KI-Führerschein für Schüler der Klasse 7

KI-Führerschein für Schüler der Klasse 7

KI-Führerschein Was ist Künstliche Intelligenz? Wie funktioniert ein neuronales Netz? Warum sind große Datenmengen wichtig? Welche Probleme können entstehen?

Einleitung

Der KI-Führerschein für Schülerinnen und Schüler der 7. Klasse vertieft das Verständnis für Künstliche Intelligenz (KI) und erweitert es um anspruchsvollere Themen wie neuronale Netze, Big Data und die Automatisierung. Neben theoretischem Wissen liegt der Fokus auf praktischen Anwendungen und Projekten, die den sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit KI-Technologien fördern.

Am Ende dieses aiMOOCs haben die Schülerinnen und Schüler ein umfassendes Verständnis für die Funktion, Chancen und Herausforderungen von KI. Sie können kritische Fragen zu ethischen Implikationen stellen und einfache KI-Systeme selbst entwickeln.

Inhalte des KI-Führerscheins

Einführung in die KI der nächsten Stufe

Im 7. Schuljahr wird die Künstliche Intelligenz (KI) nicht nur erklärt, sondern durch Praxis erlebbar gemacht. Die Lernenden befassen sich mit:

1. Neuronale Netze: Wie funktioniert ein Modell, das Bilder erkennt?
2. Big Data: Warum sind Daten für KI so wichtig?
3. Automatisierte Systeme: Wie beeinflussen sie unser Leben?

Praktische Anwendungen verstehen

Die Lernenden setzen KI-Projekte um und analysieren reale Anwendungen:

1. Programmieren eines KI-Modells mit einfachen Tools
2. Datenanalyse und Visualisierung: Wie lassen sich Daten effektiv nutzen?
3. Ethische Herausforderungen: Welche Verantwortung tragen Entwickler?

Ethische und gesellschaftliche Aspekte

Die Schülerinnen und Schüler beschäftigen sich mit Fragen wie:

1. Bias in der KI: Welche Probleme entstehen durch fehlerhafte Daten?
2. Datenschutz: Wie können persönliche Informationen geschützt werden?
3. Verantwortung: Wer ist verantwortlich, wenn KI Fehler macht?

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Warum ist Datenschutz wichtig?

1. Damit KI schneller arbeiten kann.
2. Um persönliche Informationen vor Missbrauch zu schützen.
3. Damit keine Algorithmen genutzt werden.
4. Damit Daten gelöscht werden.

Warum sollte man KI kritisch hinterfragen?

1. Weil sie Auswirkungen auf Menschen und Gesellschaft hat.
2. Weil sie keine Daten braucht.
3. Weil sie immer perfekt funktioniert.
4. Weil sie nur positive Effekte hat.

Was ist ein Beispiel für Automatisierung?

1. Ein Buch lesen.
2. Einen Kuchen backen.
3. Ein selbstfahrendes Auto.
4. Ein Gespräch führen.

Was bedeutet Bias in der KI?

1. Eine Verzerrung durch fehlerhafte oder unrepräsentative Daten.
2. Eine Art von Algorithmus.
3. Ein Begriff für Datenspeicherung.
4. Ein Fehler im Algorithmus.

Welche KI-Anwendung analysiert Bilder?

1. Neuronale Netze.
2. Textverarbeitung.
3. Tabellenkalkulation.
4. Datenbanken.

Was ist Big Data?

1. Ein Programm zur Datenverarbeitung.
2. Ein besonders schneller Computer.
3. Eine große Menge an Daten, die von KI analysiert wird.
4. Ein anderes Wort für das Internet.

Was macht ein neuronales Netz?

1. Es erkennt Muster in Daten wie Bilder oder Sprache.
2. Es kopiert menschliche Gedanken.
3. Es speichert Informationen wie ein USB-Stick.
4. Es verbindet Computer zu einem Netzwerk.

Wie kann man KI ethisch gestalten?

1. Durch das Sammeln möglichst vieler Daten.
2. Durch sorgfältige Datenprüfung und transparente Algorithmen.
3. Durch die Begrenzung der Nutzung von KI.
4. Durch die Nutzung von alten Daten.

Was ist Automatisierung?

1. Der Einsatz von Technologien, um Prozesse ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
2. Eine neue Art von Computern.
3. Das Speichern von Daten.
4. Die Programmierung von Webseiten.

Welche Rolle spielen Algorithmen in der KI?

1. Sie ersetzen neuronale Netze.
2. Sie steuern, wie Daten verarbeitet werden.
3. Sie löschen fehlerhafte Daten.
4. Sie speichern Informationen.

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Memory

Modell zur MustererkennungNeuronales NetzSchutz persönlicher InformationenTechnologien ohne menschliches EingreifenBiasVerzerrung in DatenVerarbeitung großer DatenmengenAutomatisierungDatenschutzBig Data

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Kreuzworträtsel

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Eingabe

Benutzen Sie zur Eingabe die Tastatur. Eventuell müssen sie zuerst ein Eingabefeld durch Anklicken aktivieren.

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Waagrecht →	Senkrecht ↓
1 Verzerrung in KI durch fehlerhafte Daten 2 Modell zur Mustererkennung 3 Schutz persönlicher Informationen 4 Wer haftet für KI-Entscheidungen?	1 Bezeichnet große Datenmengen für KI 5 Einsatz von Technologien ohne menschliches Eingreifen

Lückentext

Vervollständige den Text.

Künstliche Intelligenz nutzt und Big Data, um Muster zu erkennen. Ein Beispiel dafür ist ein , das Bilder analysieren kann. Bias entsteht, wenn Daten verwendet werden. Datenschutz sorgt dafür, dass persönliche Informationen werden.

Offene Aufgaben

Leicht

1. KI-Anwendungen: Suche 3 KI-Anwendungen im Alltag und beschreibe sie.
2. Big Data: Warum sind Daten wichtig für KI? Erkläre in eigenen Worten.
3. Bias erkennen: Finde ein Beispiel für Bias in KI und erkläre, warum es problematisch ist.

Standard

1. Neuronale Netze verstehen: Erstelle ein Diagramm, das die Funktionsweise eines neuronalen Netzes zeigt.
2. Datenschutzregeln: Schreibe 5 Regeln, wie man Daten sicher nutzen kann.
3. Ethische Fragen: Diskutiere mit einem Mitschüler, ob KI immer fair ist.

Schwer

1. KI-Projekt: Plane ein eigenes Projekt, bei dem KI eine Aufgabe löst.
2. Automatisierung bewerten: Schreibe einen Aufsatz über Vor- und Nachteile automatisierter Systeme.
3. Ethikdebatte: Entwickle Argumente, ob KI im Gesundheitsbereich eingesetzt werden sollte.

Lernkontrolle

1. Bias analysieren: Beschreibe, wie Bias entsteht und welche Auswirkungen er haben kann.
2. KI kritisch betrachten: Analysiere eine bekannte KI-Anwendung und bewerte ihre Vor- und Nachteile.
3. Datensicherheit: Entwerfe eine Checkliste, wie du deine Daten schützen kannst.
4. Automatisierung in der Gesellschaft: Beschreibe, wie automatisierte Systeme die Arbeitswelt verändern.
5. Verantwortung bei KI: Erkläre, wer die Verantwortung trägt, wenn KI Fehler macht.

Medien

Google's Deep Mind Explained! - Self Learning A.I.

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