KI-Führerschein

KI-Führerschein

FÜR SCHÜLER:INNEN KI-Führerschein für Schüler der Klasse 5 KI-Führerschein für Schüler der Klasse 6 KI-Führerschein für Schüler der Klasse 7 KI-Führerschein für Schüler der Klasse 8 KI-Führerschein für Schüler der Klasse 9 KI-Führerschein für Schüler der Klasse 10

Wir haben den KI-Führerschein in Klassenstufen / Lerngruppen / Phasen 5-10 aufgeteilt, da wir glauben, dass die KI-Kompetenz kontinuierlich aufgebaut werden muss. Die bisherigen Inhalte sind als Diskussionsgrundlage für Schulen gedacht, welche sich diesem Thema aktiv stellen wollen. Der Führerschein für Künstliche Intelligenz ist als Ergänzung zu dem Tablet-Führerschein zu verstehen.

Gefahren und Sicherheit im Internet

Ordne die richtigen Begriffe den Gefahren zu.	Gefahren im Internet
	Betrüger versuchen, durch gefälschte E-Mails oder Websites an persönliche Daten zu gelangen.
	Beleidigungen, Drohungen oder Bloßstellungen im Internet.
	Unbefugter Zugriff auf persönliche Daten durch Hacker.
	Falsche oder irreführende Informationen, die im Internet verbreitet werden.
	Nutzung von geschützten Inhalten (Bilder, Musik, Texte) ohne Erlaubnis.

CybermobbingPhishingFake NewsDatenklauUrheberrechtsverletzung

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Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist ein Chatbot?

1. Ein neues soziales Netzwerk.
2. Ein Programm, das menschliche Konversationen simuliert.
3. Ein Computervirus.
4. Ein physischer Roboter, der chatten kann.

Wie können KI-Systeme Bilder erkennen?

1. Durch das Hören von Bildunterschriften.
2. Durch das Lesen von Bildbeschreibungen.
3. Durch das Schmecken der Bildfarben.
4. Durch die Analyse von Mustern und Formen in den Bilddaten.

Was bedeutet "Bias" in KI-Systemen?

1. Eine Art von Computerfehler.
2. Ein spezieller KI-Algorithmus.
3. Ein Hardware-Problem.
4. Vorurteile, die zu unfairen Entscheidungen führen können.

Wie kann man sich auf die Zusammenarbeit mit KI in der Zukunft vorbereiten?

1. Durch das Erlernen von KI-Grundlagen und -Anwendungen.
2. Durch das Schreiben mit Feder und Tinte.
3. Durch das Auswendiglernen von Telefonbüchern.
4. Durch das Vermeiden von Technologie.

Was ist ein mögliches ethisches Problem bei der Nutzung von KI?

1. Datenschutzverletzungen.
2. Langsamere Internetverbindungen.
3. Erhöhte Stromkosten.
4. Weniger Fernsehkanäle.

Was versteht man unter Künstlicher Intelligenz?

1. Ein Roboter.
2. Eine Programmiersprache.
3. Die Fähigkeit von Maschinen, menschliche Intelligenz nachzuahmen.
4. Ein neues Betriebssystem für Computer.

In welchem Bereich wird KI häufig eingesetzt?

1. In Sprachassistenten wie Siri oder Alexa.
2. In analogen Radios.
3. In mechanischen Uhren.
4. In traditionellen Taschenrechnern.

Wie kann man KI in der Praxis anwenden?

1. Durch das Spielen von Brettspielen.
2. Durch die Entwicklung von Chatbots.
3. Durch das Schreiben von Briefen per Hand.
4. Durch das Malen von Bildern auf Papier.

Warum ist Datenschutz im Zusammenhang mit KI wichtig?

1. Weil persönliche Daten vor Missbrauch geschützt werden müssen.
2. Weil Daten Speicherplatz auf dem Computer belegen.
3. Weil Daten den Computer überhitzen können.
4. Weil Daten das Internet verlangsamen können.

Was ist ein Vorteil der Nutzung von KI?

1. Weniger Speicherplatz auf dem Computer.
2. Erhöhter Stromverbrauch.
3. Effizienzsteigerung in verschiedenen Aufgabenbereichen.
4. Komplexere Bedienung von Geräten.

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Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
	Ein KI-Modell, das Muster in Daten erkennt.
	Große Mengen an Daten, die für KI-Analysen genutzt werden.
	Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Lösung eines Problems.
	Der Einsatz von Technologie, um Prozesse ohne menschliches Eingreifen durchzuführen.
	Die Lehre von moralischen Prinzipien, die das Verhalten leiten.

EthikNeuronales NetzAutomatisierungBig DataAlgorithmus

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Kreativ sein mit KI

Welches KI-Modell gehört zu Google?

1. Gemini
2. ChatGPT
3. Sora
4. DALL-E

Welches KI-Tool wird für die Erstellung von Musik verwendet?

1. Suno / aiMusic
2. DALL-E
3. Gemini
4. ChatGPT

Was sollte man bei der Nutzung von KI-generierten Inhalten beachten?

1. Dass KI fehlerfrei arbeitet und immer Recht hat.
2. Dass KI keine kreativen Inhalte generieren kann.
3. Dass KI keine Vorurteile haben kann.
4. Urheberrecht und ethische Richtlinien

Mit welchem Tool kann man KI-gestützt Dokumente erstellen - Word, PowerPoint usw.?

1. GPT DocMaker
2. DALL-E
3. ChatGPT
4. Sora

Welches KI-Tool ist spezialisiert auf das Erstellen von Bildern?

1. Suno
2. ChatGPT
3. DALL-E
4. GPT DocMaker

Warum sind KI-gestützte Tools nützlich für Kreativität?

1. Sie ersetzen menschliche Kreativität vollständig.
2. Sie kosten immer Geld und sind schwer zu nutzen.
3. Sie sind nur für Programmierer geeignet.
4. Sie helfen bei der Ideenfindung und Automatisierung kreativer Prozesse.

Welches KI-Tool wird häufig zur Textgenerierung und zum Programmieren verwendet?

1. Gemini
2. DALL-E
3. Sora
4. ChatGPT

Wie kann man KI für kreative Projekte nutzen? Mehrere Antworten sind richtig.

1. Zum Fälschen von Dokumenten
2. Für das Hacken von Websites
3. Für das Generieren von Ideen und Inspiration
4. Für das Erstellen von Bildern, Texten und Musik

Welches Tool kann KI-generierte Videos erstellen?

1. Gemini
2. Sora
3. GPT DocMaker
4. DALL-E

Welches Tool gehört nicht in die Kategorie "KI für Kreativität"?

1. Google Chrome
2. Suno
3. DALL-E
4. ChatGPT

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Memory

Maschinen, die menschliche Intelligenz nachahmenKünstliche IntelligenzChatbotBiasBilderkennungVorurteile in Daten oder AlgorithmenSchutz persönlicher InformationenIdentifizierung von Objekten auf BildernProgramm, das Konversationen simuliertDatenschutz

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Schritte zum GPT-Feedback

Ordne die Schritte in der richtigen Reihenfolge.	Vorgehen beim Feedback
	1. QR-Code scannen und GPT aufrufen
	2. Aufgabe anonym hochladen
	3. Das GPT-Feedback genau durchgehen
	4. Die Fehler korrigieren und überarbeiten
	5. Falls nötig, erneut Feedback einholen
	6. Die Lösung nur abrufen, wenn man nicht weiterkommt

GPT „Feedback Schulaufgabe“ öffnenSchluss: Nur wenn nötig die Lösung anfordernAufgabe verbessernAufgabe abfotografieren und hochladenFeedback lesenVorgang wiederholen, bis die Aufgabe richtig ist

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Was ist der dritte Schritt im Feedback-Prozess?

1. Die Aufgabe verbessern
2. Eine neue Aufgabe hochladen
3. Feedback lesen
4. Das Feedback ignorieren

Was ist der erste Schritt, um GPT für ein Feedback zu nutzen?

1. Die Aufgabe wegwerfen
2. Einen Mitschüler fragen
3. GPT „Feedback Schulaufgabe“ öffnen - QR-Code
4. Sofort die Lösung anfordern

Was macht man, wenn die Aufgabe nach der Verbesserung noch nicht richtig ist?

