NOAH-Robot
NOAH-Robot
Einleitung
NOAH-Robot ist ein sprechender und fahrender KI-Lernbegleiter. Er verbindet offene Lernkurse, allgemeines KI-Wissen, Sprache, ein technisches Langzeitgedächtnis, einen austauschbaren Smartphone-Kopf und eine mobile Roboterplattform. Dadurch wird aus einer Browseranwendung ein physisch erfahrbares Robotiksystem, das Lernende beim Fragen, Üben, Forschen, Konstruieren und Reflektieren begleitet.
Die NOAH-Reihe besteht aus drei miteinander verbundenen Lernbegleitern:
| System | Aufgabe | Besonderheit |
|---|---|---|
| aiMOOC-NOAH | erkennt den freigegebenen Kontext jeder Lernkursseite auf MOOCwiki.org | erscheint im Chat der Seitenleiste als AI Companion und kann dadurch schneller und passender auf den aktuellen Lerninhalt antworten |
| NOAH-Talk | stellt allgemeines Weltwissen direkt im Browser als AI Companion bereit | eignet sich für offene Fragen, Erklärungen, Dialoge und sprachgesteuertes Lernen |
| NOAH-Robot | verbindet die digitalen NOAH-Funktionen mit Sprache, Bewegung, Sensorik und einem mobilen Gehäuse | kann sprechen und fahren, besitzt ein technisches Langzeitgedächtnis und lässt sich durch verschiedene Smartphones als Kopf einfach personalisieren |
aiMOOC-NOAH im Lernkurs: Beispielseite NOAH-Robot auf MOOCwiki.org
NOAH-Talk im Browser: NOAH-Talk öffnen
Bauanleitung und Anregungen für andere Schulen: Einen eigenen AI Companion und NOAH-Robot bauen
Der aiMOOC-NOAH muss nicht erst in einer langen Eingabe erklärt bekommen, welches Thema gerade bearbeitet wird. Er kann den freigegebenen Seitenkontext nutzen, zum Beispiel den Seitentitel, den aktuellen Abschnitt, die Aufgabenart und die Sprache. Dadurch kann er eine Antwort stärker auf die Lernseite beziehen. Er soll dabei Hinweise geben, Zusammenhänge erklären und Lernwege öffnen, anstatt unkontrolliert fertige Lösungen vorzugeben.
NOAH-Talk erweitert diese kursbezogene Hilfe um allgemeines Weltwissen. Lernende können den Browser-Companion zu Themen befragen, die nicht unmittelbar auf einer einzelnen Kursseite erklärt werden. Der NOAH-Robot verkörpert beide Ansätze in einem mobilen System: Er hört nach bewusster Aktivierung zu, verarbeitet Sprache, antwortet über Lautsprecher und Display und kann freigegebene Fahrbefehle ausführen.
Die Vorderseite zeigt den personalisierbaren Smartphone-Kopf. Das Display kann Augen, Mund, Symbole, Text, Lernhinweise, Timer oder Statusinformationen darstellen. Unterschiedliche Smartphones, Hüllen, Stimmen, Sprachen und digitale Gesichter ermöglichen verschiedene NOAH-Persönlichkeiten, ohne dass der gesamte Roboter neu gebaut werden muss.
Auf der Rückseite kann die Smartphone-Kamera für ausdrücklich freigegebene Lern- und Robotikfunktionen genutzt werden. Die Kamera bleibt außerhalb eines bewusst gestarteten Modus deaktiviert. Der Schutzbügel dient zugleich als Tragegriff und als mechanischer Schutz für den Kopf.
Lernziele
Nach diesem aiMOOC kannst Du
- aiMOOC-NOAH und NOAH-Talk voneinander unterscheiden und ihr Zusammenspiel mit dem NOAH-Robot erklären.
- beschreiben, wie ein Seitenkontext zu schnelleren und passenderen Lernantworten führt.
- erklären, wie ein Smartphone als Display, Stimme, Kamera, Bedienoberfläche und personalisierbarer Kopf eingesetzt wird.
- den Datenfluss von der Spracheingabe über das KI-System bis zur Sprachausgabe nachvollziehen.
- die Funktionen von Mikrocontroller, Motorsteuerung, Sensorik, Mini-PC, Smartphone und Fahrwerk unterscheiden.
- das technische Langzeitgedächtnis von einem menschlichen Gedächtnis abgrenzen.
- einen Differentialantrieb oder Kettenantrieb untersuchen und sichere Fahrbefehle entwickeln.
- Chancen und Risiken eines körperlich anwesenden KI-Lernbegleiters beurteilen.
- Datenschutz, Kinderschutz und technische Sicherheit auf konkrete Nutzungssituationen übertragen.
- ein eigenes schulisches NOAH-Projekt schrittweise planen, bauen, testen und dokumentieren.
Die NOAH-Reihe
aiMOOC-NOAH: Kurswissen im Seitenkontext
Der aiMOOC-NOAH ist ein AI Companion innerhalb von MOOCwiki.org. Er begleitet Lernende direkt auf einer Kursseite. Sein besonderer Vorteil ist der Seitenkontext. Statt nur eine isolierte Frage zu erhalten, kann NOAH erkennen, in welchem Lernkurs und in welchem Abschnitt sich eine Person befindet.
Ein freigegebener Seitenkontext kann beispielsweise folgende Informationen enthalten:
- Seitentitel: Welches Thema wird gelernt?
