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Das The­ma künst­li­che Intel­li­genz ist aktu­ell in aller Mun­de. In der span­nen­den Vor­trags­rei­he „Was kann KI in der Schu­le?“ wer­den Chan­cen der KI für Leh­re­rin­nen und Leh­rer sowie Mög­lich­kei­ten für einen Unter­richts­ein­satz von renom­mier­ten Referenten*innen auf­ge­zeigt und allen Inter­es­sen­ten näher gebracht.

Teil 1: Künst­li­che Intel­li­genz macht Schu­le: KI ver­ste­hen, begrei­fen und anwen­den (8. März)

Am Anfang der Vor­trags­rei­he steht ein Vor­trag von Frau Prof. Dr. Ber­na­dette Spie­ler von der Uni­ver­si­tät Zürich:

Vie­le Berei­che des All­tags wer­den von tech­ni­schen Hilfs­mit­teln und Sys­te­men unter­stützt. Die­se wer­den «intel­li­gen­ter» und zu Assis­ten­zen unse­res Lebens. Doch was steckt dahin­ter: Kön­nen Maschi­nen den­ken? Was wird unter «Künst­li­che Intel­li­genz» ver­stan­den? Wie funk­tio­niert Chat-GPT? In die­sem Vor­trag erhal­ten die Teil­neh­men­den zum einen eine kur­ze Ein­füh­rung zu The­men der KI und zum ande­ren kur­ze prak­ti­sche Bei­spie­le für den Unter­richt – vom rei­nen Benut­zen zum Ver­ste­hen die­ser Technologien.

Ber­na­dette Spie­ler ist Pro­fes­so­rin für Infor­ma­ti­sche Bil­dung an der Päd­ago­gi­schen Hoch­schu­le Zürich. Ihre For­schungs­schwer­punk­te umfas­sen die Infor­ma­ti­sche Grund­bil­dung, KI-Didak­tik, Maker-Edu­ca­ti­on, Pro­gram­mier­kon­zep­te, Game-Design und Soft­ware­ent­wick­lung, mit einem Fokus auf Gender.

Teil 2: Künst­li­che Intel­li­genz und Maschi­nel­les Ler­nen ver­ste­hen (21. März)

Im zwei­ten Vor­trag prä­sen­tiert Herr Prof. Dr. Pan­cratz von der Uni­ver­si­tät Hil­des­heim die KI-Modu­le der it2school-Materialien:

Künst­li­che Intel­li­genz (KI) spielt eine immer grö­ßer wer­den­de Rol­le in unse­rem täg­li­chen Leben und wird die Art und Wei­se, wie wir arbei­ten und mit­ein­an­der inter­agie­ren, wei­ter ver­än­dern. Ver­ant­wor­tungs­be­wuss­te Ent­schei­dun­gen im Umgang mit und der Anwen­dung von KI erfor­dern dabei ein grund­le­gen­des Ver­ständ­nis der dahin­ter­lie­gen­den Kon­zep­te. In dem Vor­trag wird Lehr­kräf­ten, die den The­men­kom­plex im Unter­richt als Unter­richts­ge­gen­stand ver­mit­teln möch­ten, frei ver­füg­ba­res Unter­richts­ma­te­ri­al aus dem Pro­jekt IT2School vor­ge­stellt, das hand­lungs­ori­en­tiert und kon­struk­tio­nis­tisch gestal­tet ist. Die Mate­ria­li­en sind fächer­über­grei­fend ein­setz­bar und zei­gen Grund­la­gen von KI im All­ge­mei­nen sowie kon­kre­ten ver­schie­de­nen maschi­nel­len Lern­ver­fah­ren (ver­stär­ken­des, über­wach­tes und unüber­wach­tes Ler­nen) auf.

Nils Pan­cratz ist Juni­or­pro­fes­sor für Infor­ma­tik­di­dak­tik an der Uni­ver­si­tät Hil­des­heim. Sei­nem Lehr­amts­stu­di­um der Fächer Infor­ma­tik und Phy­sik folg­te eine Anstel­lung als Wis­sen­schaft­li­cher Mit­ar­bei­ter und die Pro­mo­ti­on in Infor­ma­tik­di­dak­tik an der Uni­ver­si­tät Olden­burg, wo er auch an der Kon­zept­ent­wick­lung und Umset­zung von IT2School mit­ge­wirkt hat. In sei­ner For­schung beschäf­tigt er sich u. a. mit Vor­stel­lun­gen von Schü­le­rin­nen und Schü­lern in der Informatik.

