Für mehr Neugierde und Chancengleichheit
KI gewinnbringend in der Schule einsetzen
Chancen für Schülerinnen und Schüler
Das Bildungssystem steht vor der Aufgabe, Schülerinnen und Schüler für die digitale Welt zu rüsten. Schulen allein können diese Herausforderung kaum stemmen. Außerschulische Angebote können hier eine Schlüsselrolle spielen: Sie ergänzen den Unterricht, vertiefen das Gelernte und schlagen Brücken zwischen Theorie und Praxis. Sind sie niedrigschwellig angelegt, können sie zudem dazu beitragen, Bildungsungleichheiten auszugleichen und auch bildungsbenachteiligten Schülerinnen und Schülern die Möglichkeit bieten, ihre Talente zu entdecken und neue Kompetenzen zu erwerben.
Projekt entwickelt Lernmodule
Im Rahmen eines Projekts der Universität Bamberg, dem Leibniz-Institut für Bildungsverläufe und dem MINT-Zentrum entsteht ein solches innovatives außerschulisches Angebot. Es richtet sich an Kinder im Alter von sechs bis zwölf Jahren und verfolgt das Ziel, sie auf spielerische Weise an die Welt der Künstlichen Intelligenz heranzuführen. Im Zentrum steht die Entwicklung innovativer KI-Lernmodule. Diese sollen den Kindern altersgerecht Konzepte der Künstlichen Intelligenz näherzubringen.
Der Schwerpunkt liegt auf der Verwendung greifbarer, analoger Materialien, die abstrakte KI-Konzepte für Kinder verstehbar und erlebbar machen. Gleichzeitig wird der Bezug zur digitalen Realität nicht vernachlässigt: Mit speziellen KI-Anwendungen am Computer wird explizit die Verbindung zur praktischen Nutzung von Künstlicher Intelligenz hergestellt.
Kinder lernen die Grundlagen der Künstlichen Intelligenz kennen
Die KI-Lernmodule, die in Form von Workshops konzipiert werden, vermitteln zunächst ein grundlegendes Verständnis informatischer Konzepte. Die Kinder lernen zum Beispiel, wie das EVA (Eingabe-Verarbeitung-Ausgabe)-Prinzip, digitale Repräsentation und Algorithmen funktionieren. Ein zentraler Bestandteil der Lernmodule ist die Datenkompetenz, die sowohl Datenschutz und Datensicherheit als auch die Qualität und Zuverlässigkeit von Daten umfasst. Denn Daten – sei es in Form von Text, Zahlen, Musik, Bildern oder Videos – sind die Grundlage für KI-basierte maschinelle Lernansätze. Deshalb ist es entscheidend, die Ergebnisse von KI-Modellen und deren Vorhersagen kritisch zu hinterfragen. Das schlussfolgernde Denken in wissensbasierten Ansätzen wird den Kindern durch praxisnahe Beispiele aus ihrer Lebensrealität anschaulich nähergebracht.
Die Module führen in die Grundlagen des maschinellen Lernens ein und veranschaulichen das Prinzip der Generalisierung anhand von Daten. Die Kinder lernen die Begriffe „Merkmal“ und „Ausprägung“ kennen und erfahren, wie ein Computer daraus Regeln ableitet, um schließlich Objekte zu klassifizieren. Das nennt man Klassifikationslernen. Unterstützt wird das durch ein spezielles Lernspiel.
Zudem vermitteln die Module das Konzept Künstlicher Neuronaler Netze und das Funktionsprinzip eines einzelnen künstlichen Neurons, des Perzeptrons. Die Kinder erkennen, dass Perzeptrone nur einfache Muster erfassen, aber in größeren Netzwerken komplexe Zusammenhänge abbilden können. Zur Vertiefung wird auch hier ein Lernspiel eingesetzt.
Die Kinder lernen zentrale Anwendungsbereiche der Künstlichen Intelligenz kennen. Dazu gehört die Bilderkennung mit Faltungsnetzen. Faltungsnetze sind die am häufigsten eingesetzten neuronalen Netzwerke für die Klassifikation von Bildern. Darüber lernen die Kinder, wie ein Computer Bilder „sieht“, um darauf zum Beispiel Objekte oder Gesichter zu identifizieren. Auch generative Künstliche Intelligenz spielt eine Rolle – sie kann neue Texte, Bilder oder Musik erschaffen. Gleichzeitig lernen die Kinder, KI-generierte Inhalte kritisch zu hinterfragen, Fakten zu überprüfen und nicht blind zu vertrauen, was eine Künstliche Intelligenz produziert.
Ziel des Projekts ist es, KI-Kompetenzen kindgerecht zu vermitteln, indem komplexe fachliche Konzepte didaktisch vereinfacht, aber inhaltlich präzise aufbereitet werden, um einen nachhaltigen Lerngewinn zu ermöglichen. Dabei werden auch Herausforderungen wie Generalisierungsfehler, Vorhersageprobleme sowie in Daten verankerte Unfairness kritisch beleuchtet und den Kindern verständlich sowie praxisnah vermittelt. Ein grundlegendes Verständnis von KI hilft Kindern, KI-Tools sicher und effektiv anzuwenden und ihre Wirkung auf ihr eigenes Leben und ihre Umwelt zu reflektieren.