- Abschnitt: Welcher Teil des Kurses ist gerade geöffnet?
- Aufgabentyp: Handelt es sich um ein Quiz, eine offene Aufgabe oder eine Lernkontrolle?
- Sprache: In welcher Sprache soll die Erklärung erfolgen?
- Lernstatus: Wurde ein Bereich begonnen, wiederholt oder abgeschlossen?
- Kursquelle: Aus welchem aiMOOC stammen die verwendeten Lerninformationen?
Der Companion kann dadurch eine allgemeine Frage wie „Erkläre mir das noch einmal“ dem richtigen Thema zuordnen. Das spart Zeit und reduziert Missverständnisse. Trotzdem muss sichtbar bleiben, welche Informationen an das KI-System übertragen werden. Namen, offene persönliche Antworten und vertrauliche Daten gehören nicht automatisch in den Seitenkontext.
NOAH-Talk: Weltwissen im Browser
NOAH-Talk ist der offene Browser-Companion der NOAH-Reihe. Er kann allgemeine Fragen bearbeiten, Erklärungen formulieren, Lernschritte vorschlagen und Sprache ausgeben. Je nach freigegebenem Betriebsmodus kann NOAH-Talk mit einem lokalen Modell, einem Schulserver oder einem abgesicherten externen KI-Dienst verbunden werden.
NOAH-Talk ist nicht an ein bestimmtes Robotergehäuse gebunden. Er kann auf einem Computer, Tablet oder Smartphone genutzt werden. Dadurch ist er zugleich
- ein eigenständiger Lernbegleiter,
- die sprachliche Oberfläche des NOAH-Robots,
- eine Testumgebung für neue Dialoge,
- eine Steuer- und Simulationsoberfläche,
- eine Verbindung zwischen Lernkurs und physischem Roboter.
Ein Browser-Companion kann aktualisiert werden, ohne die mechanische Plattform umzubauen. Diese Trennung von Software und Hardware macht das System wartbar und erweiterbar.
NOAH-Robot: Sprache, Bewegung und Präsenz
Der NOAH-Robot ist die physische Weiterentwicklung der NOAH-Reihe. Er kann mit Lernenden sprechen, ausgewählte Bewegungen ausführen, Statusinformationen anzeigen und auf einen freigegebenen Lernkontext reagieren.
Seine körperliche Präsenz verändert die Lerninteraktion. Ein Hinweis kommt nicht nur aus einem Textfeld, sondern kann durch Blickrichtung, Displayanimation, Stimme und Bewegung unterstützt werden. Diese Wirkung kann motivieren, muss aber kritisch begleitet werden. Ein freundlich gestaltetes Gesicht macht die Antwort nicht automatisch richtig.
Der Roboter ist deshalb als Human-in-the-Loop-System aufgebaut: NOAH begleitet, Menschen entscheiden und verantworten.
Das Video zeigt einen humanoiden Roboter als Lernbegleiter in einer Schule. Vergleiche seine Form, Bewegungsmöglichkeiten und Unterrichtswirkung mit dem modularen NOAH-Robot.
Arbeitsbilder: Vom offenen Fahrwerk zum fertigen NOAH-Robot
Die Arbeitsbilder machen sichtbar, welche Technik im geschlossenen Gehäuse zusammenwirkt. Sie zeigen keine voneinander unabhängigen Geräte, sondern wichtige Entwicklungs- und Lernstufen eines modularen Roboters.
Offene Mikrocontroller-Fahrplattform
Auf der offenen Fahrplattform sind die wichtigsten Komponenten gut erkennbar:
| Bauteil | Funktion | Lernmöglichkeit |
|---|---|---|
| Mikrocontroller-Board | verarbeitet Fahrbefehle und schaltet Ein- und Ausgänge | Firmware lesen, verändern und testen |
| Motortreiber | versorgt die Motoren mit der benötigten Leistung und bestimmt Drehrichtung und Geschwindigkeit | Pulsweitenmodulation und Richtungssteuerung untersuchen |
| Zwei angetriebene Räder | ermöglichen einen Differentialantrieb | Geradeausfahrt, Kurvenfahrt und Drehung programmieren |
| Batteriehalter | versorgt Motoren und Elektronik mit Energie | Spannung, Stromstärke und Laufzeit messen |
| Hauptschalter | trennt die Energieversorgung | sichere Inbetriebnahme üben |
| Trägerplatte | hält Komponenten mechanisch zusammen | Bohrbilder, Kabelwege und Reparierbarkeit planen |
Die sichtbare Verdrahtung ist didaktisch wertvoll. Lernende können Signalwege verfolgen, Messpunkte festlegen und Fehler systematisch suchen. Im fertigen NOAH-Robot sind diese Komponenten geschützt eingebaut, bleiben aber modular zugänglich.
Werkstattprototyp mit Mini-PC und Smartphone
Der Werkstattprototyp verbindet ein mobiles Kettenfahrwerk mit einem Mini-PC, einem Smartphone und einer Entwicklungsumgebung. Auf dem Smartphone ist ein digitales Gesicht zu sehen. Der Laptop dient der Programmierung, Diagnose und Dokumentation.
Dieses Arbeitsbild zeigt vier wichtige Prinzipien:
- Modularität: Fahrwerk, Rechner und Smartphone können einzeln ausgetauscht werden.
- Browsersteuerung: Das Gesicht und die Bedienoberfläche laufen auf einem mobilen Endgerät.
- Lokale Rechenleistung: Ein Mini-PC kann KI, Sprache, Speicher und Robotikdienste direkt am Gerät bereitstellen.
- Werkstattlernen: Kabel, Halterungen und Schnittstellen sind sichtbar und können untersucht werden.
Der fertige NOAH-Robot überführt diese offene Werkstattarchitektur in ein geschütztes, transportables und freundlich gestaltetes Gehäuse.
Fertiges Gehäuse und austauschbarer Smartphone-Kopf
Das Smartphone wird in einer Halterung befestigt. Dadurch lässt sich der Kopf ohne Eingriff in das Fahrwerk wechseln. Ein anderes Smartphone kann dem Roboter ein neues Displayformat, eine andere Kamera, eine andere Stimme oder ein anderes digitales Gesicht geben.
Die Personalisierung kann sich auf folgende Eigenschaften beziehen:
- Avatar: Augen, Mund, Symbole und Animationen
- Stimme: Sprechtempo, Lautstärke, Klang und Sprache
- Lernmodus: Schule, Ausbildung, Studium oder Selbstlernen
- Rolle: Erklärer, Fragesteller, Quizbegleiter oder Werkstattassistent
- Barrierefreiheit: große Schrift, langsame Sprache, kontrastreiche Darstellung oder reine Texteingabe
- Fachprofil: Mathematik, Sprachen, Technik, Geschichte oder Berufsorientierung
Personalisierung darf nicht mit heimlicher Profilbildung verwechselt werden. Die Lernenden müssen erkennen können, welche Einstellungen gespeichert werden und wie sie diese löschen oder zurücksetzen.
Technische Architektur
Systemübersicht
| Ebene | Komponenten | Aufgabe |
|---|---|---|
| Lernkontext | aiMOOC-Seite, Abschnitt, Aufgabenart und freigegebener Lernstatus | gibt der Antwort den passenden fachlichen Rahmen |
| Dialog | NOAH-Talk, Texteingabe, Spracherkennung und Sprachsynthese | verarbeitet Fragen und gibt Erklärungen aus |
| KI | lokales Sprachmodell oder abgesicherter Serverpfad | erzeugt Antwortvorschläge und ordnet Befehle ein |
| Langzeitgedächtnis | freigegebene Profile, Lernstände, Erinnerungsbausteine und Systemdaten | stellt Informationen über mehrere Sitzungen hinweg bereit |
| Smartphone-Kopf | Display, Lautsprecher, Mikrofon, Kamera und Browser | zeigt das Gesicht und ermöglicht die Interaktion |
| Roboterrechner | Mini-PC oder lokale Edge-Hardware | verbindet KI, Speicher, Weboberfläche und Steuerdienste |
| Mikrocontroller | Firmware, Sensorabfrage und Motorbefehle | führt zeitkritische Steuerung zuverlässig aus |
| Fahrwerk | Räder oder Ketten, Motoren, Encoder und Energieversorgung | bewegt den Roboter |
| Sicherheit | Not-Stopp, Watchdog, Geschwindigkeitsgrenze und Kollisionslogik | verhindert oder begrenzt gefährliche Bewegungen |
Vom gesprochenen Satz zur Antwort
Ein typischer Sprachdialog folgt einer Verarbeitungskette:
- Die lernende Person aktiviert das Mikrofon sichtbar.
- Die Spracherkennung wandelt Sprache in Text um.
- Der Text wird mit dem freigegebenen Seiten- oder Gesprächskontext verbunden.
- Das KI-System erzeugt einen Antwortvorschlag.
- Lernregeln prüfen, ob die Antwort kurz, respektvoll und lernorientiert ist.
- Die Sprachsynthese wandelt den Text in Sprache um.
- Das Smartphone zeigt passende Augen-, Mund- oder Statusanimationen.
- Ein technischer Log speichert nur die für Betrieb und Fehleranalyse erlaubten Daten.
Die Sprachkette und die Fahrsteuerung sind voneinander getrennt. Ein Sprachmodell steuert die Motoren nicht unmittelbar. Es kann eine Absicht wie „Fahre langsam einen Meter vor“ erkennen. Erst eine kontrollierte Befehlsschicht übersetzt diese Absicht in erlaubte Robotikbefehle.
Sichere Fahrbefehle
Eine sichere Befehlsschicht arbeitet mit einer begrenzten Auswahl freigegebener Kommandos:
| Erlaubter Befehl | Sicherheitsprüfung | Reaktion bei Fehler |
|---|---|---|
| langsam vorwärts | Weg frei, Geschwindigkeit begrenzt, Aufsicht aktiv | sofort anhalten |
| langsam rückwärts | Rückraum geprüft und Warnsignal aktiv | sofort anhalten |
| links oder rechts drehen | Drehbereich frei | Bewegung abbrechen |
| stoppen | jederzeit ausführbar | Motorleistung auf sicheren Zustand setzen |
| Gesicht oder Stimme ändern | keine Bewegung erforderlich | sichere Standardeinstellung laden |
Freie, unbegrenzte Fahrbefehle werden nicht direkt ausgeführt. Eine Positivliste legt fest, welche Aktionen grundsätzlich zulässig sind.
Differentialantrieb
Bei einem Differentialantrieb werden das linke und das rechte Rad getrennt gesteuert.
- Beide Räder gleich schnell vorwärts: Der Roboter fährt geradeaus.
