In dieser Liste führen wir OER (Open Educational Resources) sowie Online-Tools auf, die in der Vorbereitung und Durchführung von Lehr- und Lernmaterial zur KI im eigenen Unterricht verwendet werden können. Das Dokument wird ständig aktualisiert und erweitert.
Unterrichtsmaterialien
- KI-Unterrichtsplattform von KI macht Schule
https://ki-macht-schule.de/plattform.html
Die KI-Unterrichtsplattform von KI macht Schule enthält vielfältige Lehr- und Lernmaterialien zur Einbindung von KI als Thema im Unterricht verschiedener Fächer.
- AI Unplugged
https://www.aiunplugged.org/
Diese Broschüre enthält viele Möglichkeiten, das Thema KI mit Schülerinnen und Schülern verschiedener Jahrgangsstufen und Schulformen zu behandeln, und das ganz ohne Computer! Die Materialien zielen darauf ab, die Konzepte, die hinter KI stecken, auf anschaulicher Ebene mit einfachen, nicht-digitalen Medien zu vermitteln. - KI-Campus: Stand|Land|Datenfluss
https://ki-campus.org/node/432
"Der Kurs „Stadt | Land | DatenFluss“ sensibilisiert für einen souveränen Umgang mit Daten in einer digitalisierten Welt und weckt das Interesse an neuen datengestützten Technologien. Er ist kostenlos unter der Lizenz CC BY-SA 4.0 verfügbar und basiert auf der gleichnamigen App, die der Deutsche Volkshochschul-Verband (DVV) entwickelt hat."
Nach Abschluss der Kapitel sind die Schüler:innen in der Lage...
- "zu bennen, in welchen Bereichen KI-Anwendungen zum Einsatz kommen können."
- "zu erklären, welche Rolle Daten beim Trainieren von KI-Anwendungen und -Systemen spielen."
- "ethische Herausforderungen im Umgang mit KI zu benennen." - „Mensch, Maschine“ - Spiel
www.prodabi.de/mensch-maschine-spiel und Broschüre
"Das Spiel ermöglicht es jungen Menschen zu erfahren, wie ein KI-System funktionieren kann, indem es veranschaulicht, wie eine „simulierte KI“ beim Spielen des Spiels „Hexapawn“ bzw. Bauernschauch „besser und besser“ wird."
Das Material zum Spiel kann ausgedruckt werden.
Online-Selbstlern-Kurse
- KI-Campus: Schule macht KI
https://ki-campus.org/courses/kischule2020
"Der Kurs soll Lehramtsstudierende und Lehrkräfte vornehmlich nicht-naturwissenschaftlicher Fächer dazu befähigen, die Thematik KI mit Schüler*innen der Sekundarstufe I und II in ihren zukünftigen Unterricht zu integrieren.Durch den Fokus auf die Vermittlung allgemeiner Grundlagen mit Bezug auf Alltagsthemen, ethischen Betrachtungen und Aspekten der Demokratie- und Meinungsbildung eignet sich der Kurs als Basis für weiterführende, vertiefende Angebote und bietet einen niedrigschwelligen Zugang zum Thema KI mit aktivierenden Unterrichtsmethoden." - Die Welt der KI entdecken
https://open.sap.com/courses/ai1-de
"Starte gemeinsam mit uns in diesem kostenlosen Kurs in die Welt der Künstlichen Intelligenz. Experimentiere mit Maschinellem Lernen, diskutiere soziale Folgen und lerne auf spielerische Art KI kennen."
KI-Tools
- Unterrichtsplattform von KI macht Schule
https://ki-macht-schule.de/plattform.html
Auf der KI-Unterrichtsplattform von KI macht Schule finden Sie DGSVO-konforme, moderne KI-Tools (KI-Chat, Bildgenerator u.v.m.) für den Einsatz im schulischen Unterricht.
- Moral Machine
https://www.moralmachine.net/hl/de
"Diese Plattform erfasst, wie Menschen zu moralischen Entscheidungen stehen die von intelligenten Maschinen, wie z.B. selbstfahrenden Autos, getroffen werden." - Teachable Machine (von Google)
https://teachablemachine.withgoogle.com/train/image
Die Lernende können direkt im Browser eine KI zur Klassifikation von Bildern trainieren. Anleitung: Die Lernenden sollen sich für zwei (oder mehr) Bildklassen entscheiden, für die sie einen Klassifikator trainieren wollen. Ein Beispiel könnte die Gegenüberstellung der Klasse 1 "Gesicht mit Maske" und der Klasse 2 "Gesicht ohne Maske" sein. Die Lernenden nehmen zu beiden Klassen Trainingsbilder auf und trainieren ein Neuronales Netz durch Klick auf den Button "Modell trainieren". Anschließen können die Lernenden Testbilder (entweder mit oder ohne Maske) aufnehmen und das trainierte Modell zur Klassifikation der Testbilder anwenden. Falls die Lernenden Bilder testen, die in derartiger Form nicht im Trainingsdatensatz enthalten sind (bspw. Bilder mit Seitenansicht des Gesichts oder unter deutlich anderen Lichtverhältnissen), kann die Robustheit des Klassifkators diskutiert werden. Die Bedeutung von vielfältigen Bildern im Trainingsdatensatz kann diskutiert werden. - Google Quick Draw
https://quickdraw.withgoogle.com
Mit diesem Tool lässt sich auf spielerische Art die Klassifikation von Zeichnungen erkunden.
Konkret werden Begriffe vorgegeben zu denen eine entsprechende Zeichnung direkt im Browser angefertigt werden soll. Ein Klassifikationsmodell von Google versucht dann die Zeichnungen zu klassifizieren. Es wird u.a. ersichtlich, dass dies je nach künstlerischem Talent noch nicht immer gut funktioniert. - Erzeugung von Gesichtern, die nicht existieren
https://thispersondoesnotexist.com
Dieses Tool erzeugt mithilfe von KI Gesichter von Personen, die in der Realität nicht existieren. Wird der Link wiederholt geöffnet, so wird jedes Mal ein neues Gesicht generiert. Die Bilder werden mithilfe von KI, konkret basierend auf sogenannten GANs (Generative Adversarial Networks), erzeugt. - Stil-Transfer auf Bildern
https://style-transfer.glitch.me
style-transfer gibt einem Bild den Style/Design/Aussehen eines anderen Bildes. Das erste Bild erscheint mit den Farben des zweiten Bildes, wodurch mit KI komplett neue Werke geschaffen werden. - Tools zum kollaborativen Programmieren in kleineren Lerngruppen:
Google Colab oder CoCalc.
Beide Tools erlauben die Gestaltung von Jupyter Notebooks. In Informatikaffinen Lerngruppen / Kursen können die Lernenden eigenständig ein kleines neuronales Netz implementieren. Ein Beispiel Notebook von Google ist hier zu finden. Im Folgenden finden Sie zudem ein Minimalbeispiel (Python-Syntax) zum Implementieren eines simplen Neurons:
def neuron(x1,x2): # Gewichte und Schwellenwert w1 = 100 w2 = -0.5 s = 50 # Summe der gewichteten Eingänge z = w1*x1 + w2*x2 # Vergleich mit Schwellenwert if (z>s): feuern = 1 else: feuern = 0 # Ausgang des Neurons zurückgeben return feuern
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