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

KI und geistiges Eigentum

Einleitung

KI und geistiges Eigentum verbindet Informatik, Deutsch, Kunst, Ethik, Gemeinschaftskunde und Medienbildung. Du lernst nicht nur, was KI, Urheberrecht, Creative Commons und Geistiges Eigentum bedeuten. Du lernst vor allem, in echten Schul- und Alltagssituationen selbst zu entscheiden: Darf ich diesen Inhalt verwenden? Woher kommt er? Welche Rechte gelten? Was hat die KI beigetragen? Was habe ich selbst geleistet? Wie kann ich meine Entscheidung fair und transparent begründen?

Dieser Lernkurs ist besonders für Klasse 7 gedacht und für etwa 60 bis 90 Minuten angelegt. In einer gekürzten Unterrichtsstunde können Diagnose, Einführung, Fallanalyse und Transfer verwendet werden. In einer Doppelstunde kommen Lizenzprüfung, technische Vertiefung, Medienanalyse und kreative Aufgaben hinzu.

Wichtig: Dieser Kurs bietet eine schulische Orientierung und keine individuelle Rechtsberatung. Urheberrechtliche Fragen können vom Einzelfall abhängen.

Lernziele

Nach dem Kurs kannst Du erklären, wie generative KI aus Trainingsdaten statistische Muster lernt, warum ein KI-Modell nicht einfach mit einer Suchmaschine gleichgesetzt werden darf und weshalb die Herkunft von Trainings- und Ausgabedaten für Rechte und Fairness wichtig ist. Du kannst zwischen menschlicher Schöpfung, KI-Unterstützung und weitgehend automatischer Erzeugung unterscheiden. Du kannst eine Lizenz lesen, eine Quelle prüfen, mögliche Verzerrungen erkennen und für ein Schulprojekt eine begründete Nutzungsentscheidung treffen.

Die zentrale Kompetenz lautet:

PRÜFE statt blind übernehmen.

Schritt	Leitfrage	Was Du dabei tust
P – Provenienz	Woher kommt der Inhalt?	Du suchst Originalquelle, Urheber bzw. Rechteinhaber, Entstehungskontext und mögliche KI-Bearbeitung.
R – Rechte	Was darf ich damit tun?	Du prüfst Urheberrecht, Lizenz, Nutzungsbedingungen und den geplanten Veröffentlichungsort.
Ü – Überprüfen	Ist der Inhalt verlässlich und fair?	Du kontrollierst Fakten, Ähnlichkeiten, Quellen, mögliche Stereotype und fehlende Perspektiven.
F – Fremd- und Eigenanteil	Was stammt von anderen, von einer KI und von mir?	Du machst Deinen Arbeitsprozess sichtbar und trennst Unterstützung von eigener Leistung.
E – Entscheiden und erklären	Nutze, ändere, ersetze oder verwerfe ich den Inhalt?	Du entscheidest bewusst und begründest Deine Entscheidung nachvollziehbar.

Ablauf für 1–2 Unterrichtsstunden

Phase	Zeit	Tätigkeit
Aktivierung und Diagnose	5–10 Minuten	Schnelle Entscheidungen zu drei Alltagssituationen treffen und begründen
Verständliche Einführung	15 Minuten	KI, geistiges Eigentum, Urheberrecht und Lizenzen verstehen
Technik und Quellenkritik	10–15 Minuten	Trainingsdaten, Modell, Prompt, Ausgabe, Wahrscheinlichkeit und Bias untersuchen
Anwendungssituation	20 Minuten	Ein Schulprojekt mit der PRÜFE-Methode rechtlich, technisch und ethisch bewerten
Selbstkontrolle und Reflexion	10–15 Minuten	Quiz, Memory oder Lückentext bearbeiten und eigene Entscheidung überprüfen
Transfer	10 Minuten	Eine neue Situation selbstständig beurteilen und begründen

Aktivierung und Diagnose

Stell Dir vor, Deine Klasse gestaltet eine öffentlich sichtbare Website für das Schulfest. Entscheide zunächst spontan: eher nutzen, erst prüfen oder eher nicht nutzen. Entscheidend ist nicht nur Deine Wahl, sondern Deine Begründung.

Situation	Deine erste Entscheidung	Was müsstest Du noch wissen?
Eine Mitschülerin hat ein Foto selbst aufgenommen und erlaubt die Nutzung.		Wer ist darauf zu sehen? Ist die Veröffentlichung erlaubt? Wie soll die Urheberin genannt werden?
Eine Bild-KI erzeugt nach einem kurzen Prompt ein Plakatmotiv.		Welche Nutzungsregeln gelten? Ähnelt das Motiv einem konkreten geschützten Werk? Wie wird die KI-Nutzung transparent gemacht?
Ein tolles Bild wird ohne Lizenzangabe über eine Bildersuche gefunden.		Wo liegt die Originalquelle? Wer hat die Rechte? Reicht die bloße Auffindbarkeit im Internet?