- Linkes Rad langsamer: Der Roboter fährt eine Linkskurve.
- Rechtes Rad langsamer: Der Roboter fährt eine Rechtskurve.
- Räder in entgegengesetzte Richtungen: Der Roboter dreht auf der Stelle.
- Beide Räder ohne Antrieb: Der Roboter stoppt.
Die Fahrbewegung hängt nicht nur vom Programm ab. Raddurchmesser, Untergrund, Gewicht, Reibung, Akkuspannung und mechanische Abweichungen beeinflussen das Ergebnis. Deshalb benötigt ein Roboter Messungen, Kalibrierung und wiederholbare Tests.
Das Video zeigt den Aufbau eines kostengünstigen Roboters mit Differentialantrieb. Vergleiche die gezeigten Komponenten mit dem offenen NOAH-Fahrwerk.
Mikrocontroller und Motortreiber
Der Mikrocontroller übernimmt klar begrenzte und zeitkritische Aufgaben. Dazu gehören das Einlesen von Sensoren, die Geschwindigkeitsregelung, das Anhalten und die Überwachung der Verbindung.
Der Motortreiber bildet die Leistungsschnittstelle zwischen Mikrocontroller und Motor. Der Mikrocontroller liefert ein kleines Steuersignal. Der Treiber schaltet den höheren Motorstrom.
Ein sicherer Aufbau trennt deshalb
- Logikspannung,
- Motorversorgung,
- Masseverbindung,
- Steuerleitungen,
- Not-Stopp,
- geschützte Energiezufuhr.
Ein Watchdog prüft, ob regelmäßig gültige Steuerinformationen eintreffen. Bleibt das Signal aus, stoppt der Roboter automatisch.
Lokale KI und Edge Computing
NOAH kann ein lokales KI-Modell auf einem Mini-PC, einem leistungsfähigen Computer oder einem Schulserver verwenden. Bei Edge Computing findet die Verarbeitung nahe am Roboter statt.
Lokale KI bietet wichtige Vorteile:
- Gespräche müssen nicht automatisch an einen externen Anbieter übertragen werden.
- Das System kann auch ohne öffentliche Internetverbindung arbeiten.
- Reaktionszeiten können kurz und vorhersehbar sein.
- Schule und Projektteam können Modelle, Speicher und Datenwege kontrollieren.
- Ein lokales Langzeitgedächtnis kann technisch getrennt vom Sprachmodell verwaltet werden.
Lokale Verarbeitung ist jedoch nicht automatisch sicher. Auch lokale Geräte benötigen Benutzerrechte, Updates, Backups, Löschfunktionen und Schutz vor unberechtigtem Zugriff.
Das Video zeigt beispielhaft, wie ein lokales Sprachmodell auf einem Computer betrieben werden kann. Prüfe bei Tutorials immer Modellquelle, Lizenz, Hardwarebedarf und Datenschutz.
Das technische Langzeitgedächtnis
Was speichert NOAH?
Das Langzeitgedächtnis des NOAH-Robots ist ein technischer Speicher. Es ist kein Bewusstsein und kein menschliches Erinnern. Es kann freigegebene Informationen über mehrere Sitzungen hinweg verfügbar halten.
| Speicherbereich | Beispiele | Schutzregel |
|---|---|---|
| Lernkontext | zuletzt bearbeiteter Kurs, Abschnitt oder Aufgabenart | nur erforderliche Lerninformationen speichern |
| Einstellungen | Sprache, Lautstärke, Antwortlänge und Gesichtsstil | jederzeit sichtbar und zurücksetzbar |
| Lernfortschritt | abgeschlossene Bereiche oder gewünschte Wiederholungen | keine automatische Benotung |
| Erinnerungsbausteine | „Beim nächsten Mal Bruchrechnung wiederholen“ | nur nach bewusster Bestätigung |
| Roboterdaten | Kalibrierung, Wartung und Akkuzustand | getrennt von persönlichen Lerninformationen |
| Wissensspeicher | freigegebene Dokumente und offene Lernmaterialien | Quellen und Aktualität dokumentieren |
Erinnern und Vergessen
Ein verantwortungsvolles Langzeitgedächtnis benötigt nicht nur eine Speicherfunktion, sondern auch ein kontrolliertes Vergessen.
Lernende sollen
- sehen können, welche Informationen gespeichert wurden,
- einzelne Einträge korrigieren können,
- Erinnerungen löschen können,
- ein vollständiges Zurücksetzen auslösen können,
- zwischen Geräteprofil und persönlichem Lernprofil unterscheiden können,
- erkennen können, ob Informationen nur lokal oder auf einem Server liegen.
Besonders sensible Informationen gehören nicht in ein allgemeines Roboterprofil. NOAH ist kein Ersatz für vertrauliche Beratung, Diagnostik oder psychologische Betreuung.
Personalisierung ohne Personenprofil
Ein persönlicher Roboter muss nicht möglichst viele persönliche Daten sammeln. Viele Anpassungen funktionieren ohne Identifikation:
- Auswahl einer Stimme ohne Namensspeicherung
- Wahl eines Avatars ohne Gesichtserkennung
- Einstellung einer Antwortlänge ohne Leistungsprofil
- Wahl eines Lernfachs ohne dauerhafte Nutzeranalyse
- lokale Speicherung eines pseudonymen Profils
- Zurücksetzen nach einer Unterrichtsstunde
Das Ziel ist eine hilfreiche Lernumgebung, nicht eine möglichst vollständige Vermessung der Lernenden.
