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

BK6 - Zufall in generativer Kunst

Einleitung

BK6 - Zufall in generativer Kunst ist ein aiMOOC für die Klasse 6. Du untersuchst, wie aus einfachen Regeln, Algorithmen und Zufallsentscheidungen immer neue Bilder entstehen können. Dabei geht es nicht darum, dass ein Computer „einfach irgendetwas malt“. Spannend wird generative Kunst gerade dort, wo festgelegte Regeln und offene Zufallsbereiche zusammenwirken.

Ein Beispiel: Du kannst festlegen, dass immer 40 Kreise gezeichnet werden. Das ist die Regel. Wo die Kreise liegen, wie groß sie sind oder welche Farbe sie bekommen, kann dagegen vom Zufall bestimmt werden. So entsteht bei jedem Durchlauf ein anderes Bild, obwohl das Grundprinzip gleich bleibt.

Das Schaubild zeigt ein Grundprinzip generativer Gestaltung: Eine Idee wird in Regeln oder einen Algorithmus übersetzt. Daraus entsteht ein Ergebnis, das anschließend beurteilt und durch veränderte Regeln oder Parameter weiterentwickelt werden kann.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du erklären, warum generative Kunst aus einem Zusammenspiel von Regel und Variation entsteht. Du kannst einfache Regeln formulieren, Zufallswerte sinnvoll begrenzen, Farbvarianten planen und kleine interaktive Programme mit p5.js lesen, verändern und erproben.

Für die Differenzierung gelten drei Niveaus:

G – grundlegendes Niveau: Du erkennst feste Regeln und Zufallsanteile und veränderst einzelne Werte.
M – mittleres Niveau: Du kombinierst mehrere Regeln, Parameter und Zufallsbereiche und vergleichst Bildserien.
E – erweitertes Niveau: Du steuerst Zufall gezielt, arbeitest mit einem Seed und begründest, wie Regeländerungen die Wirkung eines Bildsystems verändern.

Generative Kunst: Nicht nur ein fertiges Bild

Bei generativer Kunst steht häufig nicht nur das einzelne fertige Kunstwerk im Mittelpunkt, sondern auch der Entstehungsprozess. Die Künstlerin oder der Künstler entwickelt ein System, das anschließend Ergebnisse hervorbringen kann. Ein solches System kann aus Computerprogramm, Würfeln, Karten, Bewegungsregeln, geometrischen Vorschriften oder anderen Verfahren bestehen.

Generative Kunst ist also nicht dasselbe wie generative KI. Ein generatives Kunstwerk kann ganz ohne KI entstehen. Schon eine Regel wie „Zeichne an jedem Gitterpunkt einen Kreis und bestimme seine Größe durch Würfeln“ ist ein generatives Verfahren.

Bei generativer Kunst können viele Details unterschiedlich aussehen, während das zugrunde liegende Verfahren gleich bleibt. Dadurch entsteht eine Serie verwandter Varianten.

Regel, Algorithmus und Parameter

Eine Regel sagt, was geschehen soll. Ein Algorithmus ist eine geordnete Folge von Regeln oder Arbeitsschritten. Ein Parameter ist ein einstellbarer Wert innerhalb eines Systems.

Beispiel für einen einfachen Bildalgorithmus:

Zeichne ein Raster aus gleich großen Feldern.
Setze in jedes Feld einen Kreis.
Wähle die Kreisgröße aus einem erlaubten Bereich.
Wähle die Farbe aus einer festgelegten Palette.
Wiederhole die Schritte für alle Felder.

Hier sind einige Parameter, die Du verändern könntest:

Parameter	Feste Regel	Möglicher Zufallsbereich	Bildwirkung
Position	Punkt bleibt im Rasterfeld	kleine Verschiebung nach links oder rechts	ordentlich bis lebendig
Größe	Form bleibt ein Kreis	Durchmesser zwischen klein und groß	ruhig bis abwechslungsreich
Farbe	nur Farben der Palette	zufällige Auswahl aus der Palette	zusammenhängend, aber variabel
Drehung	Form bleibt gleich	unterschiedliche Winkel	statisch bis dynamisch

Warum Begrenzungen wichtig sind

Zufall bedeutet in der Kunst nicht automatisch völlige Freiheit. Meist wird er gesteuert. Wenn jede Farbe, jede Position und jede Größe völlig beliebig wäre, könnte das Ergebnis sehr unruhig wirken. Beschränkst Du den Zufall dagegen auf bestimmte Bereiche, bleibt eine erkennbare Gestaltungsidee erhalten.