Diagnosefrage: Wenn Du bisher dachtest „Im Internet gefunden = darf ich verwenden“, notiere nach dem Kurs mindestens zwei Gründe, warum diese Gleichung nicht stimmt.

Was bedeutet geistiges Eigentum?

Geistiges Eigentum ist ein Sammelbegriff für Rechte an immateriellen Gütern. Dazu gehören unter anderem Urheberrecht, Patentrecht, Markenrecht und Designrecht. Für generative KI im Schulalltag ist das Urheberrecht besonders wichtig, weil Texte, Bilder, Musik, Fotos, Videos oder Programme betroffen sein können.

Im deutschen Urheberrechtsgesetz sind Werke nur dann urheberrechtlich geschützte Werke, wenn sie persönliche geistige Schöpfungen sind. Das Gesetz nennt zum Beispiel Sprachwerke, Musik, Werke der bildenden Kunst, Lichtbildwerke, Filmwerke und Darstellungen wissenschaftlicher oder technischer Art.^[1] Der Urheber ist nach § 7 UrhG der Schöpfer des Werkes.^[2]

Für Dich bedeutet das: Eine Idee im Kopf, ein geschütztes Werk und eine Nutzungserlaubnis sind nicht dasselbe. Ein Werk kann geschützt sein, obwohl Du es kostenlos ansehen kannst. Umgekehrt kann ein Urheber anderen Menschen über eine Lizenz bestimmte Nutzungen erlauben.

Drei verschiedene Fragen, die oft verwechselt werden

Frage	Beispiel	Warum sie wichtig ist
Ist etwas urheberrechtlich geschützt?	Ein selbst gestaltetes Comicbild kann eine persönliche geistige Schöpfung sein.	Dann bestehen grundsätzlich Rechte am Werk.
Darf ich es benutzen?	Ein Bild ist mit CC BY lizenziert.	Die Lizenz kann die Nutzung erlauben, wenn ihre Bedingungen erfüllt werden.
Ist meine Nutzung fair und sinnvoll?	Ein KI-Bild ahmt erkennbar die Bildsprache einer lebenden Künstlerin nach.	Auch wenn eine Rechtsfrage offen oder schwierig ist, bleiben Fragen nach Fairness, Transparenz und Respekt.

Wie generative KI technisch arbeitet

Generative KI erzeugt neue Ausgaben aus gelernten statistischen Mustern. Ein stark vereinfachter Ablauf lautet:

Trainingsdaten → Training → Modell → Prompt → Ausgabe

Beim Training werden sehr viele Beispiele analysiert. Das Modell verändert interne Zahlenwerte, oft Parameter genannt, sodass es Muster in Daten abbilden kann. Bei einem Sprachmodell wird vereinfacht gesagt berechnet, welche Textbausteine in einem gegebenen Zusammenhang wahrscheinlich passen. Ein Bildmodell lernt statistische Beziehungen zwischen Bildmerkmalen und Beschreibungen.

Das Modell ist daher nicht einfach eine Bibliothek, in der zu jedem Prompt ein fertiger Text oder ein fertiges Bild abgelegt ist. Gleichzeitig folgt daraus nicht, dass Ausgaben automatisch rechtlich unproblematisch sind. Trainingsdaten können geschützte Inhalte enthalten, und eine Ausgabe kann einem geschützten Werk oder geschützten Werkteilen im Einzelfall problematisch nahekommen.

Mathematik-Bezug: Wahrscheinlichkeiten statt Zauberei

Stell Dir ein stark vereinfachtes Sprachmodell vor. Nach dem Satz „Die Klasse prüft zuerst die …“ könnte es intern beispielsweise folgende Wahrscheinlichkeitsverteilung geben. Die Zahlen sind nur ein Lernbeispiel und keine echten Modellwerte.

mögliches nächstes Wort	beispielhafte Wahrscheinlichkeit
Quelle	55 %
Lizenz	25 %
Farbe	15 %
Banane	5 %

Die Werte ergeben zusammen 100 %. Das Modell kann aus einer solchen Verteilung eine Fortsetzung auswählen. Dadurch wird verständlich, warum KI-Ausgaben variieren können und warum eine überzeugend klingende Aussage noch kein Beweis für ihre Richtigkeit ist.

