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Hoou: https://learn.hoou.de/course/view.php?id=1238

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https://learn.hoou.de/course/view.php?id=1238

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Teaching Boards | AI Tools, PD Courses, & Teaching Materials

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fobizz-Assistent

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 

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KI-Didaktik: Von den 5 Dimensionen zur konkreten Aufgabenkultur 🎯 — Manuel Flick

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Wie lassen sich die 5 Dimensionen “Lernen und KI” in konkrete Aufgabenformate überführen? Joscha Falck und ich haben dazu eine Planungsvorlage für die Unterrichtspraxis entwickelt, die diese Frage adressiert und vier Aufgabenkategorien unterscheidet: KI-thematisierend, KI-integrierend, KI-

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Unser KI-Wegweiser bündelt relevante Fortbildungen und Materialien für Schulleitungen, Lehrkräfte und Schüler:innen. Er zeigt, welche Formate sich im Sinne des EU AI Acts sinnvoll kombinieren lassen und ordnet alle Angebote den vier Kompetenzbereichen des AI Literacy Frameworks zu. So unterstützt er bei der gezielten Auswahl passender Fortbildungs- und Unterrichtsmaterialien.

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Künstliche Intelligenz spielt eine zunehmend wichtige Rolle im Bildungsbereich. Mit dem EU AI Act gilt erstmals ein einheitlicher Rechtsrahmen für KI in der EU, der auch für Schulen verbindliche Vorgaben macht. Er verpflichtet Bildungsinstitutionen dazu, Mitarbeitende, einschließlich der Lehrkräfte, die KI-Systeme nutzen, entsprechend zu schulen und ihre KI-Kompetenzen weiterzuentwickeln.

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Eigene Abbildung, aus: “Grundlagen für einen wirksamen Unterricht” (Trautwein, Sliwka, Dehmel)

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https://unterrichten.digital/2025/12/09/ki-unterricht-lernen-angebots-nutzungs-modell/

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fobizz tools | KI-Assistenten für die Grundschule

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Entdecke verschiedene KI-Assistenten für die Grundschule. Nutze sie selbst für deine Unterrichtsvorbereitung oder mit deinen Schüler*innen im Unterricht. Mit der Remix-Funktion kannst die KI-Assistenten in deinen Account übertragen.

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KI verstehen und anwenden lernen - mit kostenlosen Onlinekursen, Videos, Podcasts und Tools auf dem KI-Campus!

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— 05/02/2025, Johannes, Berufsschulleher aus Hamburg

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In dieser Online-Fortbildung erhältst du einen umfassenden Überblick über die Einsatzmöglichkeiten von KI-Assistenten im Unterricht.

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für Lehrpersonen

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KI-Promptingkurs für Eltern: Leitfaden für den cleveren Umgang mit KI-Helfern 

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KI-Promptingkurs für Eltern: Leitfaden für den cleveren Umgang mit KI-Helfern 

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Kostenloser KI-Leitfaden: Promptingkurs für Eltern - KidsGPT.eu

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Hallo liebe Eltern, dieser Leitfaden ist eure kostenlose Anleitung, um Künstliche Intelligenz (KI) – wie z.B. ChatGPT, Le Chat, Copilot, Claude und Co. – sicher und effektiv mit eurer Familie zu nutzen.

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KidsGPT.eu - Dein KI-Helfer für Lernen, Spaß & Alltag - Kostenlose Prompts für Schule, Hausaufgaben und mehr

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ein Praxisversuch

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Musikvideos mit KI im Unterricht – ein Praxisversuch - KMS-Bildung

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Bei diesem Beitrag handelt es sich um einen Gastautor. Vielen Dank für diesen Beitrag. Unser Gastautor hat und gemeinsam mit seiner 2.Klasse ausprobiert, wie sich mit verschiedenen KI-Tools ein Musikvideo erstellen lässt. Entstanden ist ein spannendes Projekt rund um das Thema Sankt Martin, bei dem die Schülerinnen und Schüler aktiv…

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Canva stellt neue KI Werkzeuge für den Unterricht vor 

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Canva stellt neue KI Werkzeuge für den Unterricht vor 

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Canva stellt neue KI Werkzeuge für den Unterricht vor

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Canva wird zur All-in-One-Plattform für Lehrpersonen. Das neue Magic Studio bringt über 25 KI-Tools wie Magic Write und Magic Switch. Es ist 100% kostenlos für Schulen, DSGVO-konform und nutzt keine Schülerdaten für das KI-Training.

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Lehren & Lernen in Zeiten künstlicher Intelligenz

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Lehren & Lernen in Zeiten künstlicher Intelligenz

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Broschüre: KI und Grundschule

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Google

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Canva AI verwandelt kurze Prompts in fertige Lernspiele. Von Vokabel Memory bis Hauptstadt Quiz. Direkt in die Präsentation einfügen oder als Website teilen. Starte in Minuten ohne Programmierwissen und nutze fünf Beispielprompts zum Ausprobieren.

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ONLINEKURSE FÜR HOCHSCHULEN AUF DEM KI-CAMPUS

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ONLINEKURSE FÜR HOCHSCHULEN AUF DEM KI-CAMPUS

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Lernpfad (90 min)

Klasse

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Künstliche Intelligenz (KI) begegnet uns heute in vielen Bereichen des Alltags – von Chatbots bis zu Bilderkennungs-Apps. Auch beim Schutz unserer Umwelt spielt KI eine wichtige Rolle: Sie kann helfen, den Klimawandel, Umweltverschmutzung und den Verlust der Artenvielfalt besser zu verstehen. In diesem Lernpfad geht es darum, wie KI beim Umweltschutz eingesetzt werden kann. An Beispielen erfahren die Lernenden, was Mustererkennung bedeutet und wie KI dadurch Bilder erkennt. Spielerische Übungen machen die Funktionsweise erlebbar. Zum Abschluss wird auch ein kritischer Blick auf den Stromverbrauch von KI-Systemen geworfen.

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Künstliche Intelligenz in der Grundschule

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Künstliche Intelligenz in der Grundschule

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Positionspapier der DGfE-Kommission Grundschulforschung und Pädagogik der Primarstufe

(Stand: September 2025)

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht 

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht 

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Lehrkräfteprofessionalisierung für KI in Schule und Unterricht

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Künstliche Intelligenz ist längst Teil des gesellschaftlichen und schulischen Alltags und eröffnet neue Möglichkeiten für das Lehren und Lernen. Besonders im sprachlichen Unterricht können KI-Systeme individuelle Lernprozesse unterstützen, etwa durch automatisiertes Feedback zu Texten oder das individualisierte Lernen mit Intelligenten Tutoriellen Systemen. Gleichzeitig bringt der Einsatz von KI-basierten Systemen im schulischen Kontext ethische, rechtliche und soziale Herausforderungen mit sich. Der Kurs thematisiert all dies und unterstützt Lehrkräfte dabei, die Chancen KI-basierter Systeme zu nutzen und Risiken reflektiert sowie konstruktiv zu begegnen.

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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Kostenloser KI Bild Generator | Einfach & Sekundenschnell

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Entdecken Sie die Magie des KI Bild Erstellens auf KI-Bild-Erstellen.de. Generieren Sie beeindruckende KI Bilder kostenlos und einfach.

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Präsentation zum Padlet & zur wissenschaftlichen Analyse

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L-Info

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Unterrichtseinheit mit Bild-KI

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Unsere Wiese wird lebendig – mit Fantasie und KI!

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Zielgruppe: Grundschulkinder, 3. Klasse Fach: Sachunterricht Thema: Tiere auf der Wiese & erste Schritte mit Künstlicher Intelligenz Dauer: 2 x 50 Minute…

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Zwischen Schreibschrift und ChatGPT. Wie wir Leistung in der Grundschule neu bewerten 

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Zwischen Schreibschrift und ChatGPT. Wie wir Leistung in der Grundschule neu bewerten 

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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Zwischen Schreibschrift und ChatGPT. Wie wir Leistung in der Grundschule neu bewerten - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Ein Beitrag zur Blogparade #kAIneEntwertungNeulich saßen meine Viertklässler mit dem Tablet in der Hand im Fobizz-KI-Tool. Ein Kind fragte neugierig: „Warum haben Ritter eigentlich Burgen gebaut?” Die KI antwortete prompt mit einer strukturierten Erklärung zu Schutz, Macht und Verteidigung.Das Kind hakte sofort nach: „Das verstehe ich noch nicht, erklär mir das so, dass ich es

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https://digital.tueftellab.de/mod/resource/view.php?id=1949

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Machine Learning in der Praxis: KI-Bilderkennung 

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Machine Learning in der Praxis: KI-Bilderkennung 

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Künstliche Intelligenz: Machine Learning in der Praxis: KI-Bilderkennung

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Künstliche Intelligenz kennenlernen: Onlinekurs über die Grundlagen von KI für Kinder, Familien und Lehrkräfte.

