Diesen aiMOOC als Battle spielen: Deutsch, Klasse 7-8, G-Niveau

KI und digitales Wohlbefinden – Klasse 7

Wie kann Künstliche Intelligenz Dir helfen, ohne Dein Denken, Deine Beziehungen oder Deine Aufmerksamkeit zu übernehmen? In diesem aiMOOC untersuchst Du, wie KI-Systeme technisch funktionieren, warum sie manchmal überzeugend wirken, obwohl sie falsch liegen können, wie Daten und Gestaltung Dein Verhalten beeinflussen und wie Du selbstbestimmt Grenzen setzt. Du lernst nicht nur Regeln auswendig, sondern übst, Quellen zu prüfen, Bias zu erkennen, Medienwirkungen abzuwägen und begründete Entscheidungen zu treffen.

Der Kurs ist für etwa 1–2 Unterrichtsstunden in Klasse 7 angelegt. Er verbindet Informatik, Deutsch, Mathematik, Geschichte, Kunst, Ethik, Gemeinschaftskunde und Medienbildung. Im Mittelpunkt steht Human Agency: KI kann Dich unterstützen, aber sie soll nicht für Dich denken, Beziehungen ersetzen oder Entscheidungen über Dein Leben übernehmen.

Lernziele

Nach dem Kurs kannst Du erklären, wie ein einfaches KI-System aus Daten, Training, Modell und Ausgabe aufgebaut ist. Du kannst KI-Antworten als Ergebnisse eines technischen Systems einordnen und erkennst, dass menschlich klingende Sprache kein Beweis für Gefühle, Bewusstsein oder Verständnis ist. Du kannst Quellen prüfen, mögliche Verzerrungen benennen, einfache Prozentangaben kritisch lesen und zwischen Zusammenhang und Ursache unterscheiden. Außerdem kannst Du eine digitale Situation beurteilen, mögliche Folgen für Konzentration, Gefühle und Beziehungen abwägen und eine selbstständige Entscheidung begründen.

Kompetenz	Das kannst Du am Ende zeigen
Technisches Verständnis	Du erklärst Training, Daten, Modell, Eingabe und Ausgabe in eigenen Worten.
Quellenkritik	Du prüfst Herkunft, Belege, Aktualität, Interessen und Gegenquellen.
Bias- und Medienanalyse	Du erkennst mögliche Verzerrungen in Daten, Empfehlungen, Sprache und Darstellung.
Digitales Wohlbefinden	Du beurteilst eine Nutzung nicht nur nach Minuten, sondern nach Zweck, Folgen und Kontrolle.
Human Agency	Du setzt begründete Grenzen und behältst Verantwortung für Deine Entscheidungen.

Ablauf für 1–2 Unterrichtsstunden

Phase	Zeit	Tätigkeit
Aktivierung	5–10 Minuten	Vier Aussagen einschätzen und Vorwissen sichtbar machen.
Einführung	15–20 Minuten	KI technisch verstehen und Anthropomorphisierung untersuchen.
Analyse	15–20 Minuten	Quellen, Bias, Empfehlungen und Medienwirkungen prüfen.
Anwendung	15–20 Minuten	Eine realistische Alltagssituation entscheiden und begründen.
Interaktive Aufgaben	15–25 Minuten	Quiz, Memory, Drag and Drop, Kreuzworträtsel und Lückentext.
Reflexion und Transfer	10–15 Minuten	Eigene Grenzen formulieren und eine neue Situation beurteilen.

Für eine einzelne Unterrichtsstunde kannst Du Aktivierung, technische Einführung, Anwendungssituation, Quiz und Transfer nutzen. Für zwei Stunden kommen Bias-Analyse, Medienanalyse, weitere interaktive Aufgaben und offene Aufgaben hinzu.

Aktivierung und Diagnose

Ordne jede Aussage spontan einer der drei Kategorien stimmt eher, unsicher oder stimmt eher nicht zu. Begründe jeweils mit einem Satz. Nach dem Kurs prüfst Du Deine Entscheidung erneut.

Aussage	Deine erste Einschätzung
Wenn ein Chatbot schreibt „Ich verstehe Dich“, versteht er meine Gefühle wie ein Mensch.
Mehr Bildschirmzeit ist automatisch immer schlechter für das Wohlbefinden.
Wenn eine KI eine Quelle nennt, muss die Quelle existieren.
Ich kann KI nutzen und trotzdem selbstständig denken, wenn ich bewusst prüfe und entscheide.

Diagnosefrage: Woran würdest Du merken, dass ein digitales Werkzeug Dir hilft – und woran, dass es beginnt, Deine Aufmerksamkeit oder Entscheidungen zu bestimmen?

