KI-Ergebnisse mit Kriterien bewerten
KI-Ergebnisse mit Kriterien bewerten
KI-Ergebnisse mit Kriterien bewerten
Einleitung
Künstliche Intelligenz kann in Sekunden Texte, Bilder, Tabellen, Zusammenfassungen, Vorschläge und Bewertungen erzeugen. Schnell ist aber nicht automatisch richtig, fair, vollständig oder für einen bestimmten Zweck geeignet. In diesem Lernkurs lernst Du deshalb nicht, einer KI einfach zu glauben oder sie grundsätzlich abzulehnen. Du lernst, KI-Ergebnisse mit nachvollziehbaren Kriterien, Belegen und menschlicher Verantwortung zu beurteilen.
Der Kurs richtet sich besonders an Lernende der Klasse 8 und ist für etwa 45 bis 90 Minuten ausgelegt. Er verbindet Informatik, Deutsch, Mathematik, Technik, Geschichte, Kunst, Ethik, Gemeinschaftskunde und Wirtschaft. Im Mittelpunkt stehen menschliche Handlungsfähigkeit, Quellenkritik, Datenschutz, Fairness, Transparenz, Grundrechte, Projektmanagement und das begründete Urteil.
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Leitfrage: Wie kannst Du entscheiden, ob ein KI-Ergebnis brauchbar ist, wenn es überzeugend klingt, aber Fehler, Lücken oder einseitige Annahmen enthalten kann?
Lernziele
Am Ende kannst Du:
- Bewertungskriterien passend zur Aufgabe auswählen und begründen.
- Belege von bloßen Behauptungen unterscheiden und wichtige Aussagen an geeigneten Quellen prüfen.
- Werkzeuge systematisch auswählen: zum Beispiel Suchmaschine oder Originalquelle für Fakten, Tabellenkalkulation für Berechnungen und generative KI für Entwürfe oder Varianten.
- Mensch und KI sinnvoll aufteilen und klar benennen, welche Entscheidungen bei Menschen bleiben.
- Betroffene und Beteiligte erkennen sowie Zielkonflikte zwischen Nutzen, Kosten, Fairness, Datenschutz, Sicherheit und Selbstbestimmung abwägen.
- Ein begründetes Urteil formulieren, das Kriterien, Belege, Unsicherheiten und Bedingungen sichtbar macht.
Zeitplan für 1–2 Unterrichtsstunden
| Phase | Richtzeit | Ziel |
|---|---|---|
| Aktivierung und Diagnose | 5–10 Minuten | Vorwissen sichtbar machen und erste Zweifel begründen |
| Einführung in Kriterien und Werkzeugwahl | 15–20 Minuten | Bewertungsraster und Mensch-KI-Arbeitsteilung verstehen |
| PISA-nahe Fallentscheidung | 25–35 Minuten | Daten, Aussagen, Quellen und Stakeholder zusammenführen |
| Selbstkontrolle und Urteil | 10–15 Minuten | Entscheidung begründen und Unsicherheiten benennen |
| Reflexion und Transfer | 5–10 Minuten | Vorgehen auf neue Situationen übertragen |
Für eine 45-Minuten-Kurzfassung bearbeitest Du die Diagnose, das Kriterienraster, den Fall bis zur Quellenprüfung und die Reflexion. Für 90 Minuten ergänzt Du die Gewichtungsmatrix, eine Gruppenentscheidung und die Transferaufgabe.
Aktivierung und Diagnose
Schnellstart: Zwei Antworten, ein Problem
Stell Dir vor, Deine Klasse fragt zwei KI-Systeme: „Soll unsere Schule einen KI-Lernassistenten für Hausaufgaben einführen?“ Antwort A sagt: „Ja, sofort – KI verbessert Lernen deutlich.“ Antwort B sagt: „Nein – KI macht Lernende abhängig und ist zu riskant.“
Beide Antworten klingen entschlossen. Trotzdem weißt Du noch nicht, welche brauchbarer ist. Notiere in zwei Minuten:
- Welche Behauptung müsste zuerst überprüft werden?
- Welchen Beleg würdest Du verlangen?
- Wer wäre betroffen und könnte anders urteilen?
- Nach welchem Kriterium würdest Du die Antworten vergleichen?
Diagnoseidee: Wenn Du nur „Welche Antwort klingt besser?“ fragst, bewertest Du vor allem den Stil. Wenn Du nach Zweck, Belegen, Kriterien und Betroffenen fragst, beginnst Du mit einer nachvollziehbaren Prüfung.
Das Video über Fehlinformation zeigt, warum vertraut oder plausibel klingende Aussagen nicht automatisch wahr sind. Übertrage die Idee auf KI-Ergebnisse: Plausibilität ist ein Hinweis, aber kein Beleg.
Verständliche Einführung: Was heißt „bewerten“?
Ein KI-Ergebnis zu bewerten bedeutet mehr als „gefällt mir“ oder „gefällt mir nicht“. Eine gute Bewertung verbindet vier Dinge:
- Zweck: Wofür soll das Ergebnis verwendet werden?
- Kriterium: Woran erkennst Du Qualität?
- Beleg: Welche Daten, Quellen oder Beobachtungen stützen die Einschätzung?
- Urteil: Welche Entscheidung folgt daraus, und unter welchen Bedingungen?