Eine Farbauswahl kann beispielsweise auf vier Töne begrenzt werden: Dunkelblau Türkis Gelb Koralle

Die konkrete Farbe eines Elements kann zufällig gewählt werden. Die Palette selbst bleibt jedoch eine feste Regel.

Zufall im Computer

Wenn ein Programm eine Funktion wie random() benutzt, sieht das Ergebnis zufällig aus. In vielen Programmiersprachen handelt es sich dabei technisch um Pseudozufall: Die Zahlen werden durch ein festes Rechenverfahren erzeugt. Mit demselben Startwert, dem sogenannten Seed, kann dieselbe Zahlenfolge erneut entstehen.

Für die Kunst ist das praktisch: Du kannst entweder immer neue Varianten erzeugen oder mit einem festgelegten Seed eine interessante Variante später wiederherstellen.

Das Video zeigt die random()-Funktion in p5.js. Achte besonders darauf, welche Eigenschaften durch Regeln festgelegt bleiben und welche Werte zufällig verändert werden.

Zufallswerte lesen

In p5.js bedeutet

let x = random(50, 450);

dass ein Wert für x aus dem Bereich zwischen 50 und 450 gewählt wird.

Mit

let groesse = random(10, 80);

kann die Größe eines Elements zwischen 10 und 80 liegen.

Und mit

let farbe = random(["#264653", "#2A9D8F", "#E9C46A", "#E76F51"]);

wird eine Farbe aus einer vorher festgelegten Palette ausgewählt.

Wichtig ist: Der Zufall wählt nur aus dem Bereich, den Du vorher erlaubt hast.

Zufällige Wege

Ein besonders anschauliches Beispiel ist der Zufallsweg. Dabei bewegt sich ein Punkt Schritt für Schritt. Die Regel kann festlegen, dass der Punkt pro Schritt immer nur nach links, rechts, oben oder unten gehen darf. Welche Richtung im nächsten Schritt gewählt wird, entscheidet der Zufall.

Obwohl alle Wege denselben Grundregeln folgen, entwickeln sie sich unterschiedlich. Genau dieses Prinzip ist für generative Kunst wichtig: gleiche Regeln – unterschiedliche Ergebnisse.

Von strengem Raster bis lebendigem Muster

Ein Raster ist eine gute Ausgangsform für Klasse 6, weil Du feste und zufällige Elemente leicht unterscheiden kannst. Die Rasterpunkte können fest sein, während Formgröße, Farbe oder leichte Verschiebungen zufällig gewählt werden.

Codebeispiel G: Zufällige Kreise

Kopiere den Code in den p5.js Web Editor. Bei jedem Mausklick wird eine neue Variante erzeugt.

function setup() {
  createCanvas(500, 300);
  noLoop();
}

function draw() {
  background(245);
  noStroke();

  for (let i = 0; i < 40; i++) {
    let x = random(width);
    let y = random(height);
    let d = random(10, 60);

    fill(
      random(80, 240),
      random(80, 240),
      random(80, 240),
      180
    );

    circle(x, y, d);
  }
}

function mousePressed() {
  redraw();
}

G-Auftrag: Verändere zuerst nur die Zahl 40. Beobachte, wie sich die Bilddichte verändert. Verändere danach nur den Größenbereich 10, 60. Beschreibe, welche Regel gleich bleibt und welche Wirkung sich verändert.

