Zukunftswerkstatt Fair-Image.de

Zukunftswerkstatt Fair-Image.de

Zukunftswerkstatt Fair-Image 2030 – Netzwerkprojekt KI-Teams

Die Zukunftswerkstatt verknüpft die Schulfirma Fair-Image.de mit dem Netzwerkprojekt KI-Teams: An jeder teilnehmenden Schule entstehen KI-Teams (z. B. KI-Design, KI-Media, KI-Lernkurse, KI-Green), die mit datenschutzkonformen Tools (z. B. ChatGPT Business) kreative und produktive KI-Projekte entwickeln, veröffentlichen und gemeinsam weiterdenken. Ziel: Ein wachsendes Schul-Netzwerk mit kompatiblen Workflows, gemeinsamen Ressourcen und sichtbaren Produkten (Motive, Videos, aiMOOCs, Songs, PoD-Bücher).

Lernziele

1. Trends in KI, Digitalisierung, Nachhaltigkeit erkennen und benennen.
2. Eigene Vision für Fair-Image 2030 in Form von KI-Teams entwickeln.
3. Visionen in umsetzbare Projektpläne (Rollen, Tools, Meilensteine) überführen.
4. Kooperationen im Schul-Netzwerk aufbauen (Schule ↔ Schule, Schule ↔ Partner).
5. Kompetenzen für die Arbeitswelt (Teamarbeit, Prozessverständnis, digitale Tools) anwenden.

Rahmen

Dauer

90–120 Minuten

Gruppengröße

15–25 Schüler:innen (3–5 Gruppen)

Leitung

Rudolf Machlai (Impulse, Architektur, Datenschutz/Prozess-Feedback) + Lehrkraft

Zielgruppe

ab Klasse 6 (AG Schulfirma, AES, WBS, Informatik)

Materialien

1. Flipcharts/Papier, Marker; Laptops/Tablet
2. Zugänge: ChatGPT Business / Alternativen (schulKI, fobizz, Kiwi)
3. Vorlagen: Trend-Impulse 2030, KI-Team-Rollen, Fair-Image-Canvas 2030

Ablaufübersicht

Phase	Zeit	Ziel	Methode
1. Einstieg: Zukunft & Netzwerk	10 min	Neugier & Vernetzungsidee wecken	Kurzimpuls + Visual (Visionboard)
2. Kritikphase: Heute vs. Morgen	15 min	Engpässe/Potenziale sammeln	Kartenabfrage, Clustering
3. Fantasiephase: KI-Teams 2030	35 min	Zukunftsbilder & Rollen entwerfen	Gruppenarbeit mit KI-Tools
4. Realisierung: Projektplan & Netzwerk-Fit	30 min	Umsetzungsplan + Netzwerk-Schnittstellen	Fair-Image-Canvas 2030
5. Pitches & Feedback	20 min	Sichtbarkeit, Qualitätssicherung	Elevator-Pitch + Machlai-Feedback

1. Einstieg – Zukunft & Netzwerk

Impuls (Machlai, 6–8 min):

1. Warum KI-Teams? Datenschutz, Rechte-/Rollen, Team-Workflows (ChatGPT Business).
2. Was bedeutet netzwerkfähige Produktion (gemeinsame Vorlagen, Austausch, Releases)?
3. Beispielpfade: KI-Motive → Shop/PoD; aiMOOCs → Unterricht; KI-Songs/Video → Socials/Events.

Diskussionsfragen (2–4 min):

1. Welches Produkt/Prozess bei Fair-Image profitiert sofort von KI-Teams?
2. Welche Rolle würdet ihr darin übernehmen?

2. Kritikphase – Heute vs. Morgen

Arbeitsanweisung (Gruppen, 15 min):

1. Karten: „Was läuft heute nicht rund?“ / „Wo geht Zeit verloren?“ / „Was könnte KI verbessern?“
2. Clustering an die Wand:
   1. Organisation & Rollen
   2. Produktion/Technik & Tools
   3. Nachhaltigkeit/Fairness
   4. Kommunikation/ÖA & Vertrieb
3. Wählt 1–2 Kernprobleme für euer späteres KI-Team.