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein 

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein 

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Umfrage: KI wird normaler Teil von Schule sein

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Trendmonitor 2025

Telekom Stiftung

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Prompt-Labor – generative KI in der Hochschullehre: Anwendungen 

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Prompt-Labor – generative KI in der Hochschullehre: Anwendungen 

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GPT-5, our newest flagship model, represents a substantial leap forward in agentic task performance, coding, raw intelligence, and steera…

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TU Graz Online-Kurs

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Nano Banana? | KI-Bilder kostenlos für den Unterricht erstellen 

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Nano Banana? | KI-Bilder kostenlos für den Unterricht erstellen 

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Meine Einschätzung 🔷

Neue Möglichkeiten für Lehrkräfte

Nach meinen ersten Tests bin ich von Nano Banana überzeugt - nicht nur von den qualitativ hochwertigen Ergebnissen, sondern vor allem aufgrund der hohen Zuverlässigkeit und einfachen Bedienung.

Das Tool fühlt sich ein wenig an wie Photoshop, ohne dass man Photoshop beherrschen muss. Es genügt, in einem Prompt zu formulieren, was benötigt oder geändert werden soll - Nano Banana liefert schnell ein Ergebnis.

Neben fehlerfreien, detailgetreuen Visualisierungen sind nun auch konsistente Bildserien mit wiederkehrenden Personen oder Objekten möglich. Ebenso lassen sich zielgerichtet Änderungen an bestehenden Abbildungen vornehmen - und das ohne zeitraubendes Trial-and-Error und ohne technisches Know-how.

Aus Gesprächen in meinen Workshops sowie aus eurem Feedback und euren Nachrichten weiß ich:

Vor allem konsistente Bildserien - also gleiche Personen, gleiche Objekte, gleicher Look über mehrere Bilder hinweg - stehen bei vielen von euch ganz oben auf der Wunschliste. Mit Nano Banana ist das nun unkompliziert möglich.

Schlüsselaspekt des neuen Tools

Natürlich gab es auch schon vorher Tools und entsprechende Software, um KI-Bilder in einer solchen (und besseren) Qualität zu erzeugen, fortlaufend zu gestalten oder selektiv zu bearbeiten.

Das eigentlich Beeindruckende an diesem Tool ist vielmehr, dass die Hürde zur Nutzung extrem niedrig ist.

Das Tool steht kostenlos zur Verfügung und ist spielend einfach in der Bedienung, was Lehrkräften einen enorm leichten Zugang zu dem Werkzeug verschafft.

Mit Nano Banana entstehen so (mal wieder) neue Möglichkeiten und es lassen sich Unterrichtsideen zum Leben erwecken, die vorher gar nicht oder nur mit großem Aufwand umsetzbar waren.

Aus schulischer Perspektive steigt damit die Realisierbarkeit kreativer Vorhaben (z. B. Storytelling mit wiederkehrenden Charakteren, schnelle Visualisierung für Arbeitsblätter...), mit Potenzial zur Zeitersparnis bei der Unterrichtsmaterialerstellung.

Über Nano Banana hinaus: Eine sichtbare Verschiebung

Zudem nehme ich eine übergeordnete Entwicklung wahr: Immer mehr Anwendungen, die früher Profis vorbehalten waren, rücken in Reichweite des Schulalltags.

Das betrifft nicht nur KI-Bildtools, sondern die gesamte Medienpalette: Text, Bild, Audio, Video oder sogar Lernspiele. Über die vergangenen drei Jahre hinweg haben sich die Möglichkeiten deutlich erweitert und lassen sich deutlich schneller und leichter umsetzen.

Mit jeder neuen Veröffentlichung stehen dabei weitere Funktionen kostenlos zur Verfügung. Dies ermöglicht zugleich mehr Kolleg:innen den Einstieg in das Thema, vereinfacht den Zugang und trägt dazu bei, dass KI weiter im Schulalltag ankommt.

Implikationen für Schule und Unterricht

Die aktuellen Entwicklungen bedeuten gleichzeitig Handlungsbedarf für Schulen und Lehrkräfte. Da Schüler:innen immer leichter Zugang zu KI-Tools erhalten, braucht es Begleitung, Anleitung und die Förderung eines reflektierten Umgangs.

Dies ist nicht neu und gilt selbstverständlich auch in Hinblick auf weitere KI-Tools zur Text- Audio- oder Video-Erstellung. Gerade das Beispiel Nano Banana zeigt jedoch, wie rasant die Entwicklung voranschreitet, und verdeutlicht, wie dringlich das Thema ist.

Was vor Kurzem beispielsweise noch als „ KI-Bilder erkennen per Checkliste" funktionierte (siehe dazu auch meine Unterrichtseinheit), greift heute schon zu kurz. Deepfakes werden immer besser, lassen sich immer einfacher erstellen und Bilder taugen kaum noch als Beweis für Realität oder Wahrheit.

Auch solche Aspekte müssen im Sinne des gezielten Aufbaus von KI- und Medienkompetenz im Unterricht thematisiert werden, inklusive gesellschaftlicher Auswirkungen und der ethischen Dimensionen der KI-Nutzung.

Fazit ✅

Nano Banana ist das Bildgenerierungs-Tool für die Unterrichtsvorbereitung und Materialerstellung, das sich viele Lehrkräfte wünschen: Einfach in der Bedienung, konsistente Ergebnisse bei hoher Qualität und dazu noch kostenlos!

Die Benutzung fühlt sich tatsächlich ein wenig wie Magie an.Im Schulalltag lässt sich dadurch Zeit sparen und ebenso neue Wege gehen, die zuvor nicht ohne Weiteres möglich gewesen sind.

Zu den neuen Möglichkeiten gehört jedoch zeitgleich der Auftrag, auch Schüler:innen zu begleiten und ihre KI- und Medienkompetenz weiter zu fördern.

Probiert das Tool selbst mal aus und schreibt in die Kommentare, was ihr davon haltet. Was klappt gut? Wo hakt's noch? Welche Ideen für Schule und Unterricht entstehen bei euch?

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🍌 Nano Banana? | KI-Bilder kostenlos für den Unterricht erstellen - Manuel Flick

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"Nano Banana" ist das kostenlose KI-Bild-Tool, auf das viele Lehrerinnen und Lehrer gewartet haben, Im Artikel erfährst du, warum das Tool für die KI-Bilderstellung im Unterricht besonders interessant ist, wie du es selbst nutzen kannst und welche neuen Möglichkeiten sich für den Schul- un

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Not your computer? Use Private Browsing windows to sign in. Learn more about using Guest mode

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Meet Gemini, Google's AI assistant. Get help with writing, planning, brainstorming, and more. Experience the power of generative AI.

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bad auch in deutsch

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Lumo: Privacy-first AI assistant where chats stay confidential

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Meet Lumo, the zero-access encrypted AI assistant by Proton that does not track or record your conversations. Ask me anything — it’s confidential

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Teachino - Digitale Unterrichtsvorbereitung mit KI

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Teachino ermöglicht die digitale Unterrichtsvorbereitung mit KI Lehrkräfte werden unterstützt, tollen und differenzierten Unterricht anzubieten.

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Anonymer Zugriff auf beliebte KI-Modelle, einschließlich GPT-4o mini, Claude 3 und Open Source Llama 3.1 und Mixtral.

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Magic School

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Prim Sek 1

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Förderung von AI Literacy im Rahmen veränderten Lehrens, Lernens und Prüfens in der Grundschule 

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Förderung von AI Literacy im Rahmen veränderten Lehrens, Lernens und Prüfens in der Grundschule 

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Förderung von AI Literacy im Rahmen veränderten Lehrens, Lernens und Prüfens in der Grundschule

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Wie AI Literacy in der Grundschule gelingt: KI verstehen, kritisch nutzen und didaktisch integrieren – ein Beitrag über neue Lernräume und zukunftsorientierten Unterricht.

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Me, myself  and AI: Understanding and safeguarding children’s use of AI chatbots

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Me, myself  and AI: Understanding and safeguarding children’s use of AI chatbots

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Künstliche Intelligenz – Unterrichtsideen für jede Klassenstufe 

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Künstliche Intelligenz – Unterrichtsideen für jede Klassenstufe 

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fobizz-Portal

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fobizz tools | Künstliche Intelligenz – Unterrichtsideen für jede Klassenstufe

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Das Unterrichtsmaterial ist für Vertretungsstunden zur künstlichen Intelligenz. Die Unterrichtsstunden behandeln Anwendungsbeispiele für jede Klassenstufe.