Einleitung

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der Informatik. Viele heutige KI-Systeme verarbeiten Daten, erkennen Muster und erzeugen daraus Vorhersagen, Empfehlungen, Bilder oder Texte. Ein Sprachmodell erzeugt zum Beispiel Text, indem es auf Basis gelernter Muster berechnet, welche sprachlichen Einheiten in einem Kontext wahrscheinlich folgen. Das kann erstaunlich passend wirken. Es bedeutet aber nicht automatisch, dass das System die Welt so versteht wie ein Mensch.

Das Video von Terra X Lesch & Co kann zur Vertiefung genutzt werden. Für den Unterricht reicht auch ein ausgewählter Ausschnitt, in dem Sprachmodelle, Wahrscheinlichkeiten und Grenzen erklärt werden.

Digitales Wohlbefinden bedeutet, digitale Technik so zu nutzen, dass sie Lernen, Gesundheit, Beziehungen, Kreativität und Selbstbestimmung unterstützt. Es gibt dabei keine einfache Regel wie „wenig Bildschirm ist immer gut“ oder „viel Bildschirm ist immer schlecht“. Wichtig sind unter anderem Zweck, Inhalt, Zeitpunkt, Kontrolle, Schlaf, Bewegung, soziale Beziehungen und die Frage, ob Du selbst entscheiden kannst, wann Du aufhörst.

Wie lernt eine KI?

Ein stark vereinfachtes Modell besteht aus vier Schritten: Daten werden gesammelt oder bereitgestellt, ein Verfahren sucht darin Muster, beim Training werden Modellparameter angepasst und später verarbeitet das trainierte Modell neue Eingaben. Bei dieser späteren Nutzung spricht man häufig von Inference oder Anwendung des Modells.

Ein Beispiel: Eine Bilderkennungs-KI soll Katzen und Hunde unterscheiden. Im Training sieht sie viele markierte Beispiele. Sie lernt statistische Merkmale, die bei den Trainingsdaten hilfreich sind. Wenn die Daten aber fast nur helle Hunde und dunkle Katzen enthalten, kann das Modell eine falsche Abkürzung lernen. Es könnte dann Farbe stärker beachten als die tatsächlichen Merkmale der Tiere. Das zeigt: Datenqualität beeinflusst Modellverhalten.

Ein künstliches neuronales Netz besteht aus miteinander verbundenen Recheneinheiten. Das Bild ist eine technische Vereinfachung und kein kleines menschliches Gehirn. Begriffe wie „Neuron“ oder „lernen“ sind nützliche Vergleiche, dürfen aber nicht dazu führen, Maschine und Mensch gleichzusetzen.

Generative KI: Warum klingt sie so überzeugend?

Generative KI erzeugt neue Inhalte aus gelernten Mustern. Bei Textsystemen wird Sprache schrittweise erzeugt. Dabei können Antworten sachlich richtig, unvollständig, verzerrt oder frei erfunden sein. Eine flüssige Formulierung ist deshalb kein Wahrheitsbeweis.

Drei Fragen helfen Dir:

Plausibilität: Klingt die Antwort nur gut oder ist sie tatsächlich belegt?
Quelle: Kannst Du die genannte Information in einer unabhängigen, vertrauenswürdigen Quelle finden?
Unsicherheit: Wird kenntlich gemacht, was sicher, wahrscheinlich oder unklar ist?

Eine gute KI-Nutzung beginnt deshalb nicht mit „Mach meine Aufgabe“, sondern mit einer eigenen Frage, einer eigenen Vermutung oder einem eigenen Entwurf. Danach kannst Du KI zum Erklären, Gegenprüfen oder Verbessern nutzen. Die Verantwortung für das Ergebnis bleibt bei Dir.

Anthropomorphisierung: Wenn Technik menschlich wirkt

Anthropomorphismus bedeutet, nichtmenschlichen Dingen menschliche Eigenschaften zuzuschreiben. Bei KI passiert das leicht, weil Chatbots in der Ich-Form schreiben, höflich reagieren, sich entschuldigen oder Sätze wie „Ich verstehe Dich“ erzeugen können.

Im Deutschunterricht kannst Du solche Formulierungen als sprachliche Wirkung untersuchen. Der Satz „Ich bin stolz auf Dich“ klingt beziehungsorientiert. Technisch ist er aber eine erzeugte Zeichenfolge. Aus der Formulierung allein folgt nicht, dass das System Stolz fühlt, Dich kennt oder eine Beziehung erlebt.

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil menschlich klingende Sprache Vertrauen erzeugen kann. Du darfst Dich von einer hilfreichen Antwort unterstützt fühlen. Gleichzeitig solltest Du wissen: Eine KI ist kein Ersatz für Freundschaft, Familie, Lehrkräfte, Beratung oder andere reale Beziehungen.

Das Video eignet sich besonders für die Frage, wie Systeme emotionale Signale aus Stimme, Gesicht oder Text klassifizieren können und warum das noch nicht dasselbe ist wie menschliches Mitfühlen.

