Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Unterricht – wie bringt man Schüler:innen bei, was dahintersteckt?

In dieser praxisnahen Fortbildung entdecken Sie, wie sich Grundlagen des maschinellen Lernens anhand datenbasierter Entscheidungsbäume verständlich und motivierend im Unterricht vermitteln lassen – ganz ohne Programmierkenntnisse. Mit alltagsnahen Beispielen wie Empfehlungssystemen auf Onlineplattformen wie Instagram und interaktiven digitalen Tools bringen wir Licht in die „Black Box“.

Wir stellen erprobte Unterrichtsmaterialien, geeignete Datensätze und das frei verfügbare digitale Werkzeug CODAP vor, mit dem Lernende ab Klasse 8 datenbasiert Entscheidungsbäume erstellen und einen Algorithmus des maschinellen Lernens nachvollziehen können – im Sinne von AI-Literacy.

Wir vergleichen menschliche mit maschinellen Vorgehensweisen und thematisieren Chancen und Risiken beim Einsatz von KI, zeigen wie Verzerrungen (Bias) in Trainingsdaten entstehen können, und wie sich die Qualität von KI-Systemen mit Testdaten überprüfen lässt. So fördern wir eine kritische Auseinandersetzung mit Technik, die unseren Alltag zunehmend prägt.

Was Sie erwartet:

• Eine fachliche Einführung in maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen
  • • Datenbasiertes Entscheiden, Lernalgorithmus
    • Qualitätssicherung von KI-Systemen
    • Chancen und Risiken von KI
• Sofort einsetzbare Unterrichtsmaterialien für die Sek. I
  • • Ausgearbeitete Unterrichtsentwürfe und Arbeitsblätter
    • Das freie und intuitiv bedienbare digitale Tool CODAP
    • Didaktische Hinweise für den Unterricht
• Perspektivwechsel: Lernendenperspektive & Lehrkraftperspektive
• Austausch mit Kolleg:innen und Raum zum Ausprobieren