Ein Ergebnis kann für einen Zweck brauchbar und für einen anderen ungeeignet sein. Eine kreative Bildidee kann originell sein, obwohl sie keine verlässliche historische Quelle ist. Eine mathematische Lösung kann korrekt gerechnet sein, obwohl die Ausgangsdaten falsch übernommen wurden. Ein flüssiger Text kann sprachlich stark sein, obwohl er unbelegte Aussagen enthält.
Die BEWERTE-Methode
Merke Dir die sieben Schritte B-E-W-E-R-T-E:
| Schritt | Leitfrage | Menschliche Aufgabe |
|---|---|---|
| B – Behauptungen markieren | Was behauptet, empfiehlt oder bewertet die KI überhaupt? | Aussagen zerlegen und wichtige Prüfstellen markieren |
| E – Erwartung und Zweck klären | Was soll das Ergebnis leisten und für wen? | Ziel, Zielgruppe und Qualitätsmaßstab festlegen |
| W – Werkzeuge passend wählen | Welche Aufgabe braucht welches Werkzeug? | Suchweg, Originalquelle, Rechner, Tabelle oder KI bewusst auswählen |
| E – Evidenz prüfen | Welche Belege stützen die Aussagen? | Quellen zurückverfolgen, Daten kontrollieren und Widersprüche suchen |
| R – Rechte, Risiken und Fairness abwägen | Wer profitiert, wer trägt Risiken, wer könnte benachteiligt werden? | Grundrechte, Werte, Sicherheit und Folgen berücksichtigen |
| T – Transparenz herstellen | Ist nachvollziehbar, was KI beigetragen hat und was Menschen geprüft haben? | Arbeitsschritte, Quellen, Änderungen und Unsicherheiten dokumentieren |
| E – Entscheiden und evaluieren | Welches Urteil ist nach der Prüfung begründbar? | Entscheidung treffen, Bedingungen nennen und später überprüfen |
Ein Kriterienraster für Klasse 8
Nutze nicht immer alle Kriterien gleich stark. Wähle passend zur Aufgabe aus und begründe Deine Wahl.
| Kriterium | Prüffrage | Möglicher Beleg | Warnsignal |
|---|---|---|---|
| Passung | Beantwortet das Ergebnis wirklich die Aufgabe und passt es zur Zielgruppe? | Vergleich mit Arbeitsauftrag oder Nutzerbedarf | Schöne Antwort, aber am Thema vorbei |
| Richtigkeit | Sind Fakten, Rechnungen und Zusammenhänge korrekt? | Originalquellen, Nachrechnen, Gegenprüfung | Sehr genaue Zahlen ohne Herkunft |
| Belegbarkeit | Lassen sich wichtige Aussagen überprüfen? | Autor, Datum, Datensatz, Studie, Primärquelle | „Studien zeigen“ ohne konkrete Quelle |
| Vollständigkeit | Fehlen wichtige Perspektiven, Bedingungen oder Gegenargumente? | Checkliste, Vergleich mehrerer Quellen | Nur Vorteile oder nur Nachteile |
| Fairness | Werden Gruppen sachlich und ohne ungerechtfertigte Benachteiligung behandelt? | Vergleich von Auswirkungen auf verschiedene Gruppen | Pauschale Aussagen über Menschen |
| Transparenz | Ist erkennbar, woher Informationen kommen und wo Unsicherheit besteht? | Quellenliste, Kennzeichnung von KI-Anteilen, Begründung | Sicherer Ton trotz unsicherer Daten |
| Sicherheit und Datenschutz | Entstehen Risiken für Personen, Daten oder Systeme? | Datenschutzregeln, Risikoanalyse, Datensparsamkeit | Aufforderung, unnötige persönliche Daten einzugeben |
| Nutzen und Verhältnismäßigkeit | Ist der erwartete Nutzen groß genug im Verhältnis zu Aufwand und Risiken? | Kostenvergleich, Alternativen, Pilotversuch | „Technisch möglich“ wird mit „sinnvoll“ verwechselt |
Die Waage erinnert an einen wichtigen Punkt: Kriterien können in Spannung geraten. Mehr Komfort kann zum Beispiel mit weniger Datenschutz verbunden sein. Eine schnelle Entscheidung kann weniger gründlich geprüft sein. Abwägen heißt nicht, alle Werte einfach zu verrechnen. Manche Grenzen – etwa Schutz vor Diskriminierung oder unnötiger Preisgabe persönlicher Daten – brauchen besondere Beachtung.
Transparenz bei KI-Inhalten
Kennzeichnungen können helfen, KI-erzeugte oder KI-bearbeitete Inhalte sichtbar zu machen. Eine Kennzeichnung beantwortet aber noch nicht die Frage, ob ein Inhalt richtig, fair oder passend ist. Du musst weiterhin prüfen.
