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Glossar - KI im Unterricht

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Glossar - KI im Unterricht




A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z

A

  1. Algorithmus: Eine Schritt-für-Schritt-Anweisung zur Lösung von Problemen oder Aufgaben, häufig in der Informatik verwendet.
  2. Artificial Intelligence (KI): Simulation menschlicher Intelligenz durch Maschinen, insbesondere Computersysteme.
  3. Asynchrones Lernen: Nutzung von KI-Tools für individuelles Lernen, ohne dass alle Teilnehmenden gleichzeitig online sein müssen.
  4. Adaptive Lernsysteme: KI-gestützte Plattformen, die sich an die Bedürfnisse und Fähigkeiten einzelner Schüler anpassen.
  5. Augmented Reality (AR): Erweiterte Realität, die KI einsetzt, um digitale Elemente in die reale Welt zu integrieren.
  6. Automatisierung: Nutzung von Technologien wie KI, um Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuführen.
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B

  1. Big Data: Sehr große Datenmengen, die durch KI analysiert werden können, um Muster und Erkenntnisse zu gewinnen.
  2. Bot: Ein automatisiertes Programm, das Aufgaben online oder in Softwaresystemen ausführt.
  3. Bias in KI: Vorurteile oder Verzerrungen, die durch unausgewogene Trainingsdaten in KI-Systemen entstehen können.
  4. Bildverarbeitung: KI-Technologie, die Bilder analysiert und interpretiert, z. B. für visuelle Erkennung.
  5. Blockchain im Unterricht: Technologie, die Transparenz und Sicherheit bei der Datenspeicherung ermöglicht.
  6. Bildungs-KI: Systeme, die speziell entwickelt wurden, um den Lernprozess zu unterstützen und zu verbessern.
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C

  1. Chatbots: KI-gesteuerte Systeme, die mit Benutzern interagieren und Informationen bereitstellen.
  2. Cloud Computing: Bereitstellung von Rechenleistung und Speicherplatz über das Internet, oft Grundlage für KI-Systeme.
  3. Computer Vision: Teilgebiet der KI, das es Computern ermöglicht, visuelle Daten zu interpretieren.
  4. Cybersicherheit: Schutz vor digitalen Bedrohungen, oft durch KI-gestützte Systeme.
  5. Curriculum Design: Einsatz von KI, um Lehrpläne basierend auf Lerndaten zu optimieren.
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D

  1. Data Mining: Prozess der Analyse großer Datenmengen, um Muster und Wissen zu extrahieren.
  2. Deep Learning: Fortgeschrittene KI-Technologie, die neuronale Netze zur Problemlösung nutzt.
  3. Digitale Assistenten: KI-Systeme wie Siri oder Alexa, die Informationen bereitstellen und Aufgaben ausführen.
  4. Datenschutz: Schutz persönlicher Informationen bei der Verwendung von KI-Systemen im Unterricht.
  5. Datenethik: Untersuchung moralischer Fragen im Zusammenhang mit der Nutzung von Daten und KI.


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E

  1. E-Learning: Lernen mit digitalen Technologien, oft unterstützt durch KI.
  2. Ethik in der KI: Untersuchung der moralischen Auswirkungen und Verantwortlichkeiten im Umgang mit KI.
  3. Erklärbare KI (XAI): KI-Systeme, deren Entscheidungen für Menschen nachvollziehbar sind.
  4. Einsatzgebiete von KI: Bereiche wie Bildung, Medizin, Wirtschaft und Verkehr, in denen KI genutzt wird.
  5. Echtzeit-Datenverarbeitung: Analyse von Daten in Echtzeit, ermöglicht durch KI.
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F

  1. Feedback-Systeme: KI-gestützte Systeme, die individuelles Feedback zum Lernen geben.
  2. Fuzzy Logic: Methode in der KI, die mit unscharfen Daten arbeitet, um menschliches Denken nachzuahmen.
  3. Förderung durch KI: Unterstützung benachteiligter Schüler durch personalisierte Lernangebote.
  4. Formative Evaluation: Einsatz von KI zur kontinuierlichen Bewertung und Verbesserung des Lernprozesses.
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G

  1. Gamification: Integration spielerischer Elemente ins Lernen, oft unterstützt durch KI.
  2. Generative KI: Systeme wie ChatGPT, die Inhalte wie Texte, Bilder oder Videos erstellen.
  3. Gesichtserkennung: KI-Technologie zur Identifikation von Personen anhand von Gesichtern.
  4. Globale Kompetenzen: Fähigkeiten, die Schüler durch KI-gestützte Werkzeuge für die Zukunft entwickeln können.
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H

  1. Human-in-the-Loop: Ansatz, bei dem Menschen KI-Systeme überwachen und anpassen.
  2. Holografie: Einsatz von KI, um 3D-Bilder zu erstellen, die für interaktive Lernumgebungen genutzt werden können.
  3. Hybrides Lernen: Kombination von Präsenzunterricht und KI-gestütztem Online-Lernen.
  4. Handschriftenerkennung: KI-Technologie, die handschriftliche Texte in digitale Form umwandelt.
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I

  1. Individualisiertes Lernen: Anpassung von Lerninhalten an die Bedürfnisse einzelner Schüler durch KI.
  2. Internet der Dinge (IoT): Netzwerk verbundener Geräte, die durch KI gesteuert werden können.
  3. Interaktive Lernumgebungen: KI-gestützte Plattformen, die Schüler aktiv in den Lernprozess einbinden.
  4. Intelligente Tutorensysteme: KI-Systeme, die Schüler individuell unterstützen und betreuen.
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J

