Verankerung und Zielsetzung:

Diese Aufgabe kann im Biologieunterricht der gymnasialen Mittel- oder Oberstufe genutzt werden. In der Mittelstufe kann Bezug zum Inhaltsfeld Ökologie und Naturschutz mit der Kompetenz „ein heimisches Ökosystem hinsichtlich seiner Struktur untersuchen und dort vorkommende Taxa bestimmen“ (KLP NRW Sek. 1, S. 31) genommen werden. In der Oberstufe wird im Rahmen der Ökologie gefordert, dass die Schülerinnen und Schüler die „[ ] (KLP NRW Sek 2, S. 39) qualitative Erfassung von Arten in einem Areal“ als fachliches Verfahren kennen.

Mithilfe der Aufgabe lernen die SuS das grundlegende Prinzip des maschinellen Lernens bzw. des Deep Learning kennen. Sie können beschreiben, welche zentralen Schritte beim maschinellen Lernen durchlaufen werden und wie anhand dessen Bilder erkannt werden können. 

Möglicher Unterrichtsverlauf:

Inhaltliche Voraussetzungen zur Bearbeitung dieser Aufgabe sind ein Grundverständnis des Aufbaus einer Pflanze. Zudem sollten die Schülerinnen und Schüler grundlegende digitale Kompetenzen beim Umgang mit der App haben. Bei der Nutzung der Aufgabe in der Mittelstufe wird empfohlen, nur den ersten Abschnitt zur Funktionsweise der App auszuteilen. 

Die Aufgabe ist zur Erarbeitung in einer 90-minütigen Unterrichtseinheit angelegt. Die Lehrkraft muss entweder Pflanzen im Unterrichtsraum bereitstellen oder aber im Freiland eine Untersuchung planen. Die App sollte vor Beginn der Unterrichtseinheit bereits installiert sein. Zudem wird empfohlen, einen (reduzierten) Bestimmungsschlüssel mitzubringen. In der Lektion wird als Beispiel ein Bestimmungsschlüssel für in Norddeutschland vorkommenden Taraxacum (Löwenzahn) angegeben. Durch diese Einschränkung wird die Komplexität reduziert, da ein allgemeinerer Bestimmungsschlüssel für die Schülerinnen und Schüler zu umfangreich wäre. Dieses Beispiel bzw. die zugehörige Hilfestellung sollte durch die Lehrkraft daraufhin angepasst werden, welcher Bestimmungsschlüssel den Lernenden aus dem Unterricht bereits bekannt ist.
Als Methode eignet sich Partnerarbeit. 


Erläuterung der Aufgaben:

Die ersten beiden Teilaufgaben dienen zur Erkundung der Anwendung der App. Die Vorgehensweise soll schließlich schrittweise beschrieben werden. Es folgt ein Abschnitt zur Funktionsweise der App, bei dem auf wesentliche Aspekte eines KI-Systems eingegangen wird. Für die Mittelstufe sollte hier je nach Kurs entschieden werden, wie viel Hintergrundwissen vermittelt werden soll. Die wesentlichen Informationen werden in der nächsten Teilaufgabe zusammengefasst und die Arbeitsweise mit der eines herkömmlichen Bestimmungsschlüssels verglichen. Die letzten Teilaufgaben zielen auf eine kurze ethische Diskussion ab, bei der Chancen und Risiken bei der Nutzung der App erläutert werden sollen. Bei dieser Diskussion steht im Vordergrund, dass die Lernenden selbständig Überlegungen dazu anstellen, wie ein ethisches Dilemma in diesem Zusammenhang gelöst werden könnte. Als zusätzliche Impulse kann die Lehrkraft Informationen dazu geben, wie die aktuellen offiziellen Regelungen bezüglich der Verantwortung bei Fehleinschätzungen bzw. der Entdeckerschaft neuer Pflanzen lauten. Hinweise zum ersten Aspekt werden im Impressum der App unter Punkt 3 genannt. 
Hinweise zur App:
Die App „Flora Incognita“ ist im Rahmen eines Forschungsprojekts der TU Ilmenau und des Max-Planck-Instituts für Biochemie Jena entstanden. Dieses wurde u.a. mit öffentlichen Geldern des BMBF und weiteren staatlichen Stellen gefördert (vgl. Technische Universität Ilmenau, o.D. a).
Die App nutzt Standortdaten, Nutzungsdaten und Gerätedaten nach eigener Aussage zur genauen Bestimmung von Pflanzen. Aufgenommene Fotos, die offensichtlich notwendig für die Anwendung sind, werden auch zur Erweiterung  des zugrunde liegenden Datensatzes zur Artenbestimmung genutzt. Die Daten werden anonymisiert und auf deutschen Servern gespeichert (vgl. Technische Universität Ilmenau, o.D. b).
Auf diese Aspekte hinsichtlich des Datenschutzes sollten die Schülerinnen und Schüler vor der Verwendung der App im Rahmen des Unterrichts hingewiesen werden. 
 


Quellen und Hintergrundliteratur: