Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Themen finden aktuell Einzug in erste Lehrpläne der Bundesrepublik. Es handelt sich bei maschinellem Lernen um einen Sammelbegriff für verschiedene Methoden und Verfahren, um Technologien hervorzubringen, die wir als Künstliche Intelligenz bezeichnen. Die grundlegenden Funktionsweisen dieser Methoden sollen dabei thematisiert und deren Verwendung gleichzeitig bewusst reflektiert werden. In diesem Workshop wird eine Unterrichtsreihe für die Jahrgangstufe 5/6 vorgestellt, die das Thema künstliche Intelligenz anhand der Methode der Entscheidungsbäume umsetzt, die z.B. für sogenannte Empfehlungssysteme genutzt werden kann. Die Unterrichtsreihe wurde im Rahmen des ProDaBi-Projekts (
www.prodabi.de) entwickelt, das von der Deutsche Telekom Stiftung initiiert und gefördert wird und sie ist in der offiziellen Vorlage für einen schulinternen Lehrplan für Nordrhein-Westfalen veröffentlicht.
Die Unterrichtsreihe bietet einen unplugged Zugang zum Thema Daten und Entscheidungsbäume. Entscheidungsbäume haben den Vorteil, dass sie als Regelsystem von Lernenden verstanden werden können, ebenso können die Erstellungsverfahren eines Baumes zunächst manuell erarbeitet und dann am Computer automatisiert werden. Im Unterricht werden Lebensmittel zunächst als reale Datenkarten modellhaft repräsentiert mit verschiedenen Nährwertangaben und einem Label als eher empfehlenswert oder eher nicht empfehlenswert versehen. Die Lernenden können anhand der Karten die abgebildeten Daten systematisch arrangieren (z.B sortieren, gruppieren, etc.), um daraus ein Regelsystem abzuleiten, das Lebensmittel anhand ihrer Nährwertangaben als empfehlenswert oder weniger empfehlenswert klassifizieren kann. So lernen Schülerinnen und Schüler auf der enaktiven Ebene das Verfahren zur Erstellung datenbasierter Entscheidungsbäume kennen. Der Anspruch ist, einen Einblick “in den Maschinenraum” des maschinellen Lernens zu gewinnen und nicht nur vorgegebene Systeme, die eine Blackbox bleiben, als Klassifikatoren mit Daten zu trainieren. Dies wird ergänzt durch eine digitale Lernumgebung, die zum Ende der Reihe flexibel einsetzbar ist und es ermöglicht, Entscheidungsbäume automatisiert erstellen zu lassen. Der ausgewählte Kontext „Lebensmittel“ ist für alle Lernenden relevant und insbesondere auch für jüngere Lernende geeignet.
Im Workshop kann nach einer theoretischen Einführung in die Unterrichtsreihe konkret mit den Materialien gearbeitet werden.
Kategorien: MINT, Ober-/Regel-/Sekundarschule, Gymnasium Sek I