Diesen aiMOOC als Battle spielen: Deutsch, Klasse 5-6, G-Niveau

Künstliche Intelligenz erkennen

Einleitung

Künstliche Intelligenz begegnet Dir oft, ohne dass auf dem Bildschirm groß „KI“ steht. Eine Kamera kann Gesichter erkennen, eine App kann Inhalte empfehlen, ein Übersetzungsprogramm kann Sätze übertragen und ein Programm kann Texte, Bilder oder Stimmen erzeugen. Gleichzeitig gilt: Nicht alles Digitale ist KI, und man kann bei einem einzelnen Text oder Bild oft nicht sicher am Aussehen erkennen, ob KI beteiligt war.

In diesem aiMOOC für Klasse 5 lernst Du deshalb eine wichtige KI-Kompetenz: Du sollst nicht raten, sondern beobachten, Quellen prüfen, vergleichen, nach Belegen suchen, Unsicherheit benennen und selbst begründet entscheiden. Technische Vorkenntnisse brauchst Du nicht.

Am Ende kannst Du ...

Künstliche Intelligenz in einfachen Worten erklären und von „einfach nur digital“ unterscheiden.
Maschinelles Lernen als einen wichtigen, aber nicht einzigen Bereich von KI einordnen.
typische KI-Anwendungen in Schule und Alltag erkennen und bei unklaren Fällen gezielt nach Zusatzinformationen fragen.
bei Texten, Bildern, Audio und Video Hinweise prüfen, ohne einzelne Merkmale als sicheren Beweis zu behandeln.
einen Quellencheck durchführen, Aussagen gegenprüfen und Deine Entscheidung nachvollziehbar begründen.
erklären, warum Menschen für wichtige Entscheidungen verantwortlich bleiben.
Risiken für Datenschutz, Fairness, Urheberrecht und Desinformation altersgerecht beschreiben.

Lernweg für 1–2 Unterrichtsstunden

Der Grundkurs ist für etwa 60 bis 75 Minuten ausgelegt. Mit den Vertiefungen und offenen Aufgaben kannst Du ihn auf etwa 90 Minuten erweitern.

Phase	Richtzeit	Was Du tust
Aktivierung und Diagnose	10 Minuten	Du ordnest Alltagssituationen ein: KI, keine KI oder noch unklar.
Einführung	15 Minuten	Du lernst die Grundidee von KI, Daten, Mustern sowie Eingabe und Ausgabe kennen.
Erkennen und Prüfen	15 Minuten	Du übst den KI-Spurencheck an Texten, Bildern und Alltagssystemen.
Anwendungssituation	15 Minuten	Du entscheidest in einem realistischen Fall aus dem Klassenchat und begründest Dein Vorgehen.
Selbstkontrolle	10 Minuten	Du bearbeitest Quiz, Memory oder Drag-and-Drop und korrigierst Fehlvorstellungen.
Reflexion und Transfer	5–20 Minuten	Du überträgst die Methode auf neue Beispiele und formulierst Regeln für verantwortlichen KI-Einsatz.

Aktivierung und Diagnose: Ist hier KI im Spiel?

Ordne zunächst ohne Nachschlagen in drei Gruppen: KI wahrscheinlich, keine KI nötig und ohne Zusatzinformation nicht sicher entscheidbar.

Ein Taschenrechner berechnet 7 · 8.
Eine Kamera markiert automatisch ein Gesicht, damit es scharf gestellt wird.
Ein Programm schreibt auf Wunsch eine neue Fantasiegeschichte.
Eine Digitaluhr zeigt 10:35 Uhr.
Eine App schlägt Dir Videos vor, die zu Deinem bisherigen Verhalten passen sollen.
Ein Schreibprogramm unterstreicht ein falsch geschriebenes Wort.

Wichtig: Bei einigen Beispielen reicht das sichtbare Ergebnis nicht aus. Eine Rechtschreibprüfung kann zum Beispiel mit festen Regeln, mit statistischen Verfahren oder mit KI arbeiten. Genau das ist eine erste Kernidee dieses Kurses: Du brauchst manchmal Informationen darüber, wie ein System arbeitet.

Was ist Künstliche Intelligenz?

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Der Begriff umfasst verschiedene Verfahren, mit denen Computersysteme Aufgaben bearbeiten, die wir mit Wahrnehmen, Sprache, Lernen, Planen oder Entscheiden verbinden. Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Teilbereich davon, aber KI und maschinelles Lernen sind nicht genau dasselbe.

