Lehr-Lern-Material - Künstliche Intelligenz

Hier finden Lehrkräfte und weitere Interessierte Lehr-Lern-Materialien, um Kindern und Jugendlichen informatische Kompetenzen rund um das Thema Künstliche Intelligenz zu vermitteln. Daneben können Sie durch eine breite Sammlung von Lernressourcen stöbern.

Diese Seite wird regelmäßig aktualisiert. Über Ihre Hinweise zu weiterem Material unter  freuen wir uns sehr!

Unterrichtsmaterial 

Hier finden Sie eine Auflistung von fertig ausgearbeiteten Unterrichtsmaterialien, inklusiver einer kleinen Beschreibung und der intendierten Zielgruppe.

Link	Beschreibung	Zielgruppe
AI Unplugged (unplugged)	Eine Sammlung von "unplugged" Materialien, also solche, die ohne Computer auskommen. Inhaltlich wird eine große Bandbreite von KI-Inhalten thematisiert.	Primarstufe, (Sek I)
Das intelligente Papier (englisch)(unplugged)	Ein Blatt Papier spielt gegen die Schüler:innen Tic Tac Toe und wirft die Frage auf: Was ist eigentlich Intelligenz? Hier finden sie demnächst eine deutsche Version der DDI.	Primarstufe, (Sek I)
Brain in a Bag - original (englisch) (unplugged) Deutsche Version der DDI Paderborn	Die Schüler:innen stellen ein neuronales Netz nach und spielen das Spiel Snap.	Primarstufe, Sek I, (Sek II)
Train a Neuron (englisch)(unplugged)	Auf einem Spielfeld wird mithilfe von Münzen ein Neuron trainiert und die Wirkweise erklärt.	Primarstufe, Sek I, (Sek II)
Build a brain (englisch)(unplugged)	Kombination aus "Brain in a Bag" und "Train a Neuron".	Primarstufe, Sek I, (Sek II)
Machine Learning in der Schule	Umfangreiche Arbeitsblattsammlung für Schüler:innen in denen der Aufbau und Lernprozess von neuronalen Netzen vermittelt wird (inklusive den mathematischen und informatischen Grundlagen zu den Themen Gewichte, Aktivierungsfunktion und Lernalgorithmen).	9–10 (Sek I)
Unterrichtsstunde: Einblick in Künstliche Intelligenz gewinnen	Beschreibung einer Einführungsstunde in den Themenbereich maschinelles Lernen, inklusive Materalien.	7-8 (Sek I)
Künstliche Intelligenz. Eine Einführung für den Schulunterricht mit Programmbeispielen.	Lehrkraftbroschüre indem die Einführung und Programmierung von neuronalen Netzen mittels Python beschrieben wird.	(Sek I), Sek II
Machine Learning for Kids	Umfangreiche Arbeitsblattsammlung zur Erstellung von kleinen Machine Learning basierten Programmen in Scratch und Python mittels dem Tool "Machine Learning for Kids" (siehe Toolabschnitt).	Sek I, Sek II
Mensch, Maschine!	Unterichtsmaterial vom Wissenschaftsjahr 2019. Im Fokus steht das Training einer kleinen Schach-KI, anhand derer verschiedene KI-Aspekte thematisiert werden.	Sek I, Sek II
Chat- und Socialbots	Unterrichtsmaterial für das Erstellen von Chat-/ Socialbots in Scratch, AppInventor und Python von AppCamps.	Sek I, Sek II
Chinesisches Zimmer	Gruppenarbeit zu einem abgewandelten Spiel zum Thema des Gedankenexeperiments vom chinesischen Zimmer.	Sek I, Sek II
Blickwinkel KI	Schüler:innen schätzen auf Kontinuum ein, wie wahrscheinlich bestimmte technologische Entwicklungen sind. Anschließend wird diskutiert, ob diese auch erwünscht sind.	Sek I, Sek II
KI-Kurs	Umfangreiches Lernmaterial, indem sowohl eine Bandbreite von KI-Inhalten, als auch das Programmieren von KI-Anwendungen in Python thematisiert werden. Es ist eine Registrierung notwendig.	(Sek I), Sek II
KI-Campus	Die Module "Schule macht KI" und "Schule macht Daten" sind Kurse die sich an Lehrkräfte und Lehramststudierende richten und fit für den KI Unterricht machen sollen. Enthalten sind zusätzlich mehrere Stundenentwürfe.	Sek I, Sek II
Inf-Schule	Simple Erklärung wie "Lernende Systeme" mittels Datensätze trainiert werden. Für die Bearbeitung von Schüler:innen gedacht.	Sek I
Informatikbuch - KI	Sammlung interaktiver Webseiten in denen ausgewählte Inhalte des maschinellen Lernens (vor allem neuronale Netze und Entscheidungsbäume) für Schüler:innen vermittelt werden.	Sek I, Sek II
SnAIp - Part A und SnAIp - Part B	Erstellung eigener ML-Modelle mit dem blockbasierten Snap! Framework	Sek I, Sek II
ProDaBI	Jupyther-Notebook Unterrichtsreihe zu Entscheidungsbäumen	Sek I, (Sek II)

