Title: Entwicklung eigener Aufgaben(sets)
Course: Neue Aufgaben zum Thema Künstliche Intelligenz > Section: Informationen und Hilfen für Lehrkräfte

Damit Sie auch eigene Aufgaben(sets) entwickeln oder unsere Aufgaben(sets) für Ihre Zwecke anpassen können, finden Sie hier einen Leitfaden, der Sie dabei unterstützt.

Ablaufschema

Basierend auf unseren Erfahrungen bei der Erstellung von Lernaufgaben zur Anwendung von KI-Systemen und zur Schulung der Bewertungskompetenz haben wir für Sie mit dieser Lektion ein Ablaufschema entwickelt, das Ihnen hilft, unsere Aufgaben zu adaptieren sowie eigene Aufgaben zu erstellen.

Die unten sichtbaren Felder beschreiben die einzelnen Schritte zur Orientierung.

Zur Verdeutlichung der einzelnen Schritte des Ablaufschemas gelangen Sie über die Schaltfläche "zum konkreten Beispiel" zu näheren Erläuterungen, die sich konkret auf die Erstellung der Aufgabe "KI-Nutzung und leistungsgerechte Bezahlung" beziehen.

Woher bekomme ich eine Idee?

Für die Entwicklung unserer Aufgaben haben uns Zeitschriftenartikel, Presseartikel, Dokumentationen, Reportagen, etc. erste Ideen geliefert.

Dabei ist zunächst zu klären, in welchem Bereich das KI-System eingesetzt wird und welche konkrete Aufgabe das KI-System dort übernimmt. Hierbei sollte darauf geachtet werden, inwieweit es sich wirklich um ein KI-System handelt oder ob "nur" ein Algorithmus genutzt wird. Leitfragen hierzu können lauten:

- Führt wiederholte Ausführung zu einer Verbesserung oder Anpassung der Ergebnisse?
- Wird mit komplexen und vielfältigen Daten gearbeitet, die auch in ihrer Menge anwachsen oder sich verändern?

Welches Unterrichtsformat soll ich wählen?

Hier sollte zunächst geklärt werden, ob die Thematik curricular gerechtfertigt werden kann. Ist dies der Fall, so bietet sich die intensive Auseinandersetzung mit dem fachlichen Kontext an. Wenn dies nicht zutrifft, dann bietet sich eher eine überfachliche Schulung der Bewertungskompetenz an.

Ist keine curriculare Rechtfertigung möglich, besteht aber dennoch der Wunsch der Thematisierung, so kann beispielsweise über einen Exkurs oder einen Projekttag nachgedacht werden.

Nachdem geklärt wurde, ob die Thematik in den alltäglichen Unterricht eingebunden werden kann, ist zu entscheiden, wie viel Zeit für die Unterrichtseinheit zur Verfügung steht. Für eine vornehmlich fachliche Diskussion des KI-Einsatzes sind, je nach Vorwissen der Schülerinnen und Schüler, 1-2 Unterrichtsstunden einzuplanen. Dazu sollte zunächst das Anwendungsgebiet des KI-Systems fachlich thematisiert werden. Anschließend kann eine kurze Diskussion zur Anwendung des KI-Systems erfolgen, um bspw. den Anforderungsbereich III zu adressieren.

Wenn auch die Einheit zur Bewertungskompetenz bezüglich des KI-Einsatzes durchgeführt werden soll, sind 2-3 Unterrichtsstunden zu empfehlen. Eventuell ist auch hier eine inhaltliche Einarbeitung für die Schülerinnen und Schüler sinnvoll. Der Fokus wird jedoch auf die Schulung eines Aspekts der Bewertungskompetenz gelegt.

Wie sehen herkömmliche fachliche Aufgaben zum Thema aus?

Zur Einbindung der Anwendung des KI-Systems bietet sich zunächst der Blick auf gängige Aufgaben aus Lehrwerken oder Lehrmaterialien an. Mit bekannten Methoden zur Konzeptionierung von Lernaufgaben können diese dann durch Aufgaben zur Anwendung des KI-Systems geöffnet oder ergänzt werden.