Werkzeugwahl statt „KI für alles“
Ein verantwortlicher KI-Einsatz beginnt vor dem Prompt. Du überlegst zuerst: Welche Teilaufgabe habe ich, und welches Werkzeug ist dafür geeignet?
| Teilaufgabe | Geeignetes Werkzeug | Warum? | Menschliche Kontrolle |
|---|---|---|---|
| Eine konkrete Zahl aus einer Studie prüfen | Originalquelle oder seriöse Fachdatenbank | Die Herkunft der Zahl ist direkt überprüfbar | Quelle lesen, Kontext und Datum prüfen |
| Prozentwerte berechnen | Taschenrechner oder Tabellenkalkulation | Rechenweg ist kontrollierbar und reproduzierbar | Formel und Eingabedaten prüfen |
| Ideen oder Gegenargumente sammeln | Generative KI als Ideengeber | Liefert schnell Varianten | Auswahl, Faktencheck und Ergänzung durch Menschen |
| Einen Text an Klasse 8 anpassen | Textverarbeitung und gegebenenfalls generative KI | Sprache kann vereinfacht oder strukturiert werden | Sinn, Ton, Fakten und Quellen selbst kontrollieren |
| Eine strittige Entscheidung treffen | Diskussion, Kriterienmatrix und menschliches Urteil | Werte und Verantwortung können nicht an ein Werkzeug abgegeben werden | KI darf Perspektiven vorschlagen, entscheidet aber nicht verbindlich |
| Daten visualisieren | Tabellenkalkulation oder Diagrammwerkzeug | Zahlenbeziehungen werden sichtbar | Achsen, Maßstab und Aussage kontrollieren |
Werkzeugregel: Je höher das Risiko einer falschen Aussage oder unfairen Entscheidung, desto wichtiger sind Originalquellen, unabhängige Kontrolle und eine klar verantwortliche Person.
Mensch-KI-Arbeitsteilung
KI kann Arbeit unterstützen. Verantwortung bleibt bei Menschen, die Ziele setzen, Daten freigeben, Ergebnisse verwenden und Entscheidungen gegenüber Betroffenen vertreten.
| KI kann unterstützen bei … | Menschen müssen verantwortlich bleiben für … |
|---|---|
| Ideenvarianten und Formulierungsvorschläge | Ziel, Zweck und Grenzen der Aufgabe |
| Sortieren oder Zusammenfassen bereitgestellter Informationen | Auswahl verlässlicher Quellen und Prüfung wichtiger Aussagen |
| Erzeugen von Entwürfen | Fairness, Datenschutz, Sicherheit und Folgenabschätzung |
| Aufzeigen möglicher Gegenargumente | Werteabwägung und Umgang mit Grundrechten |
| Wiederholbaren Routinen | Freigabe, Entscheidung, Dokumentation und Möglichkeit zur Korrektur |
Projektsteuerung: KI-Aufgaben kontrolliert bearbeiten
Bei Gruppenarbeiten hilft eine einfache Projektstruktur. Sie verhindert, dass am Ende niemand weiß, wer eine Zahl geprüft oder eine Entscheidung getroffen hat.
Vier Kontrollpunkte
- Auftragsklärung: Formuliert Ziel, Zielgruppe, Zeit, erlaubte Daten und Erfolgskriterien.
- Zwischenprüfung: Markiert KI-Behauptungen, verteilt Quellenchecks und prüft erste Risiken.
- Entscheidungspunkt: Vergleicht Alternativen mit Kriterien und hört betroffene Perspektiven.
- Freigabe: Eine Person oder Gruppe übernimmt sichtbar die Verantwortung für das Endergebnis und dokumentiert offene Unsicherheiten.
Mögliche Rollen sind KI-Pilot, Quellenprüferin oder Quellenprüfer, Fairness- und Datenschutzwache, Rechencheck und Redaktion. Die Rollen können wechseln. Wichtig ist, dass nicht dieselbe Person unbemerkt erzeugt, prüft und freigibt.
PISA-nahe Anwendungssituation: Der KI-Lernassistent an der Schule
Ausgangslage
Die fiktive Schule „Lernbrücke“ überlegt, für drei Monate einen KI-Lernassistenten für die 8. Klassen zu testen. Die Schulleitung möchte eine Empfehlung der Schülervertretung. Eine generative KI liefert folgenden Entwurf:
KI-Entwurf: „Die Schule sollte den Lernassistenten ab nächster Woche für alle Fächer verpflichtend einführen. Studien zeigen, dass KI die Noten durchschnittlich um 20 Prozent verbessert. Datenschutz ist kein Problem, wenn nur Vornamen eingegeben werden. Das System ist objektiv und behandelt alle gleich. Die Kosten liegen bei etwa 2 Euro pro Person und Monat. Eine sofortige Einführung ist deshalb die beste Lösung.“
Wichtig: Die folgenden Falldaten sind didaktisch konstruiert und keine echte Studie. Du sollst lernen, mit widersprüchlichen Informationen, Belegen und Interessen umzugehen.
