Hintergründe

Kleine Kinder wissen oft viel mehr über digitale Anwendungen als Erwachsene - das gilt auch für Tools, die auf künstlicher Intelligenz basieren. Siri, Alexa, ChatGPT: Schüler*innen nutzen ganz selbstverständlich KI-Anwendungen in ihrem täglichen Leben. Um sicherzustellen, dass sie durch diese Interaktion nicht in problematische Situationen geraten, und um sie überhaupt in die Lage zu versetzen, sie effektiv zu nutzen, müssen KI-Kompetenzen in die Lehrpläne aufgenommen werden.

Aber was genau sind KI-Kompetenzen? KI-Kompetenzen ermöglichen es Individuen:

>> KI-Technologien zu verstehen und kritisch zu bewerten;

>> mit KI zu kommunizieren und effektiv zusammenzuarbeiten;

>> und KI als Werkzeug online, zuhause, und am Arbeitsplatz zu nutzen [1, 2].

TrainDL stützt sich auf einen ersten Versuch der Projektpartner, die für die KI-Bildung relevanten Aspekte zu erfassen: Dabei wird das „Dagstuhl-Dreieck“ zur Definition der Kernelemente der „Digitalen Vernetzten Welt“ adaptiert. Die rechtsstehende Abbildung stellt eine Anpassung des Dagstuhl-Dreiecks für digitale Bildung im KI-Kontext dar, in dem die KI-Bildung durch drei Kernaspekte kategorisiert wird:

>> die technische Perspektive,

>> die gesellschaftliche und kulturelle Perspektive,

>> und die Anwendungsperspektive.

Einige spezifische Bereiche, die für diese drei Kategorien identifiziert werden können, sind beispielsweise:

>> Identifikation von KI-Systemen, Definition von KI und starke vs. schwache KI

>> Bias, Sicherheit und Zuverlässigkeit von KI sowie Auswirkungen, Chancen und Herausforderungen von KI

>> Fehleranfälligkeit von KI und anwendungsfallbezogene Auswahl von KI-Methoden

Gemäß diesem Konzept lernen die Lehrkräfte in den TrainDL-Workshops nicht nur, ihren Schüler*innen zu zeigen, was KI-Konzepte sind, sondern sie lernen auch, wo und wie KI-basierte Anwendungen von Nutzen sein können und wie sie diese kritisch bewerten und hinterfragen können.

Daten sind überall um uns herum. Vor allem dann, wenn wir im Internet surfen – etwas, das für Schüler*innen heutzutage von entscheidender Bedeutung ist. Wie sichern sie ihre privaten Daten? Was bedeutet es, Daten zu analysieren und auszuwerten? Wie können sie Daten nutzen, um effizienter zu lernen oder ihre Arbeit auf sichere Art und Weise zu verbessern? Schüler*innen im Bereich Daten zu unterrichten bedeutet, alle diese Fragen zu beantworten.

Aber was ist überhaupt damit gemeint, „datenkompetent“ zu sein? Datenkompetenz kann definiert werden als „die Fähigkeit, Daten auf kritische Weise zu sammeln, zu verwalten, zu bewerten und anzuwenden“ [3].

Die gängigste Ausarbeitung von Datenkompetenz in der Bildung liefert der EU-Rahmen für digitale Kompetenzen (DigComp). Als einen seiner 5 Kompetenzbereiche kategorisiert er den „Kompetenzbereich 1: Informations- und Datenkompetenz“. Informations- und Datenkompetenz wird definiert durch Kompetenzen in:

>> Browsen, Suchen, Filtern von Daten, Informationen und digitalen Inhalten;

>> Bewertung von Daten, Informationen und digitalen Inhalten;

>> Verwaltung von Daten, Informationen und digitalen Inhalten.

Dies ist das Verständnis von Datenkompetenz, das als Grundlage für die Arbeit im TrainDL-Projekt dient. Laut DigComp könnten Beispiele für adressierte Kompetenzen in Lernmaterialien darin bestehen, die Schüler*innen zu befähigen:

>> ihren Informationsbedarf zu erklären,

>> Daten, Informationen und Inhalte in digitalen Umgebungen zu suchen,

>> zu erklären, wie man auf sie zugreift und zwischen ihnen navigiert,

>> die Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit von Datenquellen, Informationen und digitalen Inhalten zu analysieren, zu vergleichen und zu bewerten,

>> Daten, Informationen und digitale Inhalte zu analysieren, interpretieren und bewerten,

>> Daten, Informationen und Inhalte auszuwählen und

>> sie routinemäßig in einer strukturierten Umgebung zu organisieren.