Im Rahmen des Seminars dachten wir uns, dass es an der Zeit ist, für ein digitales Thema auch ein digitales Projekt durchzuführen.

Wir, das sind Christian, Victoria, Lilli und Johanna, führen euch mit Humor, Facts und Insidern durch den Themenkomplex von KI und Schule, sowie den alltäglichen Herausforderungen als Lehramtsstudierenden. Unser Ziel ist es, eine für euch nahbare Informationsquelle zu schaffen, welche sich nicht nach einer anfühlt.

Hört gern schon einmal hinein und habt viel Spaß dabei.

Eure Chance bei der Langen Nacht der Wissenschaften ist es, Teil dieses tollen Projektes zu werden. Seid gespannt, was euch erwartet.

Vor Kurzem hatte ich die Gelegenheit, einen spannenden Vortrag über das KI-Tool ToTeachAI im Rahmen eines Kolloquiums zu hören. Dieser beleuchtete sowohl die technischen Grundlagen als auch die praktischen Einsatzmöglichkeiten dieser Anwendung für Lehrkräfte.

Die Referentin begann mit einer Einführung in die generative KI und erklärte, wie diese Technologie in der Lage ist, kreative Inhalte durch maschinelles Lernen zu erzeugen. Sie betonte, dass diese KI auf umfangreichen Daten und künstlichen neuronalen Netzen basiert. Durch die Verarbeitung großer Datenmengen, darunter Bücher, Websites und Artikel, kann die generative KI authentische Ergebnisse produzieren, die kaum von menschlicher Kreation zu unterscheiden sind. Die Technologie funktioniert auf einer mathematischen Grundlage und ist in der Lage, neue Inhalte zu generieren. Dabei sind die Möglichkeiten vielfältig: Musik, Websites, Apps, Videos, Bilder und Sprache können durch generative KI erstellt werden.

Vorrangig sollte es aber um den Einsatz der KI für schulische Zwecke gehen. Die Referentin erläuterte, wie Lehrkräfte diese Technologie nutzen können, um Unterrichtsmaterialien zu erstellen. Hier sind einige Beispiele, die sie nannte:

– Bilder, Videos und Grafiken: Generative KI kann visuelle Inhalte produzieren, die den Unterricht anschaulicher und interessanter gestalten.

– Texte: Von kurzen Erklärungen bis hin zu ausführlichen Artikeln kann die KI Texte erstellen, die auf den Lehrplan abgestimmt sind.

– Übungen und Tests: Die Erstellung von Übungsaufgaben und Tests kann durch generative KI erheblich erleichtert werden.

– Unterrichtsentwürfe: Die KI kann Lehrkräfte bei der Planung und Strukturierung von Unterrichtseinheiten unterstützen.

Diese Anwendungen bieten nicht nur eine enorme Zeitersparnis, sondern auch die Möglichkeit, den Unterricht individueller und kreativer zu gestalten. Die Besonderheit bei To Teach AI ist, dass kein Prompt eingegeben werden muss. Im Gegensatz zu ChatGPT oder ähnlichen Anwendungen bietet eine Eingabemaske die Auswahl der Schulform, der Klassenstufe, des Unterrichtsfachs, des Themas und die Art der Stunde (z. B. Einstieg in das Thema) an. Man klickt sich also durch die einzelnen Punkte, die sonst im Prompt eingeben werden müssen. Die Benutzeroberfläche ist relativ selbsterklärend gestaltet, sodass ein einfaches und schnelles Zurechtfinden gewährleistet ist. Nachdem To Teach AI beispielsweise einen Stundenverlaufsplan erstellt hat, kann dieser auch noch einmal überarbeitet werden. Die Referentin stellte dann einige Entwürfe vor, beziehungsweise testete sie die Anwendung vor den Zuhörenden und forderte diese auf, Vorschläge und Wünsche für mögliche Stundenentwürfe zu liefern, damit diese vor Ort erstellt werden konnten. Wie es zu erwarten war, ist auch diese Anwendung nicht fehlerfrei und ihre Ergebnisse bedürfen zwingend einer Überprüfung, bevor sie verwendet werden. So schlug To Teach AI beispielsweise vor, innerhalb von 5 Minuten ein Plakat zum Thema der Stunde zu erstellen. Vor allem in Bezug auf die Zeitplanung zeigte das Tool unrealistische Vorschläge.