Codebeispiel M: Raster mit Farbvarianten

Hier bleiben die Positionen geordnet. Größe und Farbe ändern sich zufällig.

let palette = ["#264653", "#2A9D8F", "#E9C46A", "#F4A261", "#E76F51"];

function setup() {
  createCanvas(500, 350);
  noLoop();
  rectMode(CENTER);
}

function draw() {
  background(250);
  noStroke();

  for (let x = 25; x < width; x += 50) {
    for (let y = 25; y < height; y += 50) {
      let s = random(12, 44);
      fill(random(palette));
      square(x, y, s);
    }
  }
}

function mousePressed() {
  redraw();
}

M-Auftrag: Erzeuge mindestens fünf Varianten. Vergleiche sie. Formuliere anschließend zwei feste Regeln und zwei Zufallsentscheidungen, die in allen Varianten vorkommen.

Das Video verbindet einfache Formen, die p5.js-Funktion random() und eine begrenzte Farbauswahl. Diese Kombination eignet sich gut, um kontrollierten Zufall zu beobachten.

Codebeispiel E: Zufall mit Seed reproduzieren

Mit randomSeed() erhältst Du bei demselben Seed wieder dieselbe Folge von Pseudozufallswerten.

let seed = 12;
let palette = ["#003049", "#D62828", "#F77F00", "#FCBF49", "#EAE2B7"];

function setup() {
  createCanvas(500, 350);
  noLoop();
}

function draw() {
  randomSeed(seed);
  background(250);
  noStroke();

  for (let i = 0; i < 70; i++) {
    let x = random(width);
    let y = random(height);
    let d = random(8, 55);

    fill(random(palette));
    circle(x, y, d);
  }

  fill(20);
  textSize(18);
  text("Seed: " + seed, 15, 25);
}

function mousePressed() {
  seed = seed + 1;
  redraw();
}

E-Auftrag: Notiere einen Seed, dessen Ergebnis Du besonders interessant findest. Starte das Programm neu und trage denselben Seed wieder ein. Erkläre, warum die Variante erneut entsteht.

Geordneter Zufall statt Chaos

Ein gelungenes generatives System hat oft ein Spannungsverhältnis zwischen Ordnung und Überraschung. Diese beiden Seiten kannst Du bewusst steuern.

Hoher Regelanteil: Viele Eigenschaften bleiben fest. Die Ergebnisse wirken ähnlich und geordnet.
Mittlerer Zufallsanteil: Einige Eigenschaften wechseln, andere bleiben fest. Die Ergebnisse bilden eine erkennbare Familie.
Hoher Zufallsanteil: Viele Eigenschaften ändern sich. Die Ergebnisse können überraschend sein, verlieren aber möglicherweise ihre gemeinsame Gestaltungsidee.

Die entscheidende künstlerische Frage lautet deshalb nicht „Regel oder Zufall?“, sondern: Wie viel Regel und wie viel Zufall braucht meine Bildidee?

Experiment: Eine Regel nach der anderen verändern

Ein gutes Experiment verändert immer nur einen Faktor gleichzeitig. So erkennst Du, welche Wirkung eine Änderung hat.

Versuch	Feste Elemente	Verändertes Element	Beobachtung
A	Raster, Kreisform, Palette	Kreisgröße	Wie verändert sich die Bildruhe?
B	Raster, Kreisform, Größe	Farbe	Wie stark verändert sich der Gesamteindruck?
C	Kreisform, Palette, Größe	Position	Wann wirkt das Bild noch geordnet?
D	Position, Form, Palette	Anzahl	Wann wirkt die Fläche leer oder dicht?

Zufall ohne Computer

Generative Kunst funktioniert auch analog. Du kannst einen Würfel als Zufallsgenerator benutzen.

Ein mögliches Regelwerk:

Zeichne ein Raster aus 6 mal 6 Feldern.
Würfle für jedes Feld genau einmal.
Bei einem niedrigen Würfelergebnis zeichnest Du einen kleinen Kreis.
Bei einem mittleren Würfelergebnis zeichnest Du ein Dreieck.
Bei einem hohen Würfelergebnis zeichnest Du ein großes Quadrat.
Die Farben stammen immer aus derselben begrenzten Palette.

So bleibt das Verfahren fest, aber das konkrete Bild ist vorher nicht vollständig bekannt.