Eine einfache Denkweise für Klasse 5 lautet:

Eingabe: Ein System bekommt Daten, zum Beispiel ein Bild, einen Satz oder Messwerte.
Muster oder Regeln: Das System verarbeitet die Daten mit einem programmierten Verfahren oder einem zuvor trainierten Modell.
Ausgabe: Es liefert zum Beispiel eine Einordnung, eine Empfehlung, einen Text, ein Bild oder eine Zahl.
Menschliche Verantwortung: Menschen legen Ziele fest, wählen Daten aus, bauen Systeme, nutzen Ergebnisse und müssen wichtige Entscheidungen prüfen.

Die Abbildung zeigt vereinfacht einen häufigen Ablauf bei maschinellem Lernen: Aus Daten und einem Ziel entsteht beim Training ein Modell. Später verarbeitet dieses Modell neue Eingaben und erzeugt Ausgaben. Das Modell ist kein Mensch im Computer. Es arbeitet mit mathematisch beschriebenen Mustern.

Muster statt Zauberei

Stell Dir vor, ein Lernprogramm soll Fotos von Katzen und Hunden unterscheiden. Beim Training sieht es viele Beispiele. Es sucht dabei nicht bewusst wie ein Mensch nach „Katzenhaftigkeit“, sondern passt mathematische Werte so an, dass es in den Trainingsbeispielen möglichst oft richtig liegt.

Ein künstliches neuronales Netz ist eine mögliche Technik für maschinelles Lernen. Die Kreise und Verbindungen in der Abbildung sind keine echten Nervenzellen. Sie stehen für Rechenschritte und Verknüpfungen.

Typische Fehlvorstellung: „Wenn eine KI viele Beispiele gesehen hat, versteht sie die Welt genauso wie ein Mensch.“ Das stimmt nicht. Ein System kann sehr gute Ergebnisse liefern und trotzdem Zusammenhänge falsch erfassen, ungeeignete Muster lernen oder bei neuen Fällen scheitern.

KI, maschinelles Lernen und Deep Learning

Die Darstellung hilft beim Einordnen: Deep Learning gehört zum maschinellen Lernen, und maschinelles Lernen gehört zum größeren Feld der Künstlichen Intelligenz. Nicht jede KI-Anwendung muss Deep Learning verwenden.

Was bedeutet „Künstliche Intelligenz erkennen“?

Der Titel hat zwei wichtige Bedeutungen.

KI in einem System erkennen: Du fragst, ob eine Funktion wahrscheinlich KI nutzt, zum Beispiel Bilderkennung, automatische Übersetzung oder personalisierte Empfehlungen.
KI-Beteiligung an einem Inhalt prüfen: Du untersuchst, ob ein Text, Bild, Audio oder Video möglicherweise mit KI erzeugt oder verändert wurde.

Bei der zweiten Bedeutung ist Vorsicht besonders wichtig: Ein einzelner sichtbarer Fehler ist höchstens ein Hinweis, aber kein sicherer Beweis. Gut gemachte KI-Inhalte können sehr echt wirken. Umgekehrt können echte Fotos merkwürdig aussehen, zum Beispiel durch Bewegung, schlechte Beleuchtung oder Bildbearbeitung.

Der KI-Spurencheck: fünf Schritte

Merke Dir diese fünf Schritte. Sie funktionieren bei vielen Schul- und Alltagssituationen.

Aufgabe klären: Was sehe oder höre ich? Was behauptet der Inhalt? Muss ich überhaupt wissen, ob KI beteiligt war?
Quelle prüfen: Wer hat den Inhalt veröffentlicht? Ist die Urheberin oder der Urheber genannt? Gibt es eine verlässliche Originalquelle?
Hinweise sammeln: Gibt es Unstimmigkeiten, Kennzeichnungen, Metadaten, Wasserzeichen, ungewöhnliche Formulierungen oder widersprüchliche Bilddetails?
Gegenprüfen: Bestätigen andere verlässliche Quellen die Aussage? Gibt es das Bild oder die Meldung in einem anderen Zusammenhang?
Begründet entscheiden: Formuliere nicht nur „echt“ oder „KI“, sondern auch warum Du das denkst und wie sicher Du Dir bist.

