Künstliche Intelligenz

KI analog: So 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.

1. Spielvariante: Affenspiel einfach

2. Spielvariante: Affenspiel fortgeschritten

OER Lizenz: CC BY NC Annabel Lindner und Stefan Seegerer, Anpassung durch Tech and Teach (AI unplugged)
Tastatur mit einer Taste auf der Machine Learning steht
So geht's

1. Spielvariante: Beißt er oder beißt er nicht?

  • Zielgruppe: Schüler*innen am Ende der Primarstufe und (als Aufwärmübung) Schüler*innen der Sekundarstufe
  • Material: 20 Bildkarten der Farbe Blau, Arbeitsblatt Variante 1

Vorbereitung

  1. 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.)

    Affe mit Zwinkerndem Auge Affe mit X-Augen Affe mit geschlossenen Augen Affe mit X Augen und offenem Mund

  2. 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.

    Lachender Affe mit offenen Augen Lachender Affe mit zwinkerndem Auge Lachender Affe mit geschlossenen Augen Trauriger Affe mit geschlossenen Augen Affe mit zwinkernden Auge und offenem Mund Trauriger Affe mit offenen Augen Affe mit offenen Augen und Zunge raus. Zwinkender Affe mit Zunge raus

  3. 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.

  4. 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:

    Schaubild, das einen Entscheidungsbild zu der Frage "Was soll ich in der Pause essen" zeigt.

Spielanleitung

  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.
  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:Schaubild, das einen Entscheidungsbild zu der Frage "Gutes Äffchen, böses Äffchen" zeigt.
  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.
  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.

Viel Spaß beim Ausprobieren
So geht's

2. Spielvariante: Beißt er oder beißt er nicht?

Vorbereitung

  1. 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.)

    Lachender Affe mit offenen Augen Lachender Affe mit zwinkerndem Auge Trauriger Affe mit offenen Augen Traurig schauender Affe mit einem zwinkernden Auge. Affe mit zwinkernden Auge und offenem Mund Affe mit X Augen und offenem Mund Affe mit offenem Mund und geschlossenen Augen Affe mit offenen Augen und Zunge raus. Affe, der grinst und die Augen offen hat auf grünem Hintergrund.Affe mit einer Brille auf und offenem Mund Affe mit X-Augen und offenem Mund Affe mit Schleife im Haar, geschlossenen Augen und offenen Mund

  2. 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.

    Lachender Affe mit geschlossenen Augen Affe mit X-Augen Trauriger Affe mit geschlossenen Augen Affe mit x-Augen und rausgestreckter Zunge Lachender Affe mit zwinkernden Auge und Brille Lachender Affe mit x-Augen und Pflaster Lachender Affe mit geschlossenen Augen. Lächelnder Affe mit Brille. Traurig schauender Affe mit einem geschlossenen Auge und Schleife im Haar. Trauriger Affe mit Brille Affe mit Zunge raus und Maske vor den Augen Affe mit Zunge raus, zwinkernd und Brille Affe mit Zunge raus, X-Augen und Pflaster Affe mit geschlossenen Augen und Zunge raus

  3. 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

  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.
  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:

    Schaubild, das einen Entscheidungsbild zu der Frage "Gutes Äffchen, böses Äffchen" zeigt.

  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.
  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. (Learningapps)

Viel Spaß beim Ausprobieren

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. Sie könnten dieses Spiel auch mit Hilfe von Teachable Machine von einem Computer durchlaufen lassen und schauen zu welchem Ergebnis, der Computer kommt.

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