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Ozobot & KI

Ozobot hat einen neuen Ansatz für Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, um Schülerinnen und Schüler sowie Lehrkräfte beim Verstehen und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien zu unterstützen. Ziel ist es, Bildungsfachkräfte einen klaren Überblick darüber zu geben, wie KI in Lernaktivitäten integriert werden kann und wie dies mit aktuellen ethischen Richtlinien und Bildungsstandards in Einklang steht.

AI-LEHRERHANDBUCH HERUNTERLADEN

Ozobot & AI

Ozobot hat einen neuen Ansatz für Künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, um Schülerinnen und Schüler sowie Lehrkräfte beim Verstehen und verantwortungsvollen Einsatz von KI-Technologien zu unterstützen. Ziel ist es, Bildungsfachkräfte einen klaren Überblick darüber zu geben, wie KI in Lernaktivitäten integriert werden kann und wie dies mit aktuellen ethischen Richtlinien und Bildungsstandards in Einklang steht.

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Curriculum Philosophie

Ozobots AI-Curriculum basiert auf dem Konzept der AI-Kompetenz, also dem Wissen, den Fähigkeiten und Einstellungen, die notwendig sind, um erfolgreich in einer Welt zu agieren, in der KI eine immer größere Rolle spielt. Schülerinnen und Schüler lernen:

Wie KI funktioniert;
Wie sie KI auf verantwortungsvolle Weise nutzen können;
Wie sie die gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen dieser Technologie beurteilen können.

Das Curriculum orientiert sich an den Rahmenplänen und Richtlinien der SLO für digitale Kompetenz und künstliche Intelligenz, mit besonderem Augenmerk auf pädagogische Qualität, menschliche Steuerung und die Stärkung der Autonomie der Schülerinnen und Schüler beim Arbeiten mit KI-Anwendungen.

Curriculum Philosophie

Ozobots

AI-Curriculum basiert auf dem Konzept der AI-Kompetenz, also dem Wissen, den Fähigkeiten und Einstellungen, die notwendig sind, um erfolgreich in einer Welt zu agieren, in der KI eine immer größere Rolle spielt. Schülerinnen und Schüler lernen:

Wie KI funktioniert;
Wie sie KI auf verantwortungsvolle Weise nutzen können;
Wie sie die gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen dieser Technologie beurteilen können.

Das Curriculum orientiert sich an den Rahmenplänen und Richtlinien der SLO für digitale Kompetenz und künstliche Intelligenz, mit besonderem Augenmerk auf pädagogische Qualität, menschliche Steuerung und die Stärkung der Autonomie der Schülerinnen und Schüler beim Arbeiten mit KI-Anwendungen.

Rahmenwerke und Leitlinien

Der Aufbau des Curriculums orientiert sich an den Rahmenplänen und Entwicklungen der SLO für digitale Kompetenz und künstliche Intelligenz. Diese Richtlinien bieten Schulen zwei konkrete Vorteile:

Sie schaffen eine gemeinsame Sprache, sodass innerhalb der Schule alle auf dieselbe Weise über KI-Unterricht sprechen.
Sie stellen die Verbindung zur Praxis her, indem sichergestellt wird, dass der tägliche Unterricht mit den nationalen Curriculumrichtlinien übereinstimmt.

Innerhalb dieses Rahmens werden Kernkompetenzen beschrieben, die Schülerinnen und Schüler dabei unterstützen, KI-Systeme verantwortungsvoll, kritisch und zielgerichtet zu nutzen.

Rahmenwerke und Leitlinien

Der Aufbau des Curriculums orientiert sich an den Rahmenplänen und Entwicklungen der SLO für digitale Kompetenz und künstliche Intelligenz. Diese Richtlinien bieten Schulen zwei konkrete Vorteile:

Sie schaffen eine gemeinsame Sprache, sodass innerhalb der Schule alle auf dieselbe Weise über KI-Unterricht sprechen.
Sie stellen die Verbindung zur Praxis her, indem sichergestellt wird, dass der tägliche Unterricht mit den nationalen Curriculumrichtlinien übereinstimmt.

Innerhalb dieses Rahmens werden Kernkompetenzen beschrieben, die Schülerinnen und Schüler dabei unterstützen, KI-Systeme verantwortungsvoll, kritisch und zielgerichtet zu nutzen.

Unterrichtsstruktur und Unterrichtskategorien

Die Unterrichtssammlung von Ozobot ist in vier Haupttypen gegliedert, die jeweils einen anderen Aspekt von KI beleuchten:

Lernen mit KI: Die Schülerinnen und Schüler nutzen KI als Hilfsmittel oder Kooperationspartner.
KI im Editor: Die Schülerinnen und Schüler programmieren KI-Funktionen über Blöcke im Ozobot-Editor.
Training von Sprachmodellen (LLMs): Die Schülerinnen und Schüler entdecken, wie große Sprachmodelle funktionieren und Muster erkennen.
Ethik und KI: Die Schülerinnen und Schüler untersuchen die moralischen und gesellschaftlichen Implikationen von KI.

