KI-Führerschein für Schüler der Klasse 10
Einleitung
Der KI-Führerschein für Schülerinnen und Schüler der 10. Klasse führt in die fortgeschrittene Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) ein. Neben der Vertiefung bereits bekannter Konzepte wie Machine Learning und Deep Learning liegt der Schwerpunkt auf praktischen Anwendungen wie KI-gestützten Simulationen, Predictive Analytics und Automatisierung. Die Lernenden setzen sich intensiv mit ethischen Fragen, Datenschutz und der gesellschaftlichen Verantwortung bei der Nutzung von KI auseinander.
Ziel ist es, die Schülerinnen und Schüler zu befähigen, selbstständig KI-Projekte zu entwickeln, kritische Entscheidungen über deren Einsatz zu treffen und die Rolle von KI in einer sich wandelnden Welt zu verstehen.
Inhalte des KI-Führerscheins
Vertiefung der theoretischen Grundlagen
Die Theorie umfasst:
- KI-Modelle: Wie funktionieren Vorhersagemodelle?
- Deep Learning: Anwendungen im Alltag und in der Wissenschaft.
- Predictive Analytics: Wie KI zukünftige Ereignisse prognostiziert.
- Ethische Verantwortung: Warum Transparenz bei Algorithmen wichtig ist.
Praxisorientierte Projekte
Die Schüler entwickeln praktische Anwendungen:
- Simulationen erstellen: KI-Modelle zur Lösung realer Probleme.
- Datenanalysen: Arbeiten mit großen Datensätzen, um Erkenntnisse zu gewinnen.
- Automatisierung: Entwicklung von KI-gesteuerten Prozessen.
Gesellschaftliche und ethische Aspekte
Die Schüler reflektieren über:
- KI in der Politik: Wie KI in Entscheidungsprozessen eingesetzt wird.
- Bias und Diskriminierung: Warum faire Daten entscheidend sind.
- Zukunft der Arbeit: Welche Berufe verschwinden und welche entstehen durch KI?
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Was ist Predictive Analytics? (Ein Verfahren, bei dem KI Daten analysiert, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen.) (!Ein Prozess zur Speicherung von Daten.) (!Ein Algorithmus zur Erstellung von Tabellen.) (!Eine Methode zur Bildbearbeitung.)
Wie unterstützt KI die Automatisierung? (Durch die Übernahme von repetitiven Aufgaben.) (!Durch das Speichern von Daten.) (!Durch das Erstellen von Texten.) (!Durch das Löschen von Informationen.)
Was ist eine Simulation in der KI? (Ein Modell, das reale Prozesse nachbildet.) (!Ein System zur Sicherung von Daten.) (!Ein Algorithmus zur Sprachverarbeitung.) (!Ein Netzwerk zur Datenübertragung.)
Warum ist Ethik in der KI wichtig? (Weil KI Entscheidungen trifft, die Menschen betreffen.) (!Weil KI immer perfekte Ergebnisse liefert.) (!Weil KI ohne Regeln funktioniert.) (!Weil KI keine Daten benötigt.)
Was ist ein Beispiel für Deep Learning? (Erkennung von Sprache und Bildern durch neuronale Netze.) (!Bearbeiten von Textdokumenten.) (!Erstellen von Tabellen.) (!Analysieren von Audioaufnahmen.)
Wie beeinflusst KI die Arbeitswelt? (Sie automatisiert repetitive Aufgaben und schafft neue Berufsfelder.) (!Sie macht alle Berufe überflüssig.) (!Sie beeinflusst nur technische Berufe.) (!Sie hat keinen Einfluss auf die Wirtschaft.)
Was bedeutet Bias in der KI? (Eine Verzerrung durch fehlerhafte oder unvollständige Daten.) (!Ein Fehler in der Programmierung.) (!Ein Begriff für Datenbanken.) (!Eine Methode zur Datenanalyse.)
Wie können Schüler KI praktisch anwenden? (Durch das Erstellen von Projekten mit Simulationen und Datenanalysen.) (!Durch das bloße Nutzen von KI-Produkten.) (!Durch das Abschreiben von KI-Modellen.) (!Durch die Vermeidung von Technologie.)
Welche Verantwortung haben Entwickler von KI? (Sicherzustellen, dass Algorithmen transparent und fair sind.) (!Zu garantieren, dass keine Fehler auftreten.) (!Sicherzustellen, dass keine Daten verwendet werden.) (!Alle anderen Technologien zu ersetzen.)
Welche Rolle spielt Datenschutz in der KI? (Er schützt persönliche Informationen vor Missbrauch.) (!Er verhindert den Einsatz von KI.) (!Er beschleunigt die Arbeit von Algorithmen.) (!Er eliminiert alle ethischen Probleme.)
Memory
| Predictive Analytics | Analyse zur Vorhersage von Ereignissen |
| Automatisierung | Prozesse ohne menschliches Eingreifen |
| Simulation | Nachbildung realer Prozesse durch KI |
| Bias | Verzerrung durch unfaire Daten |
| Datenschutz | Schutz persönlicher Informationen |
Kreuzworträtsel
| PredictiveAnalytics | Vorhersage von Ereignissen durch Datenanalyse |
| Automatisierung | Technologie zur Prozessvereinfachung |
| Simulation | Nachbildung realer Prozesse |
| Bias | Verzerrung in KI durch fehlerhafte Daten |
| DeepLearning | Mehrschichtige neuronale Netze |
| Verantwortung | Ethische Verpflichtung bei KI-Entwicklung |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- KI-Anwendungen im Alltag: Finde 5 Beispiele für KI-Anwendungen und beschreibe ihre Funktion.
- Simulationen: Erkläre, was eine Simulation ist und warum sie nützlich ist.
- Bias verstehen: Nenne ein Beispiel für Bias in der KI und erkläre, warum er problematisch ist.
Standard
- Datenanalysen: Führe eine einfache Analyse eines Datensatzes mit einem Online-Tool durch.
- Simulationen entwickeln: Plane eine Simulation, die ein Alltagsproblem löst.
- Ethik in der KI: Diskutiere mit einem Mitschüler, welche ethischen Fragen durch KI aufgeworfen werden.
Schwer
- Predictive Analytics: Erstelle ein Modell, das zukünftige Ereignisse anhand von Daten vorhersagt.
- KI und Politik: Schreibe einen Aufsatz über die Rolle von KI in politischen Entscheidungsprozessen.
- Automatisierung evaluieren: Analysiere die Vor- und Nachteile der Automatisierung in der Arbeitswelt.
|
|
Lernkontrolle
- Bias und Ethik: Beschreibe, wie Bias vermieden werden kann und warum Ethik in der KI wichtig ist.
- Simulationen entwickeln: Erstelle eine Simulation, die ein komplexes Problem vereinfacht darstellt.
- KI in der Arbeitswelt: Analysiere, wie KI Berufe verändert und welche Chancen sie bietet.
- Datenanalyse und Datenschutz: Entwickle eine Checkliste für den Umgang mit Daten in KI-Projekten.
- Gesellschaftliche Verantwortung: Diskutiere, wie KI die Gesellschaft in den nächsten 20 Jahren prägen könnte.
OERs zum Thema
Links
Teilen - Diskussion - Bewerten
Schulfach+
|
|
aiMOOCs
aiMOOC Projekte
KI-STIMMEN: WAS WÜRDE ... SAGEN? |
|
|
|
|
|
 |