1. Aufgeben und die Aufgabe so lassen
2. Den Vorgang wiederholen, bis die Aufgabe richtig ist
3. Die Aufgabe einfach abschreiben
4. Einen anderen GPT für eine neue Lösung fragen

Was sollte man mit der Schulaufgabe machen, bevor sie hochgeladen wird?

1. Die Aufgabe handschriftlich umschreiben
2. Mehrere Aufgaben gleichzeitig hochladen
3. Aufgabe ohne Name abfotografieren und hochladen
4. Den Namen deutlich sichtbar lassen

Was sollte man tun, nachdem man das Feedback gelesen hat?

1. Noch einmal dasselbe hochladen
2. Die Aufgabe abgeben, ohne sie zu überarbeiten
3. Ein anderes GPT-Modell benutzen
4. Aufgabe verbessern

Wann sollte man die Lösung anfordern?

1. Immer sofort
2. Nur wenn nötig
3. Direkt nach dem Hochladen der Aufgabe
4. Wenn man keine Lust hat, die Aufgabe selbst zu lösen

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Drag and Drop: Praktische Arbeiten mit KI

Ordne die passenden KI-Werkzeuge den richtigen Aufgaben zu.	Praktische Arbeiten mit KI
	ChatGPT / GPT DocMaker
	DALL-E
	Suno / aiMusic
	aiMOOC
	Sora

KI-Lernkurs erstellenKI-Video erstellenPräsentation erstellenKI-Bild erstellenKI-Lied erstellen

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Kompetenzen

Notwendigkeit

Ziele

Medienkonzept

KI

Modelle

Einsatz

Apps bewerten

App-Liste

Zubehör

Theorie

Praxis

Ergebnis

Rechte

Beispiel

A-Z

Was sollte man tun, bevor man ein KI-generiertes Bild veröffentlicht?

1. Prüfen, ob es urheberrechtliche Einschränkungen gibt.
2. Die Quelle der KI geheim halten.
3. Es sofort als eigenes Kunstwerk verkaufen.
4. Es ohne Prüfung überall hochladen.

Welches KI-Werkzeug kann für die Erstellung eines Online-Kurses genutzt werden?

1. aiMOOC
2. Sora
3. DALL-E
4. Suno

Wie kann KI beim Erstellen von Präsentationen helfen?

1. KI kann keine Präsentationen erstellen
2. KI macht Präsentationen unverständlicher
3. KI ersetzt alle menschlichen Ideen
4. Durch die Generierung von Inhalten, Bildern und Layouts

Was ist eine Möglichkeit, KI für kreative Arbeiten zu nutzen?

1. Ein Virus mit KI schreiben
2. Eine Präsentation zu einem Wunschthema erstellen
3. Ein KI-Modell hacken
4. KI für langweilige Aufgaben einsetzen

Welche Herausforderung gibt es bei KI-generierten Videos?

1. KI funktioniert nur offline
2. KI erstellt keine Videos
3. KI macht immer perfekte Videos
4. Das Video sollte überprüft werden, da KI Fehler machen kann.

Welches KI-Tool eignet sich zur Bilderstellung?

1. ChatGPT
2. Gemini
3. Suno
4. DALL-E

Wie kann KI beim Erstellen eines Liedes helfen?

1. Durch das Komponieren von Musik mit Text oder Melodie
2. KI kann keine Musik generieren
3. KI kann nur klassische Musik erstellen
4. KI funktioniert nur mit menschlichem Gesang

Welche ethischen Aspekte sollte man bei der Nutzung von KI beachten?

1. KI muss sich nicht an Gesetze halten
2. Das Urheberrecht und die Richtigkeit der Inhalte
3. KI muss nicht überprüft werden
4. KI ist immer ethisch korrekt

Warum ist es sinnvoll, KI für Lernkurse zu nutzen?

1. KI kann keine kreativen Inhalte erstellen.
2. KI kann nur Fakten wiederholen.
3. KI kann individuell angepasste Inhalte generieren.
4. KI ist unzuverlässig für Bildung.

Womit kann man ein KI-generiertes Lied erstellen?

1. DALL-E
2. Gemini
3. ChatGPT
4. Suno oder aiMusic

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Ordne die Gefahren den entsprechenden Risiken für personenbezogene Daten zu.	Gefahren mit personenbezogenen Daten
Identitätsdiebstahl	Jemand nutzt gestohlene persönliche Daten, um sich als eine andere Person auszugeben.
Phishing	Betrüger versuchen, durch gefälschte Nachrichten an persönliche Informationen zu gelangen.
Doxing	Persönliche Informationen werden ohne Erlaubnis veröffentlicht, um jemanden zu schädigen.
Datenmissbrauch	Unternehmen oder Kriminelle verwenden persönliche Daten ohne Zustimmung für unerlaubte Zwecke.
Social Engineering	Manipulation von Menschen, um vertrauliche Informationen preiszugeben.

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 5

Einführung

Die digitale Welt entwickelt sich rasant, und KI spielt eine immer größere Rolle in unserem Alltag. Kinder und Jugendliche sollten daher frühzeitig lernen, was KI ist, wie sie funktioniert und wie sie verantwortungsvoll genutzt werden kann. Der KI-Führerschein für Schüler der Klasse 5 vermittelt grundlegendes Wissen und fördert den sicheren Umgang mit KI-basierten Anwendungen. Im Folgenden sind Module aufgeführt, welche ein solcher KI-Führerschein für Klasse 5 beinhalten könnte.

In diesem Kurs sollst Du:

1. Grundlagen von KI verstehen, z. B. Was ist eine Künstliche Intelligenz?
2. Anwendungen von KI kennenlernen, wie Sprachassistenten oder Bildgeneratoren.
3. Datenschutz und Ethik im Umgang mit KI verstehen.
4. Selbst kleine Experimente mit KI durchführen.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 5.
2. Lehrer, die den KI-Führerschein im Unterricht integrieren möchten.
3. Eltern, die ihre Kinder beim Verstehen von KI unterstützen wollen.

Lernziele

1. Vermittlung von Grundwissen über KI.
2. Förderung von kritischem Denken im Umgang mit digitalen Medien.
3. Schaffung eines Bewusstseins für ethische Fragen im Umgang mit KI.

Modul 1: Was ist KI?

In diesem Modul lernst Du, was Künstliche Intelligenz ist und wie sie funktioniert.

Inhalte

1. Definition von Künstlicher Intelligenz.
2. Unterschied zwischen Mensch und Maschine: Was kann eine KI, was nicht?
3. Beispiele aus dem Alltag: Sprachassistenten, Autopiloten, Übersetzer.

Interaktive Aufgabe

Lade eine kostenlose App mit KI-Funktion (z. B. einen Sprachassistenten) herunter und beantworte folgende Fragen:

1. Was kann die App besonders gut?
2. Wo hat sie Schwierigkeiten?
3. Wie könnte sie nützlich sein?

Modul 2: KI im Alltag

Hier lernst Du, wie KI Dein Leben bereits heute beeinflusst.

Inhalte

1. Beispiele von KI im Alltag: Online-Suchmaschinen, Spiele, Empfehlungsdienste.
2. Chancen und Risiken: Was bringt KI Gutes, und wo kann sie Probleme machen?
3. Diskussion: KI-gestützte Technik vs. menschliche Entscheidungen.

Interaktive Aufgabe

Erstelle eine Liste mit Anwendungen, die Du täglich benutzt. Finde heraus, welche davon KI verwenden, und teile Deine Erkenntnisse in einer Gruppenpräsentation.

Modul 3: Datenschutz und Ethik

Verstehe, warum Datenschutz und ethische Fragen bei der Nutzung von KI wichtig sind.

Inhalte

1. Was passiert mit Deinen Daten, wenn Du KI nutzt?
2. Welche Rechte hast Du als Nutzer?
3. Diskussion: Wie kann man KI fair und gerecht einsetzen?

Interaktive Aufgabe

Schreibe drei Regeln für einen sicheren Umgang mit KI. Beispiel: "Ich teile keine privaten Fotos ohne Zustimmung."

Modul 4: Experimente mit KI

Jetzt wird es praktisch! Du wirst selbst mit KI experimentieren.

Inhalte

1. Erstellen von KI-generierten Bildern mit einem Online-Tool.
2. Programmieren eines einfachen Chatbots mit Scratch.
3. Testen eines Text-zu-Sprache-Systems.