G/M/E-Vergleich

G: Du führst ein vorgegebenes Regelwerk aus und markierst anschließend, welche Entscheidungen fest und welche zufällig waren.

M: Du entwickelst selbst ein Regelwerk mit mindestens zwei festen und zwei zufälligen Eigenschaften. Danach erzeugst Du eine Serie aus drei Bildern.

E: Du entwickelst zwei fast gleiche Regelwerke, bei denen nur ein Parameter verändert wird. Anschließend vergleichst Du die Bildserien und begründest die unterschiedlichen Wirkungen.

Glatte Zufallsstrukturen: Noise

Nicht jeder Zufall muss von einem Wert zum nächsten stark springen. In Computergrafik gibt es Verfahren, die weichere, zusammenhängende Veränderungen erzeugen. Ein bekanntes Beispiel ist Perlin Noise. Solche Werte können für natürliche Oberflächen, Wolkenformen oder Landschaften genutzt werden.

Im Unterschied zu vollkommen unabhängig gewählten Punkten entstehen bei Noise häufig zusammenhängende Übergänge.

Hier siehst Du, dass ein algorithmisches Rauschmuster als Grundlage für eine künstliche Landschaft dienen kann.

Vertiefung E: Von Zufall zu Struktur

Wenn jeder Punkt völlig unabhängig vom vorherigen Punkt gewählt wird, können harte Sprünge entstehen. Bei Noise werden benachbarte Werte so erzeugt, dass sie oft näher beieinanderliegen. Dadurch entstehen fließendere Muster.

Für Klasse 6 genügt die Grundidee:

random() eignet sich gut für unabhängige Überraschungen.
noise() eignet sich gut für weichere, zusammenhängende Veränderungen.

Wiederholung und Selbstähnlichkeit

Auch Fraktale gehören zu den interessanten Bereichen algorithmischer Kunst. Hier entstehen komplexe Strukturen durch wiederholte mathematische Regeln. Nicht jedes Fraktal verwendet Zufall. Das ist wichtig: Generative Kunst braucht nicht zwingend Zufall. Ein festes Regelwerk allein kann bereits komplexe Bilder erzeugen.

Dieses Beispiel zeigt, wie stark wiederholte Regeln ein visuell komplexes Ergebnis hervorbringen können.

Kunstentscheidung oder Computerentscheidung?

Der Computer entscheidet nicht automatisch, was „schön“ ist. Die entscheidenden gestalterischen Fragen bleiben beim Menschen: Welche Formen werden verwendet? Welche Farben sind erlaubt? Welche Bereiche dürfen zufällig variieren? Wann ist eine Variante interessant genug, um ausgewählt zu werden?

Damit wird die Künstlerin oder der Künstler zur Gestalterin oder zum Gestalter eines Systems. Das System erzeugt Möglichkeiten. Der Mensch beurteilt, verändert, verwirft und wählt aus.

Im Video werden unter anderem Linien, Noise, Farbvariationen und interaktive Veränderungen in p5.js gezeigt. Für Klasse 6 eignet sich besonders die Beobachtungsfrage: Was bleibt Regel, was wird variiert?

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Was beschreibt generative Kunst besonders gut? (Ein Regelwerk erzeugt oder beeinflusst Kunstwerke) (!Jedes Bild wird ohne Regeln gezeichnet) (!Nur künstliche Intelligenz kann generative Kunst erzeugen) (!Zufall ist immer verboten)

Welche Aussage beschreibt einen Parameter? (Ein einstellbarer Wert innerhalb eines Systems) (!Ein fertiges Kunstwerk ohne veränderbare Eigenschaften) (!Eine zufällige Farbe ohne Regel) (!Ein Museum für digitale Kunst)

Was bewirkt eine begrenzte Farbpalette? (Sie begrenzt die möglichen Zufallsfarben) (!Sie verhindert jede Bildvariation) (!Sie löscht alle Regeln) (!Sie macht alle Formen gleich groß)

Was ist bei einem Zufallsweg festgelegt? (Die erlaubten Schritte oder Richtungen) (!Der gesamte Weg von Anfang an) (!Das genaue Endbild) (!Jede einzelne nächste Position)

