Projektverlauf

Paderborn colloquium: Data Science and artificial intelligence in school (seit 2021)

Im Jahr 2017 haben wir ein internationales Symposium initiiert (s. o.), um Forscher, Pädagogen und Wissenschaftler aus verschiedenen Bereichen zusammenzubringen um Ansätze für Data Science in der Schule zu erarbeiten. Darauf aufbauend starten wir Ende 2021 ein internationales und interdisziplinärens Kolloquium. Unser Ziel ist es eine internationale Community zu initiieren, die den wissenschaftlichen und interdisziplinären Austausch fördert. Wir möchten unsere eigenen Ansätze einbringen und zur Diskussion stellen, die wir in den vergangenen Jahren in Form von Konzepten und Unterrichtsmaterial entwickelt haben, um Data Science in die Schule zu bringen. Einen besonderen Mehrwert versprechen wir uns von verschiedenen weiteren Perspektiven auf „Data Science und künstliche Intelligenz in der Schule“ aus unterschiedelichen Communities aus der Statistik, der Informatik und den soziokulturellen Studien.

Unterricht für Klasse 5 und 6 (seit 2021)

Im Zuge der Einführung des Pflichtfachs Informatik in Nordrhein-Westfalen (NRW) und einem Schwerpunkt auf Data Science und künstliche Intelligenz im neuen Lehrplan, entwickeln, erproben und evaluieren wir im Jahr 2021 zwei Unterrichtsreihen zu den Themen Datenbewusstsein und maschinelles Lernen mit Entscheidungsbäumen für die Klasse 6. Anfang des Jahres 2022 werden diese Unterrichtsreihen im Schulinternen Lehrplan (SILP) NRW veröffentlicht.

Fortbildungsreihe (seit 2021)

Im Jahr 2021 startet eine Fortbildungsreihe für Informatiklehrkräfte im Bereich Data Science und Künstliche Intelligenz für den Wahlpflichtbereich in der Sekundarstufe I. Diese Fortbildungsreihe wird in Kooperation mit den Bezirksregierungen Münster, Detmold und Arnsberg durchgeführt. Es werden insgesamt 5 Fortbildungsmodule angeboten, die jeweils auf verschiedenen Unterrichtsreihen basieren, die wir für den Unterricht in der Sekundarstufe 1 (Klasse 8-10) entwickelt und mit unserem Lehrkräfte-Netzwerk in verschiedenen Schulen erprobt und evaluiert haben. Folgende 5 Fortbildungsmodule bieten wir aktuell im ersten Durchlauf an:

B: Epistemisches Programmieren mit Python und JupyterNotebook

M1: Data Science und künstliche Intelligenz (ohne Programmierkenntnisse)

M2: Datenbewusstsein: Daten, Individuum und Gesellschaft

M3: Data Science und künstliche Intelligenz (mit Programmierkenntnissen)

M4: Datenprojekte und Datenexploration:Umweltdaten mit Sensoren sammeln und analysieren

Unterricht für Klasse 8-10 (seit 2020)

Basierend auf den Unterrichtsmodulen des Projektkurses haben wir folgende Stand-Alone-Module für die Klassenstufen 8, 9 und 10 entwickelt und mit mehreren Kursen in Schulen in NRW durchgeführt und evaluiert:

Datendetektive bei der Arbeit (Data Science und künstliche Intelligenz (ohne Programmierkenntnisse))
Analyse unserer Umwelt (Datenprojekte und Datenexploration)
Was passiert mit meinen Daten? Exploration von Standortdaten und Empfehlungsdienst für Filme (Datenbewusstsein)
Wie uns KI hilft, Entscheidungen zu treffen (Data Science und künstliche Intelligenz (mit Programmierkenntnissen))

Wissenschaftsjahr (2019)

Spielerisch lernen, Künstliche Intelligenz zu verstehen: Das ist das Ziel der Jugendaktion des aktuellen Wissenschaftsjahres als Initiative des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF). Ein wesentliches Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz (KI) ist das Maschinelle Lernen, mit dessen Hilfe Geräte „intelligent“ werden. Um Schülerinnen und Schüler ab der 7. Klasse für die Thematik zu begeistern und Aufklärungsarbeit zu leisten, hat das ProDaBi-Team – gefördert durch das BMBF und die Deutsche Telekom Stiftung – ein Spiel herausgegeben, das sich an Lehrkräfte, Gruppenleitungen und Jugendliche richtet. „Mensch, Maschine!“, so der Name des Brettspiels, macht den Lernprozess einer KI, der auf Training und dem Prinzip des bestärkenden Lernens beruht, begreifbar.
Die Materialien für das Spiel können Sie hier herunterladen.

Projektkurse (seit 2018)

Seit dem Schuljahr 2018/2019 findet jährlich der Projektkurs „Data Science und Künstliche Intelligenz“ in Kooperation mit dem Gymnasium Theodorianum und dem Reismann Gymnasium (beide Paderborn) in der Q2 (12. Jahrgangsstufe) statt. Der Projektkurs insgesamt stellt ein einjährigen Datenprojekt dar. Zielstellung ist die Vermittlung von Kenntnissen im Bereich Data Science (Statistik, Datenexploration, maschinelles Lernen), sowie die Anwendung dieses Wissens zur Entwicklung einer KI-gestützten Anwendung mit realen Daten. Die Inhalte sowie die Struktur des Projektkurses wurden basierend auf dem initialen Symposium entwickelt und als Unterrichtsmodule mit verschiedenen Schwerpunkten gestaltet. Seither werden diese Module weiterentwickelt und es wird insbesondere an der Verzahnung der Module gearbeitet, um Vorratslernen zu vermeiden und die widerstreitenden Anforderungen eines solchen Projektes (Erwerb von Kompetenzen, Entwicklung eines Produkts) in Einklang zu bringen.

Im Schuljahr 2020/2021 fand der Projektkurs bereits im dritten Durchlauf statt. Unter dem Motto „Data Science for Social Good“ haben die Schüler*innen eine KI-gestützte Webanwendung zur Vorhersage von freien Parkplätzen in Paderborn entwickelt, dass den Zweck hat Parksuchverkehr zu vermindern. Dieser Projektkurs hat am 18.03.2021 mit der Präsentation der Projektergebnisse seinen letzten Höhepunkt gefunden. Die dazugehörige Pressemitteilung der Universität Paderborn findet sich hier.

Die Pressemitteilung der Universität Paderborn zum aller ersten Projektkurs 2018/2019 findet sich hier.

Symposium (2017)

„Perspectives for data science education at school level –Educational contributions from statistics, computer science and sociocultural studies“

In Vorbereitung auf das Pilot-Projekt wurden von dem Projektteam ein Symposium mit dem Titel „Perspectives for data science education at school level –Educational contributions from statistics, computer science and sociocultural studies“ (13. – 15. November 2017 in Paderborn, Pressemitteilung) organisiert, zu dem mehr als 30 internationale Expertinnen und Experten zum Thema Data Science in der Schule eingeladen waren. Die Ergebnisse des Symposiums wurden in einem Tagungsband festgehalten und fließen maßgeblich in die Entwicklung des Data Science-Curriculum ein.