Beispiele dafür finden sich in unseren Aufgaben zum Thema Krebsdiagnostik, Photomath oder Flora Incognita wieder.

Welchen Bezug zu KI-Systemen hat das Thema?

Zur Konzeption der Lernaufgabe mit Bezug zu KI-Systemen ist zunächst zu entscheiden, mit welcher Intention der KI-Bezug genutzt wird:

- Soll er das fachliche Thema motivieren?
- Ist die Betrachtung des KI-Systems der Hauptinhalt (fachliche Betrachtung, siehe z.B. Aufgabe Neuronales Netz)?
- Ist er der Ausgangspunkt einer ethischen Diskussion (siehe z.B. Aufgabe Krebsdiagnostik oder Röntgendiagnostik)?

Bei der Ausarbeitung helfen weiterhin die Leitfragen:

- Was ist genau die Aufgabe des KI-Systems?
- Inwiefern gibt der Einsatz einen Mehrwert?

Wo liegt ein moralisches Problem?

Die Analyse moralischer Probleme im Kontext von KI-Systemen ist notwendig, um mögliche Schwerpunkte zu setzen oder um konkrete Recherche-Aufträge zu konzipieren.

KI-spezifische Diskussionspunkte in diesem Bereich sind beispielsweise:

- Sicherer Umgang mit sensiblen Daten
- Bias-Probleme durch Ausprägung des Datensatzes
- Rechtliche Aspekte des Einsatzes
- Zugänglichkeit zur Technik
- Umweltfreundlichkeit
- Probleme durch Intransparenz der Entscheidungsfindung des KI-Systems
- Konsequenzen der Entscheidung für beteiligte Personen

Welchen Fokus möchte ich im Entscheidungsprozess legen?

Dieser Schritt ist nur relevant, wenn eine Einheit zur Bewertungskompetenz durchgeführt werden soll.

Nach dem Waage^R-Modell (Langlet et al., 2022) wird der Entscheidungsprozess in verschiedene Schritte strukturiert. Zudem kann das Göttinger Modell der Bewertungskompetenz (Eggert & Bögeholt, 2006) genutzt werden, um Teilkompetenzen der Bewertungskompetenz abzuleiten.

Zu unserem Zweck haben wir diese beiden Kompetenzmodelle genutzt, um Hinweise bei der Entwicklung von Aufgaben zur Schulung der Bewertungskompetenz mit Bezug zu KI-Systemen zu entwickeln:

- Beim ersten Schritt des Waage^R-Modells "Wahrnehmen" geht es KI-spezifisch darum, herauszuarbeiten, inwiefern das KI-System genutzt wird und welchen Nutzen es im Vergleich zur herkömmlichen Durchführung des Prozesses hat (z.B. Diagnose allein durch Arzt im Vergleich zur KI-gestützten Diagnose). Die konzeptuelle Teilkompetenz "Kennen und Verstehen von KI-Systemen" in Anlehnung an das Göttinger Modell zielt auf genau diesen Schritt. Begrifflichkeiten wie DeepLearning oder Trainingsdatensatz sind in diesem Zusammenhang von Bedeutung.
- Der zweite Schritt im Waage^R-Modell "Analysieren" kann mit der Teilkompetenz "Generieren und Reflektieren von Sachinformationen" kombiniert werden. Er umfasst das Identifizieren von Handlungsoptionen und das Abwägen von Mittelwegen. Diese sind umfänglich darzustellen und zu begründen.
- Der dritte Schritt "Argumentieren" beinhaltet die Verknüpfung der sachlichen Argumente mit den Aspekten der KI-Bewertung, welche die Teilkompetenz "Kennen und Verstehen von Werten und Normen" des Göttinger Modells mit Bezug auf KI- Systeme bedingt. Des Weiteren ist ein Durchdenken der Handlungsmöglichkeiten und eine Abwägung, welche Konsequenzen die Handlungsmöglichkeit für bestimmte Aspekte der KI-Bewertung (z.B. Fairness, Rechtssicherheit, Fortschritt, Menschenwürde) haben, notwendig.
- Die letzten drei Schritte "Gewichten", "Entscheiden" und "Reflektieren" benötigen unseres Erachtens keine besondere Anpassung an KI-spezifische Problemstellungen, sodass diese auf bekannte Art und Weise durchgeführt werden können.