Informatik-Bezug: Trainingsdaten sind nicht dasselbe wie die Ausgabe

Trainingsdaten sind Daten, aus denen das Modell während des Trainings Muster gewinnt. Der Prompt ist Deine aktuelle Eingabe. Das Modell enthält gelernte Parameter und Strukturen. Die Ausgabe ist der neu erzeugte Inhalt.

Diese Unterscheidung ist für geistiges Eigentum zentral: Eine Frage kann sich auf die Zulässigkeit der Nutzung von Daten beim Training beziehen, eine andere auf den Schutz einer konkreten Ausgabe und eine dritte auf Deine spätere Nutzung dieser Ausgabe.

KI, Training und Urheberrecht

Beim Training großer generativer Modelle können urheberrechtlich geschützte Inhalte eine Rolle spielen. Das deutsche Urheberrechtsgesetz enthält Regeln zum Text und Data Mining. § 44b UrhG erlaubt unter bestimmten Voraussetzungen Vervielfältigungen rechtmäßig zugänglicher Werke für Text und Data Mining; die Nutzung ist nach dieser Vorschrift jedoch nicht erlaubt, wenn sich Rechtsinhaber die Nutzung wirksam vorbehalten haben. Bei online zugänglichen Werken muss ein solcher Vorbehalt maschinenlesbar sein.^[3]

Auf europäischer Ebene verpflichtet die EU-KI-Verordnung Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck unter anderem dazu, eine Strategie zur Einhaltung des Unionsrechts über Urheberrecht und verwandte Schutzrechte vorzuhalten und eine hinreichend detaillierte öffentliche Zusammenfassung der für das Training verwendeten Inhalte zu veröffentlichen.^[4]

Für Klasse 7 ist die wichtigste Einsicht: Die Frage „Darf eine KI damit trainiert werden?“ ist nicht identisch mit der Frage „Darf ich eine KI-Ausgabe veröffentlichen?“.

Wer ist Urheber einer KI-Ausgabe?

Nach deutschem Urheberrecht setzt ein geschütztes Werk eine persönliche geistige Schöpfung voraus. Eine rein automatisch erzeugte Ausgabe ist deshalb nicht einfach deshalb ein menschliches Werk, weil ein KI-System sie erzeugt hat. Bei einem Projekt, in dem ein Mensch viele eigene schöpferische Entscheidungen trifft, Material auswählt, stark umarbeitet, kombiniert und gestaltet, kann dagegen der menschliche Anteil rechtlich bedeutsam sein. Wo genau die Grenze liegt, kann vom Einzelfall abhängen.

Das führt zu einer guten Lernregel:

Nicht fragen: „Ist KI erlaubt?“ – sondern fragen: „Welche menschlichen Entscheidungen, fremden Inhalte, Rechte und Nutzungsschritte liegen konkret vor?“

Schule ist nicht dasselbe wie öffentliche Veröffentlichung

Für Unterricht und Lehre gibt es besondere gesetzliche Schranken. § 60a UrhG erlaubt unter bestimmten Voraussetzungen zu nicht kommerziellen Zwecken die Nutzung von bis zu 15 Prozent eines veröffentlichten Werkes für einen abgegrenzten Unterrichtskreis. Abbildungen, einzelne Beiträge aus bestimmten Fachzeitschriften, Werke geringen Umfangs und vergriffene Werke können unter den Voraussetzungen der Vorschrift vollständig genutzt werden.^[5]

Aber: Was im Unterricht innerhalb einer Klasse zulässig sein kann, ist nicht automatisch für eine weltweit öffentlich erreichbare Schulwebsite, einen öffentlichen Social-Media-Kanal oder ein frei zugängliches Video erlaubt. Deshalb gehört der Veröffentlichungsort immer in Deine Prüfung.

Beispiel: Klassenzimmer oder öffentliche Website?

Nutzungssituation	Prüffrage
Material nur in einer geschlossenen Lerngruppe	Greift eine Unterrichtsschranke oder eine Lizenz?
Plakat hängt nur im Schulhaus	Wer kann es sehen und welche Rechte betreffen Bild, Text, Musik oder Personen?
Ergebnis wird öffentlich ins Internet gestellt	Habe ich eine ausdrückliche Erlaubnis oder passende Lizenz für diese Form der Veröffentlichung?
Ergebnis enthält KI-generierte Teile	Welche Quellen, Rechte, Ähnlichkeiten und Transparenzhinweise muss ich zusätzlich beachten?

Creative Commons und OER: Rechte sichtbar machen

Creative Commons stellt standardisierte Lizenzen bereit, mit denen Urheber festlegen können, unter welchen Bedingungen andere ihre Werke nutzen dürfen.