Datenschutz, Sicherheit und Verantwortung
Privacy by Design
Privacy by Design bedeutet, dass Datenschutz nicht erst nachträglich ergänzt wird. Er wird bereits bei Hardware, Software, Oberfläche und Unterrichtsregeln berücksichtigt.
| Prinzip | Umsetzung |
|---|---|
| Lokal zuerst | Sprache, Kontext und Erinnerungen werden möglichst auf dem Gerät oder im Schulnetz verarbeitet |
| Bewusste Aktivierung | Mikrofon und Kamera starten nur sichtbar und gezielt |
| Datensparsamkeit | nur notwendige Informationen werden verarbeitet |
| Transparenz | Statusanzeigen zeigen, ob Mikrofon, Kamera, KI oder Motoren aktiv sind |
| Löschbarkeit | Profile, Erinnerungen und Logs lassen sich kontrolliert entfernen |
| Rollen und Rechte | Lernende, Lehrkräfte und Administration erhalten unterschiedliche Zugriffsrechte |
| Keine heimliche Bewertung | NOAH vergibt keine automatischen Noten und führt keine verdeckten Leistungsprofile |
Technische Sicherheit
Der fertige NOAH-Robot fährt langsam und beaufsichtigt. Die Sicherheitsarchitektur besteht aus mehreren voneinander unabhängigen Schutzebenen:
- Not-Stopp: Eine physische Taste beendet die Bewegung unmittelbar.
- Watchdog: Bei Verbindungsverlust wechselt das Fahrwerk in einen sicheren Zustand.
- Geschwindigkeitsbegrenzung: Unterrichtsmodi erlauben nur niedrige Geschwindigkeiten.
- Abstandssensor: Hindernisse werden vor einer Kollision erkannt.
- Stoßschutz: Das Gehäuse besitzt abgerundete und geschützte Flächen.
- Akkuschutz: Laden, Lagerung und Betrieb erfolgen nach festen Sicherheitsregeln.
- Kabelschutz: Bewegliche und stromführende Leitungen sind befestigt und gegen Zug geschützt.
- Aufsicht: Neue Programme werden zuerst aufgebockt oder in einer abgesperrten Testzone geprüft.
Human in the Loop
KI begleitet – Menschen verantworten.
Diese Leitidee gilt für alle Ebenen des NOAH-Robots:
| Bereich | NOAH kann | Menschen müssen |
|---|---|---|
| Lernen | erklären, vereinfachen und Hinweise geben | Lernziele, Bewertung und Unterstützung verantworten |
| Programmierung | Codevorschläge und Tests erzeugen | Code lesen, prüfen und freigeben |
| Bewegung | erlaubte Fahrabsichten erkennen | Sicherheitszonen und Betriebsfreigaben festlegen |
| Gedächtnis | bestätigte Informationen speichern | Zweck, Dauer und Löschung kontrollieren |
| Datenschutz | lokale und datensparsame Modi bereitstellen | den schulischen Einsatz rechtlich und pädagogisch prüfen |
| Kommunikation | respektvoll und lernorientiert antworten | bei sensiblen Themen persönliche Ansprechpartner bereitstellen |
NOAH-Robot im Unterricht
Lernbegleitung auf einer aiMOOC-Seite
Eine lernende Person öffnet den aiMOOC NOAH-Robot. Der Companion erkennt den Seitentitel und den aktuellen Abschnitt. Die Frage „Warum braucht der Roboter einen Motortreiber?“ wird dadurch als Robotikfrage verstanden. NOAH kann direkt auf Mikrocontroller, Motorstrom und Leistungsschnittstelle eingehen.
Ohne Seitenkontext müsste die Person zunächst erklären, welcher Roboter, welcher Motor und welche Schaltung gemeint sind. Der Kontext verkürzt den Weg zu einer passenden Antwort.
Werkstattassistenz
In der Werkstatt kann NOAH
- eine Sicherheitscheckliste vorlesen,
- Messschritte erläutern,
- an das Ausschalten der Stromversorgung erinnern,
- Bauteile anhand einer Stückliste abfragen,
- Testprotokolle strukturieren,
- Fehlerhypothesen sammeln,
- eine Reparatur dokumentieren.
NOAH ersetzt dabei keine Fachkraft. Arbeiten an gefährlicher Spannung, beschädigten Akkus oder sicherheitskritischen Komponenten bleiben verantwortlichen Erwachsenen vorbehalten.
Sprachlernen
Der Smartphone-Kopf kann Gesicht, Text und Stimme kombinieren. Dadurch eignet sich NOAH für Sprachübungen:
- kurze Dialoge führen,
- Wörter langsam vorsprechen,
- Ausspracheübungen wiederholen,
- Verständnisfragen stellen,
- zwischen Sprachen wechseln,
- schwierige Begriffe auf dem Display anzeigen.
Das Langzeitgedächtnis kann auf Wunsch festhalten, welche Wörter wiederholt werden sollen. Es speichert jedoch keine heimlichen Audioarchive.
Mathematik und Naturwissenschaften
NOAH kann reale Roboterdaten in Lernaufgaben verwandeln:
- Aus Radumdrehungen wird eine Wegberechnung.
- Aus Fahrzeit und Strecke wird eine Geschwindigkeitsaufgabe.