Belegpaket
| Material | Information | Was Du daraus sicher sagen kannst |
|---|---|---|
| A: Klassenumfrage | 120 Lernende wurden nach einem zweiwöchigen Test befragt. 68 Prozent fanden den Assistenten hilfreich, 22 Prozent waren unsicher, 10 Prozent fanden ihn nicht hilfreich. 41 Prozent gaben an, mindestens einmal eine falsche Antwort nicht sofort erkannt zu haben. | Viele fanden das Werkzeug hilfreich; zugleich gab es Probleme beim Erkennen falscher Antworten. |
| B: Techniktest | Lehrkräfte prüften 40 fachliche Testaufgaben. 34 Antworten waren korrekt oder brauchbar, 6 enthielten wichtige Fehler oder Auslassungen. | Im Test war die Qualität nicht fehlerfrei; aus 40 Aufgaben folgt keine Garantie für alle Fächer. |
| C: Kostenblatt | Die Schul-IT schätzt 5 Euro pro Person und Monat plus Einrichtungs- und Schulungsaufwand. | Die KI-Angabe von 2 Euro ist durch dieses Material nicht gestützt. |
| D: Datenschutznotiz | Auch ohne Nachnamen können Texte persönliche Informationen enthalten, zum Beispiel Gesundheit, Familie, Leistungsprobleme oder Kontaktdaten. | „Nur Vornamen“ reicht nicht als vollständiges Datenschutzkonzept. |
| E: Schülervertretung | Gewünscht werden freiwillige Nutzung, eine nicht-digitale Alternative und eine feste Lehrkraft als Ansprechperson bei strittigen Antworten. | Selbstbestimmung und menschliche Ansprechbarkeit sind für Betroffene wichtige Kriterien. |
| F: Quellencheck | Im KI-Entwurf ist keine konkrete Studie für die behauptete Verbesserung um 20 Prozent genannt. | Die 20-Prozent-Aussage ist mit dem vorhandenen Material nicht belegt. |
Auftrag 1: Behauptungen prüfen
Markiere im KI-Entwurf mindestens fünf überprüfbare Behauptungen. Ordne jeder Behauptung eines der Materialien A bis F zu. Kennzeichne anschließend:
- gestützt: Das Belegpaket unterstützt die Aussage.
- teilweise gestützt: Ein Teil passt, aber die Aussage ist zu stark oder zu allgemein.
- nicht gestützt oder widersprochen: Es fehlt ein Beleg oder das Material spricht dagegen.
Beispiel nur für den Arbeitsweg: Die Kostenangabe „2 Euro“ ist nicht durch das Kostenblatt gestützt. Damit ist noch nicht entschieden, ob das Werkzeug insgesamt sinnvoll ist.
Auftrag 2: Rechnen und interpretieren
Nutze Material A und B.
- Berechne, wie viele der 120 Befragten ungefähr angaben, eine falsche Antwort nicht sofort erkannt zu haben.
- Bestimme den Anteil der 6 problematischen Antworten an den 40 Testaufgaben.
- Erkläre, warum beide Werte wichtig sind, aber allein noch keine endgültige Entscheidung erlauben.
- Prüfe, ob die Formulierung „Das System ist objektiv und behandelt alle gleich“ aus diesen Zahlen abgeleitet werden kann.
Mathematik-Tipp: Prozentangaben zeigen Häufigkeiten, aber nicht automatisch Ursachen. Ein kleiner Test kann Hinweise liefern, ersetzt aber keine umfassende Untersuchung.
Auftrag 3: Stakeholder und Zielkonflikte
Trage mindestens vier Gruppen in eine Tabelle ein: Lernende, Lehrkräfte, Eltern, Schulleitung, Schul-IT, Datenschutzbeauftragte oder Anbieter. Ergänze pro Gruppe einen möglichen Nutzen, ein Risiko und ein wichtiges Kriterium.
Mögliche Zielkonflikte:
- Selbstbestimmung gegen verpflichtende Nutzung
- Komfort gegen Datenschutz
- Schnelligkeit gegen gründliche Prüfung
- Kosten gegen Qualität und Unterstützung
- Innovation gegen Sicherheit
- Gleichbehandlung gegen unterschiedliche Bedürfnisse
Auftrag 4: Kriterien gewichten – aber Grenzen beachten
Erstelle eine Entscheidungsmatrix. Vergib für jede Option bei jedem Kriterium 0 bis 3 Punkte. Lege anschließend Gewichte fest, die zusammen 100 Prozent ergeben.
Mögliche Optionen:
- Sofort verpflichtend einführen
- Drei Monate freiwillig pilotieren und evaluieren
- Vorläufig nicht einsetzen und Alternativen prüfen
Mögliche Kriterien:
- Lernnutzen
- Richtigkeit und Kontrollierbarkeit
- Datenschutz und Sicherheit
- Fairness und Zugänglichkeit
- Kosten
- Selbstbestimmung
- Aufwand für Lehrkräfte
Berechne einen gewichteten Gesamtwert, zum Beispiel mit Punkte × Gewicht. Diskutiere danach: Welche Kriterien dürfen nicht einfach „weggewogen“ werden? Ein hoher Nutzwert macht eine Verletzung wichtiger Rechte nicht automatisch akzeptabel.
Auftrag 5: Begründetes Urteil
Formuliere ein Urteil in fünf Bausteinen:
- Entscheidung: Welche Option empfiehlst Du?
- Kriterien: Welche drei Kriterien waren besonders wichtig?
- Belege: Welche Materialien stützen Dein Urteil?
- Zielkonflikt: Welche Interessen lassen sich nicht gleichzeitig vollständig erfüllen?
- Bedingungen und Unsicherheit: Was müsste vor einer endgültigen Entscheidung noch geklärt oder beobachtet werden?
Ein gutes Urteil kann zum Beispiel lauten: „Unter den vorliegenden Informationen empfehle ich …, weil … . Besonders wichtig sind … . Material … zeigt … . Gleichzeitig besteht der Zielkonflikt … . Vor einer dauerhaften Einführung müsste … geprüft werden.“ Entscheidend ist nicht, dass alle Gruppen dasselbe Ergebnis wählen, sondern dass das Urteil nachvollziehbar ist.
