Fokus(halb-)tag zum Thema „Datengestützte Schul-, Unterrichts- und Strukturentwicklung"

Um Schülerinnen und Schüler auf eine Zukunft mit datengestützten KI-Technologien, vorzubereiten, reicht das Produktverständnis der Lehrkräfte nicht aus. Sie benötigen ein tiefes Konzeptverständnis darüber, wie Daten KI-Produkte prägen.

Konzeptverständnis basiert auf:

• Kenntnissen essenzieller Datenkonzepte (> siehe Data-related concepts for artificial intelligence education in K-12; Beispiele: Klassifikation, Regression, Verzerrung, Test- und Trainingsdaten, etc.). Datenkonzepte bilden die Grundlage für das gemeinsame Fachvokabular, das Lehrkräfte für die Sinnbildung in ihren Fächern benötigen. 

• Beherrschung der essenziellen Datenkompetenzen (> siehe Data-related Practices for Creating Artificial Intelligence Systems in K-12; Beispiele: Daten explorieren, Daten vorbereiten, etc.).

Kenntnisse in beiden Bereichen sind notwendig, um Schülerinnen und Schüler in ihren Fächern auf eine Welt mit datengestützten KI-Technologien vorzubereiten, aber auch, um als Lehrkraft selbst verantwortungsvoll mit KI- Technologien umzugehen. Denn ohne Sachkompetenz ist keine Urteilskompetenz möglich.