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Sendung mit der Maus

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Aus einer Idee einen Text zu machen – das schafft eine Künstliche Intelligenz in Sekundenschnelle. Aber wie funktioniert das eigentlich? Ralph erklärt, warum eine KI viel mehr zählt, als sie schreibt. Denn erst durch das Zählen von Wörtern, Buchstaben und deren Kombinationen sammelt sie Daten – und erkennt darin schließlich Muster. So „lernt“ die KI und kann mithilfe dieser Muster neue Texte zusammenzusetzen. Die wirken fast, als hätte sie ein Mensch geschrieben…

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Lernen über Künstliche Intelligenz in der Grundschule 

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Lernen über Künstliche Intelligenz in der Grundschule 

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Lernen über Künstliche Intelligenz in der Grundschule – Diklusive Praxis

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Künstliche Intelligenz ist längst Teil unseres Alltags – also warum nicht schon in der Grundschule darüber lernen? In unserem Projekt haben wir uns genau mit dieser Frage beschäftigt: Warum ist es wichtig, KI zu verstehen, und welche Kompetenzen brauchen Kinder dafür? Wir möchten zeigen, wie Grundschüler:innen spielerisch an das Thema herangeführt werden können.

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KI für Kinder – Teil 2 – Prompten lernen! 

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KI für Kinder – Teil 2 – Prompten lernen! 

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Made with Gamma. A new medium for presenting ideas, powered by AI.

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Kristin van der Meer

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Künstliche Intelligenz und ihr Potenzial für inklusiven Unterricht 

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Künstliche Intelligenz und ihr Potenzial für inklusiven Unterricht 

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In der heutigen Bildungslandschaft gewinnt die Künstliche Intelligenz (KI) zunehmend an Bedeutung. Dieser Beitrag beleuchtet, wie die Integration von KI-Kompetenzen im Bildungswesen zur Förderung von Inklusion beitragen kann und warum es wichtig ist, digitale Spaltungen frühzeitig zu adressieren.

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Thema: Zur Diskussion - Thema: Zur Diskussion - KI in der GrundschuleDaniel AutenriethKomplementäre IntelligenzWie Menschen und

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KI im Grundschulunterricht: Neue Dimensionen des Lernens

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KI im Grundschulunterricht: Neue Dimensionen des Lernens

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Präsentation: Sachunterricht

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FelloFish Forum: KI im Klassenzimmer. Wie Grundschullehrkräfte die Zukunft gestalten können 

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FelloFish Forum: KI im Klassenzimmer. Wie Grundschullehrkräfte die Zukunft gestalten können 

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FelloFish Forum: KI im Klassenzimmer. Wie Grundschullehrkräfte die Zukunft gestalten können

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Ein praktisches Beispiel: Textsorten mit KI erkunden

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KI im Grundschulunterricht: Ein praktischer Leitfaden für den Einstieg

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Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, den Grundschulunterricht zu bereichern, doch viele Lehrkräfte und Eltern sind noch unsicher, ob die Technologie für Kinder in diesem Alter geeignet ist. Dieser Blogbeitrag zeigt auf, warum die Einführung von KI bereits in der Grundschule sinnvoll ist und wie sie durch einen strukturierten Ansatz erfolgreich umgesetzt werden kann.
Anhand von fünf Dimensionen – vom Grundverständnis über KI bis hin zur Entwicklung von kritischem Denken – wird exemplarisch erklärt, wie KI in verschiedenen Fächern wie Deutsch, Mathematik oder Sachunterricht genutzt werden kann. Ein praktisches Beispiel aus einer vierten Klasse zeigt, wie Schüler mithilfe von KI Textsorten entdecken, lernen und reflektieren können, ohne dabei auf grundlegendes analoges Lernen zu verzichten.
Das Besondere: Der Leitfaden bietet konkrete Tipps, zeitliche Flexibilität und differenzierte Zugänge für verschiedene Lerntempi. Ziel ist es, den Kindern nicht nur den Umgang mit moderner Technologie zu vermitteln, sondern sie auch zu kritischen Denkern und kreativen Gestaltern in einer digitalen Welt zu machen.
Dieser Beitrag inspiriert Lehrkräfte, die ersten Schritte in die Welt der KI zu wagen und zeigt praxisnah, wie KI zu einer wertvollen Ergänzung im Unterricht werden kann – mit großem Nutzen für Schüler, Eltern und Lehrende.

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Made with Gamma. A new medium for presenting ideas, powered by AI.

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KI in der Schule | Grundlagen für Lehrkräfte 

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KI in der Schule | Grundlagen für Lehrkräfte 

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(Streaming-Video des Webinars)

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Read this free ebook by NN. Find thousands of free educational ebooks for classroom use at read.bookcreator.com

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Station 12: Datenschutz – Diklusive Praxis

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Autorinnen: Carla Düllmann, Ylvi Rieß, Emilie Smida (Studierende der Europa-Universität Flensburg)

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Station 6: Gedichte schreiben mit schulKI – Diklusive Praxis

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Whitepaper: fobizz KI Tools und die KI-Verordnung 

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Whitepaper: fobizz KI Tools und die KI-Verordnung 

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Station 2: Wie lernt eine Maschine? – Diklusive Praxis

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Lea Schulz

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Station 13: Mit der KI „Suno“ einen Song erstellen – Diklusive Praxis

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Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen: Was KI-Technik enthüllt 

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Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen: Was KI-Technik enthüllt 

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Lea Schulz

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Die Station „Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen: Was Technik enthüllt" verbindet Biologie und digitale Technologien, um Schüler:innen einen praxisnahen Einblick in die Funktionsweise von Algorithmen zu geben. Mithilfe der App „Flora Incognita" identifizieren die Lernenden verschiedene Pflanzenarten und lernen gleichzeitig, wie algorithmische Prozesse zur Bilderkennung und Datenverarbeitung beitragen. Dabei wird besonderer Wert auf eine inklusive Gestaltung gelegt, sodass alle Lernenden - unabhängig von ihren individuellen Voraussetzungen - aktiv teilnehmen können.

Ablauf der Station

Die Schüler:innen arbeiten in Zweier- oder Dreierteams, um eine Pflanze mithilfe der App zu bestimmen. Hierbei ist eine klare Aufgabenverteilung vorgesehen: Eine Person macht das Foto, eine andere notiert die erkannten Eigenschaften, und gemeinsam analysiert die Gruppe die Ergebnisse. Alternativ stehen vorbereitete Pflanzenbilder zur Verfügung, falls das Arbeiten mit echten Pflanzen nicht möglich ist.

Die Station beginnt mit einer kurzen Einführung, in der die App „Flora Incognita" sowie das begleitende Kartensystem vorgestellt werden. Die Karten enthalten Informationen zu verschiedenen Pflanzeneigenschaften wie Blattform, Farbe und Blütenstruktur und dienen den Schüler:innen als Orientierungshilfe. Anschließend begeben sich die Teams auf die Suche nach einer Pflanze, die sie dokumentieren und analysieren.

Sobald eine Pflanze gefunden wurde, wird sie mit der App fotografiert und bestimmt. Anschließend ordnen die Schüler:innen die passenden Eigenschaften mithilfe der Karten zu und halten ihre Ergebnisse fest. Ein barrierefreier Arbeitsraum stellt sicher, dass alle Materialien gut zugänglich sind und jede:r aktiv an der Station teilnehmen kann.

Inklusive Gestaltung

Um eine barrierefreie Teilnahme zu gewährleisten, wurden verschiedene didaktische und organisatorische Maßnahmen getroffen:

Unterstützende Materialien: Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung in einfacher Sprache sowie visuelle Hilfsmittel wie Piktogramme und farblich kodierte Karten erleichtern den Arbeitsprozess.

Technische Hilfen: Die App „Book Creator" bietet eine digitale Anleitung, die auch auditiv abrufbar ist, um Lernende mit Leseeinschränkungen zu unterstützen.

Flexibles Arbeiten: Schüler:innen mit motorischen Einschränkungen können sich in Teams auf Aufgaben wie das Fotografieren oder das Notieren von Eigenschaften spezialisieren.

Sprachliche Vielfalt: Für mehrsprachige Lernende stehen zusätzliche Materialien in relevanten Sprachen bereit.

Individuelles Lerntempo: Die Dauer der Pflanzensuche ist flexibel gehalten, sodass sich die Gruppen eigenständig organisieren können.

Reflexion und Weiterführung

Zum Abschluss der Station präsentieren die Teams ihre Ergebnisse und tauschen sich über ihre Erfahrungen aus. Sie reflektieren, wie Algorithmen Pflanzenmerkmale erfassen und inwiefern diese Technik Chancen und Grenzen für die Wissenschaft bietet. Optional können die gesammelten Daten auf der Plattform „schulKI" eingegeben werden, um die Ergebnisse weiter zu analysieren und den Zusammenhang zwischen biologischer Forschung und künstlicher Intelligenz zu verdeutlichen.

Basierend auf ersten Durchläufen wurden Anpassungen vorgenommen, um die Inklusion weiter zu optimieren. Dazu gehörten eine verbesserte Strukturierung der Kartensysteme, die Bereitstellung eines Rückzugsortes für ruhiges Arbeiten sowie eine flexiblere Zeitgestaltung.