Ein weiterer Aspekt, der unter den Zuhörenden für Diskussionen sorgte ist, dass To Teach AI zwar durch die Lehrpläne aller Bundesländer gespeist wird, jedoch nicht die Möglichkeit besteht, eine Stundenplanung nur anhand des Lehrplans eines Bundeslandes zur erstellen. Das bietet zwar die Möglichkeit, umfangreichere Ergebnisse zu liefern, jedoch unterscheiden sich die Lehrpläne der Bundesländer in einigen Dingen so sehr, dass es notwendig ist, nur die Inhalte des eigenen Landes aufzunehmen.

Im letzten Teil des Vortrags ging die Referentin auf die gesetzlichen Rahmenbedingungen ein, die bei der Nutzung von generativer KI im Unterricht beachtet werden müssen. Sie betonte, dass Lehrkräfte zwar pädagogische Freiheit genießen, jedoch die geltenden Rechtsvorschriften einhalten müssen. Ein wichtiger Punkt ist, dass für die Nutzung von Anwendungen wie ChatGPT typischerweise Nutzerkonten erforderlich sind. Lehrkräfte können sich freiwillig registrieren, sollten aber darauf achten, dass die Daten auf externen Servern gespeichert werden. Dies entspricht nicht immer den Datenschutzvorschriften, insbesondere der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Ein besonderer Aspekt ist, dass KI-basierte Anwendungen wie ChatGPT keine Urheberrechte für die von ihnen generierten Inhalte beanspruchen. Das bedeutet, dass Lehrkräfte die erstellten Materialien frei nutzen können, ohne rechtliche Bedenken haben zu müssen.

Der Vortrag bot einen umfassenden Überblick über die Möglichkeiten und Herausforderungen der generativen Künstlichen Intelligenz. Die Referentin zeigte auf, wie diese Technologie nicht nur kreative Inhalte erzeugen kann, sondern auch das Potenzial hat, den Bildungsbereich zu revolutionieren. Gleichzeitig wurde deutlich, dass bei der Anwendung von generativer KI die gesetzlichen Rahmenbedingungen sorgfältig beachtet werden müssen.

Ulrike Cress spricht über ihre Visionen und die Integration digitaler Medien im Schulalltag. Sie betont, dass digitale Medien, wie Schulbücher und Arbeitsblätter, selbstverständlich genutzt werden sollten. Ihr Einsatz erweitert die Möglichkeiten der Lehrkräfte, kognitive und kooperative Aufgaben zu stellen und außerschulische Elemente einzubeziehen. Für eine erfolgreiche Implementierung sei geübte Praxis und erprobtes Material notwendig, da der derzeitige Einsatz für Lehrkräfte mit hohem Aufwand verbunden sei.

Cress erklärt die Begriffe Intelligente Tutorielle Systeme (ITS), Künstliche Intelligenz (KI) und Learning Analytics. ITS erstellen Aufgaben und diagnostizieren den Lernstand der Schüler, sind jedoch aufwendig. KI analysiert große Datenmengen, um erfolgreiche Lernmuster zu identifizieren und personalisierte Aufgaben zu erstellen. Learning Analytics unterstützen diesen Prozess. KI könnte den Unterricht individualisieren und Chancengerechtigkeit fördern, indem sie Aufgaben an die spezifischen Kompetenzen der Schüler anpasst und personalisiertes Feedback gibt.

KI wird derzeit hauptsächlich in außerschulischen Lernportalen genutzt, könnte aber auch im Schulunterricht differenziert auf die Bedürfnisse der Schüler eingehen. Cress warnt davor, die Entwicklung von KI-Instrumenten allein den Software-Anbietern zu überlassen und betont die Integration pädagogischer und psychologischer Erkenntnisse. Die Skepsis gegenüber digitalen Medien und KI sei in Deutschland groß, habe sich aber während der Corona-Pandemie etwas geändert. Die Rolle der Lehrkräfte werde durch KI nicht vermindert, sondern ergänzt, indem KI sie bei der Aufgabenverteilung, Korrektur und Anpassung unterstützt.

Für die Förderung digitaler Bildung seien technische Ausstattung, Support und Schulungen für Lehrkräfte essenziell. Die Bildungspolitik müsse Qualitätsstandards für digitale Lehr- und Lernangebote setzen. Digitale Entwicklung sei eine Aufgabe der gesamten Schule, nicht nur einzelner Lehrkräfte. Schulen, die in der digitalen Transformation bereits weiter sind, zeichnen sich durch starke Kooperation und eine größere Rolle der Selbststeuerung der Schüler aus.