Die wichtigsten Lizenzbausteine sind:

Kürzel	Bedeutung	Deine Frage
BY	Namensnennung	Habe ich Urheber und Quelle korrekt genannt?
SA	Weitergabe unter gleichen Bedingungen	Muss mein bearbeitetes Werk unter derselben bzw. kompatiblen Lizenz weitergegeben werden?
NC	nur nicht kommerzielle Nutzung	Ist meine geplante Nutzung wirklich nicht kommerziell?
ND	keine Weitergabe bearbeiteter Fassungen	Habe ich das Material verändert oder möchte ich eine Bearbeitung veröffentlichen?

Eine einfache Regel für Quellenangaben ist die TULLU-Regel: Titel, Urheber, Lizenz, Link zur Lizenz und Ursprungsort. Je nach Medium und Lizenz kann eine konkrete Angabe anders aussehen, doch diese fünf Punkte helfen Dir beim sorgfältigen Arbeiten.

Das Video führt in Creative-Commons-Lizenzen und die TULLU-Regel für Schule und Unterricht ein.

OER: Lernen mit offenen Materialien

OER sind Bildungsmaterialien, die so lizenziert sind, dass sie unter den jeweiligen Lizenzbedingungen weiterverwendet und häufig auch bearbeitet werden dürfen.

Offen heißt nicht „ohne Regeln“. Gerade offene Lizenzen funktionieren, weil ihre Bedingungen sichtbar sind. Wer eine CC-Lizenz nutzt, soll deshalb nicht nur das Symbol erkennen, sondern die konkrete Lizenz lesen.

Gemeinfrei ist noch einmal etwas anderes

Ein gemeinfreies Werk ist nicht mehr durch Urheberrecht beschränkt oder war in der jeweiligen Form nicht urheberrechtlich geschützt. Eine freie Lizenz dagegen beruht auf Rechten, die der Rechteinhaber anderen unter Bedingungen einräumt.

Merksatz: Gemeinfrei, frei lizenziert und kostenlos auffindbar sind drei verschiedene Dinge.

Quellenkritik, Bias und Medienanalyse

Generative KI kann überzeugend formulieren, ohne eine verlässliche Quelle zu besitzen. Sie kann erfundene Quellenangaben erzeugen, wichtige Gegenargumente auslassen oder Stereotype aus Trainingsdaten fortsetzen. Deshalb reicht es nicht, nur auf Rechtsfragen zu schauen.

UNESCO hebt bei Medien- und Informationskompetenz im Umgang mit generativer KI unter anderem Quellenzuverlässigkeit, Privatsphäre, mögliche Diskriminierung und Urheberrechtsverletzungen als wichtige Themen hervor.^[6]

Der Quellencheck für KI-Inhalte

Prüfaspekt	Frage	Handlung
Herkunft	Gibt es eine überprüfbare Originalquelle?	Suche die Quelle außerhalb der KI-Antwort.
Beleg	Stützt die Quelle wirklich die Behauptung?	Lies die relevante Stelle selbst.
Aktualität	Ist die Information noch gültig?	Prüfe Datum und Rechtsstand.
Perspektive	Fehlen betroffene Gruppen oder Gegenpositionen?	Vergleiche mehrere seriöse Quellen.
Bias	Werden bestimmte Menschen stereotyp dargestellt?	Suche Muster, Gegenbeispiele und alternative Formulierungen.
Rechte	Ist die Nutzung erlaubt?	Prüfe Lizenz, Urheber, Bearbeitung und Veröffentlichungsort.
Transparenz	Ist erkennbar, wo KI geholfen hat?	Dokumentiere KI-Anteile und eigene Änderungen.

Medienanalyse: Was ein Bild nicht zeigt

Ein KI-generiertes Bild kann technisch beeindruckend sein und trotzdem ein schiefes Weltbild vermitteln. Wenn bei der Eingabe „erfolgreiche Führungskraft“ fast immer ähnliche Menschen erscheinen, ist das kein neutraler Zufall, sondern kann auf Verzerrungen in Daten, Beschreibungen oder Modellentscheidungen hinweisen.

Prüfe deshalb nicht nur: „Sieht das Bild gut aus?“, sondern auch: „Wer wird gezeigt? Wer fehlt? Welche Rollen werden verteilt? Welche kulturellen Annahmen stecken darin? Welche Auswirkungen hätte die Veröffentlichung?“

Transparenz: Kennzeichnen statt verstecken

Die EU-KI-Verordnung enthält für bestimmte KI-generierte oder manipulierte Inhalte Transparenzpflichten, etwa bei Deepfakes. Bei KI-generierten oder manipulierten Texten zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse gelten ebenfalls besondere Regeln, wobei die Verordnung Ausnahmen und Bedingungen vorsieht.^[7]

Für ein Schulprojekt ist eine einfache Praxis sinnvoll, auch wenn nicht jede schulische KI-Nutzung unter eine besondere gesetzliche Kennzeichnungspflicht fällt:

„KI-Unterstützung: Ideenstruktur und Bildentwurf mit generativer KI; Fakten, Auswahl, Überarbeitung, Quellen- und Lizenzprüfung durch die Projektgruppe.“

So bleibt sichtbar, was die KI getan hat und wofür Menschen Verantwortung übernommen haben.