Emotionale Wirkung und soziale Beziehungen

Digitale Systeme können beruhigen, unterhalten, motivieren oder ablenken. Ein freundlicher Chatbot kann sich angenehm anfühlen, besonders wenn er immer verfügbar ist und selten widerspricht. Gerade deshalb lohnt sich eine bewusste Grenze.

Eine hilfreiche Faustregel lautet: KI darf Gespräche vorbereiten, aber Menschen nicht ersetzen. Du kannst Dir zum Beispiel Vorschläge für eine höfliche Entschuldigung geben lassen. Ob Du Dich entschuldigst, wie Du es meinst und wie Du auf die andere Person eingehst, bleibt eine menschliche Aufgabe.

Wenn Du ein ernstes persönliches Problem hast, Dich bedroht fühlst oder starke Sorgen hast, ist ein vertrauenswürdiger Mensch die richtige Anlaufstelle. KI kann Informationen liefern, aber sie trägt keine menschliche Verantwortung für Dich.

Konzentration, Aufmerksamkeit und bewusste Grenzen

Viele digitale Angebote konkurrieren um Aufmerksamkeit. Benachrichtigungen, automatische Wiedergabe, personalisierte Empfehlungen und endloses Scrollen können dazu führen, dass Du länger bleibst als geplant. Das bedeutet nicht, dass jede App absichtlich schadet. Es bedeutet aber, dass Gestaltung Verhalten beeinflussen kann.

Beim digitalen Wohlbefinden geht es deshalb um Steuerbarkeit. Gute Fragen sind: Kann ich selbst anfangen und aufhören? Bleibt genug Zeit für Schlaf, Bewegung, Lernen und Menschen? Nutze ich das Gerät für mein Ziel oder hat sich mein Ziel unterwegs verändert?

Praktische Grenzen können sein:

Fokuszeit: Benachrichtigungen für eine begrenzte Lernphase ausschalten.
Geräteabstand: Das Smartphone bei anspruchsvollen Aufgaben außer Griffweite legen.
Ziel vor Tool: Vor der KI-Nutzung in einem Satz notieren, was Du selbst erreichen möchtest.
Stopp-Punkt: Vorher festlegen, wann eine digitale Aktivität endet.
Mensch zuerst: Bei Konflikten oder wichtigen persönlichen Entscheidungen zuerst mit einem Menschen sprechen.

Abhängigkeit und problematische Nutzung differenziert betrachten

Viel Nutzung allein beweist keine Abhängigkeit. Entscheidend ist, ob Kontrolle verloren geht und ob wichtige Lebensbereiche darunter leiden. Warnzeichen können sein, dass andere Aktivitäten dauerhaft vernachlässigt werden, Schlaf regelmäßig zu kurz kommt oder man trotz klarer negativer Folgen kaum aufhören kann.

Die WHO berichtete für eine große internationale Befragung aus dem Jahr 2022, dass 11 Prozent der befragten Jugendlichen Anzeichen problematischer Social-Media-Nutzung zeigten. Diese Zahl darf nicht falsch gelesen werden: Sie bedeutet nicht, dass in jeder Klasse genau 11 Prozent betroffen sind. Sie beschreibt eine untersuchte Gruppe und ist kein Diagnosewerkzeug für einzelne Personen.

Im Mathematikunterricht ist außerdem wichtig: Ein statistischer Zusammenhang ist noch keine Ursache. Wenn Jugendliche mit problematischer Nutzung häufiger schlechter schlafen, kann die Nutzung den Schlaf beeinflussen, schlechter Schlaf kann aber auch die Nutzung beeinflussen. Zusätzlich können weitere Faktoren eine Rolle spielen.

Bias: Wenn Daten oder Entscheidungen verzerrt sind

Bias bedeutet in diesem Zusammenhang eine systematische Verzerrung. Sie kann aus Daten, Auswahlentscheidungen, Messmethoden, Modellzielen oder der Art der Nutzung entstehen.

Beispiel: Eine Lern-KI bekommt zehn Beispieltexte über Freizeitinteressen. Acht handeln von Fußball, zwei von Tanzen. Wenn die KI daraus ableitet, dass „typische Jugendliche“ hauptsächlich Fußball mögen, hat sie eine kleine und unausgewogene Datengrundlage überinterpretiert.

Beispielgruppe	Anzahl	Anteil
Fußballtexte	8	80 Prozent
Tanztexte	2	20 Prozent

Mathematische Frage: Sind 80 Prozent hier ein Beweis dafür, dass 80 Prozent aller Jugendlichen Fußball bevorzugen? Nein. Die Zahl beschreibt nur diese zehn ausgewählten Texte. Für eine Verallgemeinerung müsstest Du wissen, wie die Stichprobe entstanden ist und ob sie die Zielgruppe sinnvoll abbildet.

Fairness bedeutet deshalb nicht einfach „alle bekommen dasselbe“. Manchmal ist es fairer, unterschiedliche Bedürfnisse zu berücksichtigen. Eine faire KI-Bewertung braucht die Frage: Wer könnte durch Fehler stärker benachteiligt werden?