Tools

In diesem Abschnitt finden sie unterschiedlichste Tools oder Werkzeuge mit denen die Schüler:innen im Unterricht experimentieren, arbeiten oder lernen können.

Link	Beschreibung
Teachable Machine	Im Browser kann mittels Webcam oder Upload von Dateinen sehr unkompliziert ein neuronales Netz auf beliebige Gegenstände/Personen trainiert werden. Über Lernparameter oder Grafiken kann der Lernprozess verfolgt werden. Das trainierte Netz steht zum Testen im Browser zur Verfügung oder kann für die Weitererwendung in Python oder JavaScript exportiert werden.
Lobe	Ähnlich wie Teachable Machine ist Lobe ein Automl-Tool, indem ohne Programmieren ein ML-Model trainiert werden kann. Bei Lobe muss eine Anwendung installiert werden, dafür läuft das Training in der Cloud ab und hängt nicht von der eigenen Rechnerleistung ab.
Machine Learning for Kids	Ähnlich wie Teachable Machine. Mittels Upload von Dateien kann ein Modell trainiert und im Browser getestet werden. Anschließend ist eine Weiterverarbeitung in Scratch oder dem AppInventor möglich.
Tensorflow Playground (englisch)	Visuelle Darstellung eines neuronalen Netzes, welches auf verschiedene Klassifikationsaufgaben trainiert werden kann. Mit einer Vielzahl von Trainingsparameter und Visualisierung des Netzes kann das Training gesteuert und nachvollzogen werden.
MemBrain	MemBrain ist ein leistungsstarker graphischer Neuronale Netze Editor und Simulator für Microsoft Windows, der Neuronale Netze beliebiger Größe und Architektur unterstützt. Siehe Materialien "Machine Learning in der Schule".
Gradientenverfahren	Das Gradientenverfahren wird anhand einer Schatzsuche erklärt. Durch Klicken kann die eigene Leistung mit der des Computers verglichen werden.
Wie funktionieren Neuronen?	Interaktives Erklärvideo wie Neuronen in einem echten Gehirn funktionieren. Es wird die die Weitergabe von Impulsen durch die Neuronen und die Hebb'sche Lernregel thematisiert. Jedoch keine direkte Verbindung zur Informatik.
Art Bot (englisch)	Browserspiel in dem ein Roboter darauf trainiert wird Kunstwerke zu unterscheiden oder durch Katakomben zu manövrieren. Vermittelt auf spielerische Weise Entscheidungsbäume und verstärktes Lernen.
Super Meat Bot (englisch)	Lernspiel indem ein Bot mittels verstärktem Lernen trainiert werden kann, sich durch 2D Plattform Level zu bewegen.
Thing Translator	Man macht ein Foto von einem beliebigen Gegenstand und die KI versucht zu erkennen, um was es sich handelt. Ausgabe in vielen Sprachen. Funktioniert am besten mit dem Smartphone. Lässt sich gut als kleines Unterrichtsprojekt nachbauen.
The Bibites (englisch)	Simulation in der kleine Lebewesen in einer Welt versuchen zu überleben und sich durch Evolution weiterentwickeln. Vor der Simulation können verschiedene Parameter eingestellt werden. Für jede Kreatur kann man sich das evolutionierte neuronale Netz anzeigen lassen.
Evolution (englisch)	Browseranwendung in der Wesen mit Gliedmaßen, Gelenken und Muskeln erstellt werden können und durch verstärktes Lernen laufen lernen.
Evolution Simulator (englisch)	Simulation in der Wesen mit vernetzten Gliedmaßen erstellt werden und das Laufen lernen. Die Prozessschritte evolutionärer Algorithmen sind übersichtlich dargestellt und die Entwicklung einer ganzen Population, sowie eines Individuums kann nachvollzogen werden.
This Person does not exist	Bei jedem Neuladen wird ein meist täuschend echtes Bild einer Person angezeigt, welches von GANs erzeugt wurde.
Which face is real?	Browserspiel in der jeweils ein echtes und ein generiertes Bild gegenübergestellt wird. Der Spielende muss die echte Person erkennen.
Moral Machine	Browserspiel in der der Spielende entscheidet, welche Parteien bei einem tödlichen Unfall sterben müssen (ähnlich dem Trolley-Problem). Am Ende sieht man einen Vergleich der eigenen Wahl zu der der Allgemeinheit.
Artbreeder	Aus ausgewählten Bildern werden vollkommen neue erzeugt. Registrierung nötig.
Deep Dream Generator (englisch)	KI wendet Stil von einem Bild auf ein anderes an. KI interpretiert Bilder und stellt da, was es sieht. Account benötigt.
Wombo.AI	Smarpthone-App. Mittels dem Uploads eines Fotos wird dieses so animiert, dass es augewählte Lieder singt und dabei verschiedene Mimiken darstellt.