  1. Job-Analyse: Einsatz von KI, um zukünftige berufliche Anforderungen zu ermitteln.
  2. Just-in-Time-Lernen: Bereitstellung von Lerninhalten genau dann, wenn sie benötigt werden, durch KI.
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K

  1. Künstliche Intelligenz (KI): Überbegriff für Maschinen, die menschenähnliche Intelligenz simulieren.
  2. Kollaboratives Lernen: Gemeinsames Lernen, das durch KI-Plattformen unterstützt wird.
  3. Kognitive Last: Reduzierung der mentalen Belastung von Schülern durch KI-gestützte Lernhilfen.
  4. Knowledge Graphs: Wissensdarstellungen, die durch KI analysiert und genutzt werden.
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L

  1. Learning Analytics: Analyse von Lerndaten zur Verbesserung des Unterrichts.
  2. Lernfortschrittskontrolle: Einsatz von KI, um den Fortschritt der Schüler zu überwachen und zu bewerten.
  3. Lernplattformen: Online-Plattformen, die durch KI personalisierte Lerninhalte bereitstellen.
  4. Lebenslanges Lernen: Förderung kontinuierlicher Weiterbildung durch KI-gestützte Angebote.
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M

  1. Maschinelles Lernen: Teilgebiet der KI, bei dem Systeme durch Daten "lernen".
  2. Mustererkennung: KI-Technologie, die in Daten Muster identifiziert, z. B. für Analysen.
  3. Mentale Modelle: Verständnis von Konzepten, das durch KI-gestützte Visualisierungen gefördert wird.
  4. Medienkompetenz: Fähigkeit, KI-Tools effektiv und verantwortungsvoll zu nutzen.
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N

  1. Neuronale Netze: Grundlage vieler moderner KI-Systeme, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.
  2. Natural Language Processing (NLP): KI-Technologie zur Verarbeitung und Analyse menschlicher Sprache.
  3. Nachhaltigkeit: Einsatz von KI, um umweltfreundliche Lösungen im Bildungsbereich zu fördern.
  4. Nachhilfe durch KI: Automatisierte Unterstützung für Schüler in verschiedenen Fächern.
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O

  1. Open Educational Resources (OER): Freie Bildungsressourcen, oft durch KI organisiert und bereitgestellt.
  2. Objekterkennung: KI-Technologie zur Identifikation von Objekten in Bildern oder Videos.
  3. Optimierung von Lehrplänen: Einsatz von KI, um Inhalte und Strukturen zu verbessern.
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P

  1. Personalisierung: Anpassung von Lerninhalten und -methoden an individuelle Schülerbedürfnisse durch KI.
  2. Predictive Analytics: Nutzung von KI, um zukünftige Trends oder Leistungen vorherzusagen.
  3. Programmieren: Erstellung von KI-Modellen, oft durch spezialisierte Programmiersprachen.
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Q

  1. Quantencomputing: Zukunftstechnologie, die KI-Systeme deutlich leistungsfähiger machen könnte.
  2. Qualitätskontrolle: Einsatz von KI, um Bildungsinhalte zu analysieren und zu optimieren.
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R

  1. Robotik: Entwicklung von Robotern, die durch KI gesteuert werden und im Unterricht eingesetzt werden können.
  2. Risikomanagement: Identifikation und Minderung von Risiken bei der Einführung von KI in Schulen.
  3. Recommender-Systeme: KI-Technologie, die Inhalte basierend auf Vorlieben und Bedürfnissen empfiehlt.
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S

  1. Spracherkennung: KI-Technologie zur Verarbeitung gesprochener Sprache.
  2. Smart Classroom: Klassenzimmer, das mit KI-gestützter Technologie ausgestattet ist.
  3. Schüler-Engagement: Förderung aktiver Teilnahme durch KI-gestützte Methoden.
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T

  1. Textgenerierung: KI, die Texte automatisch erstellt, z. B. für Zusammenfassungen.
  2. Technologische Integration: Einbindung von KI in den Unterrichtsalltag.
  3. Training von Modellen: Prozess, durch den KI-Systeme durch Daten "lernen".
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U

  1. Unterstützungs-KI: Systeme, die Lehrern und Schülern helfen, Lernprozesse zu erleichtern.
  2. Usability: Benutzerfreundlichkeit von KI-Systemen im Bildungsbereich.
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V

  1. Virtuelle Realität (VR): Immersive Lernumgebungen, die durch KI unterstützt werden.
  2. Verhaltensanalyse: Einsatz von KI, um Schülerverhalten zu beobachten und zu analysieren.
  3. Visualisierungen: Erstellung von Datenbildern oder Konzepten durch KI.
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W

  1. Wissensmanagement: Einsatz von KI, um Wissen zu organisieren und zugänglich zu machen.
  2. Wearables: KI-gestützte tragbare Geräte, die Lernprozesse unterstützen können.
  3. Wortschatzerweiterung: Förderung sprachlicher Fähigkeiten durch KI.
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X

  1. XAI (Erklärbare KI): KI-Systeme, deren Entscheidungen nachvollziehbar und transparent sind.
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Y

  1. YouTube-Analyse: Einsatz von KI, um Lerninhalte auf Plattformen wie YouTube zu optimieren.
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Z

  1. Zukunftsperspektiven: Potenziale und Herausforderungen für den Einsatz von KI im Bildungsbereich.
  2. Zugangsgerechtigkeit: Sicherstellung gleicher Chancen für alle Schüler bei der Nutzung von KI-Technologien.
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