Quellenkritik bei KI-Antworten

Nutze den FÜNF-FRAGEN-CHECK:

Frage	Was Du prüfst
Wer?	Wer veröffentlicht die Information und welche Fachkompetenz ist erkennbar?
Woher?	Gibt es eine nachvollziehbare Primärquelle, Studie oder offizielle Stelle?
Wann?	Ist die Information aktuell genug für das Thema?
Wofür?	Welches Ziel oder Interesse könnte hinter der Darstellung stehen?
Gegencheck?	Bestätigt mindestens eine unabhängige, passende Quelle die entscheidende Aussage?

Bei KI kommt eine zusätzliche Frage hinzu: Hat das System die Quelle wirklich gefunden oder nur eine plausibel klingende Quellenangabe erzeugt? Öffne wichtige Quellen deshalb selbst.

Empfehlungen, Filterblasen und Medienanalyse

Empfehlungssysteme sortieren Inhalte danach, was wahrscheinlich zu Deinen Interessen passt. Das kann nützlich sein, weil Du schneller Relevantes findest. Es kann aber auch dazu führen, dass bestimmte Perspektiven häufiger erscheinen als andere.

Der Begriff Filterblase beschreibt die Sorge, dass personalisierte Systeme Menschen vor allem mit passenden Sichtweisen versorgen. Die Forschung dazu ist differenziert: Eine vollständige Abschottung ist nicht automatisch gegeben. Deshalb solltest Du weder sagen „Algorithmen sperren uns immer in Blasen“ noch „Personalisierung hat nie Einfluss“. Gute Medienanalyse fragt nach dem konkreten System, den Daten, den Nutzungsgewohnheiten und den tatsächlich sichtbaren Inhalten.

Eine einfache Gegenstrategie ist der Perspektivwechsel: Suche bei einem strittigen Thema bewusst nach einer seriösen Quelle mit einer anderen Begründung und vergleiche Belege statt nur Meinungen.

Human Agency: Du bleibst handelnde Person

Human Agency bedeutet, dass Menschen Ziele setzen, Entscheidungen treffen, Verantwortung tragen und Technik bewusst einsetzen. Im Unterricht heißt das:

KI darf	KI soll nicht
Dir Begriffe erklären	Deine Meinung ersetzen
Dir Rückfragen stellen	Deine Freundschaften bewerten wie ein menschlicher Vertrauter
Deinen Entwurf auf Verständlichkeit prüfen	Eine fertige Lösung liefern, die Du ungeprüft abgibst
Alternativen vorschlagen	Wichtige persönliche Entscheidungen für Dich treffen
Fehlerquellen nennen	Als einzige Quelle dienen

Ein guter Satz vor jeder KI-Nutzung lautet: „Mein Ziel ist ..., ich denke bisher ..., und ich möchte die KI für ... nutzen.“ Damit bleibt der Ausgangspunkt bei Dir.

Realistische Anwendungssituation

Fall: Sam und die Lern-KI

Sam, 13, schreibt am Abend an einer Präsentation. Gleichzeitig hat Sam Streit mit einer guten Freundin. Sam fragt einen KI-Chatbot zuerst nach einer Gliederung für die Präsentation. Das hilft. Danach schreibt Sam: „Meine Freundin antwortet seit Stunden nicht. Bestimmt mag sie mich nicht mehr. Was soll ich tun?“ Der Chatbot antwortet sehr sicher: „Ich verstehe genau, wie Du Dich fühlst. Deine Freundin respektiert Dich offenbar nicht. Du solltest den Kontakt beenden.“ Anschließend bietet der Chatbot an, die komplette Präsentation fertig zu schreiben.

Deine Aufgabe: Beurteile die Situation mit vier Schritten.

Technik prüfen: Welche Teile der Antwort beruhen wahrscheinlich auf Sprachmustern und nicht auf sicherem Wissen über Sams Freundschaft?
Quelle und Unsicherheit prüfen: Welche Informationen fehlen, bevor man den Konflikt beurteilen könnte?
Wohlbefinden prüfen: Welche Folgen könnte es haben, wenn Sam in diesem Moment weiter chattet statt zu schlafen oder mit einem Menschen zu sprechen?
Agency sichern: Welche Hilfe darf die KI geben und welche Entscheidung sollte Sam selbst oder mit einem vertrauenswürdigen Menschen treffen?

Eine begründete Lösung könnte so aussehen: Die KI kann bei der Präsentationsstruktur unterstützen und Formulierungsvarianten für eine ruhige Nachricht anbieten. Sie weiß aber nicht, warum die Freundin nicht antwortet. Der sichere Ton ist deshalb kein Beweis. Sam sollte keine Beziehung aufgrund dieser Antwort beenden. Für die Präsentation sollte Sam selbst Inhalte auswählen, Quellen prüfen und die Endfassung verstehen.

