16 Aug KI analog: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
KI analog: Wie funktioniert maschinelles Lernen?
Mit Hilfe dieser Übung erlernen Schüler:innen, ganz ohne Einsatz von digitalen Medien, wie Computer Entscheidungen mit Hilfe von Klassifikationsvorgängen treffen. Dabei haben Schüler:innen hier die Möglichkeit, mit Hilfe von eigenen Entscheidungsbäumen eine Wahl zu treffen und diese zu überprüfen. Ziel der Übung ist es, zu verstehen, wie Computer mit Hilfe von maschinellem Lernen Entscheidungen treffen.
OER Lizenz: CC BY NC Annabel Lindner und Stefan Seegerer, Anpassung durch Tech and Teach
AI unpluggedDauer: 20 Minuten +
Fach: Alle
Klasse: ab Klasse 4
Niveau: Einstieg
Kompetenzen
Die Schüler:innen:
- verstehen die Grundlagen von maschinellem Lernen.
- erkennen und verstehen algorithmische Strukturen.
- implementieren und bewerten Klassifikationsmodelle.
- analysieren und reflektieren ihre eigenen Lernprozesse und vergleichen diesen mit dem eines Computers.
- festigen ihre Problemlösekompetenzen.
Material
- Äffchenkarten (Vorbereitung: Ausdrucken (A0), Ausschneiden, Laminieren), oder AB als Druckvorlage, oder als Powerpoint
- Tafel oder Pinnwand zum Befestigen der Karten
- Stifte und Papier
Spielvarianten
Bei dieser Übung gibt es zwei Schwierigkeitsstufen (mit zwei verschiedenen Hintergrundfarben der Bildkarten). Die jeweiligen Hintergrundfarben der Karten geben keine Auskunft über das Verhalten eines Äffchens. In den Übungen werden zwei Gruppen von Affen gezeigt, die erste Gruppe wird als Trainingsdaten bezeichnet, die zweite als Testdaten. Die Trainingsdaten können als Dateneingabe gesehen werden. Sie werden genutzt, um Annahmen über die späteren Testdaten treffen zu können. Du kannst auch die Arbeitsblätter aus dem Material nutzen. Es gibt vier Vorlagen: jeweils ein Arbeitsblatt mit Trainingsdaten und ein weiteres Arbeitsblatt 2 mit Testdaten. Das Testdatenblatt kann auch als Lösung und zur Selbstkontrolle durch die Schüler:innen genutzt werden.
1. Erste Variante
- Zielgruppe: Schüler:innen am Ende der Primarstufe und (als Aufwärmübung) Schüler:innen der Sekundarstufe
- Material: 20 Bildkarten der Farbe Blau, Arbeitsblatt Variante 1
2. Zweite Variante
- Zielgruppe: Schüler:innen der Sekundarstufe
- Material: 40 Bilderkarten der Farbe Grün, Arbeitsblatt Variante 2
1. Spielvariante
Vorbereitung des Projektes
- Stelle folgende Affen den Schüler:innen im Plenum vor und erkläre, dass diese Affen im Zoo für ihre Bissigkeit bekannt sind. Hänge die Bilder der Affen gut sichtbar unter dem Stichwort: „Beißt“ auf. (Alternativ: nutze die oben genannten AB oder Präsentation.)
- Nun stelle den Schüler:innen die zweite Gruppe von nicht beißenden Affen vor. Hänge die Bilder der friedlichen Affen gut sichtbar unter dem Stichwort: „Beißt nicht“ auf.
- Sprich im Plenum über beide Affengruppen unter Berücksichtigung folgender Leitfragen:
-
- Was fällt euch auf?
- Welche Merkmale haben die Affen?
- Gibt es Unterschiede?
- Gibt es Gemeinsamkeiten?
Überlegt gemeinsam, welche Merkmale die meisten beißenden Affen haben, die sie von den nicht beißenden Affen unterscheiden.
-
- Stelle den Schüler:innen das Prinzip eines Entscheidungsbaums vor. Ein Entscheidungsbaum ist eine visualisierte Entscheidungshilfe. Man kann es sich wie eine Bedingung beim Programmieren oder als „Falls, dann“-Spiel vorstellen. Die Schüler:innen überlegen sich eine Ja- oder Nein-Frage und teilen die möglichen Pfade je nachdem, ob die Antwort auf die Frage mit „Ja“ oder „Nein“ beantwortet werden kann.
Ein Beispiel: Ich möchte den besten Pausensnack für mich finden:
Spielanleitung
Schritt 1:
Basierend auf der Testgruppe von Äffchen sollen die Schüler:innen nun Kriterien finden, wie sich beißende und nicht beißende Affen unterscheiden. So sollte das „Vorhandensein“ oder „Nicht vorhanden sein“ eines Merkmales die Zuordnung zu einer der beiden Gruppen von Affen ermöglichen.
Schritt 2:
Nachdem sich die Schüler:innen Merkmale zur Kategorisierung der Äffchen in der Trainingsgruppe überlegt haben, sollen sie ihren Entscheidungsbaum aufzeichnen. Im Plenum können verschiedene Lösungsansätze der Schüler:innen gezeigt werden.