- Aus Batteriespannung und Stromstärke wird eine Leistungsberechnung.
- Aus Sensormessungen entsteht eine Statistik.
- Aus Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Wert entsteht eine Fehleranalyse.
- Aus der Kurvenfahrt entsteht eine Aufgabe zur Geometrie.
Informatik und Agent-Coding
Beim Agent-Coding unterstützt eine KI die Softwareentwicklung. Lernende formulieren Anforderungen, lassen Vorschläge erzeugen und überprüfen die Ergebnisse.
Ein sicherer Arbeitszyklus lautet:
- Anforderung beschreiben.
- Eingaben, Ausgaben und Grenzen festlegen.
- kleinen Codevorschlag erzeugen.
- jede Zeile erklären.
- Tests vor der Ausführung formulieren.
- Normalfälle und Fehlerfälle prüfen.
- Änderungen versionieren.
- sicherheitskritische Funktionen freigeben lassen.
- Ergebnis dokumentieren.
Ein funktionierender Code ist nicht automatisch ein sicherer Code.
Einen NOAH-Robot an der eigenen Schule bauen
Die offene Anleitung unter moocwiki.org/aicompanion regt Schulen dazu an, einen eigenen AI Companion und eine passende Robotikplattform aufzubauen.
Stufe 1: Software-Companion
Die Schule beginnt mit aiMOOC-NOAH und NOAH-Talk im Browser. Lernende testen Kurskontext, Sprache, Antwortstile und Datenschutzmodi, bevor Motoren hinzukommen.
Stufe 2: Smartphone-Kopf
Ein Smartphone zeigt das NOAH-Gesicht und gibt Sprache aus. Eine einfache Halterung macht aus dem Browser-Companion einen sichtbaren Lerngegenstand.
Stufe 3: Offene Fahrplattform
Ein Mikrocontroller, zwei Motoren, ein Motortreiber, ein Schalter und eine sichere Energieversorgung bilden die mobile Basis. Zunächst werden nur Stoppen, Geradeausfahrt und langsame Drehung programmiert.
Stufe 4: Roboterrechner und lokales Gedächtnis
Ein Mini-PC verbindet Browser, lokales KI-Modell, Langzeitgedächtnis und Robotikdienste. Die Lernenden dokumentieren Datenwege, Benutzerrechte und Löschfunktionen.
Stufe 5: Sensorik und Sicherheitsabnahme
Abstandssensoren, Watchdog, Not-Stopp und Geschwindigkeitsbegrenzung werden einzeln getestet. Erst danach fährt das System in einer beaufsichtigten Lernumgebung.
Stufe 6: Gehäuse und Personalisierung
Das Gehäuse schützt Technik und Lernende. Der Smartphone-Kopf bleibt austauschbar. Reparierbarkeit und Zugang zu wichtigen Komponenten werden bereits beim Design berücksichtigt.
Stufe 7: Offene Dokumentation
Andere Schulen können ein System nur nachvollziehen, wenn folgende Materialien veröffentlicht werden:
- Stückliste
- Schaltplan
- Bauanleitung
- Softwareversion
- Sicherheitsregeln
- Testprotokolle
- Datenschutzbeschreibung
- Unterrichtsbausteine
- Wartungsplan
- bekannte Grenzen und Fehler
Evaluation und Weiterentwicklung
Ein fertiger Roboter bleibt ein lernendes technisches Projekt. Software, Unterricht und Sicherheitsregeln werden anhand dokumentierter Erfahrungen weiterentwickelt.
| Qualitätsbereich | Mögliche Messgröße | Leitfrage |
|---|---|---|
| Antwortqualität | fachlich richtige und hilfreiche Antworten | Unterstützt NOAH das Verstehen? |
| Reaktionszeit | Zeit zwischen Frage und Antwort | Reagiert das System schnell genug für Unterricht? |
| Fahrsicherheit | Stopprate und Hinderniserkennung | Bleibt der Roboter in allen Testfällen kontrollierbar? |
| Wartbarkeit | Zeit für Diagnose und Reparatur | Können Schülerteams typische Fehler nachvollziehen? |
| Datenschutz | Zahl, Art und Dauer gespeicherter Daten | Werden nur notwendige Informationen verarbeitet? |
| Lernwirkung | Dokumentationen, Aufgabenlösungen und Reflexionen | Entwickeln Lernende technisches und kritisches Verständnis? |
| Akzeptanz | Rückmeldungen von Lernenden und Lehrkräften | Wird NOAH als hilfreich und nicht als störend erlebt? |
| Barrierefreiheit | Nutzbarkeit mit verschiedenen Ein- und Ausgaben | Können unterschiedliche Lernende teilnehmen? |
Auch ein negatives Testergebnis ist wertvoll. Ein dokumentierter Fehler zeigt, wo das System verbessert werden muss.