Interaktive Aufgabe

Erstelle ein Bild mit einem KI-Bildgenerator und überlege Dir, welche Ideen die KI dabei umsetzt. Diskutiere in der Klasse: Hätte ein Mensch das genauso gemacht?

Offene Aufgaben

Leicht

1. Was ist KI?: Schreibe eine kurze Erklärung für einen Freund, der noch nie von KI gehört hat.
2. Beobachte KI: Finde zu Hause drei Dinge, bei denen KI zum Einsatz kommt.
3. Regeln für KI: Überlege, welche Regeln für KI wichtig sein könnten.

Standard

1. Erstelle ein KI-Projekt: Baue mit Scratch einen kleinen Chatbot.
2. Datenschutz lernen: Schreibe auf, welche persönlichen Daten Du im Internet teilst.
3. Pro und Contra: Sammle Argumente für und gegen die Nutzung von KI in der Schule.

Schwer

1. KI-Ethik entwickeln: Entwickle eine eigene Regel für den Einsatz von KI in der Schule.
2. KI-Analyse: Untersuche ein KI-Programm und erkläre, wie es funktioniert.
3. Unterrichtsidee: Erstelle eine Unterrichtsstunde zum Thema KI für Deine Mitschüler.

Workshop

1. Entwickle eine KI-App: Arbeite in Gruppen und denkt Euch eine App aus, die KI benutzt, um den Schulalltag zu erleichtern.
2. KI und Datenschutz: Diskutiert in der Klasse, warum Datenschutz wichtig ist. Was könnt ihr selbst verbessern?
3. KI-Kunst: Nutze einen KI-Bildgenerator und erstelle Kunstwerke zu einem gemeinsamen Thema.
4. Rollenspiel KI-Entscheidung: Simuliert in Gruppen, wie eine KI wichtige Entscheidungen trifft, z. B. in einem Krankenhaus.
5. Ethik-Debatte: Diskutiert in Teams: Soll KI Schülerleistungen bewerten dürfen?

Quiz:

Was ist Künstliche Intelligenz

1. Eine Technologie, die Aufgaben ausführt, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern.
2. KI
3. Ein Spiel, das im Internet gespielt wird.
4. Ein Computer ohne Internetverbindung.
5. Ein Roboter, der wie ein Mensch aussieht.

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Welches dieser Beispiele verwendet KI?

1. Ein Buch aus Papier.
2. Ein Sprachassistent wie Siri oder Alexa.
3. Ein normales Telefon ohne Apps.
4. Eine Uhr mit Zeigern.

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Warum ist Datenschutz wichtig, wenn man KI nutzt?

1. Weil persönliche Daten gesammelt und verwendet werden können.
2. Weil es gesetzlich vorgeschrieben ist, ohne Grund.
3. Weil KI ohne Daten nicht funktioniert.
4. Weil es die KI schneller macht.

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Was ist ein Beispiel für eine ethische Frage bei KI?

1. Ob KI schneller rechnen kann als Menschen.
2. Wie viele Apps auf einem Smartphone sind.
3. Wie teuer ein KI-Programm ist.
4. Wie KI Entscheidungen trifft, die Menschen betreffen.

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Welche Programmiersprache eignet sich für Schüler, um einfache KI-Programme zu erstellen?

1. C++.
2. Assembler.
3. Scratch.
4. PHP.

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Welche dieser Aussagen über KI ist richtig?

1. KI weiß automatisch, was Menschen denken.
2. KI hat immer Gefühle wie ein Mensch.
3. KI kann Muster in Daten erkennen und darauf reagieren.
4. KI funktioniert nur, wenn sie mit Strom betrieben wird.

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Was sollte man nicht in eine KI-Anwendung eingeben?

1. Ideen für ein Kunstprojekt.
2. Fragen über das Wetter.
3. Persönliche Daten wie Adresse oder Telefonnummer.
4. Einfache Matheaufgaben.

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Was kann ein KI-Bildgenerator machen?

1. Spiele programmieren.
2. Matheaufgaben lösen.
3. Bilder aus Textbeschreibungen erstellen.
4. Texte vorlesen.

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Welche dieser Aussagen über KI im Alltag ist falsch?

1. KI kann nicht in Spielen verwendet werden.
2. KI hilft, bessere Empfehlungen zu geben.
3. KI wird in Sprachassistenten eingesetzt.
4. KI kann in Navigations-Apps genutzt werden.

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Welche Regel ist wichtig im Umgang mit KI?

1. Verwende keine KI, die schwierig zu bedienen ist.
2. Denke kritisch darüber nach, wie die KI funktioniert und welche Daten sie sammelt.
3. Teile alle Deine Daten mit der KI.
4. KI sollte immer alles entscheiden können.

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Links

KI im Alltag Datenschutz Ethik Scratch (Programmiersprache)

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 6

Einführung

Die Bedeutung von KI wächst und ist nicht mehr aus unserem Alltag wegzudenken. Mit dem KI-Führerschein für Schüler der Klasse 6 werden weiterführende Kenntnisse über die Funktionsweise, Anwendungen und Herausforderungen von KI vermittelt. Aufbauend auf den Grundlagen aus der 5. Klasse geht es nun stärker um kritisches Denken, Problemlösungskompetenzen und einen bewussten Umgang mit KI in verschiedenen Lebensbereichen.

In diesem Kurs wirst Du:

1. KI-Systeme detaillierter verstehen.
2. Algorithmen und deren Bedeutung für KI kennenlernen.
3. Ethische Herausforderungen diskutieren.
4. Kleine eigene KI-Projekte entwickeln.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 6, die Interesse an digitalen Medien und Technik haben.
2. Lehrer, die das Thema Digitalisierung und KI vertiefen möchten.
3. Eltern, die den bewussten Umgang ihrer Kinder mit KI fördern wollen.

Lernziele

1. Verständnis für die Grundlagen von KI und Algorithmen vertiefen.
2. Förderung von Medienkompetenz und kritischer Reflexion.
3. Eigenständige Erarbeitung von kleinen Projekten mit KI-Bezug.

Modul 1: Wie funktionieren Algorithmen?

In diesem Modul lernst Du, wie Algorithmen als Herzstück der Künstlichen Intelligenz arbeiten.

Inhalte

1. Was ist ein Algorithmus?
2. Wie Algorithmen Daten verarbeiten.
3. Beispiele von Algorithmen in Suchmaschinen und sozialen Medien.

Interaktive Aufgabe

Programmiere in Scratch einen einfachen Algorithmus, der eine Entscheidung trifft (z. B. ein Programm, das Dir basierend auf der Tageszeit empfiehlt, was Du tun könntest).

Modul 2: KI-Systeme in der Praxis

Hier lernst Du, wie KI-Systeme in der realen Welt eingesetzt werden.

Inhalte

1. Beispiele von KI: selbstfahrende Autos, Gesichtserkennung, Übersetzungssoftware.
2. Vor- und Nachteile von KI-Systemen.
3. Diskussion: Was können KI-Systeme besser als Menschen? Was nicht?

Interaktive Aufgabe

Finde ein Beispiel für ein KI-System und beschreibe in der Gruppe:

1. Welche Aufgabe übernimmt die KI?
2. Was sind die Vorteile?
3. Welche Probleme könnten entstehen?

Modul 3: Ethische Fragen der KI

Dieses Modul widmet sich den ethischen Fragen, die mit KI verbunden sind.

Inhalte

1. Was ist Fairness bei Algorithmen?
2. Kann KI Vorurteile haben? Wie entstehen diese?
3. Diskussion: Wer ist verantwortlich für die Entscheidungen von KI?

Interaktive Aufgabe

Erarbeite in Gruppen eine kurze Präsentation zu einer der folgenden Fragen:

1. Sollte KI Entscheidungen in der Medizin treffen dürfen?
2. Ist es fair, wenn eine KI für Bewerbungen verwendet wird?
3. Welche Vorurteile können in KI-Systemen auftreten?

Modul 4: Eigene KI-Projekte

In diesem Modul wirst Du eigene kleine Projekte mit KI-Bezug entwickeln.

Inhalte

1. Einführung in einfache KI-Tools (z. B. KI-Bildgeneratoren oder Chatbots).
2. Gestaltung eines Projekts mit einer Fragestellung, die Du mit KI lösen möchtest.
3. Präsentation der Projekte in der Klasse.