Teil 3: Unter­richts­bei­spie­le zum Maschi­nel­len Ler­nen (18. April)

Im drit­ten Vor­trag stellt Frau Prof. Dr. Kers­tin Stre­cker von der Uni­ver­si­tät Göt­tin­gen Unter­richts­bei­spie­le zum Maschi­nel­len Ler­nen vor:

In die­sem Vor­trag wer­den ver­schie­de­ne Unter­richts­bei­spie­le für das The­men­ge­biet «maschi­nel­les Ler­nen» im Infor­ma­tik­un­ter­richt der Sekun­dar­stu­fe 1 vor­ge­stellt. Bei den Bei­spie­len wer­den unter­schied­li­che Kon­tex­te und ver­schie­de­ne Zugän­ge berück­sich­tigt, sowie Anknüp­fungs­punk­te zur Refle­xi­on über Chan­cen und Risi­ken.
Die vor­ge­stell­ten Unter­richts­sze­na­ri­en befas­sen sich inhalt­lich u.a. mit Neu­ro­na­len Net­zen, Ent­schei­dungs­bäu­men, k‑nächste Nach­barn und k‑Me­ans-Clus­te­ring.

Kers­tin Stre­cker ist Pro­fes­so­rin für Infor­ma­tik­di­dak­tik an der Uni­ver­si­tät Göt­tin­gen seit 2019. Davor war sie Leh­re­rin am Gym­na­si­um mit den Fächern Infor­ma­tik und Mathe­ma­tik und als Fach­be­ra­te­rin für das Fach Infor­ma­tik bei der Regio­nal­ab­tei­lung Braun­schweig tätig. Sie beschäf­tigt sich ins­be­son­de­re mit dem The­men­ge­biet «Infor­ma­tik und Allgemeinbildung».

Teil 4: Poten­tia­le auto­ma­ti­scher Sprach­ver­ar­bei­tung in der Schu­le (16. Mai)

Den Abschluss bil­det der Vor­trag von Herrn Dr. Zeh­ner zum The­ma «Poten­tia­le auto­ma­ti­scher Sprach­ver­ar­bei­tung in der Schule»:

Spra­che ist der Dreh- und Angel­punkt im Lehr-/Lern­pro­zess: von der Wis­sens­ver­mitt­lung, über Peer-Inter­ak­tio­nen, hin zu Instruk­tio­nen in und der Aus­wer­tung von Klas­sen­ar­bei­ten. Lehr­kräf­te und Ler­nen­de kön­nen durch Com­pu­ter­an­wen­dun­gen pro­fi­tie­ren, die natür­li­che Sprach­ver­ar­bei­tung und Maschi­nen­ler­nen ein­set­zen, um etwa Text­ant­wor­ten aus Tests auto­ma­tisch aus­zu­wer­ten, um alle Ler­nen­de bei Unter­richts­fra­gen ant­wor­ten zu las­sen und die Ant­wor­ten der Lehr­kraft in auf­ge­ar­bei­te­ter Form zu visua­li­sie­ren oder auch um Spra­che gene­rie­ren zu las­sen. Der Vor­trag erklärt kon­zep­tu­el­le metho­di­sche Grund­la­gen die­ser Sys­te­me und dis­ku­tiert gemein­sam mit den Teil­neh­men­den mög­li­che Anwendungsszenarien.

Dr. Fabi­an Zeh­ner ent­wi­ckelt und beforscht Inno­va­ti­ons­mög­lich­kei­ten für Bil­dungs­for­schung und ‑pra­xis vor allem durch Metho­den der natür­li­chen Sprach­ver­ar­bei­tung und des maschi­nel­len Ler­nens. Als Psy­cho­lo­ge bringt er sei­nen Hin­ter­grund in der Infor­ma­tik pri­mär im Kon­text von Lar­ge-Sca­le Assess­ments wie PISA ein.

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