Sicherheitsregel: Wenn ein Inhalt jemanden bloßstellt, Angst macht, Geld verlangt, private Daten fordert oder eine dringende Handlung auslösen soll, nicht vorschnell weiterleiten. Hole eine vertrauenswürdige erwachsene Person dazu.

Quellen sind stärker als Bauchgefühl

Bei einem glaubwürdigen Inhalt kannst Du oft nachvollziehen, woher er stammt. Gute Quellenprüfung fragt zum Beispiel:

Wer veröffentlicht das?
Wann wurde es veröffentlicht?
Gibt es eine Originalquelle?
Bestätigen mehrere voneinander unabhängige Quellen dieselbe Tatsachenbehauptung?
Passt das Bild wirklich zu Ort und Zeit?
Werden Fakten, Meinungen und Vermutungen voneinander getrennt?

Ein Bild kann echt sein und trotzdem in einem falschen Zusammenhang gezeigt werden. Deshalb ist „echt oder KI?“ nicht die einzige Frage. Oft ist wichtiger: Stimmt die Behauptung, die mit dem Inhalt verbunden wird?

KI-generierte Bilder, Videos und Stimmen

Mit generativer KI lassen sich neue Bilder, Texte, Audios und Videos erzeugen oder vorhandene Medien verändern. Ein Deepfake ist ein künstlich erzeugter oder manipulierter Medieninhalt, der Personen oder Ereignisse täuschend echt erscheinen lassen kann.

Die beiden abgebildeten Gesichter wirken wie Fotos realer Menschen, wurden aber künstlich erzeugt. Genau deshalb reicht der erste Eindruck nicht.

Hinweise ja, Beweise nein

Bei manipulierten oder künstlich erzeugten Bildern und Videos können auffällige Details Hinweise geben, zum Beispiel unpassende Schatten, unnatürliche Übergänge, merkwürdige Bewegungen oder Widersprüche zwischen Ton und Lippenbewegung. Doch Technik entwickelt sich weiter. Ein gut gemachter Deepfake kann ohne zusätzliche Prüfung nicht zuverlässig mit bloßem Auge erkannt werden.

Darum gilt: Nicht nur Pixel prüfen – Quelle und Kontext prüfen.

Die Abbildung zeigt außerdem eine andere KI-Aufgabe: Gesichtserkennung. Hier erzeugt die KI nicht unbedingt ein neues Bild, sondern versucht Merkmale in einem vorhandenen Bild zu erkennen oder zuzuordnen. Das ist ein Beispiel dafür, dass KI nicht nur „Generator“ bedeutet.

KI kann überzeugend klingen und trotzdem falsch liegen

Ein KI-System kann einen flüssigen Text erzeugen, ohne sicherzustellen, dass jede Aussage stimmt. Deshalb darf „klingt schlau“ nicht mit „ist wahr“ verwechselt werden.

Beispiel: Du fragst ein System nach dem Lebensraum eines Tieres. Es nennt einen Ort, der plausibel klingt. Statt die Antwort direkt abzuschreiben, prüfst Du sie in einem Schulbuch, einem geeigneten Lexikon oder einer vertrauenswürdigen Fachquelle.

Das ist kein Misstrauen gegen Technik, sondern gute wissenschaftliche und medienkritische Arbeit.

Fehler finden statt Lösungen abgeben lassen

KI kann beim Lernen sinnvoll sein, wenn Du selbst denkst. Geeignete Lernaufträge sind zum Beispiel:

„Nenne mir drei mögliche Erklärungen. Ich prüfe sie anschließend.“
„Stelle mir Fragen zu meinem Text, aber schreibe ihn nicht für mich.“
„Markiere Stellen, die ich mit einer Quelle überprüfen sollte.“
„Gib mir ein Gegenbeispiel zu meiner Vermutung.“

Weniger sinnvoll ist es, eine fertige Lösung ungeprüft zu übernehmen. Dann weißt Du weder, ob sie stimmt, noch ob Du die Aufgabe selbst verstanden hast.

Fairness: Welche Muster lernt ein System?

Lerndaten sind nicht automatisch neutral. Stell Dir vor, ein Bilderkennungsmodell sieht beim Training fast nur Hunde auf grünen Wiesen und Katzen in Wohnungen. Dann könnte es versehentlich „grüne Wiese“ als wichtiges Hundemerkmal lernen.