Interaktive Aufgabe

Arbeite in Gruppen an einem Projekt, wie z. B.:

1. Entwickle einen Chatbot, der bei den Hausaufgaben hilft.
2. Erstelle ein KI-generiertes Poster zu einem selbstgewählten Thema.
3. Teste, wie ein Übersetzungsprogramm Texte verändert und überprüfe die Qualität.

Offene Aufgaben

Leicht

1. Algorithmus erklären: Schreibe eine Erklärung für einen Algorithmus, die ein Drittklässler verstehen könnte.
2. KI im Alltag entdecken: Erstelle eine Liste mit fünf Anwendungen, die KI verwenden.
3. KI-Vorteile und Nachteile: Nenne drei Vorteile und drei Nachteile von KI.

Standard

1. KI-Experiment: Teste eine KI-Anwendung (z. B. eine Übersetzungssoftware) und beschreibe, wie gut sie funktioniert.
2. Ethische Diskussion: Diskutiere mit Deinen Eltern oder Freunden, ob KI immer fair ist.
3. Projekte planen: Entwickle eine Idee, wie KI Deinen Schulalltag verbessern könnte.

Schwer

1. KI-Analyse: Untersuche, wie eine bekannte KI funktioniert, und erkläre, welche Daten sie verwendet.
2. KI-Regeln aufstellen: Schreibe Regeln, wie KI in der Schule genutzt werden sollte.
3. KI-Vortrag: Bereite einen Vortrag über ein KI-Thema vor, das Dich interessiert, und halte ihn in Deiner Klasse.

Workshop

1. Algorithmus in der Praxis: Programmiere mit Deiner Gruppe einen Algorithmus in Scratch, der Entscheidungen trifft.
2. KI-Poster erstellen: Gestalte ein Poster über die Vor- und Nachteile von KI in verschiedenen Lebensbereichen.
3. Ethik-Simulation: Spielt in Gruppen ein Rollenspiel, bei dem Ihr eine KI fair gestalten müsst.
4. KI im Alltag: Entwickelt eine Idee, wie KI den Schulalltag verbessern könnte, und präsentiert diese der Klasse.
5. KI-Debatte: Diskutiert, ob KI in Bewerbungsverfahren eingesetzt werden sollte. Jede Gruppe vertritt einen Standpunkt.

Quiz:

Was ist ein Algorithmus?

1. Ein Roboter, der spricht.
2. Eine Schritt-für-Schritt-Anweisung zur Lösung eines Problems.
3. Eine Datenbank mit Bildern.
4. Ein Programm, das Spiele erstellt.

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Welches dieser Beispiele zeigt eine ethische Frage in der KI?

1. Wie schnell KI arbeitet.
2. Ob KI in Spielen genutzt wird.
3. Wie viele Daten eine KI speichert.
4. Ob KI Vorurteile haben kann.

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Was kann KI besser als Menschen?

1. Schnell große Datenmengen analysieren.
2. Freundschaften aufbauen.
3. Gedichte mit Gefühl schreiben.
4. Echte Gefühle empfinden.

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Welche Anwendung verwendet KI?

1. Eine Uhr mit Zeigern.
2. Ein selbstfahrendes Auto.
3. Ein mechanisches Spielzeug.
4. Eine Taschenlampe.

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Was bedeutet Fairness bei KI?

1. Dass KI nicht programmiert werden muss.
2. Dass KI alle Menschen gleich behandelt.
3. Dass KI keine Fehler macht.
4. Dass KI immer recht hat.

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Warum ist es wichtig, KI zu verstehen?

1. Weil KI immer perfekt ist.
2. Weil KI keine Vorurteile hat.
3. Weil KI wie ein Mensch denkt.
4. Weil KI Entscheidungen beeinflussen kann, die uns betreffen.

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Welche Daten sollte man nicht leichtfertig mit KI teilen?

1. Witze oder lustige Geschichten.
2. Persönliche Informationen wie Adresse oder Fotos.
3. Fragen zu allgemeinen Themen.
4. Informationen über Lieblingsfarben.

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Was kann ein einfacher Algorithmus tun?

1. Eine Entscheidung basierend auf bestimmten Regeln treffen.
2. Gefühle analysieren.
3. Ohne Daten funktionieren.
4. Selbstständig neue Daten erfinden.

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Warum können KI-Systeme Vorurteile haben?

1. Weil sie mit Daten trainiert werden, die Vorurteile enthalten können.
2. Weil sie keine Algorithmen nutzen.
3. Weil sie keine Daten brauchen.
4. Weil sie immer gegen Menschen arbeiten.

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Welche dieser Aussagen über KI ist richtig?

1. KI kann Muster erkennen und basierend darauf handeln.
2. KI braucht keine Daten zum Arbeiten.
3. KI hat immer menschliche Emotionen.
4. KI kann automatisch moralische Entscheidungen treffen.

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Links

KI und Algorithmen Algorithmen Ethik in der KI Scratch (Programmiersprache)

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 7

Einführung

Im KI-Führerschein für Schüler der Klasse 7 erweitern wir das Wissen über KI und lernen, wie KI gezielt für kreative und analytische Aufgaben eingesetzt werden kann. Dieses Modul ist darauf ausgerichtet, die Medienkompetenz und die Fähigkeit zur kritischen Reflexion weiter zu vertiefen. Die Schüler erhalten Einblicke in Machine Learning, Datenanalyse und ethische Entscheidungsfindung und entwickeln eigene Projekte.

In diesem Kurs wirst Du:

1. Machine Learning verstehen und einfache Modelle kennenlernen.
2. Datenanalyse mit KI-Tools durchführen.
3. Ethische Herausforderungen und Verantwortung beim Einsatz von KI erarbeiten.
4. Deine eigenen kreativen KI-Anwendungen entwickeln.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 7 mit Interesse an Technologie und digitaler Kreativität.
2. Lehrer, die das Thema KI in den MINT-Fächern oder der Medienbildung unterrichten möchten.
3. Eltern, die ihre Kinder bei einem bewussten Umgang mit Digitalen Medien unterstützen wollen.

Lernziele

1. Vertiefung des Verständnisses für die Funktionsweise von KI.
2. Einführung in Datenanalyse und Machine Learning.
3. Förderung kreativer Anwendungen von KI.
4. Entwicklung einer kritischen Perspektive auf den Einfluss von KI.

Modul 1: Was ist Machine Learning?

Dieses Modul führt in die Grundlagen des Machine Learning (ML) ein, das eine wichtige Methode zur Erstellung von KI-Systemen ist.

Inhalte

1. Was ist Machine Learning, und wie unterscheidet es sich von klassischer Programmierung?
2. Arten von Machine Learning: überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen.
3. Beispiele: Gesichtserkennung, Spracherkennung, Produktempfehlungen.

Interaktive Aufgabe

Nutze eine kostenlose Online-Plattform wie Teachable Machine von Google und erstelle ein Modell, das Bilder von Tieren unterscheidet. Überlege:

1. Welche Daten hast Du verwendet?
2. Wie genau war Dein Modell?

Modul 2: Datenanalyse mit KI

Lerne, wie Daten gesammelt, analysiert und mit KI verarbeitet werden.

Inhalte

1. Was sind Daten? Woher kommen sie, und warum sind sie wichtig für KI?
2. Visualisierung von Daten: Diagramme, Muster und Trends.
3. Analyse von Beispieldaten: Erstelle einfache Diagramme mit Tools wie Excel oder Google Sheets.

Interaktive Aufgabe

Arbeite mit einem Datensatz (z. B. Wetterdaten oder Umfragedaten aus der Klasse) und beantworte folgende Fragen:

1. Welche Muster kannst Du erkennen?
2. Welche Schlüsse kannst Du aus den Daten ziehen?

Modul 3: Kreative Anwendungen von KI

Hier lernst Du, KI für kreative Projekte zu nutzen.

Inhalte

1. KI-Tools für kreative Aufgaben: Bilder, Texte, Musik generieren.
2. Wie funktioniert ein KI-Bildgenerator oder ein Text-zu-Text-Modell?
3. Möglichkeiten und Grenzen kreativer KI.

Interaktive Aufgabe

Erstelle mit einem KI-Bildgenerator ein Bild, das ein Thema Deiner Wahl darstellt (z. B. Zukunft der Schule). Diskutiere in der Klasse:

1. Inwiefern ist das Bild "kreativ"?
2. Wie hätte ein Mensch das gleiche Thema umgesetzt?

Modul 4: Ethik und Verantwortung

Dieses Modul widmet sich den ethischen und sozialen Herausforderungen von KI.