Fazit

Die Station „Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen" zeigt, wie digitale Technologien und biologische Bildung verknüpft werden können, um Lernprozesse interaktiv und inklusiv zu gestalten. Durch eine Kombination aus digitalen und analogen Methoden wird nicht nur das Verständnis für Pflanzenmerkmale gefördert, sondern auch das Bewusstsein für die Funktionsweise von Algorithmen geschärft. Damit bietet die Station eine wertvolle Möglichkeit, KI-Anwendungen praxisnah und für alle zugänglich im Unterricht einzusetzen.

Materialien

Neben dem eBook benötigt ihr eine Möglichkeit nach draußen zu gehen und die App Flora Incognita.

Außerdem kleine Kärtchen (vorgefertigt und/oder blanco) mit Kriterien zur Kategorisierung und Beschreibung der Pflanzen.
Hier ist das Video, das am Projekttag zu dieser Station entstanden ist:

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Station 2: Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen: Was Technik enthüllt

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Die Station „Pflanzen unter der Lupe der Algorithmen: Was Technik enthüllt" verbindet Biologie und digitale Technologien, um Schüler:innen einen praxisnahen Einblick in die Funktionsweise von Algorithmen zu geben. Mithilfe der App „Flora Incognita" identifizieren die Lernenden verschiedene Pflanzenarten und lernen gleichzeitig, wie algorithmische Prozesse zur Bilderkennung und Datenverarbeitung beitragen.

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Stationenbetrieb

Lea Schulz

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Station 1: Fake News durch die KI – Diklusive Praxis

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von Levke Zühlke, Studierende der Europa-Universität Flensburg

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Der KI-Assistent Didacticus entwickelt Unterrichtspläne, findet Quellen und begleitet dich durch den Prozess der Unterrichtsvorbereitung und Materialerstellung.

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Professional development for educators on current topics relating to media literacy and AI to use and address digital media in the classroom in a meaningful way ✓ learn independent of time and place ✓ practice-oriented ✓ certified

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Gestalte Projekttage zum Thema Künstliche Intelligenz in der Grundschule 

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Gestalte Projekttage zum Thema Künstliche Intelligenz in der Grundschule 

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Präsentation

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Differenzierte Materialien mit ChatGPT erstellen 

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Differenzierte Materialien mit ChatGPT erstellen 

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Aus der Praxis - Differenzierte Materialien mit ChatGPT erstellen - Das Deutsche Schulportal

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Lehrerin Michelle Wothe stellt ihre Prompts zur Anfertigung von Hilfekarten und Vereinfachung von Texten vor.

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50 empfehlenswerte KI-Tools für den Unterricht in der APS

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50 empfehlenswerte KI-Tools für den Unterricht in der APS

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Wiener Bildungsdirektion

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung 

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung 

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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KI-Kompetenzen in der Grundschule: Ein neues Modell für digitale Grundbildung - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Einleitung: Die Neudefinition basaler Kompetenzen im KI-Zeitalter Die zunehmende Präsenz Künstlicher Intelligenz in allen Lebensbereichen erfordert eine grundlegende Neuausrichtung der Bildungsziele bereits in der Grundschule. Wie das von Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelte Kompetenzmodell zeigt, sollen Grundschüler:innen nicht nur oberflächlich mit KI-Technologien bekannt gemacht werden, sondern diese aktiv verstehen, anwenden

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule 

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule 

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelten gemeinsam mit ein Kompetenzmodell nach Niveaustufen.

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Die KI-Kompetenzen der Niveaustufe I in diesem Modell zeigen, dass bereits in der Grundschule grundlegende Konzepte von Künstlicher Intelligenz vermittelt werden sollen. Begriffe wie „Algorithmus", „Daten" oder „Bias" sind hier bereits verankert, ebenso das Anwenden und Reflektieren von KI-gestützten Tools. Doch diese Kompetenzen lassen sich nicht einfach in den bestehenden Lehrplan integrieren, ohne dass die basalen Kompetenzen der Grundschule neu gedacht werden.

1. Lesen, Schreiben, Rechnen - aber neu gedacht:

Traditionell gelten Lesen, Schreiben und Rechnen als die Grundpfeiler der Grundbildung. Doch in einer digitalen Welt sind auch digitale Lese- und Schreibfähigkeiten notwendig. Ein Kind, das Texte lesen kann, aber nicht zwischen menschlich geschriebenen und KI-generierten Inhalten unterscheiden kann, hat eine Lücke in seiner Literalität. Digitale Lesekompetenz umfasst daher nicht nur das Verstehen von Wörtern, sondern auch die Fähigkeit, Medieninhalte kritisch zu analysieren, Falschinformationen zu erkennen und Quellen zu bewerten.

2. Medienbildung als vierte Kulturtechnik:

Das Modell zeigt, dass Schüler:innen bereits in der Grundschule KI-Tools bedienen und reflektieren sollen. Doch wenn Medienbildung erst als Zusatz oder in Projekten behandelt wird, fehlt die systematische Verankerung. Stattdessen muss sie als grundlegende Kompetenz neben Lesen, Schreiben und Rechnen etabliert werden - mit einem Fokus auf die aktive Nutzung, kritische Reflexion und kreative Gestaltung digitaler Technologien.

3. Logisches Denken und Problemlösen als Fundament:

Die Nutzung von KI-Tools setzt voraus, dass Kinder Zusammenhänge erkennen, Abläufe strukturieren und logische Muster verstehen können. Das bedeutet, dass Computational Thinking nicht erst in der weiterführenden Schule, sondern schon in der Grundschule als grundlegende Denkweise gefördert werden muss. Dies kann spielerisch über algorithmisches Denken, einfache Programmierübungen oder das Erstellen von Handlungsanweisungen für Maschinen erfolgen.

4. Kollaboration und kreative Problemlösung statt reiner Wissensvermittlung:

KI verändert nicht nur, was wir lernen, sondern auch wie wir lernen. Statt reiner Wissensvermittlung müssen Grundschüler:innen früh lernen, mit digitalen Tools kreativ zu arbeiten, mit anderen zu kollaborieren und eigene Lösungswege zu entwickeln. Dies erfordert eine Veränderung der Unterrichtskultur: Weg von der reinen Wissensreproduktion, hin zu offenem, forschendem und problemlösendem Lernen.

By Napkin ai

Wenn die Niveaustufe I des KI-Kompetenzmodells bereits Operatoren wie „benennen", „beschreiben" und „beachten"enthält, zeigt das deutlich, dass von Grundschulkindern nicht nur ein oberflächliches Kennenlernen von KI erwartet wird, sondern eine aktive Auseinandersetzung mit Konzepten und deren Reflexion.

Operatoren sind ein wesentlicher Bestandteil von Kompetenzmodellen und Lehrplänen, da sie kognitive Anforderungen an Lernende formulieren. Wenn bereits in der Grundschule das Beschreiben von KI-Technologien und das Beachten von Datenschutzaspekten gefordert wird, bedeutet das, dass die sprachlichen und inhaltlichen Grundlagen dafür auch vorhanden sein müssen.

1. Sprachliche Kompetenzen müssen an die digitale Welt angepasst werden:
Das Beschreiben von KI-Anwendungen setzt voraus, dass Kinder Begriffe wie Algorithmus, Daten oder Bias nicht nur hören, sondern aktiv in ihrem Wortschatz verankern und in eigenen Worten wiedergeben können. Das heißt:

- Wortschatzarbeit muss digitale Begriffe von Anfang an integrieren.

- Sprachförderung muss sich nicht nur auf literarische oder narrative Texte, sondern auch auf technische und funktionale Sprache erstrecken.

- Sachtexte über Technologie müssen fester Bestandteil des Lesetrainings sein.

2. Kritisches Denken als Grundkompetenz statt Zusatzförderung:
Wenn Grundschüler:innen bereits Falschinformationen und Verzerrungen schildern sollen, dann muss das kritische Denken als Basiskompetenz aufgebaut werden - nicht erst in den späteren Schuljahren. Das bedeutet:

- Frühzeitige Schulung im Erkennen von Quellen und Informationen (z. B. einfache Fact-Checking-Übungen).

- Vergleichende Analyse von Inhalten („Was sind die Unterschiede zwischen einer echten und einer KI-generierten Geschichte?").

- Diskussionen über digitale Ethik von Anfang an („Warum ist es wichtig, dass wir keine Fake News verbreiten?").

3. Neujustierung der Kompetenzbereiche der Grundschule:
Die traditionellen Kompetenzbereiche der Grundschule - Lesen, Schreiben, Rechnen, Sachkunde - sind nicht mehr ausreichend, wenn Schüler:innen frühzeitig KI-Kompetenzen entwickeln sollen. Stattdessen müssen folgende Anpassungen stattfinden:

- Sachunterricht muss verstärkt digitale Medienkompetenz integrieren.

- Schreiben muss mehr als nur Handschrift und Texte verfassen bedeuten - digitale Textproduktion mit KI-Tools gehört dazu.