Das Video vertieft Datenschutz, Urheberrecht und transparente KI-Nutzung im schulischen Kontext.

Anwendungssituation: Das Schulfest-Plakat

Deine Klasse plant ein Plakat und eine öffentliche Website für das Schulfest. Das Redaktionsteam hat vier Bausteine gesammelt:

Baustein	Herkunft	Plan
A	Eigenes Foto vom Schulgebäude	Zuschneiden und veröffentlichen
B	Foto von Wikimedia Commons mit CC BY	Farbe verändern und als Hintergrund nutzen
C	Bild aus einer allgemeinen Websuche ohne erkennbare Lizenz	Unverändert auf die Website setzen
D	KI-generiertes Motiv nach dem Prompt „male exakt wie eine bekannte lebende Künstlerin“	Als Hauptmotiv veröffentlichen

Auftrag 1: Handeln mit der PRÜFE-Methode

Arbeite allein oder im Team. Für jeden Baustein entscheidest Du: nutzen, nachbessern, ersetzen oder noch nicht entscheidbar. Begründe jede Entscheidung mit mindestens drei PRÜFE-Schritten.

Beispiel für eine Begründungsstruktur:

Provenienz: Ich kann die Originalquelle finden. Rechte: Die Lizenz erlaubt Bearbeitung unter einer Bedingung. Überprüfen: Das Bild zeigt keine irreführende Information. Fremd-/Eigenanteil: Foto fremd, Farbgestaltung von uns. Entscheidung: Nutzen, aber mit vollständiger Lizenzangabe.

Auftrag 2: Was fehlt noch?

Beim eigenen Foto musst Du zusätzlich an abgebildete Personen und Persönlichkeitsrechte denken. Beim CC-Bild musst Du die konkrete Lizenzseite und die geforderte Namensnennung prüfen. Beim Webfund reicht „gefunden“ als Erlaubnis nicht. Beim KI-Motiv musst Du nicht nur die Tool-Regeln prüfen, sondern auch Ähnlichkeiten, Fairness gegenüber der Künstlerin und die Transparenz über den KI-Einsatz beurteilen.

Diese Hinweise sind keine fertige Lösung. Sie zeigen, welche Prüfwege zu einer guten Entscheidung gehören.

Auftrag 3: Redaktionskonferenz

Übernehmt Rollen: Gestaltung, Technik, Recht und Ethik. Jede Rolle muss einen anderen Blick einbringen. Einigt Euch auf eine Version des Plakats, die öffentlich gezeigt werden kann. Haltet zu jedem Baustein fest, warum er verwendet, verändert oder ersetzt wurde.

Fächerübergreifende Verbindungen

Fach	Verbindung zum Thema	mögliche Lernhandlung
Informatik	Trainingsdaten, Modelle, Parameter, Prompt, Ausgabe	Einen vereinfachten Datenfluss erklären und Fehlerquellen markieren
Deutsch	Autorschaft, Quellen, Zitat, Paraphrase, Argumentation	Eine KI-Aussage mit einer Primärquelle vergleichen und eine eigene Begründung formulieren
Mathematik	Wahrscheinlichkeit und Verteilungen	Wahrscheinlichkeiten einer vereinfachten Modellausgabe vergleichen
Geschichte	Wandel von Medien und Kopiertechniken	Untersuchen, wie Buchdruck, Fotografie, Internet und KI neue Regeln und Konflikte ausgelöst haben
Kunst	Original, Bearbeitung, Stil, Komposition und kreative Entscheidung	KI-Bild, menschliche Bearbeitung und eigenes Werk anhand sichtbarer Entscheidungen vergleichen
Ethik	Fairness, Anerkennung, Verantwortung und Human Agency	Abwägen, ob etwas nur technisch möglich oder auch verantwortbar ist
Gemeinschaftskunde	Interessenausgleich zwischen Kreativen, Öffentlichkeit, Bildung und Unternehmen	Verschiedene Interessen in einer Anhörung vertreten
Medienbildung	Quellenkritik, Lizenzkompetenz, Transparenz, Desinformation	Eine Veröffentlichung vor dem Teilen mit einer Prüfroutine kontrollieren

Human Agency: Du bleibst Entscheider

Eine KI kann Vorschläge erzeugen, aber sie trägt nicht Deine schulische Verantwortung. Human Agency bedeutet: Du setzt das Ziel, wählst Quellen, prüfst Aussagen, entscheidest über Veröffentlichung und kannst erklären, warum Du so gehandelt hast.