Inhalte

1. Verantwortlicher Umgang mit KI: Datenschutz und Privatsphäre.
2. Beispiele für ethische Probleme: Bias, Manipulation, Automatisierung.
3. Diskussion: Welche Regeln braucht es für den Einsatz von KI?

Interaktive Aufgabe

Schreibe einen Brief an einen fiktiven Politiker mit Vorschlägen, wie KI in der Gesellschaft reguliert werden sollte. Überlege:

1. Welche Rechte und Pflichten sollten gelten?
2. Welche Gefahren müssen vermieden werden?

Offene Aufgaben

Leicht

1. Machine Learning erklären: Schreibe eine Erklärung, wie KI lernt, die ein Grundschüler verstehen könnte.
2. Daten sammeln: Sammle Daten über ein beliebtes Thema (z. B. Lieblingsbücher Deiner Klasse) und präsentiere die Ergebnisse in einem Diagramm.
3. Kreative KI: Teste ein Tool wie DALL-E und erstelle ein Bild.

Standard

1. KI-Modell trainieren: Erstelle mit einem Online-Tool ein einfaches KI-Modell, das zwischen Obstsorten unterscheiden kann.
2. Datenanalyse durchführen: Analysiere einen Datensatz und beschreibe, welche Muster Du erkennst.
3. KI-Projekt planen: Entwickle eine Idee für ein KI-Projekt, das in der Schule eingesetzt werden könnte.

Schwer

1. KI und Ethik: Entwickle Regeln für den Einsatz von KI in der Schule und begründe Deine Vorschläge.
2. KI-Simulation erstellen: Programmiere mit Scratch eine einfache Simulation, wie ein KI-Algorithmus arbeitet.
3. Ethische Debatte: Schreibe eine Stellungnahme darüber, ob KI in sozialen Medien stärker reguliert werden sollte.

Workshop

1. KI im Alltag: Entwickle in Gruppen eine Idee, wie KI den Alltag verbessern könnte, und präsentiere diese in der Klasse.
2. Datensicherheit mit KI: Analysiere, wie Deine Lieblings-Apps Daten verwenden, und diskutiere, ob diese sicher sind.
3. KI-Kunst: Nutze KI, um Kunstwerke zu erstellen, und organisiere eine Ausstellung in der Schule.
4. Ethik-Rollenspiel: Simuliere eine Diskussion, in der unterschiedliche Gruppen (z. B. Politiker, Wissenschaftler, Schüler) über Regeln für KI diskutieren.
5. KI-Zukunftsvision: Schreibe ein Szenario, wie die Welt in 20 Jahren aussehen könnte, wenn KI alle Bereiche des Lebens beeinflusst.

Quiz:

Was bedeutet Machine Learning?

1. Ein Programm, das immer richtig arbeitet.
2. Eine Methode, bei der KI aus Daten lernt, um Aufgaben zu lösen.
3. Eine Technologie, die keine Daten braucht.
4. Ein Werkzeug, das keine Muster erkennt.

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Was ist ein Beispiel für unüberwachtes Lernen?

1. Die KI liest Daten, ohne etwas zu tun.
2. Die KI gruppiert ähnliche Bilder, ohne zu wissen, was darauf zu sehen ist.
3. Die KI wird mit Labels wie "Katze" und "Hund" trainiert.
4. Die KI reagiert auf Belohnungen und Bestrafungen.

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Warum ist Datenschutz bei KI wichtig?

1. Weil KI keine Daten braucht.
2. Weil KI ohne Regeln arbeitet.
3. Weil Daten immer anonym sind.
4. Weil persönliche Daten missbraucht werden könnten.

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Was kann eine KI-Bildgenerator leisten?

1. Ein Bild basierend auf einer Beschreibung erstellen.
2. Texte vorlesen.
3. Ein Auto steuern.
4. Matheaufgaben lösen.

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Was ist ein Beispiel für Bias in KI?

1. Wenn die KI keine Bilder generiert.
2. Wenn die KI nur bestimmte Gruppen bevorzugt behandelt.
3. Wenn die KI keine Daten analysieren kann.
4. Wenn die KI perfekt funktioniert.

prüfen!

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Welche Aufgabe erfüllt Machine Learning in einer Suchmaschine?

1. Erstellt Bilder für jede Suche.
2. Analysiert keine Daten.
3. Sortiert Ergebnisse basierend auf den eingegebenen Begriffen.
4. Speichert alle Daten der Nutzer.

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Welche Daten sollte man nicht leichtfertig teilen?

1. Allgemeine Fakten aus Büchern.
2. Lieblingsfarben.
3. Öffentliche Informationen über das Wetter.
4. Persönliche Informationen wie Name, Adresse und Telefonnummer.

prüfen!

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Was ist das Ziel von Datenanalyse?

1. Daten nur zu speichern.
2. Muster und Trends in Daten zu erkennen.
3. Daten unstrukturiert zu sammeln.
4. Keine Ergebnisse zu liefern.

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Was ist eine wichtige ethische Frage bei KI?

1. Wie viele Daten eine KI nutzen kann.
2. Ob KI ohne Strom funktioniert.
3. Ob KI immer recht hat.
4. Wer für Entscheidungen der KI verantwortlich ist.

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Was ist ein Beispiel für überwachtes Lernen?

1. Die KI funktioniert ohne Training.
2. Die KI sortiert Daten ohne Anweisungen.
3. Die KI probiert zufällig etwas aus.
4. Die KI wird mit Daten und richtigen Antworten trainiert, wie "Katze" und "Hund".

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Links

Machine Learning Datenanalyse Ethische Fragen Scratch (Programmiersprache)

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 8

Einführung

Im KI-Führerschein für Schüler der Klasse 8 wird das Wissen über KI weiter vertieft. Dieses Modul beschäftigt sich mit komplexeren Themen wie Deep Learning, der Rolle von Big Data und den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI. Außerdem wird die Fähigkeit gefördert, KI-Anwendungen kritisch zu bewerten und eigene innovative Projekte zu entwickeln.

In diesem Kurs wirst Du:

1. Deep Learning und komplexere KI-Modelle verstehen.
2. Big Data und dessen Bedeutung für KI kennenlernen.
3. Gesellschaftliche Herausforderungen der KI analysieren.
4. Eigene Projekte mit KI-Tools umsetzen.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 8, die bereits Grundkenntnisse zu KI haben.
2. Lehrer, die die Themen Digitale Bildung und MINT-Fächer stärken möchten.
3. Eltern, die die Medienkompetenz ihrer Kinder fördern wollen.

Lernziele

1. Fortgeschrittenes Verständnis für Deep Learning und Datenverarbeitung.
2. Reflexion der ethischen und gesellschaftlichen Auswirkungen von KI.
3. Entwicklung eigener KI-Projekte mit kreativen und technischen Ansätzen.

Modul 1: Einführung in Deep Learning

In diesem Modul lernst Du, wie Deep Learning-Modelle funktionieren und was sie von herkömmlichem Machine Learning unterscheidet.

Inhalte

1. Was ist Deep Learning, und wie funktioniert es?
2. Grundlagen von neuronalen Netzen: Aufbau und Funktionsweise.
3. Beispiele: Sprachmodelle, Bildverarbeitung, autonome Systeme.

Interaktive Aufgabe

Nutze eine Plattform wie Runway ML oder Google Colab, um ein einfaches neuronales Netz zu testen. Beobachte, wie es Daten verarbeitet, und beantworte folgende Fragen:

1. Welche Aufgaben konnte das Netz lösen?
2. Welche Herausforderungen sind aufgetreten?

Modul 2: Big Data und KI

Hier erfährst Du, warum Big Data eine zentrale Rolle für die Entwicklung von KI spielt.

Inhalte

1. Was sind Big Data, und warum sind sie wichtig für KI?
2. Woher stammen die Daten, und wie werden sie gesammelt?
3. Vor- und Nachteile der Verarbeitung großer Datenmengen.

Interaktive Aufgabe

Arbeite mit einem einfachen Datensatz (z. B. Verkehrsdaten oder Umfrageergebnisse aus der Klasse). Stelle dar:

1. Wie viele Datenpunkte gibt es?
2. Welche Muster erkennst Du in den Daten?

Modul 3: Gesellschaftliche Auswirkungen von KI

In diesem Modul analysierst Du die ethischen und gesellschaftlichen Herausforderungen der KI.