3. Fantasiephase – KI-Teams 2030

Auftrag (35 min): Entwerft euer KI-Team für 2030. Nutzt Trendkarten (z. B. „AR-Ausstellungen“, „ITS/FELIX“, „Green-Druckoptimierung“, „aiMOOC-Generator“). Erstellt ein Visionboard (Canva/Plakat) mit:

1. Team-Name & Motto
2. KI-Einsatz (Bilder/Video/Songs/Lernkurse/Green-Ops)
3. Nutzen (Kund:innen, Schule, Öffentlichkeit, Umwelt)
4. 1–2 realistische Schritte für 2025/26

Tool-Hinweise:

1. Ideen/Text: ChatGPT Business
2. Visuals/Poster: Bild-KI (z. B. DALL·E/SD-Workflow) + Canva
3. Audio: Suno.ai (Snippet)
4. Kurs-Konzept: aiMOOCs (Seitenstruktur)

4. Realisierung – Projektplan & Netzwerk-Fit

Canvas-Arbeit (30 min): Füllt das Fair-Image-Canvas 2030 aus und achtet auf Netzwerk-Anschlussfähigkeit (Rollen, Daten, Lizenzen, Releases).

Feld	Leitfragen
Vision	Wie sieht Fair-Image 2030 aus – aus Sicht eures KI-Teams?
Teilprojekt & Deliverables	Welche Produkte liefert ihr (z. B. 20 Motive/Monat, 6 aiMOOCs/Jahr, 4 Musik-Snippets/Quartal, 1 AR-Ausstellung)?
Zielgruppen & Kanäle	Für wen? (Schulen, Vereine, Kommunen, Firmen) Über welche Kanäle? (Shop, Website, Socials, Events)
KI-Stack	Welche Tools/Prozesse? (Prompt-Vorlagen, Review-Schritte, Rendering, Dateiformate)
Nachhaltigkeit & Fairness	Material-/Energie-Effizienz, Bias-Check, Urheberrecht, offene Lizenzen (CC-BY/CC-BY-SA), Quellenlog
Rollen & Kompetenzen	z. B. Prompt-Lead, Design-Ops, Data/Legal, QA, Release-Manager:in, Doku
Netzwerk-Schnittstellen	Welche Austauschformate mit anderen Schulen? (Vorlagen-Repo, Peer-Review, Co-Produktionen, gemeins. Releases)
Meilensteine (2025/26)	3 Termine mit Ergebnis (Prototyp, Pilot, Veröffentlichung)

Checkliste – Arbeitsanweisungen (konkret):

1. Legt Dateistandards fest (z. B. PNG transparent 300 dpi; WAV/FLAC 44,1 kHz; MP4 H.264 1080p).
2. Erstellt ein Prompt-Template (Aufbau, Stil, Negativ-Prompts, Seed/Serien).
3. Definiert QA-Kriterien (Schärfe/Kanten, Artefakte, Rechte/Lizenzen, Bias-Review).
4. Plant Release-Routinen (Changelog, Credits, Lizenzhinweis, Veröffentlichungsseite im Wiki/Shop).
5. Hinterlegt ein Netzwerk-Paket (Vorlagen + kurze Anleitung), das andere Schulen direkt nutzen können.

5. Pitches & Feedback

• 2-Min-Pitch pro Team mit Visionboard/Plakat/Audio-Snippet.
• Feedback (Machlai):

1. Architektur/Prozess-Fit (Datenflüsse, Rechte/Rollen, Skalierung)
2. Machbarkeit/Kosten/Nutzen
3. Netzwerk-Tauglichkeit (Wiederverwendbarkeit, Inter-School-Workflows)

Netzwerkaufbau: KI-Teams an vielen Schulen

Zielbild

Ein wachsendes KI-Teams-Netzwerk (Schulen, Medienzentren, Vereine, Hochschulen), das Vorlagen, Qualitätssicherung und Releases teilt – sichtbar auf Wiki-Seiten (z. B. Schul-Profile, Projektseiten, gemeinsame Galerien).

Rollen im Netzwerk (Vorschlag)

1. School-Lead (pro Schule): Koordiniert die lokalen KI-Teams, Ansprechpartner:in.
2. Product-Lead (Kategorie): Motive | Lernkurse | Media | Green – kuratiert Vorlagen/Standards.
3. QA-Lead: Prüft Qualität, Lizenzen, Datenschutz, Bias.
4. Release-Manager:in: Stellt Veröffentlichungen (Wiki/Shop/PoD/Playlist) fertig.
5. Community-Lead (regional): Plant Austausch, Onboarding neuer Schulen.

