Künstliche Intelligenz verstehen

KI-Technologien sind allgegenwärtig und prägen verschiedene Lebensbereiche. Ein Verständnis von künstlicher Intelligenz (KI) ist heutzutage ist nicht nur beruflich relevant, sondern auch für die gesellschaftlichen Auswirkungen von Bedeutung. Ein Bewusstsein für ethische Fragen und die sozialen Implikationen von KI ist wichtig. Zudem beeinflusst KI die Innovationsfähigkeit und Wettbewerbsfähigkeit von Nationen und Unternehmen. Bildung und Forschung spielen dabei eine Schlüsselrolle, und individuelles KI-Verständnis ermöglicht es, Technologien besser anzupassen und verantwortungsbewusst zu nutzen. Insgesamt ist ein KI-Verständnis grundlegend, um die aktuellen Entwicklungen in der Welt zu verstehen und aktiv mitzugestalten. Dies gilt insbesondere für Schüler und Schülerinnen. Daher ist es wichtig, Informatiklehrkräften das Wissen und die Mittel an die Hand zu geben, um Lernenden ein Grundverständnis von KI zu vermitteln und so Anwendungen und auch Ihnen zugrunde liegende Konzepte und Prinzipien für die Schüler nutzbar zu machen. Mit KI verhält es sich ähnlich wie mit einem Taschenrechner. Er ist zweifellos ein wertvolles Werkzeug, das Potenzial kann allerdings nur genutzt werden, wenn man weiß, wie er funktioniert. Nur wer weiß, wie eine Berechnung durchgeführt wird, kann die richtigen Knöpfe am Rechner drücken.

Dieser Kurs vermittelt Informatiklehrkräften ein Grundverständnis von KI und stellt ihnen gleichzeitig ein Tool vor, das im Unterricht genutzt werden kann. Daher nutzen wir für den Kurs die Anwendung Unravel, die den Unterrichtspreis der GI 2023 gewonnen hat.

Der Kurs ist zweistufig aufgebaut: Zunächst absolvieren die Teilnehmer einen Selbstlernkurs, bevor sie ihr Wissen in einer Präsenzveranstaltung vertiefen und praktisch anwenden. Künstliche neuronale Netze, insbesondere die Bilderkennung, stehen im Mittelpunkt der Präsenzveranstaltung. Die Selbstlerneinheit vermittelt ein breites Spektrum an Wissen rund um das Thema Künstliche Intelligenz. Dabei werden sowohl Grundlagen gelegt als auch erklärt, wie einzelne Algorithmen funktionieren. Auch ethische und gesellschaftliche Fragen werden thematisiert.

Die Präsenzeinheit soll das in der Selbstlerneinheit erarbeitete Wissen festigen und vertiefen und fokussiert sich dabei auf die Funktionsweise von künstlichen neuronalen Netzen. Künstliche neuronale Netze sind Computermodelle, die von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns inspiriert sind. Sie bestehen aus „künstlichen Neuronen“, die Informationen verarbeiten und über Verbindungen miteinander kommunizieren. Diese Netze lernen, Muster in Daten zu erkennen und können Aufgaben wie Bilderkennung, Sprachverarbeitung oder Entscheidungsfindung übernehmen. Beim Trainieren eines Netzwerkes sollen zentrale Begriffe des maschinellen Lernens wiederholt werden, wie z.B. „overfitting“, „underfitting“ und „Bias“. 

Ziel der Einheit ist es aber nicht nur, den Lehrkräften die Funktionsweise des maschinellen Lernens verständlich und erlebbar zu machen, sondern ihnen auch ein Werkzeug an die Hand zu geben, mit dem sie das Thema für ihre Schülerinnen und Schüler aufbereiten können. 

Bei Interesse können Sie sich gerne an Simon Martin wenden. 

Möglichkeiten zur Anmeldung stehen in Kürze zur Verfügung.

Es besteht auch die Möglichkeit, eine Fortbildung für Ihre Fachschaft zu organisieren.