- Rechnen muss stärker logisches Denken und algorithmische Grundstrukturen einbinden (z. B. mit einfachen Programmiervorgängen).

Napkin ai

Unsere Analyse zeigt, dass das ursprünglich entwickelte KI-Kompetenzmodell mit Niveaustufe 1 für Grundschüler:innen nicht erreichbar ist, da es bereits Fähigkeiten wie Beschreiben, Analysieren und Reflektieren von KI-Systemen voraussetzt. Doch diese Kompetenzen basieren auf Grundfertigkeiten wie kritischem Lesen, logischem Denken und Medienverständnis, die in der bisherigen Grundschulpraxis nicht systematisch für das digitale Zeitalter weiterentwickelt wurden.

Daher stellt sich die zentrale Frage: Wie müssen die Basiskompetenzen in der Grundschule neu definiert werden, damit Schüler:innen überhaupt auf Niveaustufe 1 des KI-Kompetenzmodells vorbereitet werden können?

Die Antwort liegt in einer Neuausrichtung der Grundbildung:

Lesen, Schreiben und Rechnen müssen für die digitale Welt angepasst werden, indem digitale Lese- und Schreibfähigkeiten, algorithmisches Denken und Datenbewusstsein bereits früh vermittelt werden.

KI-Kompetenzen müssen schrittweise aufgebaut werden, indem Kinder spielerisch digitale Werkzeuge erkunden, erste Erfahrungen mit KI-gestützten Tools sammeln und diese reflektieren.

Medienkritik und ethisches Denken müssen von Anfang an integriert werden, damit Kinder lernen, zwischen realen und KI-generierten Inhalten zu unterscheiden, Datenschutz zu verstehen und verantwortungsvoll mit KI-Technologien umzugehen.

Auf Basis dieser Überlegungen haben wir ein angepasstes Kompetenzmodell für die Grundschule entwickelt, das Schüler:innen altersgerecht an die Niveaustufe 1 des KI-Kompetenzmodells heranführt. Dieses Modell zeigt detailliert, welche Basiskompetenzen in den ersten Schuljahren erworben werden müssen und wie KI-Bildung in der Grundschule strukturiert werden kann, damit Kinder schrittweise Verstehen, Anwenden, Reflektieren und Mitgestalten lernen.

Im nächsten Abschnitt gehen wir detailliert darauf ein, welche Basiskompetenzen erforderlich sind und wie sie aufgebaut werden müssen, um die KI-Kompetenzen aus Niveaustufe 1 tatsächlich zu erreichen.
(Diese Fähigkeiten müssen vor Schuleintritt bzw. in den ersten Schuljahren entwickelt werden, um die Basiskompetenzen zu ermöglichen.)

(Diese Kompetenzen müssen entwickelt werden, bevor Schüler:innen in der Grundschule sinnvoll mit KI umgehen können.)

(angepasst nach Klassenstufen 1/2 und 3/4, mit realistischen Zielen, die Schüler:innen tatsächlich erreichen können)

Die Einführung von KI-Kompetenzen in der Grundschule erfordert eine grundlegende Neudefinition der Basiskompetenzen. Das ursprüngliche KI-Kompetenzmodell nach Alles, Falck, Flick und Schulz setzt kognitive, sprachliche und technologische Fähigkeiten vorus, die in de aktuellen Grundschulpraxis nicht systematisch entwickelt werden. Damit Grundschüler:innen realistisch auf Niveaustufe 1 vorbereitet werden, müssen Lesen, Schreiben und Rechnen für die digitale Welt angepasst werden.

Digitale Lese- und Schreibfähigkeiten, algorithmisches Denken und Datenbewusstsein sollten von Anfang an integraler Bestandteil des Unterrichts sein. Medienbildung muss als vierte Kulturtechnik verankert werden, damit Kinder früh lernen, KI-gestützte Tools zu nutzen und kritisch reflektieren. Gleichzeitig erfordert die Entwicklung von KI-Kompetenzen eine schrittweise Heranführung durch spielerische Erkundung, erste Anwendungserfahrungen und gezielte Reflexion über Chancen und Risiken digitaler Technologien.

Ein angepasstes Kompetenzmodell für die Grundschule sollte klar definieren, welche Basiskompetenzen in den ersten Schuljahren erworben werden müssen, um KI-Bildung sinnvoll zu integrieren. Die Neustrukturierung der Niveaustufe 1 nach Klassenstufen ermöglicht realistische und altersgerechte Lernziele, die den kognitiven und entwicklungspsychologischen Fähigkeiten von Grundschüler:innen entsprechen.

Damit diese Veränderungen nachhaltig umgesetzt werden, müssen Fachkonferenzen nun aktiv daran arbeiten, die neuen Anforderungen in die schulischen Curricula zu integrieren. Dies bedeutet eine gezielte Anpassung der Lehrpläne, um KI-Kompetenzen strukturiert und fächerübergreifend in den Unterricht zu implementieren. Nur durch eine systematische und frühzeitige Verankerung digitaler und KI-relevanter Kompetenzen kann die Grundschule Kinder auf eine zunehmend KI-geprägte Zukunft vorbereiten.

cc-by4.0KristinvanderMeer/JenniferKnellsen/UlrikevanderMeer

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Der Weg zur KI-Kompetenz in der Grundschule - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Joscha Falck, Susanne Alles, Regina Schulz und Manuel Flick entwickelten gemeinsam mit ein Kompetenzmodell nach Niveaustufen. https://essen.taskcards.app/#/board/ba6226b4-e617-4134-8d6d-dc733dae8d9c/view?token=b490fc09-f845-4d6d-9ef7-9cc0ec548182 Die KI-Kompetenzen der Niveaustufe I in diesem Modell zeigen, dass bereits in der Grundschule grundlegende Konzepte von Künstlicher Intelligenz vermittelt werden sollen.

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Prompting für Lehrkräfte: 5 Tipps für effektiven KI-Einsatz 

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Prompting für Lehrkräfte: 5 Tipps für effektiven KI-Einsatz 

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Prompting für Lehrkräfte: 5 Tipps für effektiven KI-Einsatz ⌨️ — Manuel Flick

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In meinem Blogartikel stelle ich fünf Prompting-Tipps für bessere KI-Ergebnisse vor. Eine Handreichung dazu könnt ihr kostenlos downloaden und direkt im Schul- und Unterrichtskontext einsetzen.

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Künstliche Intelligenz in der Grundschule

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Künstliche Intelligenz in der Grundschule

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Künstliche Intelligenz in der Grundschule

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Impulse für ein frühes Anbahnen KI-bezogener Kompetenzen

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Mehr als nur ein Lösungsgenerator: Wie KI das Lernen unterstützen kann

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Mehr als nur ein Lösungsgenerator: Wie KI das Lernen unterstützen kann

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Vom Labor ins Klassenzimmer - Die Seite für selbstreguliertes Lernen

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Mehr als nur ein Lösungsgenerator: Wie KI das Lernen unterstützen kann - Vom Labor ins Klassenzimmer

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Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in den Unterricht bietet zahlreiche Möglichkeiten, um das Lernen der Schüler*innen zu bereichern. Dabei sollte KI nicht nur als eine Abkürzung für schnelle Antworten dienen, sondern als ein wertvolles Werkzeug dienen, um den Lernprozess zu unterstützen und das Verständnis von Inhalten zu vertiefen und zu erweitern. Künstliche Intelligenz (KI)

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https://www.iqesonline.net/bildung-digital/ki-unterricht-lernen/ki-workshops-videos-und-webinare/

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Kommunikation & Kollaboration, Kritisches Denken & Kreativität mit KI fördern

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Kommunikation & Kollaboration, Kritisches Denken & Kreativität mit KI fördern

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KI als Assistent für Lernbegleitung, Reflexion und Feedback

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KI als Assistent für Lernbegleitung, Reflexion und Feedback

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KI als Lernassistent zur Sprachförderung

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KI als Lernassistent zur Sprachförderung

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Auf den ersten Blick faszinierend.

Meine Gedanken dazu:
+ Hohes Engagement
+ Gamification vom Feinsten

Jedoch:

Es handelt sich ausschliesslich um Übungssequenzen, sozusagen 'nur' um ein interaktives Arbeitsblatt 3.0

Es werden keine Phasen des Wissenserwerbs gezeigt.

Soll 'Lernen' nur noch vor und mit dem Bildschirm stattfinden?

Wer stellt sicher, dass Wissen gelernt und nachhaltig gefestigt wird (und nicht nur gesprochen wird)?

Der Bot lernt offensichtlich die Vorlieben der Lernenden kennen und reagiert darauf ... Wer kontrolliert den Bot?

Wo siehst du Chancen und Gefahren?

