Künstliche Intelligenz begegnet uns inzwischen im Alltag – zum Beispiel in Sprachassistenten, Suchmaschinen oder Bildfiltern. Doch wie können Schüler*innen wirklich verstehen, was AI bedeutet und wie solche Systeme arbeiten? Am besten gelingt das durch konkrete Projekte im Unterricht. Mit einfachen Mitteln können Sie Lernende für AI begeistern, ihnen Grundlagen vermitteln und dabei auch ihre kritische Reflexionsfähigkeit stärken.
Warum sind AI-Projekte so wertvoll?
- Vielseitige Kompetenzen: Ob im späteren Berufsleben oder im Alltag – Verständnis für moderne Technologien, Datenanalyse und automatisierte Prozesse wird immer wichtiger.
- Forschendes Lernen: Wenn Schüler*innen KI-Anwendungen selbst ausprobieren, steigt ihre Motivation, mathematische und naturwissenschaftliche Grundlagen zu begreifen.
- Überfachliches Denken: AI-Projekte fördern Teamarbeit, Kreativität und Diskussionsfähigkeit. Außerdem regen sie an, über ethische und gesellschaftliche Auswirkungen digitaler Technologien nachzudenken.
Mini-Bildklassifizierung mit Alltagsgegenständen
1. Mini-Bildklassifizierung mit Alltagsgegenständen
Für wen? Klassenstufen 7–10 (auch höher)
Was wird gemacht?
- Die Klasse fotografiert verschiedene Gegenstände (zum Beispiel Obst, Bücher oder Schulsachen). Anschließend wird eine AI-Bildklassifizierung trainiert, zum Beispiel mit der kostenlosen Plattform Teachable Machine.
- Die Schüler*innen probieren aus, ob die AI die fotografierten Objekte erkennt. Bei Fehlern wird das Training wiederholt, bis die Erkennungsquote steigt.
Nutzen und Lernerfahrung
- Daten sammeln und vorbereiten: Die Lernenden verstehen, warum eine gute Datenauswahl so wichtig ist.
- Trainings- und Testphasen: Sie erfahren, wie Maschinen „lernen“ und welche Fehler auftreten können (z. B. schlechte Bildqualität).
- Spaß-Faktor: Die direkte Rückmeldung motiviert und zeigt sofort, was beim „Lernen“ einer AI passiert.
Eigener Chatbot für den Schulalltag
Für wen? Ab Klassenstufe 8 oder 9
Was wird gemacht?
- Die Schüler*innen erstellen eine Liste häufiger Fragen im Schulkontext (z. B. zu Pausenzeiten, Klassenzimmern oder Materialien).
- Mit einer Chatbot-Plattform (zum Beispiel BotStar oder Microsoft Power Virtual Agents) bauen sie einen einfachen Chatbot, der diese Fragen beantwortet.
Nutzen und Lernerfahrung
- Sprachverarbeitung verstehen: Die Klasse sieht, wie ein Chatbot eingegebene Anfragen erkennt und automatisch passende Antworten ausgibt.
- Grenzen der KI: Schnell merken die Lernenden, dass der Chatbot nicht „wirklich versteht“, sondern Mustern folgt.
- Praktischer Mehrwert: Der fertige Bot kann von der Schule vielleicht sogar dauerhaft genutzt werden.
Texte analysieren mit Sentiment-Analyse
Für wen? Höhere Jahrgänge (ab Klasse 10), besonders interessant in Deutsch oder Fremdsprachen
Was wird gemacht?
- Die Schüler*innen kopieren kurze Texte (z. B. Nachrichtenartikel, Werbetexte, Blogposts) in ein online verfügbares Sentiment-Analyse-Tool.
- Gemeinsam vergleichen sie, wie positiv oder negativ die AI den Inhalt bewertet – und diskutieren, ob die Einschätzung tatsächlich zum Text passt.