Bei der Gestaltung von Aufgaben zur Schulung bestimmter Aspekte der Bewertungskompetenz ist noch zu entscheiden, welcher Grundtyp im Bewertungsprozess geschult werden soll.

Der erste Grundtyp legt den Fokus auf die Schritte "Wahrnehmen" und "Analysieren", der zweite Grundtyp adressiert den Schritt "Argumentieren" und der dritte Grundtyp legt das Augenmerk auf die Schritte "Gewichten", "Entscheiden" und "Reflektieren" (vgl. Lübeck, 2018). Ausführliche Hinweise sind in der ausgewiesenen Literatur zu finden.

Literatur:

- Eggert, S., & Bögeholz, S. (2006). Göttinger Modell der Bewertungskompetenz – Teilkompetenz „Bewerten, Entscheiden und Reflektieren“ für Gestaltungsaufgaben Nachhaltiger Entwicklung. Zeitschrift für Didaktik der Naturwissenschaften, Jg. 12. Abgerufen am 16.02.2024 von https://archiv.ipn.uni-kiel.de/zfdn/pdf/010_12.pdf
- Langlet, J. et al. (2022). Bewertungskompetenz in den Naturwissenschaften. Denkanstöße, Empfehlungen und Hilfen für den Unterricht und für Aufgaben. MNU Themenreihe Bildungsstandards. Abgerufen am 18.01.2024 von https://www.mnu.de/images/publikationen/Bewertungskompetenzen/Bildungsstandards_Bewertungskompetenz.pdf
- Lübeck, M. (2018). Der Kompetenzbereich Bewertung im Biologieunterricht - Möglichkeiten zur systematischen Konstruktion von Lernaufgaben. Waxmann Verlag, Münster.

Beispielhaftes Durchlaufen des Ablaufschemas

Beispiel zur Entwicklung einer Aufgabe

Bei der Entwicklung eigener Aufgaben zum Thema „Künstliche Intelligenz“ kann es hilfreich sein, die rechts dargestellten Schritte zu durchlaufen. Im Nachfolgenden wird dieses Schema exemplarisch anhand der Überlegungen zur Aufgabe „KI-Nutzung und leistungsgerechte Bezahlung“ erläutert. |

Woher bekomme ich eine Idee?

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT 3.5 durch OpenAI ließen sich viele Artikel und Diskussionen zum Thema KI in der Arbeitswelt in den Medien wiederfinden (z.B. Welt.de, faz.net, zdf.de). Ausgehend von der Frage, welche Jobs in Zukunft durch KI-Systeme ersetzt oder stark entlastet werden können, werden beispielsweise die Berufe des Mathematikers oder des Ingenieurs genannt (zdf.de).
Auch wenn eine vollständige Auswechslung von menschlicher Arbeitskraft gegen KI-Systeme nur teilweise denkbar scheint, so stellt sich doch die Frage, wie die Auslagerung von Arbeitsprozessen an KI-Systeme zu bewerten ist. Dabei spielen nicht nur die fachlichen Fragestellungen, wie z.B. die Korrektheit der Ergebnisse, eine Rolle, sondern auch moralische Fragen, da Fragen nach der Haftung bei Fehlern des KI-Systems oder nach der tatsächlich noch geleisteten Arbeitskraft nicht klar beantwortet werden können. Aus diesem Grund wurde diese Idee als Ausgangspunkt für die Entwicklung einer Aufgabe zur Bewertung des Einsatzes von KI-Systemen im Beruf gewählt.

Welches Unterrichtsformat soll ich wählen?

Die Thematisierung der gewählten Fragestellung ist nicht explizit in Lehrplänen verankert, weshalb hier eine eher überfachliche Auseinandersetzung gewählt wurde.