Cress ist überzeugt, dass die digitale Transformation der Schulen einige Jahre in Anspruch nehmen wird, doch in zehn Jahren werde die Schule grundlegend anders aussehen. Eine konzertierte Zusammenarbeit aller Beteiligten sei notwendig, um die Voraussetzungen für eine erfolgreiche digitale Bildung zu schaffen.

Warum Europa beim Thema KI mit China und den USA nicht mithalten kann

In der rasanten Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) haben sich die USA und China als die führenden Akteure etabliert. Mit Technologien wie ChatGPT von OpenAI, Gemini von Google und Claude von Anthropic dominieren US-amerikanische Unternehmen den Markt für KI, insbesondere im Bereich der sogenannten Large Language Models (LLMs). Europa hingegen scheint im Rennen um die beste KI-Entwicklung ins Hintertreffen zu geraten. Aber warum ist das so? Lassen Sie uns die Gründe näher betrachten.

Unkoordinierte und langsame Maßnahmen der EU

Ein entscheidender Faktor für Europas Rückstand ist die unkoordinierte und langsame Förderpolitik der EU. Ein kürzlich veröffentlichter Bericht des Europäischen Rechnungshofs kritisiert die Maßnahmen der EU-Kommission als träge und wenig innovativ. Trotz der ehrgeizigen Pläne, die EU zu einer führenden KI-Region zu machen, fehlen bahnbrechende Innovationen. Die Projekte werden oft erst nach langen Wartezeiten finanziert, was die schnelle Umsetzung von Ideen erheblich behindert.

Finanzierungsprobleme und fehlende Infrastruktur

Während US-Unternehmen wie Google und Meta Projekte in wenigen Wochen umsetzen können, müssen europäische Forscher und Unternehmen oft mehr als ein Jahr auf die Bewilligung von Fördergeldern warten. Diese Verzögerungen erschweren es, mit der rasanten Entwicklung in der KI-Forschung Schritt zu halten. Zudem fehlt es in Europa an den notwendigen Rechenzentren, die für das Training großer KI-Modelle unverzichtbar sind.

Regulierungshemmnisse

Ein weiterer Hemmschuh ist die europäische Regulierung. Der kommende AI-Act der EU könnte europäische Entwicklungen weiter behindern. Beispielsweise müssen europäische Projekte detailliert dokumentieren, woher ihre Trainingsdaten stammen, was oft schwierig ist. Diese zusätzlichen Auflagen könnten europäische KI-Projekte im Vergleich zu ihren US-amerikanischen Konkurrenten benachteiligen.

Mangelnde Startup-Kultur

Ein grundlegendes Problem ist auch die fehlende Gründungsmentalität in Europa. Während in den USA eine gute Idee oft zur Gründung eines Startups führt, gehen europäische Innovatoren eher in die Forschung. Diese Mentalität wird durch bürokratische Hürden verstärkt. Die Gründung eines Unternehmens ist in Europa komplizierter und langwieriger als in den USA. Auch die Einbürgerung oder Aufenthaltsgenehmigung für ausländische Fachkräfte ist in Europa bürokratisch aufwändig.

Erfolgsgeschichten sind die Ausnahme

Trotz all dieser Herausforderungen gibt es auch in Europa Erfolgsgeschichten. Das französische Unternehmen Mistral ist ein herausragendes Beispiel. Es konnte sich trotz begrenzter finanzieller Mittel als ernsthafter Mitspieler im Bereich der LLMs etablieren. Mistral setzt auf eine kapital- und kosteneffiziente Entwicklung von Sprachmodellen und profiliert sich als europäischer Gegenentwurf zu den großen US-Konzernen. Dennoch bleibt Mistral eine seltene Ausnahme in der kargen europäischen KI-Landschaft.

Fazit

Europa steht im globalen KI-Wettlauf vor großen Herausforderungen. Unkoordinierte Förderpolitik, finanzielle und bürokratische Hürden sowie mangelnde Infrastruktur und Gründungsmentalität sind die Hauptgründe für den Rückstand. Doch es gibt Hoffnung: Mit gezielten Maßnahmen, besserer Koordination und einer Kultur, die Innovationen und Gründungen fördert, könnte Europa in der Zukunft eine bedeutendere Rolle im Bereich der Künstlichen Intelligenz spielen.