Das Beispiel zeigt: Welche Daten ausgewählt werden, beeinflusst, was ein Modell lernen kann. Wenn bestimmte Gruppen, Situationen oder Perspektiven in Daten zu wenig vorkommen, kann ein System für sie schlechter funktionieren.

Für wichtige Entscheidungen über Menschen gilt deshalb besonders: Ergebnisse prüfen, mögliche Benachteiligungen beachten und Verantwortung nicht an ein System abgeben.

Human Agency: Du bleibst handelnde Person

Human Agency bedeutet hier: Du gibst Dein Denken und Entscheiden nicht einfach an ein KI-System ab. KI kann unterstützen, aber Du bleibst verantwortlich dafür, Fragen zu stellen, Ergebnisse zu prüfen, Grenzen zu erkennen und bei wichtigen Folgen Menschen einzubeziehen.

Beispiele:

Eine KI darf Dir beim Sammeln von Ideen helfen, aber Du wählst aus und begründest.
Eine KI kann einen Text vereinfachen, aber Du prüfst, ob die Bedeutung erhalten blieb.
Eine KI kann Vorschläge sortieren, aber sie sollte nicht allein entscheiden, welches Kind „gut“ oder „schlecht“ ist.
Eine KI kann ein Bild erzeugen, aber Du kennzeichnest ihre Beteiligung, wenn das für die Aufgabe oder die Betrachter wichtig ist.

Anwendungssituation: Das Bild im Klassenchat

Stell Dir vor: Im Klassenchat taucht ein dramatisches Bild auf. Darunter steht: „Morgen fällt die Schule aus. Auf dem Schuldach ist ein riesiges Loch. Sofort teilen!“ Die Nachricht kommt von einem unbekannten Account. Einige sagen: „Das ist KI, man sieht einen komischen Schatten.“ Andere sagen: „Das Foto sieht echt aus, also stimmt es.“

Dein Auftrag:

Leite das Bild zunächst nicht weiter.
Trenne Bild und Behauptung: Selbst wenn das Bild echt wäre, müsste die Behauptung über den Unterrichtsausfall noch geprüft werden.
Prüfe die Quelle: Gibt es eine Nachricht der Schule, der Schulleitung oder eines verlässlichen offiziellen Kanals?
Suche nach unabhängiger Bestätigung. Mit Unterstützung der Lehrkraft kann auch eine Bilderrückwärtssuche helfen, den früheren Kontext eines Bildes zu finden.
Sammle sichtbare Hinweise, aber behandle sie nicht als Beweis.
Formuliere ein Urteil mit Sicherheitsgrad, zum Beispiel: „Die Meldung ist derzeit nicht bestätigt. Die Quelle ist unbekannt. Deshalb teile ich sie nicht.“
Falls Menschen gefährdet erscheinen oder die Nachricht Angst auslöst, informiere eine erwachsene Vertrauensperson.

Warum ist diese Lösung stark? Weil Du nicht zuerst beweisen musst, ob das Bild mit KI erstellt wurde. Du prüfst die wichtigere Frage: Ist die Behauptung verlässlich genug, um danach zu handeln oder sie zu verbreiten?

Fächerübergreifende Bezüge

Fach	Verbindung zum Thema	Handlungsauftrag
Informatik	Eingabe, Daten, Muster, Modell, Ausgabe	Zeichne für eine Alltagssituation den Weg von Eingabe zu Ausgabe.
Deutsch	Quellenkritik, Tatsachenbehauptung, Meinung, Begründung	Schreibe ein Urteil mit „Ich vermute …, weil …; sicher bin ich …, weil …“.
Mathematik	Häufigkeiten, Stichproben, Unsicherheit	Erkläre, warum „8 von 10 richtig“ nicht „immer richtig“ bedeutet.
Naturwissenschaften	Beobachtung, Vermutung, Überprüfung	Trenne bei einem Beispiel Beobachtung und Schlussfolgerung.
Kunst	Bildgestaltung, Manipulation, Kennzeichnung	Analysiere, welche Bilddetails Vertrauen oder Misstrauen auslösen und warum diese Wirkung täuschen kann.
Ethik	Fairness, Verantwortung, Privatsphäre	Entscheide, wann ein KI-Einsatz gegenüber betroffenen Personen erklärt werden sollte.
Medienbildung	Quellencheck, Kontext, Weiterleiten, Desinformation	Entwickle eine Klassenregel für ungeprüfte Meldungen.