Ressourcen

In diesem Abschnitt finden sie unterschiedlichste Ressourcen in unterschiedlichsten Medien, die Sie in Ihren Unterricht einsetzen können.

Schrift und Bild

Link	Typ	Beschreibung
Medienportal	Medienpaket	Ein Paket aus vorrangig Infographiken, Erklärtexten oder interaktiven Webseiten die verschiedene Anwendungsszenarien, den Stand der Technik und Chancen und Herausforderungen thematisieren.
Eine visuelle Einführung ins Maschinelle Lernen	Interaktiver Artikel	Durch Visualisierung wird die Generation eines Entscheidungsbaums aus echten Daten sehr anschaulich verdeutlicht.
Maschinelles Lernen am Beispiel der Generierung von Schriftarten (englisch)	Interaktiver Artikel	Mittels dem Beispiel der Generierung von Schriftarten werden Elemente des ML vermittelt. Der Lesende kann dabei immer wieder mit verschiedenen Parametern experimentieren.
Maschinelles Lernen Teil 1 Teil 2 (unplugged)	Blogartikel	Beschreibt unplugged Übungen, mit denen grundlegende Verfahren des maschinellen Lernens vermittel werden können.
Emergent Tool Use from Multi-Agent Interaction (englisch)	Multimedialer Artikel	Zwei KIs lernen fangen spielen und entwickeln immer ausgeklügeltere Taktiken, wodurch die Potenz von Multiagentensystemen und verstärkten Lernen deutlich wird.
Machine Learning on Arduino (englisch)	Blogartikel	Blogartikel der beschreibt, wie tensorflow lite auf dem Arduino zum Laufen gebracht werden kann, mit simplen Beispielen.
That's AI	Artikelsammlung	Einführung in die Welt der KI in Form von Artikeln. Die Artikel sind auf ein allgemeines Verständnis ausgelegt und priorisieren die Anwendung von KI im Alltag
How GPT3 Works - Visualizations and Animations (englisch)	Multimedialer Artikel	Erklärtext unterstützt mit Animationen der beschreibt, wie das Sprachproduktionssystem GPT-3 funktioniert.
I AM A.I.	Interaktive Artikel	Virtuelle Ausstellung über verschiedene Facetten von KI mit Möglichkeiten der Erprobung.

Anwendungen

Link	Beschreibung
QuickDraw Sketch-RNN	KI mit Zeichnungen testen. KI vervollständigt die eigenen Zeichnungen.

Simulation

Link	Beschreibung
Simulation CNN	Als Nutzer zeichnet man selbst eine Ziffer. Anschließend wird diese in eine künstliches neuronales Netz übergeben, in der alle Schichten grafisch dargestellt werden, sodass die Verarbeitung durch die einzelnen Schichten nachvollzogen werden kann.