Quelle:
Pramer, P. (2024, Juni 7). Warum Europa beim Thema KI mit China und den USA nicht mithalten kann. DER STANDARD. https://www.derstandard.at/story/3000000222245/warum-europa-beim-thema-ki-mit-china-und-den-usa-nicht-mithalten-kann

Wie schnell ist KI? Möglicherweis ist eine Antwort auf diese Frage, dass sie innerhalb weniger Sekunden umfangreiche Antworten liefern kann. Also subjektiv gemessen, sehr schnell. Die Frage nach der Geschwindigkeit geht aber über die Antwortfunktion hinaus und führt uns in den „dunklen Maschinenraum“ des Ganzen. Wie schnell ist KI? Wie schnell entwickeln sie sich weiter, wie schnell wird sie weiterentwickelt?

Ich habe diese Frage einer KI gestellt. Ich habe sie gefragt, wie viele neue KI-Tools es täglich gibt. Die Antwort war, dass es schwierig sei, eine genaue Anzahl zu benennen. Was ist außerdem schwierig? Das, was sich die EU vorgenommen und am Dienstag, den 21. Mai 2024 umgesetzt hat: der endgültige Beschluss eines KI-Gesetzes. Das klingt erst einmal schön. Eine einheitliche Regelung. Aber was wird oder soll geregelt werden?

Das Besondere am Gesetz ist zuerst einmal, dass es das Erste seiner Art ist. Es soll nämlich einen Standard für den Umgang mit KI setzen und zwar global. Es soll außerdem darum gehen, dass der Einsatz risikoreicher Systeme, zum Beispiel im Bildungswesen, strengere Anforderungen erfüllen muss. Ein weiterer, für mich interessanter Punkt ist folgender: Die Regelungen sollen die Nutzung von KI sicherer machen, indem sie sicherstellen, dass KI-Systeme transparent, nachvollziehbar, nicht diskriminierend und umweltfreundlich sind. Das klingt ja ganz toll, ruft aber natürlich auch sofort Kritiker auf den Plan, die ebenso geschwind sind, wie das, vor dem sie warnen. Hier kommen wir also wieder zur Anfangsfrage: wie schnell ist KI? Diesen Leuten zufolge zu schnell. Sie sprechen die Warnung aus, dass die festgelegten Regelungen schnell überholt seien. KI entwickle sich zu schnell. Und da dachte die Leute zur Zeit der Eisenbahn, sie seien im Zeitalter der Geschwindigkeit… Was fangen wir nun also an mit diesen ganzes Infos, die sich noch genauer im entsprechende Artikel (https://www.tagesschau.de/ausland/europa/ki-gesetz-eu-102.html) nachlesen lassen und dort noch weiter ausgeführt werden? Geschwindigkeit macht den Menschen Angst. Seien es die ersten, die in einem Dampfwagen von Nürnberg nach Fürth fuhren und diesen Höllenritt viel zu schnell fanden. Oder diejenigen, die von der Geschwindigkeit von Flugzeugen überrascht und beängstigt waren und niemals in diese Blechbüchsen stiegen. Und nun sind es wird, oder unsere Zeitgenossen, die sich um die Geschwindigkeit von Etwas sorgen, das man nicht einmal sehen kann. Ich denke, dass diese Angst, oder zumindest Unsicherheit oder die respektvolle Distanz nur natürlich und selbstverständlich sind. Hätten wird die nicht, gäbe es den Menschen womöglich schon nicht mehr. KI ist noch zu neu, um wirklich mit ihr vertraut zu sein, sie zu durchschauen (sofern das überhaupt möglich ist) und die Vorgänge zu verstehen. All das verspricht aber das Gesetz zu gewährleisten, es möglich zu machen. Und das scheint mir auch ein sinnvoller Ansatz zu sein, um ein wenig die Angst vor der Geschwindigkeit zu nehmen. Aufzuhalten ist es aber wahrscheinlich nicht, darüber müssen wir uns klar werden. Allerdings sind da nun immer noch die Kritiker:innen des Gesetzes. Laut ihnen seien eben immer noch wichtige Fragen offen und außerdem sind wir, mal wieder, ein bisschen spät damit dran, erst jetzt Regelungen dafür zu finden. Aber genauso wie ich, nach dem Lesen des Artikels, sind sich auch die Kritiker:innen nicht einig, ob das Ganze nun ein Hindernis oder sogar eine Schub nach vorn für das Voranschreiten der KI in Deutschland und Europa ist. Ich nehme an, dass jeder und jede sowieso selbst eine Meinung dazu hat, also empfehle ich das Lesen des Artikels, um diese Meinung vielleicht zu vertiefen oder im schlechtesten Fall nur mal kurz interessante Lektüre zu haben.