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Michael Lutz on LinkedIn: Ist das die Zukunft des Lernens?
Auf den ersten Blick faszinierend. Meine… | 13 comments

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Ist das die Zukunft des Lernens?
Auf den ersten Blick faszinierend. Meine Gedanken dazu: + Hohes Engagement
+ Gamification vom Feinsten Jedoch: Es… | 13 comments on LinkedIn

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Wie sehen die Regeln der Leichten Sprache aus?

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Die Leichte Sprache ist eine Sprachform des Deutschen, die auf Verständlichkeit und Wahrnehmbarkeit ausgerichtet ist. Deshalb eignet sich die Leichte Sprache für die Textoptimierung. Um möglichst verständliche Texte zu erhalten, legen Bredel & Maaß (2016a, 2016b) Regeln für die Wortebene, Satzebene und Textebene dar. Educerio beschreibt die Regeln, erläutert sie und bietet Zusammenfassungen an. Außerdem steht ein PDF zum Download bereit, das einen Prompt zum Erstellen von Leichte-Sprache-Texten mit KI-Tools darlegt.

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Dieser KI-Assistent beantwortet Fragen zur Umsetzung des EU AI Acts basierend auf dem endgültigen Entwurf des AI-Gesetzes wie im Amtsblatt der Europäischen Union (ABl.) am 12. Juli 2024 in der EU-AI-Akte veröffentlicht.

Fobizz

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Digital Tools and Artificial Intelligence for Schools

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A selection of helpful tools in one place: Simple. Privacy-friendly. Secure. ✅ GDPR-compliant ✅ Designed with educators in mind

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KI-Kompetenz & EU AI Act: Rechtliche Anforderungen für Lehrkräfte

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KI-Kompetenz & EU AI Act: Rechtliche Anforderungen für Lehrkräfte

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Rechtsanwältin Antonia Dufeu

29. Januar 2025

Fobizz

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen 

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen 

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Kann ein Saug-Wisch-Roboter mutwillig etwas zerstören?

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DigiLeG macht Schule | Lernumgebungen und digitale Werkzeuge für Ihren Unterricht in der Grundschule

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Lernumgebung "Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen" gedruckt am Mon, 19 Feb 2024 16:15:01 +0100. Sie finden die neueste Version unter https://www.digileg-macht-schule.de/lernumgebung/jan-der-roboter-und-die-frage-nach-dem-schuldigen-246/.

Lizenzangabe:

    ©

            Lernumgebung


    "Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen"
    von Lisa Kaiser, Jan Horna überarbeitet von Sophia Peukert



            unter der Lizenz

CC BY-SA 4.0 viaDigiLeG macht Schule

Die Kinder gewinnen Einblick in die Funktionsweise von schwacher künstliche Intelligenz.

Die Kinder analysieren, reflektieren und bewerten Chancen, Grenzen und Risiken von digitalen Alltagshelfern und künstlicher Intelligenz.

Die Kinder erkennen die Komplexität von alltäglichen Entscheidungssituationen, indem sie u. a. einen eigenen Roboter mit verschiedenen Funktionen analog auf dem Papier konzipieren.

Bereits seit langer Zeit sind digitale Technologien fester Bestandteil des Alltags von Kindern. Ob es sich dabei um das Smartphone, Instagram, Google oder Sprachassistenten wie Alexa oder Siri handelt - die digitale Welt ist bereits fest in unseren alltäglichen Lebensabläufen verankert. Es ist nun Aufgabe der Schule, diese alltäglichen Erfahrungen in einen fachlichen Kontext zu bringen. In unserer heutigen digitalen Welt gehört das Verständnis für das Wesen z. B. eines Algorithmus zum allgemeinen Wissensstand. Die Informatiksysteme um uns herum werden immer unauffälliger und treffen fortlaufend Entscheidungen, deren Auswirkungen wir ausgesetzt sind. Beispielhaft lassen sich an dieser Stelle personalisierte Werbung, automatisch generierte Playlists auf Spotify oder Suchmaschinenoptimierung anführen. Diese Informatiksysteme agieren durch ausgeklügelte Algorithmen. Nur wer das grundlegende Wesen des Algorithmus versteht, hat die Möglichkeit, ein Gefühl für komplexe Algorithmen zu entwickeln und somit kompetent über die Möglichkeiten, Grenzen und die gesellschaftliche Wirkung von Informatiksystemen zu diskutieren. Hier setzt die vorliegende Lernumgebung an. Grundlegend für die fachliche Auseinandersetzung in Vorbereitung auf die Lernumgebung sind die Begriffe Roboter, künstliche Intelligenz (KI) und Algorithmen. Die genannten Begriffe werden im Nachfolgenden kurz erläutert.

Roboter sind Maschinen, die in der Lage sind, automatisch und selbstständig Aufgaben auszuführen. Dabei können sie durch Sensoren und Kameras ihre Umgebung wahrnehmen und auf Veränderungen reagieren (vgl. Burmester o.J.). Es gibt verschiedene Arten von Robotern, darunter industrielle Roboter, Serviceroboter und humanoide Roboter. Diese Maschinen werden zunehmend in unserem Alltag eingesetzt, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. In der Pflege können Roboter zur Unterstützung von älteren oder beeinträchtigten Menschen eingesetzt werden, beispielsweise als Mobilitätshilfen oder zur Überwachung von Vitalparametern (vgl. Burmester o.J.). Auch im Bereich der Haushaltsführung können Roboter eingesetzt werden, beispielsweise als Staubsauger, Bodenwischer oder Rasenmäher. Roboterarme helfen in der Industrie bei der Herstellung von Produkten. Nach Christaller (2001) bietet der Einsatz von Robotern im Alltag zahlreiche Chancen, wie beispielsweise eine höhere Effizienz, eine Entlastung von Arbeitskräften und eine Verbesserung der Lebensqualität. Gleichzeitig gibt es jedoch auch Herausforderungen, die ethische Fragen bezüglich des grundsätzlichen Einsatzes von Robotern beispielsweise im Bereich der Pflege als auch Fragen hinsichtlich der Sicherheit und die Gewährleistung von Datenschutz hervorrufen (S. 17 ff.).

Um einen bewussten und sicheren Umgang mit derartiger Technik gewährleisten zu können, bedarf es einem grundlegenden Einblick in ihre Funktionsweise. Dazu gehört die Auseinandersetzung mit künstlicher Intelligenz (KI) und Algorithmen. Diese beiden Begriffe werden im Zusammenhang mit Robotern häufig fälschlicherweise synonym verwendet. Die künstliche Intelligenz (KI) ist nicht mit dem Roboter gleichzusetzen, sondern eher als seine zentrale Steuerung zu verstehen, vergleichbar mit dem menschlichen Gehirn. Gemäß dem Europäischen Parlament (2020) wird KI definiert als "die Fähigkeit einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren" (S. 4). Burmester (o.J.) bestimmt „Kernfähigkeiten, welche KI ausmachen: Wahrnehmen, Verstehen, Handeln und Lernen". KI ermöglicht es technischen Systemen, ihre Umgebung wahrzunehmen, mit dem Wahrgenommenen umzugehen und Probleme autonom zu lösen. KI-Systeme sind in der Lage, ihr Handeln anzupassen, indem sie die Folgen früherer Aktionen speichern und analysieren (vgl. Europäisches Parlament 2020). Misselhorn (2019) unterscheidet drei verschiedene Arten künstlicher Intelligenz: schwache KI, starke KI und Superintelligenz. Schwache KI ist nur auf die Lösung konkreter Probleme spezialisiert und kann nicht flexibel eingesetzt werden. Starke KI hingegen kann eine dem Menschen ähnliche, flexible und allgemeine Intelligenz hervorbringen und ist damit in verschiedenen Bereichen mühelos einsetzbar. Superintelligenz übertrifft die menschliche Intelligenz. Derzeit verfügbare Roboter besitzen nur schwache KI und sind daher nur in konkreten Anwendungsbereichen einsetzbar (vgl. S. 269 f.).

Die meisten derzeit kommerziell genutzten KI-Anwendungen sind Systeme der schwachen KI. Diese Systeme können nur Handlungen vollziehen, die ihnen zuvor beigebracht bzw. implementiert wurden und sind nicht in der Lage, eigenständig zu sprechen, zu fühlen oder zu handeln. Schwache KI-Systeme werden nicht nur in der Robotik eingesetzt, sondern auch in autonomen Fahrzeugen, Chatbots und vielen anderen Geräten und Anwendungen. Teilbereiche der KI umfassen das Machine Learning (ML), das in digitalen Sprachassistenten wie Alexa und Siri verwendet wird und spezifische Muster in großen Datenmengen (Big Data) erkennen, auswerten und nutzen kann. Weiterhin umfassen Teilbereich der KI das Deep Learning (DL), das bei der Sprach- und Gesichtserkennung eingesetzt wird und bei dem neuronale Netze in Form von mathematischen Modellen zusammenarbeiten, um neue Informationen zu generieren (vgl. Burmester o.J.).