Was bedeutet Pseudozufall im Computer? (Zufällig wirkende Werte werden durch ein Verfahren berechnet) (!Der Computer würfelt mit einem echten Würfel) (!Jede Zahl ist immer gleich) (!Es gibt überhaupt keine Regeln)

Wozu kann ein Seed verwendet werden? (Eine Zufallsfolge kann reproduzierbar gemacht werden) (!Die Leinwand wird automatisch größer) (!Alle Farben werden schwarz) (!Der Programmcode wird gelöscht)

Welche Kombination zeigt kontrollierten Zufall? (Festes Raster und zufällige Kreisgrößen) (!Keine Regeln und keine Begrenzungen) (!Immer dieselbe Form an derselben Stelle) (!Nur ein fertiges Bild ohne Verfahren)

Was ist ein Algorithmus? (Eine geordnete Folge von Arbeitsschritten) (!Eine einzelne Lieblingsfarbe) (!Eine Bilddatei ohne Entstehungsprozess) (!Ein zufälliger Mausklick)

Welche Aussage zu generativer Kunst ist richtig? (Sie kann auch ohne künstliche Intelligenz entstehen) (!Sie benötigt immer eine KI) (!Sie besteht nur aus Fotografien) (!Sie darf keine Wiederholungen enthalten)

Warum verändert man in einem Experiment am besten zunächst nur einen Parameter? (So lässt sich seine Wirkung besser beobachten) (!So wird Zufall vollständig abgeschaltet) (!So werden alle Ergebnisse identisch) (!So braucht man keine Regeln mehr)

Memory

Algorithmus	Schrittfolge
Zufall	Variation
Seed	Startwert
Parameter	Einstellwert
Palette	Farbauswahl
Iteration	Wiederholung
Raster	Ordnungsgitter

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Feste Positionen	Rasterregel
Wechselnde Farben	Zufallsentscheidung
Begrenzte Farbauswahl	Kontrollierte Variation
Gleicher Seed	Reproduzierbarkeit
Neuer Seed	Neue Variante
Keine Zufallswerte	Deterministisches Verfahren

Kreuzworträtsel

Algorithmus	Wie heißt eine geordnete Folge von Arbeitsschritten?
Zufall	Welcher Begriff bezeichnet eine nicht vollständig vorhersagbare Auswahl?
Palette	Wie heißt eine festgelegte Auswahl von Farben?
Parameter	Wie heißt ein veränderbarer Einstellwert in einem System?
Raster	Wie heißt ein regelmäßiges Ordnungsgitter?
Iteration	Wie heißt die wiederholte Ausführung eines Arbeitsschritts?

LearningApps

Lückentext

Generative Kunst entsteht häufig durch ein festgelegtes

.

Ein veränderbarer Einstellwert heißt

.

Eine geordnete Folge von Arbeitsschritten nennt man

.

Mit Zufallsentscheidungen können unterschiedliche

entstehen.

Eine begrenzte Auswahl von Farben heißt

.

Computer erzeugen häufig berechnete Werte, die man

nennt.

Ein Startwert für eine reproduzierbare Zufallsfolge heißt

.

Ein regelmäßiges Ordnungsgitter nennt man

.

Bei gleichem Seed kann dieselbe Zufallsfolge erneut

werden.

Bei generativer Kunst beeinflusst der Mensch vor allem das zugrunde liegende

.

Offene Aufgaben

Leicht (G)

Regel und Zufall unterscheiden: Nimm eines der Codebeispiele und markiere in zwei Spalten, welche Eigenschaften festgelegt sind und welche zufällig gewählt werden.
Würfelbild: Entwickle auf Papier ein kleines Rasterbild, bei dem ein Würfel über Form oder Farbe entscheidet. Notiere Dein Regelwerk vor dem Zeichnen.
Farbpalette: Stelle eine Palette aus vier Farben zusammen und begründe, warum diese Farben zusammenpassen. Erzeuge danach drei zufällige Farbreihenfolgen.
Varianten vergleichen: Erzeuge mit dem G-Code fünf Bilder und wähle zwei besonders unterschiedliche Varianten aus. Beschreibe die Unterschiede mit Fachbegriffen.