Grundrechte, Werte und menschliche Kontrolle
Bei KI-Entscheidungen können Grundwerte und Rechte berührt sein. Für Klasse 8 sind besonders wichtig:
- Privatsphäre und Schutz persönlicher Daten
- Gleichbehandlung und Schutz vor ungerechtfertigter Benachteiligung
- Meinungsfreiheit und Zugang zu Information
- Selbstbestimmung und Wahlmöglichkeiten
- Verantwortung und die Möglichkeit, eine Entscheidung anzufechten oder korrigieren zu lassen
Human Agency bedeutet hier: Menschen setzen Ziele, stellen kritische Fragen, können Nein sagen, fordern Belege, ändern Entscheidungen und bleiben ansprechbar. Menschliche Kontrolle ist nicht nur ein letzter Klick auf „Bestätigen“. Sie muss früh beginnen: bei der Aufgabenwahl, den Daten, den Kriterien, der Prüfung und der Freigabe.
Drei Kontrollfragen vor der Nutzung eines KI-Ergebnisses
- Kann ich die wichtigsten Aussagen prüfen?
- Kann eine betroffene Person verstehen und hinterfragen, wie das Urteil zustande kam?
- Kann ein Mensch eingreifen, korrigieren oder stoppen, wenn ein Risiko sichtbar wird?
Wenn eine dieser Fragen klar mit „Nein“ beantwortet wird, braucht die Anwendung zusätzliche Kontrolle oder eine andere Lösung.
Quellenkritik und Medienkompetenz
KI kann Quellen nennen, aber erfundene, veraltete oder falsch zugeordnete Quellen sind möglich. Deshalb zählt nicht die Anzahl der Links, sondern die Qualität der Belege.
Quellencheck in sechs Schritten
- Urheberschaft: Wer hat die Information erstellt?
- Originalquelle: Ist dies die ursprüngliche Quelle oder nur eine Wiederholung?
- Datum: Ist die Information aktuell genug für die Frage?
- Methode: Wie wurden Daten erhoben oder Aussagen begründet?
- Vergleich: Bestätigen unabhängige Quellen die Kernaussage?
- Kontext: Wurde etwas verkürzt, aus dem Zusammenhang genommen oder zu stark verallgemeinert?
Das Video zur Verbreitung falscher Nachrichten eignet sich für die Frage, warum viele Wiederholungen nicht automatisch viele unabhängige Belege sind.
Vertiefung: KI-generierte Bilder prüfen
Bei Bildern solltest Du nicht nur auf seltsame Hände oder kleine Bildfehler achten. Solche Merkmale können sich mit neuen Modellen verändern. Prüfe außerdem Quelle, Entstehungskontext, Metadaten, andere Aufnahmen und die Plausibilität der behaupteten Situation.
Transfer zu Kunst und Geschichte: Ein KI-Bild kann gestalterisch interessant sein, aber es ist nicht automatisch ein historischer Beleg. In einer Geschichtsaufgabe musst Du zwischen Quelle und nachträglicher Darstellung unterscheiden.
Fächerübergreifende Bezüge
Informatik
Du untersuchst Daten, Modelle, Fehlerquellen, Algorithmen, Mensch-KI-Arbeitsteilung, Datenschutz und systematische Tests.
Deutsch
Du prüfst Behauptungen, Argumente, Belege, sprachliche Überzeugungswirkung und formulierst ein differenziertes Urteil. Du lernst, zwischen sicherem Ton und sicherem Wissen zu unterscheiden.
Mathematik
Du rechnest Prozente, vergleichst Daten, prüfst Stichproben und nutzt gewichtete Kriterien. Du erkennst, dass Zahlen Entscheidungen unterstützen, aber Werteabwägungen nicht vollständig ersetzen.
Technik
Du vergleichst technische Funktion, Zuverlässigkeit, Wartung, Sicherheit und Alternativen. Du fragst nicht nur: „Kann man es bauen?“, sondern auch: „Soll und unter welchen Bedingungen soll man es einsetzen?“
Geschichte
Du überträgst Quellenkritik auf KI-Inhalte: Wer erzeugte eine Aussage, wann, mit welchem Zweck und auf welcher Grundlage? Rekonstruktionen und KI-Bilder müssen klar von historischen Quellen unterschieden werden.
Kunst
Du bewertest KI-Bilder nach Zweck, Gestaltung, Originalität, Transparenz und möglicher Irreführung. Du reflektierst die Rolle menschlicher Auswahl, Bearbeitung und Autorenschaft.
Ethik
Du wägest Nutzen, Schaden, Verantwortung, Fairness, Autonomie und Rechte ab. Unterschiedliche Gewichtungen können zu verschiedenen, aber trotzdem gut begründeten Urteilen führen.
Gemeinschaftskunde
Du untersuchst Interessen verschiedener Stakeholder, Beteiligung, demokratische Aushandlung, Transparenz und die Möglichkeit, Entscheidungen zu kritisieren oder anzufechten.
Wirtschaft
Du vergleichst Kosten, Nutzen, Aufwand, Risiken und langfristige Folgen. Du prüfst, ob eine günstige Lösung versteckte Kosten erzeugt, etwa für Schulung, Kontrolle oder Fehlerkorrektur.