Eine Anbindung an die Aufgabe zum KI-Einsatz bei der App Photomath ist denkbar, da so ein Bogen vom Einsatz von technischen Hilfsmitteln im Schulalltag hin zum Einsatz im Beruf gespannt werden kann. Die vorangegangene Bearbeitung der Photomath-Aufgabe ist aber nicht notwendig. Es soll somit die überfachliche Schulung der Bewertungskompetenz im Fokus der Aufgabe stehen.
Dies bietet aus unserer Sicht mehrere Vorteile. Im Kontext der späteren Arbeitswelt verliert die App Photomath vermutlich an Bedeutung für die Schülerinnen und Schüler. Durch eine allgemeinere Thematisierung des Einsatzes von KI-Systemen in der Berufswelt entsteht eine höhere Zukunftsbedeutung für die Lernenden und eine erhöhte Adaptierbarkeit für andere Kontexte. Zudem ließen sich durch die allgemeinere Thematisierung authentische Aussagen aus verschiedenen Perspektiven finden, die bei der Bearbeitung der Aufgabe von den Lernenden abzuwägen sind.

Da für eine tiefe Auseinandersetzung und eine Urteilsbildung ausreichend Zeit im Unterricht benötigt wird, schien eine Konzeption für eine Doppelstunde (90 Minuten) realistisch, um nicht nur oberflächlich oder ohne tiefe Auseinandersetzung den Einsatz von KI-Systemen zu bewerten. Um keine überkomplexen Aufgabenstellungen zu erstellen, haben wir uns für eine Fokussierung auf den dritten Grundtyp "Gewichten", "Entscheiden" und "Reflektieren" bei Bewertungsprozessen (vgl. Lübeck, 2018) festgelegt.

Wie sehen herkömmliche fachliche Aufgaben zum Thema aus?

Zu der inhaltlichen Thematik konnten keine etablierten Aufgabenformate zur Orientierung gefunden werden.

Zum gewählten Aufgabentyp im Hinblick auf die Bewertungskompetenz (s.u.) konnten wir uns aber an den Beispielaufgaben von Lübeck (2018) orientieren. Hier wurde eine Entscheidungssituation konstruiert, in der auf bereits gesammelte Argumente und Informationen zurückgegriffen werden soll, um durch individuelle Gewichtung der Argumente zu einer Entscheidung zu gelangen. Diesen Aufbau haben wir als Grundlage genutzt.

Welchen Bezug zu KI-Systemen hat das Thema?

Um die Urteilsbildung und das Bewerten des KI-Einsatzes zu motivieren, wurde eine realitätsnahe oder nachvollziehbare Situation gewählt. Der KI-Einsatz ist dabei eher abstrakt dargestellt und auf keine konkrete Nutzung einer App oder eines Programms zugeschnitten. Stattdessen soll der Einsatz von KI-Systemen als Ausgangspunkt einer ethischen Diskussion genutzt werden. So kann die Aufgabe mit verschiedenen vorangegangenen Themen motiviert werden oder ggf. auch aus ganz anderen Fragestellungen entwickelt werden.

Die Fähigkeit, den Einsatz von KI-Systemen in alltäglichen (zukünftigen) Situationen aus verschiedenen Perspektiven zu bewerten, stellt für die Lernenden eine wichtige Grundfähigkeit dar, um als mündige Bürgerinnen und Bürger Entscheidungen treffen zu können. Hierbei sind neben wirtschaftlichen und rechtlichen Aspekten auch ethische Aspekte zu bedenken.

Wo liegt ein moralisches Problem?

Die fiktive Situation soll die Lernenden in eine Situation versetzen, in der sie vor einem moralischen Problem stehen. Da kein spezielles KI-System im Vordergrund steht, haben wir möglichst allgemeingültige Fragestellungen zum Einsatz von KI-Systemen bei der Arbeit einbezogen und hierzu die Argumente gesammelt. Auf eine eigene Recherche von Seiten der Schülerinnen und Schüler wurde bewusst verzichtet.
Die spezifischen Fragestellungen, die in den Argumenten angesprochen werden, sind die rechtlichen Aspekte beim Einsatz von KI-Systemen, insbesondere die Haftung bei Fehlern, die aus dem KI-Einsatz resultierende Wirtschaftlichkeit sowie die Ehrlichkeit beim Einsatz solcher Systeme zur Auslagerung von Arbeit.