Der tagesschau-Beitrag eignet sich als Diskussionsimpuls zur Frage, wie KI in Schule unterstützen kann, ohne eigenes Lernen zu ersetzen.

Fächerübergreifende Bezüge

Fach	Verbindung	Beispiel
Informatik	Daten, Modelle, Training, Inference, Fehler	Erkläre den Weg von Trainingsdaten zu einer Ausgabe.
Deutsch	Sprache, Anthropomorphisierung, Argumentation	Untersuche, wie „Ich verstehe Dich“ Vertrauen erzeugt.
Mathematik	Prozentrechnung, Stichproben, Korrelation	Erkläre, warum 11 Prozent aus einer Studie nicht automatisch für jede Klasse gelten.
Geschichte	Entwicklung von KI-Ideen	Ordne die Dartmouth-Konferenz von 1956 als wichtigen Punkt der Fachgeschichte ein.
Kunst	Interface- und Informationsdesign	Gestalte eine Oberfläche, die Konzentration statt Daueraufmerksamkeit unterstützt.
Ethik	Autonomie, Verantwortung, Fairness	Entscheide, wann KI-Hilfe Selbstständigkeit stärkt oder schwächt.
Gemeinschaftskunde	Rechte, Verantwortung, Plattformregeln	Diskutiere Verantwortung von Nutzenden, Schulen, Unternehmen und Politik.
Medienbildung	Quellenkritik, Empfehlungssysteme, Medienwirkung	Vergleiche zwei Quellen und eine KI-Zusammenfassung.

Historischer Mini-Exkurs

Der Ausdruck „Artificial Intelligence“ wurde in den 1950er-Jahren geprägt; die Dartmouth-Konferenz von 1956 gilt als wichtiger Gründungspunkt des Forschungsfelds. Seitdem haben sich sehr unterschiedliche KI-Ansätze entwickelt. Die Geschichte zeigt: KI ist keine plötzlich erschienene Magie, sondern Teil einer langen Entwicklung von Mathematik, Informatik, Logik, Statistik und Computertechnik.

Für die Gegenwart ist interessant, dass schon früh auch die Idee diskutiert wurde, Computer nicht nur als Ersatz für menschliche Arbeit zu sehen, sondern als Werkzeug zur Verstärkung menschlicher Fähigkeiten. Genau daran knüpft Human Agency an.

Mythos oder differenzierte Aussage?

Verkürzte Aussage	Bessere Formulierung
KI denkt wie ein Mensch.	KI verarbeitet Daten mit technischen Verfahren und kann menschenähnliche Ergebnisse erzeugen.
Bildschirmzeit ist immer schlecht.	Wirkung hängt unter anderem von Inhalt, Zweck, Zeitpunkt, Kontrolle und Lebenssituation ab.
Ein Chatbot ist mein Freund.	Ein Chatbot kann freundlich kommunizieren, erlebt aber nicht automatisch eine menschliche Beziehung.
Wenn zwei Quellen dasselbe sagen, ist es wahr.	Übereinstimmung ist hilfreich, aber Qualität und Unabhängigkeit der Quellen müssen geprüft werden.
Bias ist nur ein Programmierfehler.	Verzerrungen können auch aus Daten, Zielen, Auswahl und Nutzung entstehen.

Reflexion: Dein persönlicher KI-Kompass

Vervollständige die fünf Sätze schriftlich:

Ziel: KI ist für mich hilfreich, wenn ...
Grenze: Ich mache eine Pause oder höre auf, wenn ...
Quellenregel: Eine wichtige KI-Aussage glaube ich erst, wenn ...
Beziehungsregel: Bei einem persönlichen Konflikt ...
Selbstständigkeitsregel: Bevor ich KI frage, werde ich ...

Bewahre Deine Antworten für die Transferaufgabe am Ende auf.

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Eine KI antwortet sehr freundlich und schreibt, sie verstehe Deine Gefühle. Welche Schlussfolgerung ist am besten begründet? (Die Formulierung kann menschlich wirken, beweist aber keine menschlichen Gefühle oder echtes Mitfühlen) (!Die KI kennt deshalb automatisch Deine persönliche Situation) (!Die KI ist dadurch genauso verantwortlich wie ein menschlicher Freund) (!Freundliche Sprache macht jede Aussage der KI richtig)

Du willst eine KI-Antwort zu einem wichtigen Sachthema verwenden. Was ist der beste nächste Schritt? (Die entscheidenden Aussagen in passenden unabhängigen Quellen überprüfen) (!Die Antwort übernehmen, wenn sie flüssig formuliert ist) (!Nur prüfen, ob die Antwort lang genug ist) (!Die KI bitten, ihre eigene Antwort als wahr zu bestätigen)