Algorithmen sind jene Implementationen innerhalb Roboter- oder KI-Systemen, die als eine Art Schritt-für-Schritt-Anleitung beschrieben werden können. Eine solche Art Anleitung wird von einem Computer oder einer Maschine ausgeführt, um eine bestimmte Aufgabe zu erledigen. Dabei werden Daten verarbeitet und Entscheidungen auf der Grundlage von Regeln und Bedingungen getroffen. Algorithmen sind somit Grundlage für viele Technologien wie beispielsweise Suchmaschinen, Empfehlungssysteme oder selbstfahrende Autos (vgl. Sedgewick 2014, S. 20 ff.). Komplexe Prozesse zur Problemlösung wie beispielsweise die Optimierung von Produktionsprozessen, die Analyse von Kundendaten, das Trading an der Börse oder die Unterstützung von Diagnosen und Therapien in der Medizin werden von Algorithmen übernommen oder zumindest unterstützt (vgl. ebd., S. 20 ff.). Auch alltägliche Prozesse werden von algorithmischen Prozessen assistiert oder gesteuert, so führt Trogemann (2010) beispielsweise Ampelsteuerungen und Navigationssysteme (S. 159) auf. Auch moderne Haushaltsgeräte wie Klimaanlagen oder Waschmaschinen können Algorithmen verwenden, um den Energieverbrauch zu optimieren und somit den Stromverbrauch zu reduzieren.

Trotz der Vorteile, die Algorithmen bieten, gibt es auch Kritik an ihrem Einsatz. Eine Herausforderung besteht darin, dass Algorithmen auf Basis von eingespielten Daten und Erfahrungen lernen und Entscheidungen treffen, die möglicherweise Vorurteile oder Diskriminierungen beinhalten. Zudem besteht die Gefahr, dass Algorithmen dazu beitragen, dass bestimmte Gruppen benachteiligt werden, beispielsweise bei der Kreditvergabe oder bei der Jobsuche. Ein weiteres Problem ist die mangelnde Transparenz von Algorithmen, was es schwierig macht, ihre Entscheidungen nachzuvollziehen und zu überprüfen. Eine reflexive und verantwortungsbewusste Haltung im Entwicklungsprozess als professionelles Selbstverständnis und bei der Nutzung von Algorithmen ist unerlässlich. (vgl. Herzog 2021)

Wie bereits eingangs erwähnt, werden Kinder in unserer digitalen Welt immer mehr mit Algorithmen, Programmen und KI konfrontiert. Sie begegnen ihnen nicht nur in Endgeräten wie Computern, Tablets und Mobiltelefonen, sondern auch in alltäglichen Gegenständen wie Fahrkartenautomaten, Verkehrsampeln, automatischen Türen und elektronischen Spielzeugen. Die meisten Kinder nutzen diese Geräte und Systeme intuitiv, ohne sich Gedanken über ihre Funktionsweise oder Programmierung zu machen. Angesichts der zunehmenden Digitalisierung ist es jedoch unabdingbar, dass Kinder bereits im Grundschulalter lernen, sich kritisch und reflektiert mit digitalen Medien und Geräten sowie den ihnen zugrunde liegenden Prinzipien und Funktionsweisen auseinanderzusetzen. Schulen haben dabei die Aufgabe, Lernende zu einem sicheren, kreativen und verantwortungsvollen Umgang mit Medien zu befähigen und eine umfassende Medienkompetenz sowie eine informatische Grundbildung zu vermitteln (vgl. KMK 2016). Es geht darum, dass Kinder befähigt werden, die Einflüsse von Algorithmen auf die digitale Gesellschaft sowie die Auswirkungen der Automatisierung von Prozessen in der digitalen Welt für ihre eigene Lebenswirklichkeit nachzuvollziehen und kritisch zu reflektieren.

KMK Kompetenzrahmen

Problemlösen und Handeln

Technische Probleme lösen

Werkzeuge bedarfsgerecht einsetzen

Eigene Defizite ermitteln und nach Lösungen suchen

Analysieren und Reflektieren

Medien analysieren und bewerten

Medien in der digitalen Welt verstehen und reflektieren

Die Kinder wissen, was ein Roboter ist und was alltägliche Aufgaben sind (Putzen, Aufräumen, Kochen, Wäsche, Hausaufgaben usw.).

Die Kinder kennen einige Roboter, die bereits alltägliche Aufgaben übernehmen (z. B. Saugen, Wischen, Rasen mähen).

Die Kinder sind mit den Sozialformen Einzel-, Gruppen- und Plenumsarbeit sowie Sitzkreis vertraut.

Die Kinder können selbstständig in den Sozialformen Einzel- und Gruppenarbeit arbeiten.

Die Kinder kennen die Gesprächsregeln.

Arbeitsblätter kopieren (M2 und M3)

Fotos von Roboteren mit schwacher Interlligenz raussuchen und für die Stunde aufbereiten (ausgedruckt oder digital)

Sitzkreis aufbauen

Video laden

Hinführung und Problemstellung

Zu Beginn der Lernumgebung trifft sich die Klasse mit der Lehrperson im Sitzkreis. Alle Kinder setzen sich entspannt hin und die Lehrperson fordert die Kinder dazu auf, die Augen zu schließen. Sind alle Augen geschlossen und alle Kinder mental im Sitzkreis angekommen, liest die Lehrperson die Geschichte „Jan und das besondere Bild" vor (M1). Durch das offene Ende der Geschichte erhalten die Kinder im nächsten Schritt die Aufgabe, erst einmal leise über die folgenden Fragestellungen nachzudenken:

Wer hat in der Geschichte das gezeichnete Bild von Jan zerstört? Schreibe es auf den kleinen Zettel in deiner Hand

Überlege. Warum denkst du, dass die/der /... die Schuld an der Zerstörung des Bildes trägt?

Anschließend werden die Kinder gebeten, ihre Zettel mit den Schuldigen gefaltet in die Mitte des Sitzkreises zu legen. Sind alle Zettel in der Mitte des Sitzkreises, mischt die Lehrperson diese durch, liest die möglichen Schuldigen vor und schreibt die Namen oder Bezeichnungen auf größere Zettel. Bei Doppelungen wird mit einer Strichliste auf dem großen Zettel mit dem Namen oder der Bezeichnung der jeweiligen Schuldigen (u. a. Saug-Wisch-Roboter, Schwester, Hund) erfasst, wie viele Kinder ebenfalls die Ansicht vertreten. Sind alle Zettel vorgelesen, fragt die Lehrperson die Kinder zu jedem einzelnen Beschuldigten, was dafürspricht, dass sie die jeweilige Entität (z. B. Roboter) beschuldigen, das Bild zerstört zu haben. Auch erfragt die Lehrperson, was dagegenspricht, dass die jeweiligen Entität Schuld an der Zerstörung des Bildes trägt. In dieser Phase des Gesprächs ist es notwendig, dass die einzelnen Beschuldigten nacheinander besprochen werden. Durch dieses Vorgehen können sich die Kinder besser aufeinander beziehen. Sollten die Kinder sich alle auf eine Entität geeinigt haben, ist es wichtig, dass die Lehrperson vertieft nachfragt, warum die anderen Entitäten aus Sicht der Kinder keine Schuld tragen (können).

In der Erprobung hat sich gezeigt, dass die Kinder mehrheitlich den Roboter beschuldigen, aber nicht konkret erklären können, warum die Schwester als auch der Hund nicht schuld sind, obwohl vieles ebenfalls für Schwester und Hund spricht. Es ist deshalb besonders wichtig, immer wieder nach Begründungen zu fragen und gemeinsam mit den Kindern abzuwägen, ob diese Begründungen ausreichen.

Im Anschluss an das Gespräch löst die Lehrperson die Geschichte auf und verrät, dass die Mutter gesehen hat, dass der Saug-Wisch-Roboter das Bild beim Putzen zerstört hat und sie leider nicht schnell genug war, um es wegzuziehen. Die Lehrperson erzählt weiter, dass Jan nun ziemlich sauer auf den Roboter ist, weil er so fies war und sein Bild zerstört hat. Auch wenn Jan noch wütend ist, fragt er sich dennoch, ob der Roboter das Bild mutwillig zerstört hat oder ob es sich um einen Unfall gehandelt hat, weil der Roboter das Bild vielleicht nicht wahrnehmen kann. Jan fragt sich allerdings auch, wenn der Roboter das Bild nicht wahrnehmen kann, ob er dann nicht trotzdem Schuld an dem Unfall trägt. Wer sollte denn sonst die Schuld tragen? So eine richtige Antwort auf seine Frage findet Jan allerdings nicht.

Selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung (1) und angeleitete-kontrollierte Problemlösung

An dieser Stelle der Lernumgebung kommen die Kinder wieder ins Spiel. Die Lehrperson gibt die Frage von Jan in die Gesprächsrunde und fragt die Lernenden, wie sie die Frage von Jan beantworten würden. Falls die Kinder nicht von selbst ihre Antworten begründen, fragt die Lehrperson noch einmal vertieft nach, aus welchen Gründen die Kinder Jan die Frage so beantworten würden. An dieser Stelle bietet es sich an, die Fragen ggf. an der Tafel einzublenden oder auf Zettel in den Sitzkreis zu legen und vorher noch einmal mit den Kindern durchzugehen.