Typische Fehlvorstellungen korrigieren

Fehlvorstellung	Bessere Erklärung
„Ein Roboter ist immer KI.“	Ein Roboter kann mit festen Regeln arbeiten. Manche Roboter nutzen KI, andere nicht.
„Alles, was automatisch passiert, ist KI.“	Automatisierung kann aus einfachen festen Regeln bestehen. Für KI braucht man genauere Informationen über das Verfahren.
„Ein seltsamer Finger beweist ein KI-Bild.“	Ein Bildfehler ist nur ein Hinweis. Echte Fotos können ebenfalls seltsame Details zeigen.
„Wenn ein Bild perfekt aussieht, ist es echt.“	Auch künstlich erzeugte oder manipulierte Bilder können sehr realistisch wirken.
„Eine KI weiß, ob ihre Antwort wahr ist.“	Ein System kann plausible, aber falsche Angaben erzeugen. Wichtige Aussagen müssen geprüft werden.
„Wenn ein KI-Detektor 90 Prozent anzeigt, ist die Sache bewiesen.“	Ein Detektor liefert eine Einschätzung, keinen sicheren Herkunftsbeweis. Quelle, Kontext und weitere Belege bleiben wichtig.
„KI entscheidet objektiv.“	Ergebnisse hängen unter anderem von Zielen, Daten, Modell und Nutzung ab. Verzerrungen und Benachteiligungen sind möglich.

Selbstkontrolle und Reflexion

Beantworte am Ende drei Sätze für Dich oder im Lernjournal:

Ich kann jetzt erklären: KI verarbeitet Eingaben mit programmierten Verfahren oder gelernten Mustern und erzeugt daraus Ausgaben.
Ich prüfe künftig: Quelle, Kontext, Belege und Gegenquellen – nicht nur auffällige Bilddetails.
Ich behalte die Entscheidung: KI kann helfen, aber bei wichtigen Fragen entscheide ich nicht blind nach einer KI-Ausgabe.

Ampel-Selbstcheck:

Grün: Ich kann den KI-Spurencheck an einem neuen Beispiel selbst anwenden und begründen.
Gelb: Ich kenne die Schritte, brauche aber bei Quelle oder Gegenprüfung noch Hilfe.
Rot: Ich entscheide bisher vor allem nach Bauchgefühl. Dann bearbeite ich noch einmal die Anwendungssituation und das Quiz.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was ist die beste Beschreibung für KI-Erkennen in diesem Kurs? (Hinweise sammeln, Quellen prüfen, gegenprüfen und begründet entscheiden) (!Nur nach Bildfehlern suchen) (!Jede automatische Funktion als KI bezeichnen) (!Einer KI-Ausgabe sofort vertrauen)

Welche Aussage über ein auffälliges Detail in einem Bild ist richtig? (Es kann ein Hinweis sein, ist aber allein kein sicherer Beweis für KI) (!Es beweist immer, dass das Bild mit KI erzeugt wurde) (!Es beweist immer, dass das Bild echt ist) (!Es macht eine Quellenprüfung unnötig)

Was solltest Du bei einer ungeprüften dramatischen Meldung im Klassenchat zuerst tun? (Nicht vorschnell weiterleiten und die Quelle prüfen) (!Die Meldung sofort an alle Kontakte schicken) (!Nur die Bildqualität bewerten) (!Die unbekannte Person nach privaten Daten fragen)

Warum kann eine flüssig formulierte KI-Antwort trotzdem problematisch sein? (Sie kann plausible, aber falsche Angaben enthalten) (!Flüssige Sprache ist immer ein Beweis für Wahrheit) (!KI kann grundsätzlich keine Sätze bilden) (!KI-Antworten enthalten nie Tatsachenbehauptungen)

Welche Aussage zu Robotern ist richtig? (Ein Roboter kann KI nutzen, muss es aber nicht) (!Jeder Roboter ist automatisch eine KI) (!Roboter können nur mit KI Strom bekommen) (!KI kann nur in Robotern vorkommen)