Inhalte

1. Chancen und Risiken von KI in verschiedenen Lebensbereichen: Medizin, Bildung, Arbeitswelt.
2. Diskussion: Kann KI Vorurteile haben? Wie entstehen sie?
3. Datenschutz und Privatsphäre: Warum ist ein bewusster Umgang mit Daten wichtig?

Interaktive Aufgabe

Arbeite in Gruppen und erstelle eine Präsentation zu einer der folgenden Fragen:

1. Wie verändert KI die Arbeitswelt?
2. Welche ethischen Probleme können bei der Nutzung von KI auftreten?
3. Sollte KI Entscheidungen in Gerichten oder Krankenhäusern treffen dürfen?

Modul 4: Eigene Projekte mit KI-Tools

In diesem Modul setzt Du Dein Wissen in die Praxis um, indem Du ein eigenes Projekt entwickelst.

Inhalte

1. Einführung in Tools wie Teachable Machine, Runway ML oder ChatGPT.
2. Entwicklung eines eigenen Projekts: z. B. ein KI-Chatbot, ein KI-generiertes Kunstwerk oder eine Analyse großer Datensätze.
3. Präsentation der Ergebnisse in der Klasse.

Interaktive Aufgabe

Arbeite in einer Gruppe an einem Projekt. Mögliche Ideen:

1. Erstelle einen Chatbot, der Schülerfragen beantwortet.
2. Generiere Kunstwerke mit einem KI-Bildgenerator.
3. Analysiere Daten aus einem gesellschaftlichen Bereich (z. B. Umweltdaten) und ziehe Schlussfolgerungen.

Offene Aufgaben

Leicht

1. Deep Learning erklären: Schreibe eine Erklärung, die ein Sechstklässler verstehen könnte.
2. KI im Alltag entdecken: Sammle fünf Beispiele, wie KI in Deinem Leben eine Rolle spielt.
3. Big Data in Zahlen: Beschreibe, warum große Datenmengen für KI wichtig sind.

Standard

1. Neuronales Netz testen: Nutze ein Tool wie Teachable Machine, um ein einfaches Modell zu erstellen.
2. Datenmuster erkennen: Analysiere einen Datensatz und beschreibe die Muster.
3. Ethik diskutieren: Schreibe eine kurze Stellungnahme, ob KI Entscheidungen in der Medizin treffen sollte.

Schwer

1. Eigene KI-Idee entwickeln: Erstelle ein Konzept für eine KI-Anwendung, die ein gesellschaftliches Problem löst.
2. Datenschutz prüfen: Untersuche, welche Daten von einer App oder Website gesammelt werden, die Du nutzt.
3. KI-Ethik: Schreibe ein Essay über die Rolle von KI in der Zukunft und mögliche Herausforderungen.

Workshop

1. KI im Alltag simulieren: Entwickle in Gruppen eine Idee, wie KI den Alltag verbessern könnte, und präsentiere diese in der Klasse.
2. Big Data verstehen: Analysiere mit Deiner Gruppe einen Datensatz und erstelle eine visuelle Darstellung der Ergebnisse.
3. KI-Kunstwerk erstellen: Nutze KI-Tools, um ein Kunstwerk zu generieren, und organisiere eine Ausstellung in der Schule.
4. Ethik-Debatte führen: Diskutiere in Teams über die Frage, ob KI stärker reguliert werden sollte.
5. KI-Zukunft planen: Schreibe ein Szenario über eine Zukunft, in der KI die wichtigsten Bereiche unseres Lebens beeinflusst.

Quiz:

Was ist Deep Learning?

1. Eine KI-Anwendung, die nur Daten speichert.
2. Ein Programm, das ohne Daten funktioniert.
3. Eine Methode des Machine Learning, die neuronale Netze verwendet, um komplexe Aufgaben zu lösen.
4. Eine Methode, die keine Algorithmen verwendet.

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Was ist Big Data?

1. Große, komplexe Datensätze, die von KI analysiert werden können.
2. Kleine Datensätze für den Alltag.
3. Daten, die immer fehlerhaft sind.
4. Daten, die nur auf Papier vorliegen.

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Warum kann KI Vorurteile haben?

1. Weil sie mit voreingenommenen Daten trainiert wird.
2. Weil sie keine Algorithmen benutzt.
3. Weil sie keine Daten benötigt.
4. Weil sie immer perfekt ist.

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Welche Aufgabe erfüllt ein neuronales Netz?

1. Verarbeitet Daten und erkennt Muster.
2. Speichert Daten ohne Verarbeitung.
3. Erstellt Listen ohne Muster.
4. Ignoriert komplexe Aufgaben.

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Was ist ein Beispiel für den Einfluss von KI auf die Gesellschaft?

1. KI hat keine Auswirkungen auf Berufe.
2. KI macht keine Fehler.
3. KI speichert keine Daten.
4. KI automatisiert Berufe wie Fahrdienste und Banken.

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Welche Daten sollte man nicht mit KI teilen?

1. Fragen über Hobbys.
2. Persönliche Informationen wie Name und Adresse.
3. Allgemeine Fakten aus Büchern.
4. Wetterdaten aus öffentlichen Quellen.

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Welche Anwendung verwendet Deep Learning?

1. Datenbanken ohne Algorithmen.
2. Sprach- und Bilderkennung.
3. Textverarbeitung ohne Muster.
4. Einfache Rechenaufgaben.

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Was bedeutet Datenschutz bei KI?

1. Schutz persönlicher Daten vor Missbrauch.
2. Freigabe aller Daten für KI.
3. Daten sind immer sicher, wenn KI sie nutzt.
4. KI kann ohne Datenschutz arbeiten.

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Warum ist Big Data wichtig für KI?

1. Weil KI ohne Daten funktioniert.
2. Weil kleine Datenmengen nicht nützlich sind.
3. Weil große Datenmengen komplexe Muster sichtbar machen.
4. Weil Daten immer fehlerhaft sind.

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Welche ethische Frage stellt sich bei KI?

1. Wer trägt die Verantwortung für KI-Entscheidungen?
2. Warum KI keine Muster erkennt.
3. Wie viele Daten werden gespeichert?
4. Ob KI nur in Schulen verwendet wird.

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Deep Learning Big Data Neuronale Netze Ethik und Verantwortung

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 9

Einführung

Der KI-Führerschein für Schüler der Klasse 9 kombiniert Theorie und Praxis, um Schülern ein umfassendes Verständnis für KI zu vermitteln. Aufbauend auf den vorherigen Stufen liegt der Fokus auf der praktischen Anwendung von KI, der Programmierung einfacher Modelle sowie der Reflexion über ethische Herausforderungen und die gesellschaftlichen Auswirkungen.

In diesem Kurs wirst Du:

1. Die Grundlagen der KI-Theorie vertiefen.
2. Praktische KI-Projekte mit Programmiertools entwickeln.
3. Ethische und rechtliche Fragestellungen im Zusammenhang mit KI analysieren.
4. Eigene Ideen umsetzen und Präsentationstechniken üben.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 9 mit Interesse an Technologie und Problemlösung.
2. Lehrer, die Digitale Bildung und MINT-Themen stärken möchten.
3. Eltern, die die digitale Medienkompetenz ihrer Kinder unterstützen möchten.

Lernziele

1. Fortgeschrittenes Verständnis von KI-Algorithmen und Deep Learning.
2. Anwendung von Programmierung und Datensammlung zur Lösung realer Probleme.
3. Reflexion über die Verantwortung beim Einsatz von KI.

Modul 1: Vertiefung der KI-Theorie

In diesem Modul vertiefst Du Dein Wissen über die Funktionsweise und die Technologien hinter Künstlicher Intelligenz.

Inhalte

1. Wiederholung: Unterschied zwischen starker KI und schwacher KI.
2. Algorithmen und Modelle: Wie lernt eine KI aus Daten?
3. Überblick über Technologien wie neuronale Netze, Natural Language Processing und Computer Vision.

Interaktive Aufgabe

Erstelle eine Mindmap, die die Technologien und Anwendungen von KI darstellt. Überlege:

1. Welche Technologien nutzt Du im Alltag?
2. Wo könnte KI in Zukunft eine größere Rolle spielen?

Modul 2: Praxis: Eigene KI-Anwendungen erstellen

In diesem Modul lernst Du, wie Du eigene KI-Modelle und Anwendungen entwickeln kannst.