Medienimpuls: KI und Informationskompetenz
Das folgende UNESCO-Video verbindet generative KI mit Medien- und Informationskompetenz. Nutze es optional zur Vertiefung und notiere zwei Gründe, warum Quellenprüfung und menschliche Urteilskraft wichtiger werden, wenn Inhalte schnell erzeugt werden können.
Selbstkontrolle
Bevor Du ein KI-Ergebnis abgibst oder für eine Entscheidung nutzt, prüfe:
- Auftrag: Ist klar, wofür das Ergebnis gebraucht wird?
- Kriterien: Habe ich passende Qualitätsmaßstäbe benannt?
- Belege: Sind wichtige Tatsachenbehauptungen überprüft?
- Gegenprobe: Habe ich Widersprüche oder Alternativen gesucht?
- Betroffene: Habe ich unterschiedliche Perspektiven berücksichtigt?
- Rechte und Risiken: Sind Fairness, Datenschutz und Sicherheit geprüft?
- Transparenz: Ist sichtbar, was KI beigetragen und was ein Mensch kontrolliert hat?
- Verantwortung: Ist klar, wer die Entscheidung freigibt und korrigieren kann?
Wenn Du mehrere Punkte nicht beantworten kannst, ist das Ergebnis noch nicht entscheidungsreif.
Reflexion und Transfer
Mini-Reflexion
Beantworte am Ende drei Sätze:
- „Früher hätte ich ein KI-Ergebnis vor allem nach … beurteilt. Jetzt achte ich zusätzlich auf …“
- „Eine Entscheidung sollte nicht an KI abgegeben werden, wenn …“
- „Bei meiner nächsten KI-Nutzung werde ich zuerst …“
Transfer auf andere Situationen
Übertrage die BEWERTE-Methode auf eine neue Situation Deiner Wahl:
- eine KI-Zusammenfassung für ein Geschichtsreferat
- ein KI-generiertes Diagramm im Mathematikunterricht
- einen KI-Text für die Schülerzeitung
- einen Bildentwurf für ein Kunstprojekt
- eine Produktempfehlung im Wirtschaftsunterricht
- eine technische Bauidee im Technikunterricht
Nenne jeweils mindestens drei Kriterien, zwei mögliche Belege und eine Entscheidung, die bewusst bei Menschen bleiben muss.
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Ein KI-Text behauptet, eine Studie beweise eine Leistungssteigerung von 20 Prozent, nennt aber keine Studie. Was ist der beste nächste Schritt? (Die Originalquelle suchen und die Behauptung bis dahin als unbelegt markieren) (!Die Zahl übernehmen, weil sie präzise klingt) (!Die Zahl nur sprachlich vorsichtiger formulieren) (!Eine zweite KI nach derselben Zahl fragen)
Zwei Gruppen bewerten denselben KI-Vorschlag unterschiedlich, obwohl beide dieselben Belege nutzen. Wann können beide Urteile trotzdem nachvollziehbar sein? (Wenn sie Kriterien unterschiedlich gewichten und ihre Gewichtung begründen) (!Wenn eine Gruppe Belege ignoriert) (!Wenn die lautere Gruppe gewinnt) (!Wenn beide nur ihrem ersten Eindruck folgen)
Ein KI-System soll eine strittige Schulentscheidung vorbereiten. Welche Arbeitsteilung stärkt Human Agency am meisten? (Die KI sammelt Optionen, Menschen prüfen Belege und treffen die verantwortete Entscheidung) (!Die KI entscheidet und Menschen unterschreiben nur) (!Die KI wählt die Werte, Menschen rechnen nach) (!Menschen geben alle Daten ein und akzeptieren die Rangliste)
Eine KI-Empfehlung ist sprachlich überzeugend, enthält aber keine Gegenargumente. Welches Kriterium ist besonders betroffen? (Vollständigkeit) (!Dateigröße) (!Schreibtempo) (!Bildauflösung)
In einer Kriterienmatrix gewinnt eine Option rechnerisch knapp, verletzt aber eine wichtige Datenschutzgrenze. Was ist am sinnvollsten? (Die Grenze gesondert prüfen und nicht nur mit anderen Punkten verrechnen) (!Den höchsten Gesamtwert automatisch übernehmen) (!Das Datenschutzkriterium entfernen) (!Die Gewichtung geheim halten)
Für eine exakte Prozentrechnung aus gegebenen Daten sollst Du ein Werkzeug wählen. Was ist am geeignetsten? (Ein kontrollierbarer Rechner oder eine Tabellenkalkulation) (!Eine Bild-KI) (!Ein Zufallsgenerator) (!Eine Übersetzungs-KI ohne Rechenprüfung)
Mehrere Webseiten wiederholen dieselbe Behauptung, gehen aber alle auf denselben unbelegten Beitrag zurück. Wie bewertest Du das? (Als eine Ursprungsaussage mit vielen Wiederholungen, nicht als viele unabhängige Belege) (!Als besonders sicheren Mehrheitsbeweis) (!Als mathematische Bestätigung) (!Als automatisch aktuelle Information)
Ein KI-Bild soll in einem Geschichtsreferat eine Szene aus dem Mittelalter zeigen. Welche Kennzeichnung ist fachlich sinnvoll? (Als moderne KI-generierte Darstellung und nicht als historische Quelle) (!Als Originalquelle aus dem Mittelalter) (!Als Beweis, dass die Szene genau so aussah) (!Ohne Kennzeichnung, wenn das Bild realistisch wirkt)