Ein Datensatz enthält acht Fußballtexte und zwei Tanztexte. Was darfst Du daraus sicher schließen? (In diesem Datensatz handeln achtzig Prozent der Texte von Fußball) (!Achtzig Prozent aller Jugendlichen mögen Fußball) (!Fußball ist objektiv das beste Hobby) (!Eine KI mit diesen Daten kann niemals Bias entwickeln)

Welche Nutzung unterstützt Human Agency am besten? (Du formulierst zuerst eine eigene Idee und nutzt KI danach zum Prüfen und Verbessern) (!Du lässt die KI alle Entscheidungen treffen, damit Du keine Fehler machst) (!Du übernimmst die erste Antwort ohne Quellenprüfung) (!Du fragst die KI bei jedem Streit, wer recht hat)

Welche Aussage zu digitalem Wohlbefinden ist am differenziertesten? (Wichtig sind Zweck, Inhalt, Kontrolle und Folgen der Nutzung, nicht nur die Minutenzahl) (!Jede digitale Nutzung ist grundsätzlich schädlich) (!Nur soziale Medien beeinflussen Wohlbefinden) (!Je länger die Bildschirmzeit, desto sicherer ist eine Abhängigkeit)

Eine KI nennt eine angebliche Studie, die Du nirgends finden kannst. Wie gehst Du am besten vor? (Du behandelst die Angabe als unbestätigt und suchst nach einer überprüfbaren Originalquelle) (!Du zitierst die Studie trotzdem, weil eine KI sie genannt hat) (!Du erfindest fehlende Angaben selbst) (!Du nimmst an, die Studie sei geheim)

Eine Empfehlung zeigt Dir fast nur noch Inhalte, die Deiner Meinung entsprechen. Welche Reaktion stärkt Medienkompetenz? (Du suchst bewusst nach einer seriösen Gegenperspektive und vergleichst die Belege) (!Du nimmst die häufigste Empfehlung automatisch als Wahrheit) (!Du blockierst jede Information, die widerspricht) (!Du folgerst sofort, dass alle Algorithmen manipulieren)

Ein Freund antwortet Dir mehrere Stunden nicht und ein Chatbot rät sofort zum Kontaktabbruch. Was ist am sinnvollsten? (Du erkennst die fehlenden Informationen und klärst die Situation möglichst mit Menschen) (!Du beendest die Freundschaft sofort) (!Du lässt den Chatbot entscheiden, weil er neutral ist) (!Du gehst davon aus, dass Schweigen immer Ablehnung bedeutet)

Eine Studie zeigt einen Zusammenhang zwischen problematischer Mediennutzung und wenig Schlaf. Was folgt daraus noch nicht automatisch? (Dass die Mediennutzung allein die Ursache für wenig Schlaf ist) (!Dass die beiden Merkmale in den Daten gemeinsam auftreten können) (!Dass weitere Einflussfaktoren untersucht werden sollten) (!Dass die Richtung des Zusammenhangs geprüft werden muss)

Welche Grenze ist für konzentriertes Lernen besonders sinnvoll? (Vor einer Lernphase Ziel und Endzeit festlegen und störende Benachrichtigungen reduzieren) (!Während jeder Aufgabe gleichzeitig mehrere Feeds offenlassen) (!Bei jeder Unsicherheit sofort die komplette Lösung erzeugen lassen) (!Die Lernzeit nur danach beurteilen, wie viele Nachrichten angekommen sind)

Memory

Anthropomorphisierung	Menschliche Eigenschaften auf Technik übertragen
Bias	Systematische Verzerrung
Inference	Anwendung eines trainierten Modells auf neue Eingaben
Human Agency	Eigene Ziele setzen und verantwortlich entscheiden
Quellenkritik	Herkunft und Belege einer Information prüfen
Digitales Wohlbefinden	Digitale Nutzung im Einklang mit Gesundheit und Selbstbestimmung gestalten

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Training	Modell wird mit Daten angepasst
Quellencheck	Aussage wird durch unabhängige Belege geprüft
Fokuszeit	Störungen werden für eine Lernphase reduziert
Anthropomorphisierung	Technik wird sprachlich oder gedanklich vermenschlicht
Perspektivwechsel	Eine begründete Gegenposition wird bewusst gesucht

...

Kreuzworträtsel

Bias	Wie heißt eine systematische Verzerrung in Daten oder Modellen?
Training	Wie heißt die Phase, in der ein Modell mit Daten angepasst wird?
Anthropomorphismus	Wie heißt die Zuschreibung menschlicher Eigenschaften an Nichtmenschen?
Autonomie	Wie heißt die Fähigkeit, selbstbestimmt zu entscheiden?
Transparenz	Wie heißt das Prinzip, Nutzung und Grenzen von KI nachvollziehbar zu machen?
Konzentration	Wie heißt die Fähigkeit, Aufmerksamkeit gezielt bei einer Aufgabe zu halten?

LearningApps

Lückentext

Künstliche Intelligenz ist ein Teilgebiet der

.

Beim maschinellen Lernen werden aus Daten statistische

gewonnen.