Weiterbildung

Link	Beschreibung
Computing Education	„So lernen Maschinen“ Überblick zu maschinellem Lernen
Machine Learning for Everyone (englisch)	Blogartikel der alle wichtige Machine Learning Begriffe in leichter Sprache erklärt.
KI-Campus	Die Module "Schule macht KI" und "Schule macht Daten" sind Kurse die sich an Lehrkräfte und Lehramststudierende richten und fit für den KI Unterricht machen sollen. Enthalten sind zusätzlich mehrere Stundenentwürfe.
Elements of AI	Lernreihen zu grundlegenden Funktionsweisen von KI, Einflüssen und Entwicklungen (Registrierung erforderlich)
Die Welt der KI	zahlreiche Facetten von künstlicher Intelligenz (Dauer: ca. 3 Wochen, 3h pro Woche)

Videos

Link	Dauer	Beschreibung
Künstliche Intelligenz - WDR	1:27	Kindergerechte Erklärung über KI
Künstliche Intelligenz in 5 Minuten erklärt	4:51	Allgemeiner Einblick. Vor allem Unterscheidung zwischen starker und schwacher Intelligenz
KI im Alltag	2:31	Anwendungsfelder von KI im Alltag
Wie Künstliche Intelligenz funktioniert | Philip Häusser	7:35	Wie funktionieren neuronale Netze? Symbolisiert mit Tennisbällen
Aber was *ist* nun ein neuronales Netzwerk? | Teil 1, Deep Learning (englisch, deutsche Untertitel)	19:13	Sehr umfangreiches Erklärvideo wie neuronale Netze aufgebaut sind und Eingaben verarbeiten.
Hände vom Steuer - Zukunftstrend selbstfahrende Autos - WDR	9:32	KI in selbstfahrenden Autos – Praxisbeispiel
Kunst oder KI? Künstliche Intelligenz malt Bilder!	16:32	Erklärung wie neuronale Netze und KI funktionieren, wird gemischt mit der Frage, ob die Protagonisten von der KI erstellte Bilder erkennen (zum selber ausprobieren siehe unter Tools: Artbreeder und Deep Dream Generator)
MarI/O - Machine Learning for Video Games (englisch)	5:57	Eine Mario-KI lernt, sich durch ein SuperMario Level zu bewegen.
AI plays Trackmania (englisch) A.I. teaches itself to drive in Trackmania (englisch)	4:39 15:03	Ein Auto-KI (VIdeospiel) lernt eine vorgegebene Strecke zu fahren. Dabei werden einmal klassische ML-Methoden genutzt und andererseits Neuroevolution.
Deutschlandfunk-Hörspiel	29:50	Gedankenexperiment in der KI Entscheidungsgewalt über ethische Fragen bekommt. Die Kapitel lassen sich auch einzeln anhören und liegen in (gekürzter) Textform vor.
Gesichtserkennung mit künstlicher Intelligenz programmieren | Staatliche Überwachung	7:32	Wie funktioniert Gesichtserkennung und was hat das mit staatlicher Überwachung zu tun?
Vortrag: Big Data und KI müssen dezentral,  transparent und transnational reguliert sein	18:10	Vortrag von der Bundeszentrale für politische Bildung.

Workshopmaterialien 

Dieser Workshop ist im Rahmen einer Staatsexamensarbeit entstanden und befindet sich zurzeit in Überarbeitung. Zielgruppe sind Schüler:innen der Klassenstufen 10 bis 12.

Die Stationen können im Workshop frei gewählt werden und sind daher auch unabhängig von einander im Unterricht einsetzbar.

Download der Stationsmaterialien

• Download: Station - TeachableMachines
  In dieser Station Trainieren die Schüler:innen selbst ein neuronales Netz mithilfe einer Webanwendung und lernen worauf bei der Auswahl von Trainingsdaten geachtet werden muss.
• Download: Station - Streichholz - Schach
  In dieser Station nutzen die Schüler:innen Streichholzschachteln um die Grundprinzipien von trainierbaren Netzen kennenzulernen.
• Download: Station - Chatbots
  In dieser Station wird ohne Programmierung ein Chatbot erstellt, mit dem die Schüler:innen interagieren können.