Inhalte

1. Einführung in Programmiertools wie Python und Bibliotheken wie TensorFlow oder Scikit-Learn.
2. Entwicklung einfacher Projekte, z. B. ein KI-Modell zur Erkennung von Bildern oder Textklassifikation.
3. Debugging und Optimierung: Wie verbessere ich die Leistung eines Modells?

Interaktive Aufgabe

Programmiere mit Hilfe eines Tutorials ein KI-Modell, das Daten analysiert oder klassifiziert. Beispiele:

1. Erstelle ein Modell, das E-Mails in "Spam" und "Nicht-Spam" sortiert.
2. Entwickle eine KI, die Gesichter auf Bildern erkennt.

Modul 3: Gesellschaftliche und ethische Fragen

Hier analysierst Du, welche ethischen Herausforderungen und gesellschaftlichen Auswirkungen KI mit sich bringt.

Inhalte

1. Bias und Diskriminierung in KI: Wie entstehen Vorurteile in Daten, und wie kann man sie minimieren?
2. Datenschutz und Privatsphäre: Welche Regeln sollten für den Umgang mit KI gelten?
3. Automatisierung und Arbeitswelt: Welche Berufe könnten durch KI ersetzt werden, und wie können Menschen darauf vorbereitet werden?

Interaktive Aufgabe

Erarbeite in Gruppen einen Standpunkt zu einer der folgenden Fragen:

1. Sollten KI-Entscheidungen immer von Menschen überprüft werden?
2. Wie kann man sicherstellen, dass KI fair bleibt?
3. Sollte KI in der Schule für Leistungsbewertungen genutzt werden?

Modul 4: Abschlussprojekt

In diesem Modul setzt Du alle bisher gelernten Inhalte ein, um ein eigenes KI-Projekt zu entwickeln.

Inhalte

1. Projektplanung: Definiere ein Problem, das Du mit KI lösen möchtest.
2. Umsetzung: Nutze Tools und Techniken aus den vorherigen Modulen, um Dein Projekt zu realisieren.
3. Präsentation: Stelle Dein Projekt der Klasse vor und erkläre, wie Deine KI funktioniert.

Interaktive Aufgabe

Arbeite in Gruppen und entwickle eines der folgenden Projekte:

1. Ein Chatbot, der Fragen zu einem Schulfach beantwortet.
2. Ein Modell, das Wetterdaten analysiert und Prognosen erstellt.
3. Eine KI-Anwendung, die Vorschläge für eine nachhaltigere Lebensweise gibt.

Offene Aufgaben

Leicht

1. Theorie der KI wiederholen: Erstelle eine Übersicht über die wichtigsten Technologien der KI.
2. KI-Anwendungen im Alltag analysieren: Sammle fünf Beispiele, wie KI in der Arbeitswelt eingesetzt wird.
3. Datenquellen finden: Finde Beispiele für Datensätze, die für KI-Modelle genutzt werden könnten.

Standard

1. Kleines KI-Projekt entwickeln: Baue mit Teachable Machine oder einem Python-Tutorial ein einfaches KI-Modell.
2. Gesellschaftliche Auswirkungen diskutieren: Schreibe einen kurzen Text über die Vor- und Nachteile von KI in der Medizin.
3. KI-Modelle vergleichen: Teste verschiedene KI-Tools und analysiere, welches die besten Ergebnisse liefert.

Schwer

1. Komplexes KI-Projekt umsetzen: Entwickle ein eigenes KI-Modell in Python und optimiere dessen Leistung.
2. KI-Ethikbericht schreiben: Erstelle einen Bericht, wie KI in Zukunft reguliert werden sollte.
3. KI-Architektur entwerfen: Beschreibe den Aufbau eines neuronalen Netzes, das eine bestimmte Aufgabe löst.

Workshop

1. KI im Alltag simulieren: Entwickle in Gruppen eine Idee, wie KI den Alltag in der Schule verbessern könnte, und präsentiere diese.
2. KI-Ethik-Debatte: Diskutiert in Teams, ob KI bei Bewerbungsverfahren eingesetzt werden sollte.
3. Praxisorientierter Datenworkshop: Analysiere einen Datensatz und entwickle daraus eine KI-Anwendung.
4. KI-Kunstworkshop: Erstelle Kunstwerke mit KI-Tools und organisiere eine Ausstellung.
5. Zukunftsplanung mit KI: Schreibe ein Szenario, wie KI das Jahr 2040 beeinflussen könnte.

Quiz:

Was unterscheidet Deep Learning von herkömmlichem Machine Learning?

1. Deep Learning ist immer perfekt.
2. Deep Learning ist eine einfache Programmiermethode.
3. Deep Learning nutzt neuronale Netze, um komplexe Aufgaben zu lösen.
4. Deep Learning benötigt keine Daten.

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Was bedeutet Bias in KI?

1. Eine schnelle Verarbeitung großer Datenmengen.
2. Ein neutrales Verhalten von Algorithmen.
3. Vorurteile, die durch fehlerhafte oder unausgewogene Daten entstehen.
4. Ein Fehler im Programmcode.

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Welche Programmiersprache wird oft für KI-Projekte genutzt?

1. HTML.
2. Python.
3. JavaScript.
4. CSS.

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Welche Aufgabe erfüllt ein neuronales Netz?

1. Es erkennt Muster in Daten und trifft Entscheidungen basierend darauf.
2. Es verarbeitet nur Text.
3. Es speichert Daten ohne Analyse.
4. Es ignoriert komplexe Aufgaben.

prüfen!

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Was ist ein Beispiel für ethische Fragen in der KI?

1. Ob KI immer perfekt ist.
2. Wie man Bias in Daten minimieren kann.
3. Ob KI Texte schreiben kann.
4. Wie schnell KI arbeiten kann.

prüfen!

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Warum ist Datenschutz bei KI wichtig?

1. Um persönliche Daten vor Missbrauch zu schützen.
2. Weil Datenschutz keine Rolle spielt.
3. Weil KI ohne Daten funktioniert.
4. Um KI schneller zu machen.

prüfen!

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Welche Aufgabe kann KI in der Medizin übernehmen?

1. Analyse von medizinischen Bildern, um Krankheiten zu erkennen.
2. Das Erstellen von Medikamenten ohne Forschung.
3. Die automatische Behandlung von Patienten.
4. Die Überwachung von Wetterdaten.

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Was bedeutet Automatisierung durch KI?

1. Dass KI keine Daten benötigt.
2. Dass Maschinen keine Muster erkennen.
3. Dass alle Aufgaben von Menschen gemacht werden.
4. Dass wiederholende Aufgaben von Maschinen übernommen werden.

prüfen!

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Welche Daten sollte man mit Vorsicht teilen?

1. Persönliche Informationen wie Name, Adresse und Fotos.
2. Allgemeine Fakten aus Lehrbüchern.
3. Allgemeine Informationen wie Wetterdaten.
4. Statistiken aus öffentlichen Quellen.

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Welche Vorteile bietet KI in der Arbeitswelt?

1. Automatisierung von Routineaufgaben und Datenanalyse.
2. Ersatz für alle menschlichen Arbeitskräfte.
3. Keine Fehler bei allen Aufgaben.
4. Immer perfekte Ergebnisse.

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Links

Deep Learning Neuronale Netze Datenschutz und Privatsphäre Python Ethik und Verantwortung

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 10

Einführung

Der KI-Führerschein für Schüler der Klasse 10 bereitet Jugendliche darauf vor, Künstliche Intelligenz nicht nur zu verstehen, sondern auch kritisch und praktisch anzuwenden. Dieses Modul vertieft die Theorie und kombiniert sie mit Praxis, um Schülern zu ermöglichen, fortgeschrittene KI-Technologien zu entwickeln und zu bewerten. Es richtet sich an Schüler, die Interesse an Programmierung, Datenanalyse und den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI haben.

In diesem Kurs wirst Du:

1. Die Theorie hinter KI und Deep Learning intensiv erarbeiten.
2. Fortgeschrittene KI-Modelle entwickeln und trainieren.
3. Ethische und rechtliche Fragen von KI kritisch reflektieren.
4. Eigene Projekte mit praktischen Anwendungen realisieren.