Nutzen und Lernerfahrung
- Sprachliche Feinheiten: Schüler*innen erkennen, dass Ironie oder zweideutige Formulierungen von AI oft nicht richtig erfasst werden.
- Medienkompetenz: Sie hinterfragen die Aussagekraft automatischer Analysen.
- Kritischer Umgang: Das Projekt zeigt, dass KI zwar helfen kann, aber nicht perfekt ist.
Entscheidungsbaum im Alltag
Für wen? Unter- und Mittelstufe, ideal für Fachübergreifendes Lernen (z. B. Mathe, Informatik)
Was wird gemacht?
- Die Klasse entwickelt ein einfaches Entscheidungsbaum-Modell, etwa für die Frage: „Nehme ich das Fahrrad oder fahre ich mit dem Bus?“
- Als Kriterien (Merkmale) werden Wetter, Entfernung und verfügbare Zeit festgelegt. Anschließend entsteht ein Entscheidungsbaum mit Wenn-Dann-Regeln.
Nutzen und Lernerfahrung
- Grundprinzip AI: Entscheidend ist, dass AI oft nach ähnlichen Logiken arbeitet und viele Wenn-Dann-Beziehungen analysiert.
- Selbstständiges Denken: Die Kinder erkennen, dass nicht jede Situation eindeutig ist und dass AI-Lösungen manchmal angepasste Regeln brauchen.
- Spannungspotenzial: Unterschiedliche Gruppen können ihre Bäume vergleichen und kritisieren („Was ist, wenn man Sport machen will, trotz Regen?“).
Ethik und AI: Diskussionsworkshop
Für wen? Ab Klasse 9, gut geeignet für Ethik, Politik, Sozialkunde oder Deutsch
Was wird gemacht?
- Anhand eines Beispiels (etwa diskriminierende Bild- oder Spracherkennung) informieren sich Schüler*innen kurz über den Fall.
- In Gruppen überlegen sie, wo das Problem liegt und welche ethischen Grundsätze man AI-Systemen mitgeben sollte (Fairness, Transparenz, Datenschutz).
- Die Ergebnisse präsentieren sie als Empfehlungen oder „Ethik-Codex“.
Nutzen und Lernerfahrung
- Kritisches Denken: Die Klasse beschäftigt sich mit Bias, Vorurteilen und Verantwortung bei AI-Systemen.
- Argumentation: Die Lernenden üben, eigene Positionen zu bilden und in Diskussionen zu vertreten.
- Gesellschaftliche Relevanz: Das Thema zeigt, wie eng Technologie, Gesellschaft und persönliche Werte verknüpft sind.
Tipps für erfolgreiche AI-Projekte
- Einfache Tools nutzen
- Verwenden Sie möglichst Plattformen oder Apps, die intuitiv bedienbar sind und keinen großen Programmieraufwand erfordern.
- Offen über Grenzen sprechen
- AI ist kein „Alleskönner“. Weisen Sie früh darauf hin, dass viele Systeme nur mit bestimmten Daten und klaren Zielen funktionieren.
- Feedback und Reflexion
- Geben Sie den Schüler*innen Zeit, über ihre Erfahrungen zu sprechen. Was lief gut, was war unverständlich, wo gab es Aha-Momente?
- Vernetzung
- AI-Projekte können Sie leicht mit anderen Fächern verbinden (z. B. Mathematik, Informatik, Sprachen). Das steigert den Lerneffekt und zeigt die Vielseitigkeit von KI-Themen.
Fazit
Projektarbeit ist ein idealer Weg, um Schüler*innen praxisnah an das Thema Künstliche Intelligenz heranzuführen. Mit Bildklassifizierungen, Chatbots oder Entscheidungsbäumen erleben sie die Technologie unmittelbar. Gleichzeitig können sie erkennen, wo die Grenzen von AI liegen und welche ethischen Fragen damit verbunden sind. So erwerben die Lernenden nicht nur technisches Wissen, sondern lernen auch, verantwortungsvoll mit digitalen Innovationen umzugehen.