Ein freiwilliger KI-Pilot soll fair bewertet werden. Welche zusätzliche Information ist besonders wichtig? (Ob unterschiedliche Gruppen das Werkzeug ähnlich gut nutzen können und Zugang zu Alternativen haben) (!Ob das Logo modern aussieht) (!Ob die Antwort immer lang ist) (!Ob die Startseite animiert ist)
Was macht ein begründetes Urteil über ein KI-Ergebnis am stärksten? (Eine Entscheidung mit Kriterien, Belegen, Zielkonflikten und benannten Unsicherheiten) (!Eine möglichst entschlossene Formulierung ohne Einschränkung) (!Viele Fachwörter ohne Quellen) (!Die Aussage, dass KI grundsätzlich richtig liegt)
Memory
| Beleg | nachprüfbarer Nachweis |
| Fairness | gerechte Berücksichtigung verschiedener Gruppen |
| Transparenz | sichtbarer Entstehungsweg |
| Human Agency | menschliche Handlungsfähigkeit |
| Stakeholder | betroffene oder beteiligte Gruppe |
| Quellenkritik | systematische Prüfung der Herkunft |
| Datenschutz | Schutz personenbezogener Informationen |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Thema |
|---|---|
| Originalquelle | Faktenbeleg |
| Kriterienmatrix | Abwägung |
| Menschliche Freigabe | Verantwortung |
| Gegenprobe | Fehlerprüfung |
| Stakeholderanalyse | Perspektivenwechsel |
Kreuzworträtsel
| Beleg | Wie heißt ein nachprüfbarer Nachweis für eine Behauptung? |
| Fairness | Welches Kriterium fragt nach gerechter Behandlung verschiedener Gruppen? |
| Datenschutz | Welcher Begriff bezeichnet den Schutz personenbezogener Informationen? |
| Transparenz | Was macht Quellen, KI-Anteile und Unsicherheiten sichtbar? |
| Stakeholder | Wie nennt man eine betroffene oder beteiligte Gruppe mit einem englischen Fachbegriff? |
| Kontrolle | Was muss durch Menschen möglich bleiben, wenn ein KI-System Fehler macht? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Kriterien-Detektiv: Nimm eine kurze KI-Antwort aus einem Unterrichtsfach und markiere je eine Stelle, die Du nach Richtigkeit, Belegbarkeit und Vollständigkeit prüfen würdest.
- Werkzeug-Kompass: Wähle für fünf typische Schulaufgaben jeweils ein passendes Werkzeug und begründe, warum nicht jede Aufgabe eine generative KI braucht.
- Quellenampel: Sammle drei mögliche Belege zu einer Behauptung und ordne sie nach „direkt“, „indirekt“ und „noch unklar“. Begründe Deine Einordnung.
- Transparenzhinweis: Formuliere für ein KI-unterstütztes Referat einen kurzen Hinweis, der fair beschreibt, was die KI beigetragen und was Du selbst geprüft hast.
Standard
- Stakeholder-Karte: Erstelle zu einem KI-Einsatz an der Schule eine Karte mit mindestens fünf Stakeholdern, ihren Zielen, Sorgen und möglichen Konflikten.
- Kriterienmatrix: Vergleiche zwei Lösungsvorschläge für ein schulisches Problem mit selbst gewählten Kriterien und Gewichten. Begründe anschließend, welche Kriterien nicht einfach verrechnet werden sollten.
- Faktencheck-Protokoll: Prüfe drei Tatsachenbehauptungen aus einer KI-Antwort an Originalquellen und dokumentiere Suchweg, Ergebnis und verbleibende Unsicherheit.
- Mensch-KI-Teamplan: Plane ein Gruppenprojekt mit Rollen, Kontrollpunkten und einer klaren menschlichen Freigabe. Begründe, welche Aufgaben Du nicht an KI abgeben würdest.
Schwer
- Fairness-Audit: Entwickle einen Test, mit dem Du untersuchst, ob ein KI-System auf ähnlich formulierte Anfragen zu unterschiedlichen Personengruppen gleichwertig reagiert. Verwende keine echten sensiblen Personendaten.
- Entscheidungsrat: Simuliere eine Schulkonferenz zum KI-Lernassistenten. Übernimm eine Stakeholderrolle, verwende Belege und verhandle Bedingungen für einen möglichen Pilotversuch.
- Medienforensik-Projekt: Untersuche ein öffentlich zugängliches KI-Bild oder eine KI-Behauptung. Dokumentiere Quelle, Kontext, Gegenprüfung, Unsicherheiten und ein begründetes Urteil.
- Regelwerk für verantwortliche KI-Nutzung: Entwirf sechs bis acht Regeln für Deine Klasse, die Human Agency, Quellenkritik, Datenschutz, Fairness, Transparenz und menschliche Kontrolle konkret sichern. Begründe jede Regel mit einem möglichen Schadensfall.
|
|
Lernkontrolle
- Transferfall Produktvergleich: Eine KI empfiehlt im Wirtschaftsunterricht ein Produkt als „bestes Preis-Leistungs-Angebot“. Entwickle ein Prüfraster, nenne notwendige Belege und erkläre, welche Interessenkonflikte durch Werbung oder fehlende Daten entstehen könnten.