Unterrichtsstruktur und Unterrichtskategorien

Die Unterrichtssammlung von Ozobot ist in vier Haupttypen gegliedert, die jeweils einen anderen Aspekt von KI beleuchten:

Lernen mit KI: Die Schülerinnen und Schüler nutzen KI als Hilfsmittel oder Kooperationspartner.
KI im Editor: Die Schülerinnen und Schüler programmieren KI-Funktionen über Blöcke im Ozobot-Editor.
Training von Sprachmodellen (LLMs): Die Schülerinnen und Schüler entdecken, wie große Sprachmodelle funktionieren und Muster erkennen.
Ethik und KI: Die Schülerinnen und Schüler untersuchen die moralischen und gesellschaftlichen Implikationen von KI.

Neue KI-Funktionen im Ozobot Editor

Der Ozobot-Editor enthält nun interaktive KI-Blöcke, die abstrakte Konzepte greifbar machen:

Der Large Language Models (LLM)-Block lässt die Schülerinnen und Schüler experimentieren, wie KI Sprache verarbeitet und generiert.
Der Computer Vision-Block zeigt, wie KI visuelle Informationen interpretiert, zum Beispiel durch Farberkennung oder Zählen von Objekten.

Diese Funktionen helfen den Schülerinnen und Schülern zu verstehen, wie Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in KI-Systemen funktionieren.

Neue KI-Funktionen im Ozobot Editor

Der Ozobot-Editor enthält nun interaktive KI-Blöcke, die abstrakte Konzepte greifbar machen:

Der Large Language Models (LLM)-Block lässt die Schülerinnen und Schüler experimentieren, wie KI Sprache verarbeitet und generiert.
Der Computer Vision-Block zeigt, wie KI visuelle Informationen interpretiert, zum Beispiel durch Farberkennung oder Zählen von Objekten.

Diese Funktionen helfen den Schülerinnen und Schülern zu verstehen, wie Wahrnehmung und Entscheidungsfindung in KI-Systemen funktionieren.

Beispielstunden

Einige Beispiele für verfügbare KI-Lektionen:

Beispielstunden

Einige Beispiele für verfügbare KI-Lektionen:

Kernziele im Bereich KI

Zielsetzung Grundschule	Zielsetzung Sekundarstufe
Der Schüler*in erkundet, wie KI-Systeme funktionieren.	Der Schüler*in erkundet die Möglichkeiten und Grenzen von KI.
Dabei geht es um:	Dabei geht es um:
Elemente eines KI-Systems beschreiben und wie das Verhalten von KI-Systemen menschlichem Verhalten ähnelt; Häufige KI-Systeme und ihre Anwendungen in der eigenen Umgebung erkennen; Zielgerichtet, verantwortungsvoll und kritisch mit einem KI-System interagieren.	Die Rolle und den Einfluss von Daten auf die Funktionsweise von KI-Systemen beschreiben; Häufige KI-Systeme und deren Anwendungen in Unternehmen, Institutionen und Behörden erkennen; Den Unterschied zwischen KI-Systemen und anderen Systemen beschreiben; Mit dem Training von KI-Systemen experimentieren.
Beispiele/konkrete Umsetzung:	Beispiele/konkrete Umsetzung:
Verstehen, dass Daten von Menschen stammen, dass Menschen entscheiden, welche Daten KI nutzen kann, dass der Lernalgorithmus von Menschen erstellt wird und das Training der KI durch Menschen erfolgt; Beschreiben, dass KI für Spracherkennung, Chatbots oder Empfehlungen in sozialen Medien genutzt wird; Beschreiben, wie Sensoren von KI-Systemen in einem selbstfahrenden Auto kontinuierlich neue Daten sammeln und das Auto auf die Umgebung reagieren lassen; Kritisch KI-Systeme bei der Informationsgewinnung und -verarbeitung einsetzen; Diskutieren, ob KI wirklich wie ein Mensch denken kann.	Erklären, dass KI auf Basis von Daten lernt und dass die Qualität dieser Daten die Qualität der Ausgabe beeinflusst; Beschreiben, wie Large Language Models z. B. Zusammenfassungen erstellen und wie generative KI neue Inhalte erzeugt; Beschreiben, dass KI-Systeme auf Basis von Daten lernen, während andere Systeme vorab programmiert werden, Aufgaben ohne Lernen auszuführen; Mit ChatGPT interagieren, um Ideen zu sammeln, Texte zu strukturieren, zu übersetzen und Sprachgebrauch zu verbessern; Ein KI-System trainieren, um Tiere auf Fotos zu erkennen.

Ergänzung für 3. Jahr/obere Klassenstufe:

Dabei geht es um:

Wissen über Machine Learning, Expertensysteme und gängige Methoden zum Training von KI-Systemen;
Reflexion über die Möglichkeiten und Grenzen von KI-Systemen.

Beispiele/konkrete Umsetzung:

Beispiele für KI-Systeme kennen, z. B. Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision, Expertensysteme, Generative KI usw.;
Verstehen, dass KI-Systeme trainiert werden können, z. B. durch Supervised Learning, Unsupervised Learning und Reinforcement Learning;
Ein KI-System trainieren, um Handgesten zu erkennen oder ein Modellauto fahren zu lassen, unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile, eigene Daten zu teilen;
Eigenschaften von KI-Systemen verstehen: Entscheidungen von KI sind schwer oder nicht nachvollziehbar; Ergebnisse sind immer durch die Grenzen der Trainingsdaten gefärbt und daher nicht immer korrekt.