Hier noch einmal der Link zum Artikel: https://www.tagesschau.de/ausland/europa/ki-gesetz-eu-102.html

Seit Anfang des Semesters beschäftigt uns nur eine Frage: Welches Projekt stellen wir auf die Beine? Wir hatten schon zahlreiche Ideen, die uns durch unsere Köpfe schwebten, hatten große Ziele und Wünsche und Anforderungen an uns selbst. 

Wie findet man DIE IDEE? 

• Ganz klare Antwort: Brainstorming. 

Wir hatten die Woche davor (am 14.07.2024) schon versucht unsere Ideen zu sortieren, zu sammeln und aufzuschreiben. Zwei Wörter beschreiben die erste Ideenfindung ziemlich gut: Vielfalt und Kreativität. Themen von A bis Z waren dabei, zum Beispiel unter anderem solche Themen wie: „KI- Plattformen für Schüler:innen und Lehrkräfte entwickeln“, „KI als Unterstützung für die Unterrichtsplanung und -vorbereitung“, „eigene KI erstellen zur Förderung von Lernschwächen“ bis hin zu organisatorischen Gesichtspunkten, die man mit Hilfe der KI planen kann, wie zum Beispiel die Idee zur „Planung von Ausflügen oder Klassenfahrten“. 

Kneift mich mal einer? Wie cool wäre es, wenn wir eine KI selbst entwerfen und erstellen würden, die unseren späteren Unterricht vor- und nachbereitet? 

Jedoch sind wir heute (21.05.2024) auf den Boden der Tatsachen zurückgekehrt. Eine eigene KI zu entwerfen, wäre zwar total toll und praktisch, aber wer soll die programmieren? 😟

Also setzten wir uns nochmals an ein Brainstorming. Wir falteten ein Blatt Papier, sodass wir vier Einteilungen auf diesem Blatt jeweils hatten. Für jedes Abteil auf dem Blatt hatten wir 1:30 Minute Zeit, um etwas zu skizzieren, zu malen oder kurz und knapp aufzuschreiben. PS: Unter Zeitdruck entstehen die besten Dinge. 😉 

Nachdem wir nun alle vier Teilbereiche auf dem Blatt mit jeweils einer Idee gefüllt haben, traten wir nun in den Austausch. Wir ergänzten die Ideen der anderen und unsere eigenen, gaben uns Feedback und Ratschläge, um diese Ideen zu verbessern. 

Mit Hilfe von T-Bars schrieben wir unsere zwei bis drei besten Ideen auf ein Blatt Papier auf. 

Ja, ich weiß, die Frage ist: Was ist T-Bars? – T-Bars ist eine Methode, um Ideen zu strukturieren. Stellt euch ein Blatt Papier vor, auf dem ein großes T aufgezeichnet ist. Über den oberen Strich des T’s kommt die Überschrift der Idee. Auf der linken Seite des T’s skizziert oder zeichnet man die Idee anhand eines Icons. Auf der rechten Seite des T’s wird die Idee beschrieben. 

Tatsächlich hat das nochmal stark zur Ideenfindung beigetragen. Zudem konnten wir dadurch uns und unsere Gedanken strukturieren. Die noch nicht ausgeklügelte Idee zu beschreiben, hat Licht ins Dunkle gebracht. Man könnte auch sagen, es macht allmählich Klick. 😄

Es hat geholfen den Zweck dahinter zu erklären und Anforderungen bzw. sogar nächste Schritte aufzuzählen, um einen roten Faden zu finden. 

Nächste Woche (28.05.2024) beschäftigen wir uns dann damit, inwiefern die Idee nun auch gut bzw. geeignet ist. Mit Hilfe der „Idea Beetle“ -Methode werten wir unsere Ideen anhand von Fragen aus. Danach schauen wir uns dann an, was verbesserungswürdig ist. 

Aber keine Sorge!!! Es warten zur Langen Nacht der Wissenschaften tolle Projekte auf euch. 👍🏻

Ihr wollt einzelne Projektideen nochmal nachlesen? Kein Problem, hier ist dazu der Link: https://padlet.com/paul176/projektideen-vom-21-5-6jzm04i5vn5viloo Viel Spaß ☺️