33 INTERVIEW I Weitere Informationen • Ragni, M., Schmid, U. (2025). Intelligente Tutorsysteme. In: Kognitive Künstliche Intelligenz. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-69498-5_16 • KI & Schule Informationsseite des Lehrstuhls für Kognitive Systeme der Universität Bamberg www.uni-bamberg.de/kogsys/transfer/ki-und-schule/ vermitteln. Als erstes Spiel wählen wir hier bewusst eines, bei dem die Kinder Regeln identifizieren können: Es gibt Päckchen mit verschiedenen Merkmalen wie Größe, Muster oder Schleifenart. In manchen Päckchen ist ein Geschenk, in anderen nicht. Nachdem Kinder einige Päckchen geprüft haben, können sie beispielsweise die Regel aufstellen: „Wenn das Päckchen groß und gepunktet ist, dann ist ein Geschenk drin.“ Nachfolgend haben wir auch ein Spiel zum Verständnis von neuronalen Netzen. Hier kann man dann keine expliziten Regeln mehr formulieren, stattdessen erleben die Kinder interaktiv, dass bei neuronalen Netzen Merkmale verschieden gewichtet und diese Gewichtungen zu einer Ausgabe verrechnet werden. Kinder lernen dabei, dass die aus Trainingsbeispielen abgeleitete Regel bei neuen Beispielen auch mal daneben liegen kann. So vermeiden wir das Fehlkonzept, dass KI-Systeme immer korrekt seien. mobile.schule: Wie lassen sich Lücken in den Trainingsdaten im Unterricht zeigen? Prof. Ute Schmid: Zum Beispiel an der Google Bildersuche. Wir haben dafür Karteikarten, auf denen jeweils ein Tier mit einem Gegenstand zu sehen ist. In einer Partnerübung sucht sich ein Kind eine bestimmte Kombination aus, etwa ein junges Kätzchen auf rotem Sofa. Das andere Kind sucht diese Kombination dann in den Karteikarten – in der Regel problemlos. Dann stellen wir die gleiche Aufgabe der Google-Bildersuche: Auf manchen Ergebnissen ist eine erwachsene Katze, auf manchen ein Sessel oder ein anderes rotes Objekt zu sehen. Dann können die Kinder erst einmal stolz sein auf ihre menschliche Intelligenz und sagen: „Für uns kein Problem, für die KI aber schon.“ Das zeigt nicht nur, dass KI-Systeme auch Fehler machen, sondern auch: Nur wenn du weißt, was korrekt ist, kannst du beurteilen, welche Suchergebnisse passen und welche nicht. mobile.schule: Kann ich in der Grundschule auch generative KI einsetzen? Prof. Ute Schmid: Damit ist es tatsächlich schwieriger, nah am Lernalgorithmus zu bleiben. Hier machen wir eher Anwendungen, zum Beispiel im Kunstunterricht: Wenn ich prompte „Male mir ein Mädchen mit Einhorn“, dann ist ziemlich klar, wie das Mädchen aussieht: hellhäutig, schlank, mit großen Augen und langen Haaren. Durch einen Vergleich mit den Mädchen in ihrer Klasse erfahren die Kinder, dass KI-generierte Inhalte oft nicht neutral oder objektiv sind. mobile.schule: Welche Fehler können einem unterlaufen, wenn man in der Grundschule mit KI anfängt? Prof. Ute Schmid: Zum Beispiel, dass man das Thema auf Methoden der generativen KI, also typischerweise KI-Chatbots oder Bildgeneratoren einschränkt. Ich warne generell davor, den konzeptuellen Teil wegzulassen und direkt auf die Nutzung zu gehen, was viele Lehrkräfte gerne tun. Zentral finde ich auch, KI nicht zu vermenschlichen, sondern im Gegenteil den Unterschied aufzuklären – zum Beispiel indem Kinder nachvollziehen, warum eine KI kein Mitleid haben kann. mobile.schule: Welche Rolle spielen denn die Eltern bei der Vorbereitung auf KI? Prof. Ute Schmid: Das Elternhaus ist der wichtigste Gatekeeper überhaupt. Sie sind – oft unbewusst – einerseits Vorbild, auch in der Nutzung oder Nichtnutzung von KI. Und sie begleiten oft die Erstkontakte ihrer Kinder mit digitalen Medien. Deswegen sind Elternarbeit und Sensibilisierung so wichtig. In unserem vom Bildungsministerium geförderten Projekt KIKI arbeiten wir gezielt an Formaten für die Elternbildung.
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