2. Tagung KI und Bildung zusammen mit dem Praxistag KI an Schulen

Workshop am 10.10. 10:00-12:00
Der Workshop kann von max. 15 Personen besucht werden
Workshop gehalten von Matthias Müller (KI macht Schule)

Beschreibung: Wie verändert Künstliche Intelligenz die Welt der Kunst? In diesem Workshop von KI macht Schule tauchen wir in die Grundlagen von KI ein, erforschen gemeinsam, wie KI eigene Kunstwerke generiert und was das für unser Verständnis von Kreativität bedeutet. Wir diskutieren Fragen des Urheberrechts bei KI-generierten Bildern und schließen mit einer ethischen Auseinandersetzung ab: Welche Vorurteile können Bildgeneratoren transportieren und wie gehen wir im Unterricht verantwortungsvoll damit um? Der Workshop bietet Impulse, praktische Beispiele und Diskussionsanlässe für einen reflektierten Umgang mit KI im Kunstunterricht.

Workshop am 10.10. 10:00-12:00
Der Workshop kann von max. 25 Personen besucht werden
Workshop gehalten von Prof. Dr. Sanna Pohlmann-Rother (Universität Würzburg), Dr. Larissa Ade (Universität Würzburg), Dr. Katharina Kindermann (Universität Würzburg), Dr. Ingrid Stöhr (Bildungsbüro Landkreis Bamberg), Dr. Eva-Maria Weiss (Universität Bamberg)

Workshop am 1.10. 10:00-12:00
Der Workshop kann von max. 15 Personen besucht werden
Workshop gehalten von Michaela Müller-Unterweger, Anne-Kathrin Jäger, Prof. Dr. Marc Berges (FAU Erlangen)