Standard (M)

Regelwerk entwickeln: Plane ein generatives Bildsystem mit mindestens zwei festen und zwei zufälligen Eigenschaften. Erstelle anschließend drei Varianten.
Code verändern: Verändere im Raster-Code nacheinander Größe, Farbpalette und Abstand. Dokumentiere bei jeder Änderung die sichtbare Wirkung.
Kunstserie: Erzeuge sechs zusammengehörige Bilder mit demselben Algorithmus. Gib der Serie einen Titel und formuliere drei Regeln, die alle Bilder verbinden.
Zufallsweg gestalten: Programmiere oder zeichne einen Zufallsweg und entwickle eine zusätzliche Regel, die verhindert, dass der Weg die Bildfläche verlässt.

Schwer (E)

Seed-Experiment: Erzeuge mehrere Varianten mit unterschiedlichen Seeds. Wähle zwei Seeds aus und begründe, warum die Ergebnisse trotz gleicher Regeln unterschiedlich wirken.
Kontrollierter Zufall: Entwickle zwei Versionen desselben Programms. Version A soll sehr geordnet, Version B deutlich zufälliger wirken. Verändere dafür möglichst wenige Parameter.
Noise und Random vergleichen: Erstelle eine Bildidee, die einmal mit unabhängigen Zufallswerten und einmal mit weicheren Noise-Werten funktioniert. Vergleiche die Bildwirkung.
Generatives Ausstellungskonzept: Plane eine kleine Klassenausstellung mit einem analogen und einem digitalen generativen Werk. Erkläre, welche Rolle Regel, Zufall, Auswahl und menschliche Entscheidung in beiden Werken spielen.

Lernkontrolle

Regel-Zufall-Analyse: Du siehst zwei Bildserien. In Serie A stehen alle Formen auf einem Raster, in Serie B sind auch die Positionen zufällig. Erkläre, wie sich die unterschiedlichen Regeln auf Ordnung und Bildwirkung auswirken.
Parameter-Transfer: Ein Bild wirkt zu unruhig. Nenne drei Parameter, die Du begrenzen könntest, und erkläre jeweils, warum diese Änderung mehr Zusammenhalt erzeugen könnte.
Seed begründen: Eine Mitschülerin möchte exakt dieselbe generative Variante morgen erneut zeigen. Erkläre, warum ein dokumentierter Seed dabei nützlich sein kann.
Analoger Algorithmus: Übertrage die Idee eines digitalen Zufallsbildes in ein Verfahren mit Würfel, Karten oder Münze. Erkläre, welche Teile Regel und welche Zufall übernehmen.
Künstlerische Entscheidung: Ein Computer erzeugt hundert Varianten nach demselben Regelwerk. Begründe, warum die Auswahl einer Variante trotzdem eine menschliche Gestaltungsentscheidung sein kann.
Systemvergleich: Vergleiche ein streng deterministisches Fraktal mit einem zufallsbasierten Kreisbild. Zeige, dass beide generativ sein können, obwohl nur eines Zufall benötigt.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur einzelne Begriffe kennst, sondern Zusammenhänge erklären und gestalterisch anwenden kannst.

Du kannst Regel, Algorithmus, Parameter, Zufall, Pseudozufall und Seed verständlich erklären.
Du kannst in einem generativen Werk feste und zufällige Eigenschaften unterscheiden.
Du kannst ein eigenes Regelwerk so formulieren, dass eine andere Person es ausführen kann.
Du kannst begründen, warum begrenzter Zufall zu einer erkennbaren Bildfamilie führen kann.
Du kannst mindestens eine kleine Serie von Varianten erstellen und vergleichen.
Du kannst erklären, wie sich eine gezielte Parameteränderung auf die Bildwirkung auswirkt.
Du kannst auf M- oder E-Niveau Deine gestalterischen Entscheidungen mit Beispielen aus der eigenen Arbeit begründen.
Du kannst auf E-Niveau erklären, weshalb ein Seed die Reproduzierbarkeit von Pseudozufall ermöglicht.

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