Eine gute KI-Nutzung macht Deine Eigenleistung nicht unsichtbar. Sie kann sie im Gegenteil deutlicher machen, wenn Du Deinen Prozess dokumentierst: Was war Deine Frage? Was schlug die KI vor? Was hast Du verworfen? Welche Quelle hast Du überprüft? Was hast Du selbst gestaltet? Welche Entscheidung hast Du begründet?

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Welche Aussage beschreibt die zentrale PRÜFE-Kompetenz am besten? (Herkunft Rechte Verlässlichkeit Eigenanteil und Entscheidung nachvollziehbar prüfen) (!KI-Ausgaben grundsätzlich ungeprüft verwenden) (!Nur die Rechtschreibung eines KI-Textes kontrollieren) (!Alles verbieten was mit KI erstellt wurde)

Was verlangt das deutsche Urheberrecht für ein geschütztes Werk grundsätzlich? (Eine persönliche geistige Schöpfung) (!Eine Veröffentlichung in sozialen Medien) (!Eine Registrierung bei einer Suchmaschine) (!Eine Erstellung mit einem Computerprogramm)

Was ist ein Prompt? (Eine aktuelle Eingabe an ein KI-System) (!Die Gesamtheit aller Trainingsdaten) (!Eine Creative-Commons-Lizenz) (!Ein gesetzlicher Urheberrechtsvermerk)

Warum ist ein KI-Modell nicht einfach mit einer Suchmaschine gleichzusetzen? (Es erzeugt Ausgaben aus gelernten statistischen Mustern) (!Es zeigt immer nur ein unverändertes Originaldokument) (!Es besitzt automatisch alle Urheberrechte) (!Es kennt grundsätzlich jede verwendete Quelle)

Was bedeutet BY bei Creative Commons? (Namensnennung) (!Keine Bearbeitung) (!Nur private Nutzung) (!Keine Quellenangabe)

Was bedeutet ND bei Creative Commons? (Keine Weitergabe bearbeiteter Fassungen) (!Namensnennung ist verboten) (!Das Werk ist automatisch gemeinfrei) (!Nur Schulen dürfen das Werk verwenden)

Warum reicht der Hinweis im Internet gefunden nicht als Nutzungserlaubnis? (Auffindbarkeit sagt nichts Sicheres über die Nutzungsrechte aus) (!Alle Webinhalte gehören Suchmaschinen) (!Nur gedruckte Werke sind geschützt) (!Kostenlose Inhalte dürfen nie geteilt werden)

Was ist bei einer KI-generierten Aussage besonders wichtig? (Behauptungen mit verlässlichen Quellen außerhalb der KI-Antwort prüfen) (!Jede Quellenangabe der KI automatisch übernehmen) (!Nur auf eine überzeugende Formulierung achten) (!Die Antwort möglichst schnell weiterleiten)

Was ist Bias im Zusammenhang mit KI? (Eine systematische Verzerrung die Ergebnisse unfair beeinflussen kann) (!Eine sichere Lizenz für alle KI-Ausgaben) (!Ein anderes Wort für Trainingsgeschwindigkeit) (!Eine Garantie für neutrale Antworten)

Welche Aussage zur Veröffentlichung eines Schulprojekts ist richtig? (Eine Nutzung im Unterricht und eine öffentliche Veröffentlichung müssen getrennt geprüft werden) (!Alles was im Unterricht gezeigt wird darf weltweit veröffentlicht werden) (!Eine Quellenangabe ersetzt jede Nutzungserlaubnis) (!KI-Inhalte brauchen niemals Transparenz)

Memory

Prompt	Eingabe an ein KI-System
Trainingsdaten	Material aus dem ein Modell Muster lernt
Urheberrecht	Schutzrecht für persönliche geistige Schöpfungen
Lizenz	Erlaubnis mit festgelegten Nutzungsbedingungen
BY	Namensnennung
ND	Keine Weitergabe bearbeiteter Fassungen
Bias	Systematische Verzerrung
Provenienz	Herkunftsgeschichte eines Inhalts

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Trainingsdaten	Material zum Lernen statistischer Muster
Modell	Gelernte Parameter und Strukturen
Prompt	Aktuelle Eingabe
Ausgabe	Neu erzeugter Inhalt
Quellenprüfung	Herkunft Rechte und Belege kontrollieren

Kreuzworträtsel

Urheberrecht	Welches Recht schützt persönliche geistige Schöpfungen?
Trainingdaten	Wie nennt man vereinfacht die Daten aus denen ein KI-Modell Muster lernt?
Lizenz	Wie heißt eine geregelte Nutzungserlaubnis für ein Werk?
Transparenz	Wie heißt das Prinzip KI-Unterstützung und Arbeitswege sichtbar zu machen?
Quellenkritik	Wie heißt das systematische Prüfen von Herkunft Belegen und Zuverlässigkeit?
Gemeinfrei	Wie nennt man Werke die nicht mehr urheberrechtlich beschränkt sind?

