gesichtserkennung. Schüler lernen die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen: Wie Computer aus großen Datenmengen Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Dabei steht die Erkenntnis im Vordergrund, dass KI auf Statistik und Mathematik basiert, nicht auf menschlichem Bewusstsein.

• KMK Bildungsstandards
• LehrplanPLUS Bayern Ethik 8: Technikethik
• KMK-Bildungsstandards Informatik: Informatiksysteme bewerten

Über dieses Thema

Künstliche Intelligenz (KI) ist keine Science-Fiction mehr, sondern prägt bereits heute unseren Alltag – von Empfehlungsalgorithmen bis zur Gesichtserkennung. Schüler lernen die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen: Wie Computer aus großen Datenmengen Muster erkennen und Vorhersagen treffen. Dabei steht die Erkenntnis im Vordergrund, dass KI auf Statistik und Mathematik basiert, nicht auf menschlichem Bewusstsein.

In den KMK-Bildungsstandards für Informatik und Ethik ist die kritische Reflexion von KI-Systemen fest verankert. Schüler diskutieren ethische Fragen: Wer haftet für Fehler einer KI? Wie entstehen Vorurteile (Bias) in Algorithmen? Durch das Training einfacher KI-Modelle oder die Analyse von Fallbeispielen entwickeln sie die Kompetenz, KI-Anwendungen in ihrer Lebenswelt kritisch zu hinterfragen und verantwortungsvoll zu nutzen.

Leitfragen

1. Was ist Künstliche Intelligenz?
2. In welchen Alltagsbereichen begegnet uns KI bereits?
3. Welche ethischen Grenzen sollten für KI-Systeme gelten?

Vorsicht vor diesen Fehlvorstellungen

Häufige Fehlvorstellung

KI-Systeme sind objektiv und unvoreingenommen.

Was Sie stattdessen lehren sollten

KI lernt aus menschlichen Daten, die oft Vorurteile enthalten. Schüler können dies durch Beispiele von diskriminierenden Algorithmen bei der Personalauswahl oder Gesichtserkennung untersuchen.

Häufige Fehlvorstellung

KI wird bald die Weltherrschaft übernehmen.

Was Sie stattdessen lehren sollten

Aktuelle KI ist 'schwache KI', die nur für spezifische Aufgaben trainiert ist. Sie hat kein Verständnis oder Bewusstsein. Im Unterricht hilft der Vergleich zwischen menschlicher Generalist-Intelligenz und spezialisierter KI-Leistung.

Ideen für aktives Lernen

Forschungskreis

KI-Training im Selbstversuch

Schüler nutzen Tools wie 'Teachable Machine', um einer KI beizubringen, zwischen verschiedenen Gegenständen oder Gesten zu unterscheiden. Sie dokumentieren, wie die Qualität der Daten das Ergebnis beeinflusst.

60 Min.·Partnerarbeit

Debatte

Das moralische Dilemma beim autonomen Fahren

Anhand des 'Moral Machine' Experiments diskutieren Schüler, wie ein selbstfahrendes Auto in Unfallsituationen entscheiden sollte. Sie reflektieren die Schwierigkeit, menschliche Ethik in Algorithmen zu gießen.

45 Min.·Ganze Klasse

Museumsgang

KI im Alltag – Fluch oder Segen?

Schüler erstellen Plakate zu KI-Anwendungen (Medizin, Überwachung, Kunst, Chatbots). Mitschüler bewerten die Chancen und Risiken mit Kommentarkarten und diskutieren über notwendige Regeln.

50 Min.·Kleingruppen

Häufig gestellte Fragen

Was ist der Unterschied zwischen einem normalen Programm und KI?

Ein normales Programm folgt festen 'Wenn-Dann'-Regeln des Programmierers. Eine KI findet diese Regeln selbstständig durch das Analysieren von Beispieldaten. Dieser Paradigmenwechsel ist entscheidend für das Verständnis moderner Informatik.

Wie kann man KI-Ethik im Unterricht behandeln?

Am besten durch konkrete Fallbeispiele. Wenn Schüler entscheiden müssen, ob eine KI über Kreditwürdigkeit oder Noten entscheiden darf, erkennen sie schnell die Notwendigkeit von Transparenz und menschlicher Kontrolle.

Welche Rolle spielen Daten für die KI?

Daten sind der 'Treibstoff' der KI. Ohne riesige Mengen an qualitativ hochwertigen Daten kann eine KI nicht lernen. Schüler sollten verstehen, warum ihre persönlichen Daten für KI-Unternehmen so wertvoll sind.

Wie hilft aktives Lernen beim Thema Künstliche Intelligenz?

Durch das eigene 'Füttern' einer KI mit Daten erleben Schüler, wie Fehler entstehen. Aktive Methoden wie das Rollenspiel 'Mensch gegen Algorithmus' machen die Funktionsweise von Mustern und Wahrscheinlichkeiten ohne komplexe Formeln greifbar.