- Transferfall Geschichtsbild: Ein KI-generiertes Bild wird als Illustration eines historischen Ereignisses verwendet. Erkläre, wie Du zwischen Quelle und Darstellung unterscheidest und welche Kennzeichnung nötig ist.
- Transferfall Statistik: Eine KI fasst eine Umfrage zusammen und behauptet daraus eine Ursache. Prüfe, welche zusätzlichen Informationen Du brauchst, bevor Du der Schlussfolgerung zustimmst.
- Transferfall Technikentscheidung: Zwei technische Lösungen erreichen dasselbe Ziel. Eine ist billiger, die andere leichter kontrollierbar und datensparsamer. Entwickle Kriterien und begründe eine Entscheidung.
- Transferfall Gemeinschaftskunde: Ein KI-System soll Bürgeranfragen vorsortieren. Analysiere Stakeholder, mögliche Grundrechtsbezüge, notwendige menschliche Eingriffsmöglichkeiten und eine faire Beschwerdemöglichkeit.
- Urteilsrevision: Du erhältst nach Deiner ersten Entscheidung einen neuen Beleg, der einem wichtigen Argument widerspricht. Beschreibe, wann und wie Du Dein Urteil ändern würdest. Zeige damit, dass ein begründetes Urteil korrigierbar sein muss.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur Begriffe nennst, sondern Deinen Prüf- und Entscheidungsweg sichtbar machst. Zeige:
- dass Du einen Zweck und passende Bewertungskriterien festlegen kannst,
- dass Du Tatsachenbehauptungen von Bewertungen und Empfehlungen unterscheidest,
- dass Du wichtige Aussagen mit geeigneten Belegen überprüfst,
- dass Du Berechnungen oder Daten korrekt interpretierst,
- dass Du Stakeholder und Zielkonflikte erkennst,
- dass Du Fairness, Datenschutz, Sicherheit, Selbstbestimmung und weitere relevante Rechte oder Werte berücksichtigst,
- dass Du die Arbeit zwischen Mensch und KI sinnvoll aufteilst,
- dass Du Unsicherheiten und Grenzen offen benennst,
- dass Du zu einem begründeten, überprüfbaren und gegebenenfalls revidierbaren Urteil gelangst.
OERs zum Thema
Als frei zugänglichen Hintergrund kannst Du den Wikipedia-Artikel zu Künstlicher Intelligenz nutzen. Für die Bewertung von KI-Ergebnissen sind außerdem Quellenkritik, Informationskompetenz, Medienkompetenz, Datenschutz und Ethik der künstlichen Intelligenz sinnvoll.
Hinweise für Lehrkräfte
Kernidee: Nicht die „richtige Meinung“ über KI wird bewertet, sondern die Qualität des Prüfwegs und der Begründung.
Differenzierung:
- Leicht: Kriterien aus dem Raster auswählen und mit einem Beleg verbinden.
- Standard: Kriterien selbst priorisieren, Belege gegeneinander abwägen und Stakeholder berücksichtigen.
- Schwer: Bedingungen, Rechte, Unsicherheiten und mögliche Revision des Urteils explizit einbauen.
PISA-Nähe: Die zentrale Fallaufgabe verbindet Lesen, Dateninterpretation, Quellenkritik, mathematische Anteile und eine alltagsnahe Entscheidung. Lernende müssen Informationen aus mehreren Materialien integrieren und ein begründetes Urteil statt einer bloßen Wissensantwort formulieren.
Sicherheit: Für Übungen sollen keine sensiblen personenbezogenen Daten in öffentliche KI-Dienste eingegeben werden. Für Fallprüfungen eignen sich fiktive oder bereits veröffentlichte Materialien.
Bewertungsraster für ein Lernprodukt:
| Bereich | Basis | Sicher | Stark |
|---|---|---|---|
| Kriterien | einzelne Kriterien genannt | passende Kriterien begründet | Kriterien priorisiert und Grenzen erklärt |
| Belege | ein Beleg erwähnt | mehrere Belege passend zugeordnet | Quellenqualität, Widersprüche und Unsicherheiten reflektiert |
| Stakeholder und Werte | eine Perspektive genannt | mehrere Perspektiven verglichen | Zielkonflikte und Rechte differenziert abgewogen |
| Mensch-KI-Arbeitsteilung | KI-Nutzung beschrieben | menschliche Prüfaufgaben benannt | Kontrollpunkte, Freigabe und Korrekturmöglichkeit klar geplant |
| Urteil | Entscheidung genannt | Entscheidung mit Kriterien und Belegen begründet | Bedingungen, Unsicherheiten und Revisionsmöglichkeit einbezogen |
Quellen und fachlicher Hintergrund
- UNESCO: AI competency framework for students (2024) – mit Schwerpunkten auf menschzentrierter Haltung, Ethik, KI-Techniken und verantwortlicher Gestaltung.
- UNESCO: Materialien zu Media and Information Literacy und generativer KI – mit Fokus auf kritischen Umgang mit Information, menschliche Handlungsfähigkeit und verantwortliche Nutzung.
- OECD/PISA: Aufgabenformate, bei denen Informationen aus mehreren Quellen verbunden, Daten interpretiert und begründete Entscheidungen getroffen werden.
- Wikimedia Commons: Die im Kurs eingebundenen Bilder stammen aus frei zugänglichen Commons-Dateien; Lizenzangaben stehen jeweils auf den Dateiseiten.
Verknüpfte Lernbereiche