LearningApps

Lückentext

Ein urheberrechtlich geschütztes Werk muss in Deutschland grundsätzlich eine

sein. Ein

ist die aktuelle Eingabe an ein KI-System. Beim Training lernt ein Modell statistische

aus Daten. Eine überzeugende KI-Antwort ersetzt keine verlässliche

. Das Kürzel BY verlangt bei Creative Commons eine

. Das Kürzel ND betrifft die Weitergabe von

. Ein Inhalt ohne erkennbare Lizenz sollte vor der Nutzung zuerst

werden. Eine systematische Verzerrung in KI-Ergebnissen nennt man

. Der Veröffentlichungsort beeinflusst die rechtliche

. Bei verantwortlicher KI-Nutzung bleibt die abschließende

beim Menschen.

Selbstkontrolle: Der 60-Sekunden-Publikationscheck

Bevor Du einen KI-unterstützten Inhalt veröffentlichst, beantworte fünf Fragen:

Kann ich die Originalquelle oder Entstehung nachvollziehen?
Kenne ich die Rechte oder Lizenzbedingungen?
Habe ich Fakten, Ähnlichkeiten und mögliche Verzerrungen geprüft?
Ist erkennbar, was von mir, von anderen und von einer KI stammt?
Kann ich in zwei Sätzen begründen, warum die Veröffentlichung verantwortbar ist?

Wenn Du eine dieser Fragen nicht beantworten kannst, ist „noch nicht veröffentlichen“ eine sinnvolle Entscheidung.

Reflexion

Beantworte nach der Anwendungssituation drei Sätze schriftlich:

Vor dem Kurs dachte ich über KI und Urheberrecht ...
Jetzt prüfe ich zusätzlich ...
Verantwortung bleibt beim Menschen, weil ...

Vergleiche Deine Diagnoseentscheidung vom Anfang mit Deiner jetzigen Entscheidung. Eine gute Reflexion darf zeigen, dass Du Deine Meinung geändert hast.

Transfer: Eine neue Situation selbstständig beurteilen

Neue Situation: Für einen Geschichtspodcast über das Leben in einer mittelalterlichen Stadt möchte Deine Gruppe ein KI-generiertes Titelbild, einen kurzen Ausschnitt moderner Filmmusik, einen gemeinfreien historischen Holzschnitt und einen von der KI formulierten Beschreibungstext verwenden. Der Podcast soll öffentlich auf der Schulwebsite erscheinen.

Deine Aufgabe ist nicht, möglichst viel Material einzubauen. Deine Aufgabe ist eine begründete Veröffentlichungsentscheidung.

Wende die fünf PRÜFE-Schritte auf jeden Bestandteil an.
Entscheide für jeden Bestandteil zwischen nutzen, nachbessern, ersetzen und noch nicht entscheidbar.
Nenne bei mindestens einem Bestandteil eine bessere Alternative.
Erkläre, wie Du KI-Unterstützung transparent machst.
Begründe abschließend in fünf bis acht Sätzen, warum Dein Podcast in dieser Form veröffentlicht werden sollte oder noch nicht veröffentlicht werden sollte.

Transferkriterium: Eine starke Lösung überträgt die Prüfmethode auf die neue Situation, statt einzelne Regeln nur zu wiederholen.

Offene Aufgaben

Leicht

Lizenzdetektiv: Suche auf Wikimedia Commons ein Bild zu einem Unterrichtsthema und notiere Titel, Urheber, Lizenz, Lizenzlink und Ursprungsort.
Quellenvergleich: Vergleiche eine kurze KI-Erklärung mit einem Wikipedia-Artikel und einer offiziellen Quelle. Markiere Übereinstimmungen, Unterschiede und offene Fragen.
KI-Transparenz: Formuliere für ein fiktives Schulplakat einen kurzen Hinweis, der verständlich erklärt, welche Teile mit KI-Unterstützung entstanden sind.
Bias-Check: Entwickle drei Bildprompts zum selben Beruf mit unterschiedlich formulierten Personenbeschreibungen und notiere, welche Stereotype Du bei möglichen Ergebnissen prüfen würdest.