Governance & Datenschutz

Thema	Netzwerk-Standard	Arbeitsanweisung
Accounts & Rechte	SSO/Rollen in ChatGPT Business oder Alternative	Admin legt Gruppen/Rollen an; Schüler:innen in Projekt-Spaces einladen
Datenräume	Projekt-Ordner, nur notwendige Daten	Keine Klarnamen in Prompts/Assets; PII vermeiden
Lizenzen	CC-BY/CC-BY-SA für Unterrichtsassets	Lizenz am Seitenende + Quellenlog pflegen
Bias/Urheberrecht	Sichtprüfung + Quellenangabe	Checkliste vor Release abhaken, ggf. nacharbeiten
Dokumentation	Wiki-Seiten pro Projekt/Release	Readme: Ziel, Prozess, Prompts, Assets, Team, Lizenz, Version

Onboarding neuer Schulen (konkret)

1. Kick-off (60 min): Projekt vorstellen, Rollen vergeben, Zugang klären.
2. Templates deployen: Prompt-Vorlagen, QA-Sheet, Canvas, Dateistandards.
3. Pilot (4–6 Wo): 1 kleines Produkt/Team (z. B. 5 Motive + 1 aiMOOC-Seite).
4. Review & Release (1 Wo): QA, Lizenz, Veröffentlichung im Wiki/Shop.
5. Scaling: Zweites Team starten, regionale Peer-Runde aufsetzen.

Vergleich: Business/Schulumgebungen (Kurzüberblick)

Kriterium	ChatGPT Business	schulKI	fobizz	Kiwi
Modell/Leistung	modernste Modelle; Code-Interpreter	mehrere LLMs, schulnah	GPT-/SD-Fokus Unterricht	didaktischer Fokus
Datenschutz	AVV, SSO/RBAC möglich	DE-Hosting/AVV	EU-Proxy/AVV	DE-Server, minimiert
Team/Admin	Workspaces, Rollen, Speicher	Schul-Lizenzen/Klassenlinks	Shared Spaces	Basis-Admin
Bild/Video	DALL·E; Video ggf. extern	SD-Workflows	DALL·E/SDXL	einfach
Datei/Collab	Upload/Analyse; Team-Storage	Projekte, begrenzt	geteilte Bereiche	Notebooks/Material

Aufgabenpakete (für Klassen & AG)

Paket A: KI-Design (Motive) – 90 min

1. 3 Prompt-Varianten entwerfen, 1 Styleguide schreiben.
2. 10 Motive generieren, 3 auswählen, QA + Lizenz anfügen.
3. Wiki-Release mit Readme + Quellenlog.

Paket B: KI-Lernkurse (aiMOOC) – 2×45 min

1. Kurs-Gliederung, 6 Aufgabentypen, 4 Medien.
2. 1 Kursseite aufsetzen, Testfragen einbauen, Lizenz + Doku.
3. Peer-Review (andere Schule), dann Veröffentlichung.

Paket C: KI-Media (Song/Video) – 90 min + Homework

1. 1 Audio-Snippet (Suno) + 10-Sek-Teaser (Video).
2. Credits, Lizenz, Cover (KI-Bild) + Wiki-Release.
3. Social-Plan (2 Posts, 1 Kurzclip).

Messbare Kennzahlen (Beispiele)

1. 3 Schulen im Pilotquartal, 6 bis Jahresende.
2. 2 wiederverwendbare Templates pro Kategorie.
3. 1 Release/Team/Monat mit QA-Check.
4. 1 regionales Peer-Treffen/Quartal (online/hybrid).

Wo hilft Rudolf Machlai konkret?

1. Architektur & Prozesse: Team-/Rechte-Setups, Datei-Standards, Release-Pipelines.
2. Datenschutz/Compliance: AV-Verträge/SSO, sichere Datenräume, Rollenmodelle.
3. Skalierung: Netzwerk-Topologie (Schulen ↔ Leads), Vorlagen-Repos, Versionierung.
4. Qualität/Review: Checklisten, „Definition of Done“, Audit von Prompts/Workflows.
5. Partnering: Kontakt zu Hochschulen/Unternehmen, Mentoring für Product/QA-Leads.

Abschluss & Ausblick

1. Ergebnisse als Galerie/Projektseiten veröffentlichen (Fair-Image.de, KI-Teams).
2. Pilot an 1–2 Partnerschulen starten; gemeinsames Review nach 6–8 Wochen.
3. Nächstes Ziel: gemeinsame Ausstellung (Schulhaus/AR-Stadtraum) + PoD-Sonderedition.

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