Abstract:
KI in der Grundschule: Mülltrennung mit KI-Systemen und Bilderkennung
Durch die zunehmende Präsenz digitaler Technologien im Alltag, nimmt die Bedeutung der
Förderung digitaler Kompetenzen zu. Dabei geht es nicht nur darum, ältere Schülerinnen und
Schüler im Umgang mit neuen Technologien zu schulen, zu sensibilisieren und ihnen ein
Verständnis von informatischen Konzepten zu ermöglichen, wie es von der
Kultusministerkonferenz gefordert wird [KMK24], sondern insbesondere auch darum, jüngere
Schülerinnen und Schüler beim Verstehen der digitalen Welt zu unterstützen. Gerade vor dem
Hintergrund, dass Kinder immer früher mit digitalen Geräten ihren Erstkontakt in Form von
Spielsachen, Sprachassistenzsystemen oder Smartphones/Tablets haben. Die Erfahrungen
aus diesen Erstbegegnungen sind dabei für die Sicht auf die neuen Technologien
entscheidend, weshalb es umso wichtiger ist, dass sich bereits Kinder mit diesen umfassend
auseinandersetzen. Zudem unterstreicht die Durchdringung des Alltags mit Künstlicher
Intelligenz noch einmal die Bedeutung, dass bereits Kinder Fähigkeiten im Bereich
Computational Thinking [Wi06] aufbauen, um damit Chancen, Einsatzzwecke neuer
Technologien, aber auch Risiken für sich, die Gesellschaft und die Umwelt einschätzen
können [SGMW21].
Der angebotene Workshop stellt ein Unterrichtskonzept für die bayerische Grundschule (3.
und 4. Jahrgangsstufe) vor, das sich mit dem Thema „Maschinelles Lernen und
Bilderkennung“ am Beispiel von Mülltrennung beschäftigt. Thematisch knüpft es an den
bayerischen Lehrplan für Grundschulen für das Fach Heimat- und Sachunterricht an. Konkret
wird das Thema Müllvermeidung im Lernbereich „Stoffe und Energie“ der 1./2. Jahrgangsstufe
mit dem Lernbereich „Leben in einer Medien- und Konsumgesellschaft“ der 3./4.
Jahrgangsstufe verbunden. Insgesamt umfasst das Konzept einen Zeitrahmen von vier
Unterrichtsstunden und vereint dabei sowohl theoretische Grundlagen, wie auch eine
praktische Umsetzung durch die Schülerinnen und Schüler.
Bei der der Heranführung an das Thema wird zuerst das Online-Tool „Quick, Draw!“
(https://quickdraw.withgoogle.com/) von Google Labs exploriert und die Bilderkennung
analysiert, um zum Stundenthema überzuleiten und die Unterschiede zwischen menschlichem
und maschinellem Lernen gemeinsam mit den Lernenden zu erarbeiten. Im Anschluss daran
werden mögliche Einsatzgebiete von KI-Systemen, durch die Unplugged-Aktivität „Gesucht,
KI“ des KI-Labors KIKI1 näher geklärt. Repräsentativ wird der Einsatz von KI-Systemen in der
Mülltrennung aufgegriffen und mit Beispielen aus dem Alltag (KI-Systeme in Müllautos, am
Flughafen) für die Kinder veranschaulicht. Für die zweite Phase der Unterrichtsaktivität wird die Lerngruppe in zwei Gruppen geteilt,
wobei eine Gruppe zuerst eine Bilderkennung mit den Online-Tool Teachable Machine
(https://tm.gen-ai.fi/image/general) trainiert, während sich die zweite Gruppe mit dem
informatischen Hintergrund beschäftigt. Nach ca. 45 bis 60 Minuten werden die beiden
Aktivitäten getauscht. Für beide Aktivitäten werden verschiedene Müll-Gegenstände benötigt,
die am besten vorher von der Lehrkraft oder gemeinsam gesammelt wurden. Für das Training der Bilderkennung mit dem Online-Tool Teachable Machine, bleibt eine
Gruppe zuerst im Klassenzimmer. Mit vorbereiteten Müllgegenständen (Papiermüll, Biomüll,
...) trainieren die Kinder das KI-System (vgl. Abb. 1) und testen dieses im Anschluss mit
weiteren, bisher noch nicht genutzten Gegenständen. Die für die Erkennung wichtigen
Bereiche werden in der Heatmap in unterschiedlichen Farbabstufungen markiert. So können
Probleme bei der Bilderkennung (z. B. Hintergründe, ähnliches Aussehen bei
unterschiedlichen Materialien) erkannt und thematisiert werden. Die zweite Gruppe beschäftigt sich mit der kleinsten Einheit eines künstlichen neuronalen
Netzes, dem Perzeptron, um den informatischen Hintergrund zu explorieren. Dabei wurde das
Wollperzeptron [MLB24; MLLB25] in einer für die Grundschule angepassten unplugged-
Aktivität adaptiert, um den Schülerinnen und Schülern das informatische Konzept losgelöst
von Computern und in einem aktivierenden Setting näherzubringen. Bei der Aktivität wird
mithilfe zweier Teilgruppen die Verarbeitung von Eingangssignalen, der Signalübergang
zwischen Sensoren und Aktoren sowie die Auswertung und die Lernphase bei einem
Perzeptron simuliert (vgl. Abb. 2). Ziel ist es dabei, den Lernenden den Lernprozess näher zu
bringen, aber auch zu verdeutlichen, dass viele Trainingsdaten notwendig sind. Zudem kann
thematisiert werden, dass selbst bei ausreichend Trainingsdaten es zu Fehlentscheidungen
(z.B. bei unbekannten Gegenständen) kommen kann.
Nachdem beide Teilgruppen beide Aktivitäten durchgeführt haben, werden im Klassenplenum
die Eindrücke und Ergebnisse gesammelt. Dabei werden Vor- und Nachteile, Probleme und
Gefahren thematisiert und erarbeitet. Im beschriebenen Workshop soll die beschriebene Unterrichtsaktivität vorgestellt und
ausprobiert werden und richtet sich insbesondere an Lehrkräfte der Grundschulen,
Förderschulen und der Sekundarstufe 1.
Quellen:
[ISB25] Lehrplan für die bayerische Grundschule, Heimat- und Sachunterricht 1/2 bzw.
3/4, https://www.lehrplanplus.bayern.de/fachlehrplan/grundschule/2/hsu;
https://www.lehrplanplus.bayern.de/fachlehrplan/grundschule/4/hsu
[KMK24] Kultusministerkonferenz: Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zu
Umgang mit Künstlicher Intelligenz in schulischen Bildungsprozessen,
Themenspezifische Handlungsempfehlung (Beschluss der Bildungsminister-
konferenz vom 10.10.2024)
[MLB24] Müller-Unterweger, Michaela; Löffler, Patrick; Berges, Marc: Das
Wollperzeptron – eine unplugged Aktivität zum künstlichen Neuron. KI und
Bildung 2024, Bamberg
[MLLB25] Müller-Unterweger, Michaela; Lindner, Annabel; Löffler, Patrick; Berges, Marc:
Das Wollperzeptron – Eine Unplugged Aktivität zum Maschinellen Lernen.
Informatische Bildung in Schulen, 5. Ausgabe, September 2025
[SGMW21] Schmid, Ute; Gärtig-Daugs, Anja; Müller, Linda; Werner, Alexander (2021):
Grundkonzepte des Maschinellen Lernens für die Grundschule – Algorithmen,
Biases, Generalisierungsfehler. INFORMATIK 2021. DOI:
10.18420/informatik2021-135. Gesellschaft für Informatik, Bonn. PISSN: 1617-
5468. ISBN: 978-3-88579-708-1. pp. 1611-1623. Workshop: Digitale
Kompetenz, Digital Literacy, Digital Skills. Berlin. 27. September - 1. Oktober
2021
[Wi06] Wing Jeannette M.: Computational thinking. Commun. ACM 49, 3 (March 2006),
33–35. https://doi.org/10.1145/1118178.1118215

Workshop am 10.10. 10:00-12:00
Der Workshop kann von max. 30 Personen besucht werden
Workshop gehalten von Sebastian Schmidt (FlippedMath)
KI-Tools wie ChatGPT verändern rasant den Unterricht – von der Hausaufgabe bis zur Unterrichtsvorbereitung. Im Vortrag mit Workshop zeige ich Praxisbeispiele und diskutiere Chancen, Grenzen und Konsequenzen für Schule und Unterricht.
Themen sind u. a.:
KI bei der Hausaufgabe und im Flipped Classroom
Unterstützung für Lehrkräfte bei der Vorbereitung
KI als Lern-Tutor im Klassenzimmer
In einer Mitmach-Phase testen Sie die KI an typischen Mathematikaufgaben und erleben, wie sie Lernprozesse dialogisch begleiten kann.