Standard

Redaktionscheck: Untersuche fünf Medien für eine Klassenwebsite und begründe für jedes Medium, ob Du es nutzen, ändern, ersetzen oder noch prüfen würdest.
Creative-Commons-Vergleich: Vergleiche CC BY, CC BY-SA, CC BY-NC und CC BY-ND für ein öffentliches Schulprojekt und begründe, welche Lizenzbedingungen besonders wichtig werden.
Technikposter: Gestalte ein Schaubild mit Trainingsdaten, Modell, Prompt und Ausgabe. Ergänze an jeder Station eine mögliche rechtliche oder ethische Prüffrage.
Kunst und KI: Erstelle zwei Entwürfe für dasselbe Motiv, einen vollständig selbst gestalteten und einen KI-unterstützten. Dokumentiere, welche schöpferischen Entscheidungen jeweils von Dir stammen.

Schwer

Anhörung zum KI-Training: Veranstaltet eine Anhörung mit Rollen für Kunstschaffende, Schule, KI-Anbieter, Öffentlichkeit und Gesetzgebung. Entwickelt anschließend einen begründeten Klassenbeschluss für faire Trainings- und Nutzungsregeln.
Medienforensik: Untersuche ein virales KI-Bild oder eine synthetische Medienmeldung ohne personenbezogene Daten. Rekonstruiere Herkunft, Belege, mögliche Manipulationen, Interessen und Unsicherheiten.
Schul-KI-Leitlinie: Entwerft eine einseitige Leitlinie für Eure Klasse, die Eigenleistung, Quellen, Datenschutz, Urheberrecht, Kennzeichnung, Bias-Prüfung und Verantwortung regelt.
Transferprojekt Geistiges Eigentum: Entwickle einen neuen Fall aus Deinem Alltag, in dem KI, ein fremdes Werk und eine öffentliche Veröffentlichung zusammenkommen. Lass eine andere Gruppe den Fall mit PRÜFE lösen und überarbeite ihn anhand ihres Feedbacks.

Lernkontrolle

Fallurteil: Eine Gruppe möchte ein KI-Bild und einen Songausschnitt in einem öffentlichen Erklärvideo nutzen. Formuliere keine Ja-Nein-Antwort, sondern einen Prüfplan mit mindestens vier Schritten und begründe die Reihenfolge.
Konfliktanalyse: Erkläre an einem eigenen Beispiel, warum Interessen von Kreativen, Lernenden, Öffentlichkeit und KI-Anbietern gleichzeitig berechtigt sein können und trotzdem miteinander kollidieren.
Technik-Recht-Verknüpfung: Zeige, warum die technische Unterscheidung zwischen Trainingsdaten, Modell, Prompt und Ausgabe zu unterschiedlichen Rechtsfragen führt.
Bias und Rechte: Begründe, warum ein rechtlich nutzbarer KI-Inhalt trotzdem unfair oder problematisch sein kann.
Quellenkritischer Vergleich: Eine KI nennt drei Quellen für eine Behauptung. Entwickle ein Verfahren, mit dem Du prüfst, ob die Quellen existieren, aktuell sind und die Behauptung wirklich stützen.
Transferentscheidung: Beurteile eine neue Veröffentlichungssituation, nenne mindestens eine Unsicherheit und entscheide, welche Information Du vor der Veröffentlichung noch beschaffen musst.

Lernnachweis

Für einen guten Lernnachweis zu KI und geistiges Eigentum ist wichtig:

Du kannst Trainingsdaten, Modell, Prompt und Ausgabe unterscheiden.
Du kannst erklären, warum eine KI-Ausgabe nicht automatisch wahr, frei nutzbar oder menschlich urheberrechtlich geschützt ist.
Du kannst mindestens eine Creative-Commons-Lizenz korrekt lesen und die wichtigsten Bedingungen anwenden.
Du prüfst Quelle, Lizenz, Veröffentlichungsort, mögliche Bearbeitung und KI-Anteil.
Du erkennst mögliche Verzerrungen und fehlende Perspektiven.
Du dokumentierst Eigenleistung und KI-Unterstützung transparent.
Du triffst eine begründete Entscheidung und kannst Unsicherheiten benennen.
Du kannst die PRÜFE-Methode auf eine neue Situation übertragen.

OERs zum Thema

Frei verwendbare Medien im Kurs

Die eingebundenen Wikimedia-Commons-Dateien wurden ausgewählt, weil ihre Beschreibungsseiten freie Lizenzen oder Gemeinfreiheit ausweisen. Prüfe bei jeder Weiterverwendung trotzdem die konkrete Dateiseite, die aktuelle Lizenz und die geforderte Namensnennung.