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Beispiel Maschinelles Lernen
Vorsicht: Dies ist erst ein Entwurf eines Beispiels. Er wurde noch nicht intensiv diskutiert und gegengelesen. Alltagsbezug
Künstliche Intelligenz begegnet den Jugendlichen täglich in verschiedenen Formen. Aufgrund ihres Klickverhaltens, ermöglichen sie es Plattformen Zusammenhänge zu erkennen. Man spricht hier auch von Machine Learning. Zum Beispiel erkennt ein Algorithmus im Musikprogramm Spotify, dass zwei Interpreten häufig von den gleichen Benutzern gehört werden. Dies ist die Grundlage für die Empfehlfunktion des Dienstes. Das Programm scheint also vor mir zu wissen, was ich als nächstes hören möchte. Ähnliche Mechanismen sind heute in fast alle Online-Dienste integriert: Shopping, Nachrichtenseiten, Werbung, Social Media Plattformen, usw.
Perspektiven des Dagstuhl-Dreiecks
- In welchen Diensten nutze ich Machine Learning?
- Wo ist dies offensichtlich? Wo eher versteckt?
- Wie kann ich beeinflussen, welche Daten von mir gesammelt werden?
- Was sind die Vor- und Nachteile, wenn ich viel von mir preisgebe?
- Welche Konsequenzen hat Machine Learning für unseren Alltag?
- Welche Entwicklungen sind in Zukunft zu erwarten?
- Welchen Einfluss haben personalisierte News-Feeds auf die Meinungsbildung (Stichwort Filter-Bubble)?
- Welche Formen von Machine Learning gibt es und wie funktionieren diese?
- Wie lernt ein Computer?
- Was kann Machine Learning (noch) nicht?
- Wie viel Information benötigt ein System, um mir passende Empfehlungen zu machen?
- Welche Daten werden für Machine Learning benutzt
Verwandte Beispiele
- Künstliche Intelligenz
- Filter-Bubbles
- Deep Learning
- Autonome Systeme
- Sprachassistenten
Unterrichtseinheiten
- https://www.medien-in-die-schule.de/unterrichtseinheiten/machine-learning-intelligente-maschinen/
- https://www.science-on-stage.de/material/machine-learning-der-schule
Diskussion dieses Beispiels
Finde ich ein sehr aktuelles Thema und würde es daher in die etablierten Beispiele verschieben. Dafür würde ich aber den Titel noch anpassen und die Perspektiven teils erweitern. Mögliche Beispiele bei der Anwendungsperspektive: „Wie erstelle ich gute Prompts?“ „Wie überprüfe ich, ob die ausgegebenen Informationen richtig sind?“ „Wer haftet für die Outputs von KI’s?“
-- RahelFluri - 22 Sep 2025 Das Thema ist sehr relevant und sollte als etabliertes Beispiel behandelt werden, da es einen direkten Bezug zum Alltag der Schüler hat. Vielleicht auch wichitg für die Berufswahl der SuS. Wie könnte sich die Berufe ändern? Welche Berufe könnten durch maschinelles Lernen verschwinden? -- AmandaKohler - 23 Sep 2025Dieses Beispiel sollte zu den etablierten Beispielen verschoben werden, da es sehr gut ausgearbeitet ist und die Dagstuhl-Perspektiven klar veranschaulicht (aktuelles und relevantes Thema).
-- WikiGuest - 23 Sep 2025{AndreasLipp - 23 Sep 2025} Ich finde das Beispiel sehr prägnant und mit guten Fragestellungen untermauert. Mir fehlt die Verbindung zum Lehrplan 21. Dennoch finde ich, es sollte in die etablierten Beispiele aufgenommen werden.
-- WikiGuest - 23 Sep 2025Die Einleitung ist unpräzise, vermischt Begriffe und enthält Fehlkonzepte. Sie sollte überarbeitet werden. Die Fragen nach Dagstuhl Dreieck sind passend gewählt. Das Thema ist aktuell. Nach hinreichender Überarbeitung der Einleitung sollte das Beispiel etabliert werden. In der aktuellen Version empfehle ich eine Integration nicht.
-- SimonEgli - 24 Sep 2025 Dieses Beispiel sollte zu den etablierten Beispielen verschoben werden, da es sehr gut ausgearbeitet ist und die Dagstuhl-Perspektiven klar veranschaulicht (aktuelles und relevantes Thema). -> Bezug zur Lebenswelt der SuS -- TravisOehri - 30 Sep 2025Pädagogische Hochschule Schwyz
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