Was ist beim Prüfen einer Online-Behauptung besonders wichtig? (Die Originalquelle und weitere verlässliche Quellen vergleichen) (!Nur zählen, wie oft die Nachricht geteilt wurde) (!Nur auf die Anzahl der Emojis achten) (!Nur prüfen, ob das Bild scharf ist)

Was bedeutet Human Agency beim Umgang mit KI? (Menschen behalten Verantwortung und treffen begründete Entscheidungen) (!KI trifft alle wichtigen Entscheidungen allein) (!Menschen dürfen KI-Ergebnisse nicht hinterfragen) (!KI ersetzt das eigene Lernen vollständig)

Warum können Trainingsdaten zu unfairen Ergebnissen beitragen? (Weil fehlende oder einseitige Beispiele zu ungeeigneten Mustern führen können) (!Weil Daten immer vollkommen neutral sind) (!Weil KI ohne Daten immer genauer wird) (!Weil Fairness nur mit Bildschirmgröße zu tun hat)

Welche Aussage über Deepfakes ist richtig? (Gut gemachte Deepfakes können ohne Zusatzprüfung sehr schwer zu erkennen sein) (!Deepfakes haben immer sechs Finger) (!Deepfakes sind immer unscharf) (!Deepfakes können nur aus Text bestehen)

Was ist bei einer unsicheren Prüfung eine gute Schlussfolgerung? (Ich benenne meine Unsicherheit und suche weitere Belege) (!Ich tue so, als wäre ich hundertprozentig sicher) (!Ich entscheide nach dem lustigsten Kommentar) (!Ich verbreite den Inhalt, damit andere entscheiden)

Memory

Quelle	Herkunft einer Information
Deepfake	künstlich erzeugter oder manipulierter Medieninhalt
Trainingsdaten	Beispiele zum Lernen eines Modells
Eingabe	Daten, die ein System erhält
Ausgabe	Ergebnis eines Systems
Fairness	möglichst gerechte Behandlung verschiedener Menschen
Gegenprüfung	Vergleich mit weiteren verlässlichen Belegen

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Quelle prüfen	Wer hat den Inhalt veröffentlicht?
Hinweise sammeln	Welche Auffälligkeiten oder Kennzeichnungen gibt es?
Gegenprüfen	Was sagen weitere verlässliche Quellen?
Unsicherheit benennen	Wie sicher ist mein Urteil wirklich?
Verantwortung behalten	Wer entscheidet am Ende über wichtige Folgen?

...

Kreuzworträtsel

Muster	Was sucht oder nutzt ein lernendes Modell in Daten?
Quelle	Was prüfst Du, um die Herkunft einer Information zu klären?
Fairness	Welcher Begriff steht für möglichst gerechte Behandlung?
Deepfake	Wie heißt ein täuschend echter künstlich erzeugter oder manipulierter Medieninhalt?
Datenschutz	Wie heißt der Schutz persönlicher Informationen?
Verantwortung	Was sollen Menschen bei wichtigen KI-Entscheidungen nicht abgeben?

LearningApps

Lückentext

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Tagebuch: Beobachte einen Tag lang drei digitale Funktionen. Notiere jeweils: Was ist die Eingabe, was ist die Ausgabe und warum könnte KI beteiligt sein oder auch nicht?
Quellenampel: Suche mit Deiner Lehrkraft drei schulgeeignete Webseiten zu einem Sachthema und ordne sie mit Begründung als „gut nachvollziehbar“, „noch prüfen“ oder „unklar“ ein.
Beobachtung und Vermutung: Wähle ein Bild aus einer Zeitschrift oder einer freien Bildsammlung. Schreibe zwei reine Beobachtungen und zwei Vermutungen auf. Markiere den Unterschied.
Klassenregel: Formuliere eine kurze Regel für den Klassenchat, die verhindert, dass ungeprüfte dramatische Meldungen vorschnell weitergeleitet werden.

Standard

KI-Spurencheck: Prüfe ein von der Lehrkraft vorbereitetes Beispiel aus Text, Bild oder Audio mit allen fünf Schritten des KI-Spurenchecks. Begründe Deinen Sicherheitsgrad.
Musterfalle: Erfinde ein kleines Sortierspiel mit Tierkarten, bei dem ein falsches Merkmal zufällig oft vorkommt. Erkläre, wie ein Lernsystem dadurch auf die falsche Spur geraten könnte.
Medienvergleich: Vergleiche zwei Berichte über dasselbe harmlose Ereignis. Untersuche Quelle, Datum, Tatsachenbehauptungen, Meinung und Bildauswahl.
Kunst und Kennzeichnung: Gestalte ein eigenes Fantasiebild analog oder digital. Ergänze eine transparente Entstehungsnotiz: Was stammt von Dir, welche Werkzeuge wurden genutzt, und war KI beteiligt?