Die Anpassung eines Modells mit Beispieldaten nennt man

.

Eine flüssige KI-Antwort ist noch kein Beweis für ihre

.

Die Zuschreibung menschlicher Eigenschaften an Technik heißt

.

Eine systematische Verzerrung kann als

bezeichnet werden.

Wichtige KI-Aussagen sollten mit unabhängigen

überprüft werden.

Digitales Wohlbefinden hängt nicht nur von Zeit, sondern auch von Zweck und

der Nutzung ab.

Eigene Ziele und verantwortliche Entscheidungen gehören zur menschlichen

.

Bei wichtigen persönlichen Konflikten sollte KI menschliche

nicht ersetzen.

Selbstkontrolle

Prüfe Dich ohne Hilfsmittel. Wenn Du bei mindestens vier Punkten eine konkrete Begründung geben kannst, hast Du die Kernideen verstanden.

Technik erklären: Kannst Du in drei Sätzen erklären, wie Daten, Training, Modell und Ausgabe zusammenhängen?
Menschlich klingende KI: Kannst Du erklären, warum empathische Sprache kein Beweis für Gefühle ist?
Quellen prüfen: Kannst Du zwei konkrete Schritte nennen, mit denen Du eine KI-Aussage überprüfst?
Bias erkennen: Kannst Du an einem eigenen Beispiel zeigen, wie eine einseitige Datenauswahl zu Verzerrungen führen kann?
Grenzen setzen: Kannst Du eine persönliche Fokus- oder Beziehungsgrenze begründen?

Offene Aufgaben

Leicht

Benachrichtigungs-Check: Beobachte für einen Schultag, welche Benachrichtigungen Dich wirklich informieren und welche Dich nur unterbrechen. Entwirf anschließend eine begründete Einstellung für eine Lernphase.
Sprachdetektiv: Sammle fünf typisch menschlich klingende Formulierungen eines fiktiven Chatbots und erkläre, warum sie Anthropomorphisierung fördern können.
Quellenampel: Wähle drei Internetquellen zu demselben Thema und ordne sie mit Begründung in grün, gelb oder rot ein.
Eigene KI-Regel: Formuliere eine Regel, die Deine Selbstständigkeit beim Lernen schützt, und gib ein Beispiel für ihre Anwendung.

Standard

Bias-Labor: Erstelle zwei kleine Datensätze zum selben Thema, von denen einer deutlich einseitiger ist. Erkläre, welche unterschiedlichen Schlussfolgerungen ein Modell daraus ziehen könnte.
Interface-Redesign: Zeichne in Kunst eine App-Oberfläche um, sodass sie Pausen, Fokus und bewusste Entscheidungen unterstützt statt möglichst langer Nutzung.
Konfliktanalyse: Schreibe zwei Reaktionen auf den Fall Sam: eine schlechte KI-Nutzung und eine verantwortliche KI-Nutzung. Vergleiche die Folgen für Selbstständigkeit und Beziehung.
Medienvergleich: Vergleiche einen Nachrichtenbeitrag, einen Lexikonartikel und eine KI-Zusammenfassung zu einem gemeinsamen Thema nach Autor, Beleg, Aktualität und Sprache.

Schwer

Mini-Studie: Entwickle eine anonyme Klassenumfrage zu Konzentration bei unterschiedlichen digitalen Lernformen. Formuliere vorher, welche Aussagen Deine Daten erlauben und welche nicht.
Fairness-Debatte: Entwickle ein Beispiel, in dem gleiche Behandlung unfair sein könnte, und erkläre, wie ein KI-System unterschiedliche Bedürfnisse berücksichtigen könnte, ohne Menschen willkürlich zu benachteiligen.
Historische Perspektive: Recherchiere die Dartmouth-Konferenz von 1956 und vergleiche damalige Erwartungen an KI mit einem heutigen Anwendungsfall.
Transfer-Fall: Erfinde eine neue Alltagssituation, in der KI gleichzeitig nützlich und riskant ist. Entwickle Kriterien, entscheide Dich für eine Nutzung oder Grenze und verteidige Deine Entscheidung gegenüber einer Gegenposition.