Fachbegriffe
| Begriff | Bedeutung |
|---|---|
| AI Companion | digitaler oder physischer KI-Lernbegleiter |
| Seitenkontext | freigegebene Informationen über Lernseite, Abschnitt und Aufgabe |
| Langzeitgedächtnis | dauerhafter technischer Speicher für bestätigte Informationen und Einstellungen |
| Mikrocontroller | kleiner Computer für hardwarenahe Steuerungsaufgaben |
| Motortreiber | Leistungsschnittstelle zwischen Mikrocontroller und Motor |
| Differentialantrieb | Lenkung durch getrennte Steuerung des linken und rechten Rades |
| Edge Computing | Datenverarbeitung nahe am Gerät oder im lokalen Netz |
| Speech-to-Text | Umwandlung gesprochener Sprache in Text |
| Text-to-Speech | Umwandlung von Text in gesprochene Sprache |
| Watchdog | Überwachung, die bei einem Fehler einen sicheren Zustand auslöst |
| Telemetrie | Erfassung und Übertragung technischer Betriebsdaten |
| Human-in-the-Loop | menschliche Kontrolle und Verantwortung in einem KI-System |
| Privacy by Design | Datenschutz durch frühzeitige technische und organisatorische Gestaltung |
| Agent-Coding | Softwareentwicklung mit KI-Vorschlägen und menschlicher Prüfung |
| Open Educational Resources | offen lizenzierte Lernmaterialien zur Nutzung und Weiterentwicklung |
Interaktive Aufgaben
Quiz: Teste Dein Wissen
Welche besondere Funktion besitzt aiMOOC-NOAH? (Er nutzt den freigegebenen Kontext einer Lernkursseite) (!Er steuert jeden Motor direkt ohne Sicherheitsprüfung) (!Er speichert automatisch alle privaten Gespräche) (!Er funktioniert ausschließlich als gedrucktes Arbeitsblatt)
Wofür wird NOAH-Talk eingesetzt? (Als Browser-Companion für allgemeine Fragen und Weltwissen) (!Als mechanischer Not-Stopp des Roboters) (!Als Ladegerät für die Motorbatterie) (!Als Ersatz für das Fahrwerk)
Was unterscheidet den NOAH-Robot von den rein digitalen NOAH-Systemen? (Er verbindet den AI Companion mit Sprache und Bewegung) (!Er verzichtet vollständig auf Software) (!Er kann nur Bilder anzeigen) (!Er besitzt keine Verbindung zu Lernkursen)
Warum lässt sich NOAH durch verschiedene Smartphones leicht personalisieren? (Das Smartphone dient als austauschbarer Kopf mit Display und Stimme) (!Das Smartphone ersetzt beide Antriebsmotoren) (!Jedes Smartphone verändert automatisch das Fahrwerk) (!Das Smartphone ist ausschließlich eine Batterie)
Was ist das Langzeitgedächtnis des Roboters? (Ein kontrollierbarer technischer Speicher) (!Ein menschliches Bewusstsein) (!Eine dauerhafte geheime Audioaufnahme) (!Eine mechanische Bremse)
Wie lenkt ein Differentialantrieb? (Durch unterschiedliche Geschwindigkeiten der beiden Antriebsseiten) (!Durch Veränderung der Lautsprecherstimme) (!Durch das Öffnen des Browsers) (!Durch eine höhere Bildschirmhelligkeit)
Welche Aufgabe hat ein Motortreiber? (Er schaltet den benötigten Motorstrom nach Steuersignalen) (!Er formuliert Lernfragen) (!Er speichert den Seitenkontext) (!Er erzeugt das digitale Gesicht)
Was bedeutet Human-in-the-Loop? (Menschen behalten bei wichtigen Entscheidungen die Verantwortung) (!Die KI darf alle Entscheidungen unbeaufsichtigt treffen) (!Der Roboter vergibt automatisch Schulnoten) (!Fehler müssen nicht mehr geprüft werden)
Welche Datenschutzmaßnahme gehört zu NOAH? (Mikrofon und Kamera werden nur bewusst und sichtbar aktiviert) (!Alle Gespräche werden unbegrenzt gespeichert) (!Gesichtserkennung läuft ständig im Hintergrund) (!Persönliche Daten werden öffentlich angezeigt)
Wo finden Schulen Anregungen zum eigenen NOAH-Aufbau? (Auf der offenen AI-Companion-Bauanleitung von MOOCwiki) (!Nur in einem geheimen Herstellerhandbuch) (!Ausschließlich in einem kostenpflichtigen Computerspiel) (!Nur auf dem Display eines fertigen Roboters)
Memory
| aiMOOC-NOAH | Seitenkontext |
| NOAH-Talk | Weltwissen |
| Smartphone-Kopf | Personalisierung |
| Mikrocontroller | Fahrsteuerung |
| Motortreiber | Motorstrom |
| Langzeitgedächtnis | bestätigte Erinnerung |
| Watchdog | Fehlerstopp |
| Human-in-the-Loop | menschliche Verantwortung |
Drag and Drop
| Ordne die richtigen Begriffe zu. | Funktion |
|---|---|
| aiMOOC-NOAH | nutzt den Kontext einer Lernkursseite |
| NOAH-Talk | beantwortet allgemeine Fragen im Browser |
| Smartphone-Kopf | zeigt Gesicht, Text und Status |
| Mini-PC | betreibt KI, Speicher und Robotikdienste |
| Mikrocontroller | führt zeitkritische Fahrbefehle aus |
| Not-Stopp | beendet eine gefährliche Bewegung |
Kreuzworträtsel
| Seitenkontext | Welche freigegebene Information verbindet eine Frage mit der aktuellen Lernseite? |
| Telemetrie | Wie heißt die Erfassung technischer Betriebsdaten? |
| Watchdog | Welche Überwachung stoppt das System bei ausbleibenden Steuersignalen? |
| Motorik | Wie heißt der Bereich für Bewegung und Antrieb? |
| Smartphone | Welches austauschbare Gerät dient NOAH als Kopf? |
| Datensparsamkeit | Welches Prinzip verlangt so wenige personenbezogene Daten wie möglich? |
LearningApps
Lückentext
Offene Aufgaben
Leicht
- Bauteilsuche: Beschrifte auf dem Foto der offenen Fahrplattform Mikrocontroller, Motortreiber, Räder, Batteriehalter und Schalter.