Aus unserem entwickelten Szenario ließen sich auch Argumente generieren, die die Zugänglichkeit zu Technik oder Probleme durch Intransparenz bei KI-generierten Ergebnissen aufgreifen, jedoch haben wir uns dazu entschieden, einen Fokus auf die drei erstgenannten Aspekte zu legen, um keine überkomplexe Aufgabenstellung zu generieren. Bei Erprobungen zeigte sich, dass bei noch mehr Diskussionspunkten eine Gewichtung der einzelnen Aspekte und die Findung eines finalen Urteils immer schwieriger wird.

Welchen Fokus möchte ich im Entscheidungsprozess legen?

Zum Thema „KI-Einsatz und leistungsgerechte Bezahlung“ haben wir uns für die Schwerpunkte "Gewichten", "Entscheiden" und "Reflektieren“ im Bewertungsprozess entschieden, womit der dritte Schritt im Bewertungsprozess gewählt wurde (vgl. Lübeck, 2018). Dieser Schwerpunkt wurde gewählt, da aufgrund der fehlenden rechtlichen Sicherheit beim KI-Einsatz und wegen fehlender Erfahrungswerte das Thema eine hohe Offenheit bietet. Hierdurch können die Lernenden möglichst frei nach ihren eigenen Werten den Bewertungsprozess durchlaufen und erhalten nicht den Eindruck, zu einem sozial erwünschten Ergebnis kommen zu müssen.

Da die Bewertung des Einsatzes von KI-Systemen nicht im MINT-Unterricht curricular verankert ist, aber der Einsatz solcher Systeme multiperspektivisch erörtert werden soll, haben wir uns für einen eher argumentativen Ansatz entschieden. Bei Aufgaben zur Textproduktion, in denen Pro- und Contra-Argumente abgewogen werden müssen, ist häufig zuvor eine Zusammenstellung von Argumenten notwendig. Aufgrund des von uns angesetzten zeitlichen Rahmens und der Fokussierung auf den dritten Grundtyp "Gewichten, Entscheiden und Reflektieren" haben wir uns dazu entschieden, eine Vorauswahl an Argumenten zu treffen. Diese sind von den Lernenden dann zu sortieren und zu gewichten, um schlussendlich zu einem Urteil zu kommen.

Eine Bewertungsaufgabe, die eher dem zweiten Grundtyp entspricht, war ebenfalls denkbar, da die Beschaffung von Informationen zur Fragestellung durch die Lernenden möglich war. Jedoch empfanden wir die Recherche als zu umfangreich, als dass sie im Zeitrahmen zielführend gewesen wäre, insbesondere auch da mehrere Aspekte zur moralischen Bewertung betrachtet werden sollten.

Quellen

Buxmann, P.,& Schmidt, H. (15. Februar 2024). KI gefährdet Jobs – aber nur die Jobs der anderen. Abgerufen am 05.09.2024 von https://www.faz.net/pro/digitalwirtschaft/kuenstliche-intelligenz/ki-gefaehrdet-jobs-wer-sich-die-wenigstens-sorgen-deshalb-macht-19516307.html

Dernbach, C. (04. April 2023). Welche Jobs durch KI bedroht sind. Abgerufen am 05.09.2024 von https://www.zdf.de/nachrichten/wirtschaft/kuenstliche-intelligenz-ki-arbeitsplaetze-chatgbt-100.html

Lunday, C. (22. September 2023). KI in der Arbeitswelt – Welche Jobs besonders gefährdet sind. Abgerufen am 05.09.2024 von https://www.welt.de/wirtschaft/article247555322/KI-Welche-Jobs-besonders-gefaehrdet-sind.html

Lübeck, M. (2018). Der Kompetenzbereich Bewertung im Biologieunterricht - Möglichkeiten zur systematischen Konstruktion von Lernaufgaben. Waxmann Verlag, Münster.