Schwer

Deepfake-Prüfplan: Entwirf für Deine Klasse einen Prüfplan für verdächtige Bilder oder Videos. Er muss Quelle, Kontext, Gegenprüfung, Unsicherheit, Sicherheit und Hilfe durch Erwachsene enthalten.
Fairness-Test: Plane ein Gedankenexperiment zu einem Bilderkennungsmodell mit unausgewogenen Beispieldaten. Sage voraus, wer oder was benachteiligt werden könnte, und schlage bessere Trainingsdaten vor.
KI-Debatte: Diskutiert: „Soll eine KI allein entscheiden dürfen, wer in der Schule eine Belohnung bekommt?“ Sammelt Argumente, Gegenargumente und Bedingungen für faire menschliche Entscheidungen.
Transfer-Fall: Entwickle selbst eine neue Alltagssituation, in der unklar ist, ob KI beteiligt ist. Gib einer anderen Gruppe nur die sichtbaren Hinweise. Die Gruppe muss zusätzliche Fragen stellen, bevor sie urteilt.

Lernkontrolle

Transfer: Unbekannte App: Eine neue App sortiert automatisch Pflanzenfotos in Kategorien. Du kennst die Technik dahinter nicht. Erkläre, welche Informationen Du brauchst, bevor Du sicher behauptest, dass KI verwendet wird.
Transfer: Perfektes Bild: Ein Foto sieht vollkommen realistisch aus. Jemand sagt deshalb: „Es kann keine KI sein.“ Widerlege die Aussage und beschreibe eine bessere Prüfmethode.
Transfer: Falscher Kontext: Ein echtes Foto von einem Unwetter wird Jahre später als aktuelles Foto Deiner Stadt geteilt. Erkläre, warum die Frage „Ist das Bild KI-generiert?“ hier nicht ausreicht.
Transfer: Lernhilfe: Ein KI-System schlägt Dir eine Antwort für eine Sachkundeaufgabe vor. Entwickle einen Ablauf, mit dem Du die Antwort nutzen kannst, ohne das eigene Denken abzugeben.
Transfer: Unfaire Daten: Ein System erkennt Tiere auf Fotos gut, scheitert aber oft bei Nachtaufnahmen. Erkläre eine mögliche Ursache in den Trainingsdaten und schlage eine Verbesserung vor.
Transfer: Begründetes Urteil: Formuliere zu einer ungeklärten Online-Meldung ein verantwortliches Urteil, das Quelle, Belege, Unsicherheit und eine nächste Handlung enthält.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe wiedergeben kannst. Zeige, dass Du:

die Grundidee von KI mit Eingabe, Daten oder Mustern, Verarbeitung und Ausgabe erklären kannst.
KI-Anwendungen von einfachen automatischen Regeln unterscheiden kannst oder begründet sagst, wenn zusätzliche Informationen fehlen.
den KI-Spurencheck an einem neuen Beispiel vollständig anwendest.
sichtbare Hinweise nicht mit sicheren Beweisen verwechselst.
Quellen, Kontext und unabhängige Gegenprüfung einbeziehst.
Unsicherheit angemessen ausdrückst.
Risiken für Datenschutz, Fairness und Desinformation erkennst.
erklärst, warum Menschen bei wichtigen Entscheidungen verantwortlich bleiben.
Deine Entscheidung mit nachvollziehbaren Gründen belegst.

OERs zum Thema

Weiterführende frei zugängliche Materialien:

klicksafe: Achtung Deepfakes – Material für Kinder und Jugendliche zum Prüfen manipulierter Medien.
klicksafe und ZDF logo!: Quiz zu Deepfakes – für die Altersgruppe 10 bis 14 Jahre.
Landesmedienzentrum Baden-Württemberg: Quellencheck – Hinweise zu Quelle, Fakten, Bildern und Gegenprüfung.
UNESCO: AI Competency Framework for Students – Rahmen zu Human Agency, Ethik, KI-Grundlagen und verantwortlicher Nutzung.

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