- NOAH-Reihe: Erstelle eine dreiteilige Übersicht zu aiMOOC-NOAH, NOAH-Talk und NOAH-Robot.
- Smartphone-Gesicht: Entwirf ein eigenes NOAH-Gesicht mit mindestens vier sichtbaren Zuständen.
- Sprachdialog: Schreibe einen kurzen Lerndialog, in dem NOAH Hinweise gibt, aber die Lösung nicht verrät.
Standard
- Datenfluss: Zeichne den Weg einer gesprochenen Frage vom Mikrofon bis zur Antwort und markiere alle Speicherorte.
- Fahrversuch: Plane einen sicheren Test für Geradeausfahrt, Kurve, Drehung und Not-Stopp.
- Langzeitgedächtnis: Entwickle zehn sinnvolle und zehn ungeeignete Informationen für ein schulisches NOAH-Profil.
- Vergleich: Vergleiche Radfahrwerk und Kettenfahrwerk hinsichtlich Wendigkeit, Lautstärke, Energiebedarf und Wartung.
Schwer
- Sicherheitsarchitektur: Entwirf ein System aus Not-Stopp, Watchdog, Abstandssensor und Geschwindigkeitsbegrenzung. Erkläre, warum mehrere Schutzebenen nötig sind.
- Agent-Coding: Formuliere Anforderungen und Testfälle für einen Fahrbefehl, der bei einem Hindernis automatisch abbricht.
- Schulkonzept: Plane den Aufbau eines NOAH-Robots an einer anderen Schule mit Zeitplan, Rollen, Material, Datenschutz und Dokumentation.
- Evaluationsprojekt: Untersuche, ob ein physischer AI Companion anders auf Lernmotivation und Verständnis wirkt als ein reiner Browser-Chat.
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Lernkontrolle
- Kontext und Antwortqualität: Eine lernende Person fragt auf einer Elektronikseite nur „Warum braucht man das?“. Erkläre, wie Seitenkontext hilft und welche Risiken bei einer falschen Kontexterkennung entstehen.
- Systemfehler: Das Display antwortet richtig, aber der Roboter fährt nicht. Entwickle eine Diagnose vom Browser über den Robotikdienst und Mikrocontroller bis zum Motor.
- Gedächtnisentscheidung: Entscheide für fünf Lerninformationen, ob sie nicht, kurzfristig oder langfristig gespeichert werden sollen. Begründe Zweck und Löschfrist.
- Personalisierung: Beurteile, welche Anpassungen durch ein anderes Smartphone sinnvoll sind und welche Funktionen weiterhin vom Fahrwerk oder Mini-PC abhängen.
- Datenschutztransfer: Vergleiche eine lokale Spracheingabe mit einem externen Live-Sprachdienst. Berücksichtige Datenweg, Einwilligung, Reaktionszeit und Kontrolle.
- Sicherheitsfall: Ein KI-Modell interpretiert „Komm schnell her“ als Fahrbefehl. Entwickle eine sichere Reaktion des Systems.
- Schultransfer: Eine Schule besitzt nur Tablets, einfache Mikrocontroller und wenig Geld. Entwickle eine sinnvolle erste NOAH-Ausbaustufe, die bereits pädagogischen Nutzen bietet.
Lernnachweis
Für einen Lernnachweis zu NOAH-Robot sind folgende Leistungen wichtig:
- Systemverständnis: Du erklärst das Zusammenspiel von Lernseite, Browser-Companion, Smartphone, Mini-PC, Mikrocontroller und Fahrwerk.
- Praktische Arbeit: Du baust, programmierst, gestaltest oder testest einen abgegrenzten Teil des Systems.
- Dokumentation: Schaltplan, Codeversion, Testbedingungen, Fehler und Änderungen sind nachvollziehbar festgehalten.
- Datenschutz: Du beschreibst Datenarten, Speicherorte, Freigaben und Löschmöglichkeiten.
- Sicherheit: Du begründest Schutzmaßnahmen für Bewegung, Energieversorgung und Kommunikation.
- Qualitätsprüfung: Du vergleichst erwartetes und beobachtetes Verhalten.
- Eigenständigkeit: Dein persönlicher Beitrag im Team ist erkennbar.
- Reflexion: Du benennst Grenzen, Fehlversuche und Verbesserungsmöglichkeiten.
- Transfer: Du überträgst Deine Erkenntnisse auf einen anderen Lernort oder Robotertyp.
- Präsentation: Du erklärst das System verständlich und beantwortest kritische Rückfragen.
Weblinks und Bauanleitung
- aiMOOC NOAH-Robot
- NOAH-Talk als Browser-Companion
- Bauanleitung und Anregungen für Schulen
- MOOCwiki.org
- aiMOOC
- Robotik
- Künstliche Intelligenz
- Edge Computing
- Open Educational Resources
OERs zum Thema
Verknüpfte Lernbereiche
aiMOOC-Projekte
Schulfach+
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aiMOOCs
aiMOOC Projekte
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THE MONKEY DANCE
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