Ausgehend von dem Gespräch werden im nächsten Schritt Dreier- bis Vierer-Gruppen gebildet. Die Kinder setzten sich in ihren Gruppen an einen der Gruppentische, die bereits vor der Unterrichtsstunde im Klassenzimmer gestellt wurden. Vor der Tafel legt die Lehrperson Bilder von Robotern mit schwacher künstlicher Intelligenz aus (z.B. Rasenmähroboter, Serviceroboter, Saugroboter, Schachroboter, Massageroboter etc.). Alle Roboter auf diesen Bildern existieren bereits im Alltag. Jede Gruppe sucht sich einen Roboter aus und hat die Aufgabe in der Gruppe einen Steckbrief (M2) zu dem Roboter zu schreiben. Nach ca. 10 Minuten unterbricht die Lehrperson die Arbeitszeit der Kinder und gibt diesen über ein Video einen sachlichen Input über den Aufbau und die Entwicklung von Robotern. Dafür eignet sich unter anderem das Video „Roboter Check" aus der Sendung „Checker Tobi". Das Video kann unter dem folgenden Link abgerufen werden: https://www.kika.de/checker-welt/checker-reportagen/checker-tobi/videos/der-roboter-check-100. Es bietet sich an, das Video von 02.00 Minuten bis 06.20 Minuten abzuspielen, da es sonst sehr lang ist.

Im Anschluss an das Video werden die Kinder aufgefordert, ihren Steckbrief noch einmal zu überprüfen und ggf. zu überarbeiten.

Die Arbeit in der Gruppe wird beendet und die Kinder treffen sich wieder im Sitzkreis und stellen kurz ihren Roboter vor. Haben sich mehrere Gruppen für den gleichen Roboter entschieden, dann können diese sich bei der Präsentation gegenseitig ergänzen oder sich korrigieren. Sollte die Vielfalt an Robotern zu klein sein, kann die Lehrperson ebenfalls einen Roboter vorstellen. Im Anschluss daran kommt die Klasse noch einmal auf den Roboter von Jans Familien zurück und vor allem auf die letzten zwei Fragen von Jan. Gemeinsam versucht die Klasse die Frage noch einmal zu beantworten bzw. schaut, inwieweit die Vermutungen dazu, ob der Roboter die Schuld trägt sowie ob der Roboter absichtlich das Bild überfahren hat, welche sie bereits geäußert haben, passen. In dieser Phase des Gesprächs sollte den Kindern bewusst werden, dass der Staubsaugerroboter entsprechend seiner Programmierung gehandelt hat. Er hat damit das Bild nicht bewusst zerstört und trägt auch keine Schuld, da er nicht für seine Programmierung verantwortlich ist. Vereinzelt sollten die Kinder ebenfalls zu der Erkenntnis gelangen, dass vor allem der Hersteller des Roboters Verantwortung für den Unfall trägt. Dieser hat den Roboter programmiert und hinsichtlich seines Aufbaus konzipiert.

Vertiefung durch weiterführende problembezogene Frage und selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung (2)

Im Anschluss an das Gespräch stellt die Lehrperson den Kindern die Frage, was die programmierende Person bedenken muss, wenn sie einen Saug-Wisch-Roboter programmiert. Für die Beantwortung der Frage treffen sich die Kinder in Kleingruppen. Ihre Idee schreiben sie auf einen Notizzettel. Im Anschluss an das Gespräch gehen die Kinder zurück in den Sitzkreis und stellen sich abwechselnd ihre Ideen vor. Hat eine Gruppe die gleiche Idee wie die Gruppe, die gerade vorstellt, dann zeigt sie dies durch das Heben der Hand. Die Lehrperson schreibt die Ideen der Kinder an der Tafel mit. Wurden alle Ideen vorgestellt, überlegt die Klasse noch einmal, ob der Roboter mit den an der Tafel stehenden Anweisungen und Funktionen in der Praxis unfallfrei funktionieren würde oder ob er noch mehr Informationen bedarf. Die Informationen können noch bis zum Ende der Unterrichtseinheit ergänzt werden. Wichtig in dieser Phase des Unterrichts ist, dass die Kinder einen Einblick darin gewinnen, dass eine Programmierung dann optimal ist, wenn eine Maschine detailliert „weiß", was sie darf (kann) und was sie nicht darf (kann).

Im Anschluss an das Gespräch sollen die Kinder in Partner*innen- oder Einzelarbeit selbst einen roboterhaften Alltagshelfer für sich erfinden und auf Papier programmieren. Die Arbeit der Kinder wird durch das Arbeitsblatt M3 unterstützt. Hinsichtlich der zuletzt genannten Aufgabe sollen die Kinder die Funktionen und Einsatzgebiete des Alltagshelfers benennen und aufzeigen, was der Alltagshelfer in Bezug auf seine Handlungen darf und nicht darf. Weiterhin sollen die Kinder überlegen, welche potenziellen Probleme bei dem Alltagshelfer in Bezug auf seine Handlungen auftreten können. Die Ergebnisse halten die Kinder auf dem Arbeitsblatt M3 fest. Auf diesem Arbeitsblatt verdeutlichen die Kinder zudem mithilfe einer Skizze, wie der Alltagshelfer aussieht. Falls ein Kind keine Idee für einen roboterhaften Alltagshelfer haben sollte, können die Lehrperson und andere Kinder kreative Denkanstöße geben.

In der Erprobung wurden u. a. die folgenden Roboter entwickelt: Tauchroboter, Schwimmroboter, Aufräumroboter, Küchenroboter, Tierzuchtroboter.

Die anschließende Ergebnissicherung erfolgt im Plenum, indem alle Kinder ihre Alltagshelfer präsentieren. Die anderen Kinder der Klasse sollen im Anschluss an die Präsentation Vermutungen anstellen, welche potenziellen Probleme der entwickelte Alltagshelfer haben könnte - zusätzlich zu den bereits genannten. Zugleich sollte in dieser Phase die Frage thematisiert werden, inwieweit bei der Programmierung der Alltagshelfenden zugleich alle auftauchenden Probleme bedacht werden können. Die Kinder werden aufgefordert, ihre Antworten zu begründen. Die zuletzt genannte Fragestellung soll die Kinder dabei unterstützen, einen Einblick in die Komplexität von Alltagsentscheidungen zu bekommen und zu erkennen, dass nicht alles normier- und damit auch nicht alles programmierbar ist. Dieses gemeinsam gefundene Ergebnis ist nicht nur eine Schwierigkeit, die in der Programmierung der Alltagshelfenden auftaucht, sondern ist auch eine alltagsbezogene, reale Schwierigkeit von professionellen Programmierenden.

Selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung und angeleitete-kontrollierte Problemlösung:
Die Klasse kann statt in Gruppenarbeit auch gemeinsam zwei Roboter besprechen. Die Lehrperson kann die Kinder durch dieses Vorgehen schneller unterstützen. Auch kann in dieser Phase der Begriff der Schuld vertieft besprochen werden. Letztere wird einer der Entitäten aus der Geschichte zugeschrieben.

Das Video kann auch von 00.20 Minuten bis 06.20 Minuten gezeigt werden, wenn sich zu Beginn der Unterrichtseinheit herausstellt, dass die Kinder nur wenig Kenntnis über verschiedene Typen von Robotern haben. In den ersten zwei Minuten des Videos, werden viele Roboter mit schwacher künstlicher Intelligenz gezeigt.

Problemstellung zwei und selbstgesteuerte intuitive Problemlösung:

Die Kinder können sich auch in frei gewählten Sozialformen einen Alltagshelfenden ausdenken und auf dem Papier programmieren. Alternativ kann die Lehrperson auch die Pärchen, die zusammenarbeiten, auslosen lassen.

Anstatt der in der Lernumgebung aufgezeigten Phase Problemstellung 2 und selbstgesteuerte-intuitive Problemlösung, kann auch die Lernumgebung Mensch vs. Roboter durchgeführt werden.

Achten Sie darauf, dass am Ende jeder Unterrichtsstunde eine individuelle Phase der Ergebnissicherung stattfindet. Diese dient als Basis für einen gelungenen Einstieg in die nächste Stunde der Lernumgebung.

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Lisa Kaiser, Jan Horna überarbeitet von Sophia Peukert

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Jan, der Roboter und die Frage nach dem Schuldigen: Kann ein Saug-Wisch-Roboter mutwillig etwas zerstören?

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Die Kinder setzen sich mithilfe einer Geschichte über einen Jungen, einem besonderen gemalten Bild und einem Saug-Wisch-Roboter mit Problemen von künstlicher Intelligenz (KI)-unterstützter Technik und…