So könnte der Entscheidungsbaum der Schüler:innen wie folgt aussehen:
Schritt 3:
Nun werden die Affen der Testgruppe den Schüler:innen einzeln gezeigt. Jedes Äffchen soll, von den Schüler:innen, mit Hilfe ihrer Entscheidungsbäume, als „bissig“ oder „nicht bissig“ kategorisiert werden.
Schritt 4:
Reflektiere die Entscheidungsbäume mit den Schüler:innen: Was hat gut funktioniert? Was war verbesserungswürdig?
In höheren Klassenstufen bietet es sich an, zuerst diese Variante des Spiels zu spielen, um die Regeln zu verdeutlichen und danach in die schwierigere Variante 2 einzusteigen.
Bei Learningapps können die Schüler:innen ihre Entscheidungsbäume bzw. Kriterien mit der Testgruppe von Äffchen testen.
Learningapps2. Spielvariante
Vorbereitung des Projektes
- Stelle folgende Affen den Schüler:innen im Plenum vor und erkläre, dass diese Affen im Zoo für ihre Bissigkeit bekannt sind. Hänge die Bilder der Affen gut sichtbar unter dem Stichwort: „Beißt“ auf. (Alternativ: nutze die oben genannten AB oder Präsentation.)
- Nun stelle den Schüler:innen die zweite Gruppe von nicht beißenden Affen vor. Hänge die Bilder der friedlichen Affen gut sichtbar unter dem Stichwort: „Beißt nicht“ auf.
- Sprich im Plenum über beide Affengruppen unter Berücksichtigung folgender Leitfragen:
-
- Was fällt euch auf?
- Welche Merkmale haben die Affen?
- Gibt es Unterschiede?
- Gibt es Gemeinsamkeiten?
Überlegt gemeinsam, welche Merkmale die meisten beißenden Affen haben, die sie von den nicht beißenden Affen unterscheiden.
-
Spielanleitung
Schritt 1:
Basierend auf der Testgruppe von Äffchen sollen die Schüler:innen nun Kriterien finden, wie sich beißende und nicht beißende Affen unterscheiden. So sollte das „Vorhandensein“ oder „Nicht vorhanden sein“ eines Merkmales die Zuordnung zu einer der beiden Gruppen von Affen ermöglichen.
Schritt 2:
Nachdem sich die Schüler:innen Merkmale zur Kategorisierung der Äffchen in der Trainingsgruppe überlegt haben, sollen sie ihren Entscheidungsbaum aufzeichnen. Im Plenum können verschiedene Lösungsansätze der Schüler:innen gezeigt werden.
So könnte der Entscheidungsbaum der Schüler:innen wie folgt aussehen:
Schritt 3:
Nun werden die Affen der Testgruppe den Schüler:innen einzeln gezeigt. Jedes Äffchen soll, von den Schüler:innen, mit Hilfe ihrer Entscheidungsbäume, als „bissig“ oder „nicht bissig“ kategorisiert werden.
Schritt 4:
Lasse die Gruppen untereinander ihre Entscheidungsbäume tauschen und alle Äffchen der Testgruppe noch einmal überprüfen.
Bei Learningapps können die Schüler:innen ihre Entscheidungsbäume bzw. Kriterien mit der Testgruppe von Äffchen testen.
Learningapps3. Reflexion
Wie bereits eingangs beschrieben, sollte einer Reflexionsphase im Anschluss als wichtiges Element zur Aufarbeitung ein wenig Zeit eingeräumt werden. Neben Fragen wie:
- Wie hat es in eurer Gruppe geklappt?
- Was hat gut / nicht gut funktioniert?
die sich vor allem mit der Thematik der Funktionalität und Arbeitsweise der Gruppen befassen, soll vor allem der Frage nach gegangen werden:
- Was hat das Spiel mit künstlicher Intelligenz zu tun?
Sehr viel sogar. Beim sogenannten überwachten Lernen studiert die KI eine Sammlung von Ein- und Ausgabe-Datenpaaren. Diese werden als Trainingsdaten bezeichnet. Während des Vorgangs lernt die KI, wie die Daten miteinander kategorisiert werden können. Mit Hilfe dieser Erkenntnisse werden neue Daten, sogenannte Testdaten den vorher gefunden Kategorien zugeordnet. Die Daten, die nicht zugeordnet werden können, werden verwendet, um die Leistungsfähigkeit des erlernten Klassifizierungsmodells zu bewerten. Wie bereits zu Beginn erwähnt, ist kein Klassifizierungsmodell perfekt. Auch wenn viele Trainingsdaten helfen, bessere Kategorien zu finden, kann kein Modell alle Daten 100 Prozent genau zuordnen. Bei der Auswahl von Modellen müssen wir also das Modell wählen, was unsere zu untersuchenden Testdaten am besten einordnen kann. Es gibt mehrere Faktoren, die die Genauigkeit eines Klassifikationsmodells beeinträchtigen können:
-
- Unvollkommene Daten oder Bias in den Daten
- Über- und Unteranpassung
- Ausreißer in den Daten (auch als Rauschen bezeichnet)
- Zu komplexe Realität
- Grenzen des Algorithmus
Lasse die Schüler:innen ihren eigenen Lernprozess beschreiben und dann mit dem eines Computers vergleichen. So könnten dieses Spiel auch mit Hilfe von Teachable Machine von einem Computer durchlaufen lassen und schauen zu welchem Ergebnis, der Computer kommt.