Zielgruppe

1. Schüler der Klasse 10, die Digitale Technologien und MINT-Fächer vertiefen möchten.
2. Lehrer, die KI-Kompetenzen im Unterricht vermitteln wollen.
3. Eltern, die digitale Mündigkeit fördern möchten.

Lernziele

1. Analyse komplexer KI-Algorithmen und Big Data.
2. Aufbau und Training eigener KI-Modelle mit Python und Open-Source-Tools.
3. Reflexion der gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen von KI.
4. Entwicklung innovativer Lösungen mit KI.

Modul 1: Vertiefung der KI-Theorie

In diesem Modul geht es um die detaillierte Funktionsweise moderner KI-Systeme.

Inhalte

1. Deep Learning-Modelle: Wie arbeiten neuronale Netze auf tieferen Ebenen?
2. Hyperparameter und deren Einfluss auf das Lernen einer KI.
3. Überblick über KI-Optimierungsmethoden, wie Gradientenabstieg und Backpropagation.

Interaktive Aufgabe

Erstelle eine visuelle Darstellung, die die Funktionsweise eines neuronalen Netzes erklärt. Überlege:

1. Was passiert in den einzelnen Schichten des Netzes?
2. Wie beeinflussen die Hyperparameter das Ergebnis?

Modul 2: Praxis: Entwicklung eigener KI-Anwendungen

Hier setzt Du Dein theoretisches Wissen praktisch um und programmierst fortgeschrittene KI-Anwendungen.

Inhalte

1. Einführung in Programmiertools wie Python, Keras und TensorFlow.
2. Training eines neuronalen Netzes für ein Bildklassifizierungs- oder Textanalysetool.
3. Debugging, Optimierung und Validierung von Modellen.

Interaktive Aufgabe

Entwickle ein KI-Projekt mit Python. Beispiele:

1. Ein Bildklassifizierungsmodell, das Tiere oder Pflanzen erkennt.
2. Ein Textanalysetool, das Stimmungen in Texten erkennt (Sentiment Analysis).
3. Ein Vorhersagemodell für Wetterdaten oder Schulnoten.

Modul 3: Big Data und gesellschaftliche Auswirkungen

Dieses Modul behandelt die Datenethik und die Rolle von Big Data in KI-Systemen.

Inhalte

1. Was ist Big Data, und wie wird es in der KI verwendet?
2. Diskussion: Chancen und Risiken der Nutzung großer Datenmengen.
3. Datenschutzgesetze wie DSGVO und deren Bedeutung für KI.

Interaktive Aufgabe

Analysiere die Datenethik eines KI-Systems (z. B. Gesichtserkennung oder Social Media Algorithmen). Beantworte:

1. Welche Daten werden gesammelt?
2. Wie können diese Daten missbraucht werden?
3. Welche Regeln sind nötig, um Missbrauch zu verhindern?

Modul 4: Abschlussprojekt: Lösung realer Probleme mit KI

Das Abschlussprojekt fordert Dich heraus, ein reales Problem mit KI zu lösen.

Inhalte

1. Problemidentifikation: Wähle ein Problem, das Du mit KI angehen möchtest.
2. Entwicklung: Setze Dein Wissen ein, um ein Modell zu programmieren und zu trainieren.
3. Präsentation: Erstelle eine Präsentation und erkläre Dein Projekt.

Interaktive Aufgabe

Arbeite in Gruppen und entwickle eines der folgenden Projekte:

1. Ein System zur Vorhersage von Umweltveränderungen (z. B. CO2-Emissionen oder Recyclingmengen).
2. Ein Chatbot, der Fragen zu einem Schulfach beantwortet.
3. Ein Modell zur Analyse von Umfragedaten und Generierung von Vorschlägen zur Verbesserung.

Offene Aufgaben

Leicht

1. Grundlagen der KI wiederholen: Erstelle eine Mindmap, die die Schlüsselkonzepte von KI zusammenfasst.
2. Datenethik untersuchen: Schreibe eine kurze Erklärung, warum Datenschutz bei KI wichtig ist.
3. KI im Alltag dokumentieren: Sammle fünf Beispiele, wie KI in Deinem Alltag genutzt wird.

Standard

1. Einfache KI-Modelle bauen: Trainiere mit Teachable Machine ein Modell zur Bilderkennung.
2. Datenanalyse durchführen: Analysiere einen Datensatz und präsentiere die Muster.
3. Ethik-Debatte starten: Schreibe eine Stellungnahme, ob KI in Bewerbungsverfahren eingesetzt werden sollte.

Schwer

1. Eigenes KI-Projekt entwickeln: Programmiere ein komplexes Modell mit Python und TensorFlow.
2. Regulierungsmodelle für KI: Schreibe einen Bericht, wie KI in der Gesellschaft reguliert werden sollte.
3. Erweiterte Modelle evaluieren: Vergleiche die Leistung verschiedener KI-Modelle und analysiere deren Stärken und Schwächen.

Workshop

1. KI und Datenschutz: Analysiere, wie verschiedene Anwendungen mit Nutzerdaten umgehen, und erstelle Verbesserungsvorschläge.
2. KI-Zukunftsvisionen: Schreibe ein Szenario, wie KI das Leben im Jahr 2050 verändern könnte.
3. KI-Kunstworkshop: Erstelle mit KI-Tools ein Kunstwerk und präsentiere es der Klasse.
4. Fortgeschrittene Datenanalyse: Arbeite in Gruppen an einem Datensatz und entwickle daraus ein Vorhersagemodell.
5. KI-Diskussion: Führe eine Debatte über die Frage, ob KI in der Justiz zur Urteilsfindung eingesetzt werden sollte.

Quiz:

Was unterscheidet Deep Learning von traditionellem Machine Learning?

1. Deep Learning benötigt keine Daten.
2. Deep Learning ersetzt alle Algorithmen.
3. Deep Learning ist immer perfekt.
4. Deep Learning nutzt mehrschichtige neuronale Netze, um komplexe Muster zu erkennen.

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Was ist Big Data?

1. Kleine, einfache Datensätze.
2. Daten, die keine Muster enthalten.
3. Große und komplexe Datenmengen, die von KI analysiert werden können.
4. Eine Technologie, die keine Daten nutzt.

prüfen!

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Warum ist Datenschutz bei KI wichtig?

1. Weil Datenschutz keine Rolle spielt.
2. Weil KI keine Daten benötigt.
3. Um persönliche Daten vor Missbrauch zu schützen.
4. Um KI schneller zu machen.

prüfen!

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Was ist ein Beispiel für eine KI-Anwendung?

1. Eine einfache Tabelle ohne Algorithmen.
2. Ein Modell zur Analyse von Texten und Stimmungen.
3. Ein Taschenrechner ohne Mustererkennung.
4. Ein Spiel ohne KI-Logik.

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Was bedeutet Bias in KI?

1. Eine Optimierungsmethode.
2. Ein neutrales Verhalten von Algorithmen.
3. Vorurteile, die durch fehlerhafte oder unausgewogene Daten entstehen.
4. Ein Fehler in der Software.

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Was ist ein neuronales Netz?

1. Eine Struktur, die Daten verarbeitet und Muster erkennt.
2. Eine Datensammlung ohne Funktion.
3. Ein einfaches Textbearbeitungstool.
4. Ein Speicherort für Daten.

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Welche Programmiersprache wird häufig für KI genutzt?

1. Python.
2. CSS.
3. C#.
4. HTML.

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Welche Rolle spielt Big Data in KI?

1. Große Datenmengen helfen, komplexe Muster zu erkennen und Modelle zu trainieren.
2. Big Data verhindert die Optimierung.
3. Big Data ist nicht wichtig für KI.
4. Daten werden ignoriert, wenn sie groß sind.

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Was ist ein Beispiel für eine ethische Frage in der KI?

1. Ob KI schneller ist als Menschen.
2. Wie KI in Spielen eingesetzt wird.
3. Wie viele Daten ein Smartphone speichern kann.
4. Ob KI Entscheidungen im Gesundheitswesen treffen sollte.

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Was bedeutet Automatisierung durch KI?

1. Die Übernahme wiederholender Aufgaben durch Maschinen.
2. Dass KI keine Daten benötigt.
3. Dass KI alle menschlichen Aufgaben übernimmt.
4. Dass Maschinen ohne Algorithmen arbeiten.

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