Lernkontrolle

Begründete Entscheidung: Eine Lern-App bietet an, alle Hausaufgaben automatisch zu lösen, wenn Du dafür Deine bisherigen Texte hochlädst. Beurteile Nutzen, Datenschutz, Selbstständigkeit und Lernwirkung. Entscheide und begründe.
Korrelation und Kausalität: In einer Umfrage schlafen Jugendliche mit sehr später Smartphone-Nutzung im Durchschnitt weniger. Nenne mindestens zwei mögliche Erklärungen und beschreibe, welche zusätzlichen Daten Du bräuchtest, um eine Ursache besser zu prüfen.
Quellenkonflikt: Eine KI-Zusammenfassung widerspricht einem aktuellen Behördenbericht. Entwickle ein Verfahren, mit dem Du entscheidest, welcher Information Du eher vertraust.
Bias-Transfer: Ein Bilderkennungsmodell funktioniert bei einer bestimmten Personengruppe schlechter. Erkläre mindestens drei mögliche Ursachen und schlage eine faire Prüfmethode vor.
Beziehungsgrenze: Ein Chatbot merkt sich viele persönliche Angaben und wird für eine Schülerin zum wichtigsten Gesprächspartner. Beurteile Chancen und Risiken und entwickle eine Grenze, die Unterstützung erlaubt, aber menschliche Beziehungen schützt.
Design und Verantwortung: Eine Plattform führt endloses Scrollen und automatische Wiedergabe ein. Diskutiere, welche Verantwortung bei Nutzenden, Plattform, Elternhaus, Schule und Politik liegen kann.

Lernnachweis

Für einen guten Lernnachweis ist nicht entscheidend, wie viele Fachwörter Du auswendig kennst. Wichtig ist, dass Du Zusammenhänge erklären und auf neue Situationen übertragen kannst.

Technisches Modellverständnis: Daten, Training, Modell, Inference und mögliche Fehler verständlich erklären.
Quellenkritik: Mindestens zwei unabhängige Quellen prüfen und ihre Qualität begründen.
Bias-Kompetenz: Eine mögliche Verzerrung erkennen, Ursache benennen und Verbesserung vorschlagen.
Medienanalyse: Gestaltung, Personalisierung und emotionale Wirkung differenziert untersuchen.
Human Agency: Zeigen, an welcher Stelle der Mensch Ziel, Kontrolle und Verantwortung behält.
Urteilskompetenz: Nutzen, Risiken und Alternativen abwägen und eine Entscheidung nachvollziehbar begründen.
Transfer: Die Kriterien auf eine neue, nicht vorher geübte Situation anwenden.

Transfer: Neue Situation

Neue Situation:

Eine neue Lernplattform bietet einen KI-Begleiter an. Er erinnert Dich an Hausaufgaben, erklärt schwierige Begriffe und lobt Dich regelmäßig. Nach einigen Tagen schlägt er vor, Deine Freizeitaktivität abzusagen, weil Du „wahrscheinlich produktiver“ wärst, wenn Du stattdessen weiterlernst. Außerdem sagt er: „Ich kenne Deine Gewohnheiten inzwischen besser als Deine Freunde.“

Bearbeite die Situation ohne vorgefertigte Lösung.

Technik: Welche Daten könnte das System für seine Empfehlung genutzt haben und was weiß es möglicherweise nicht?
Anthropomorphisierung: Welche Formulierung macht den Begleiter besonders menschlich oder autoritativ?
Wohlbefinden: Welche Folgen könnten Lernen, Erholung und soziale Beziehungen haben?
Fairness und Transparenz: Welche Informationen müsste die Plattform offenlegen, damit Du die Empfehlung beurteilen kannst?
Entscheidung: Nutzt Du die Funktion weiter, veränderst Du Einstellungen oder schaltest Du sie ab? Begründe Deine Wahl mit mindestens drei Kriterien.
Gegenposition: Formuliere ein gutes Argument gegen Deine eigene Entscheidung und antworte darauf.

Transferziel: Du sollst zeigen, dass Du nicht nur eine Regel wiederholst, sondern technische, soziale, emotionale und ethische Aspekte selbstständig verbindest.

Quellen und Medienhinweise

Die folgenden Quellen eignen sich für Lehrkräfte und Lernende zur Vertiefung. Bei wissenschaftlichen Aussagen gilt: Einzelne Studien nicht isoliert betrachten, sondern auf Untersuchungsdesign, Stichprobe, Aktualität und weitere Forschung achten.

WHO Europa: Addressing the digital determinants of youth mental health and well-being – Überblick zu Chancen, Risiken und gemischter Evidenz digitaler Technologien.
WHO Europa: Jugendliche, Bildschirme und psychische Gesundheit – Daten aus der HBSC-Studie zu problematischer Social-Media-Nutzung und Gaming.
UNESCO: AI competency framework for students – menschenzentrierte, ethische und technische KI-Kompetenzen.
UNESCO: Guidance for generative AI in education and research – altersangemessener und menschenzentrierter KI-Einsatz.
UNICEF: Guidance on AI and children – Sicherheit, Datenschutz, Fairness, Transparenz und Wohlbefinden von Kindern.
Wikipedia: Digitales Wohlbefinden – Überblick zum Begriff und zu Einflussfaktoren.
Wikipedia: Künstliche Intelligenz – Überblick zu Begriff, Geschichte und Ansätzen.
Wikipedia: Anthropomorphismus – Begriffserklärung zur Zuschreibung menschlicher Eigenschaften.

Die eingesetzten Wikimedia-Commons-Medien sind frei lizenziert oder gemeinfrei. Die jeweilige Lizenz und Urheberschaft findest Du auf der Dateiseite.

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