Diesen aiMOOC als Battle spielen: Deutsch, Klasse 9-10, E-Niveau

NWT9 - KI für NwT nutzen und kontrollieren

Einleitung

Künstliche Intelligenz kann Dich im Fach NwT beim Entwickeln technischer Lösungen unterstützen. Sie kann Ideen sammeln, schwierige Zusammenhänge erklären, Programmcode vorschlagen, Fehlerquellen suchen und Varianten eines Entwurfs erzeugen. Aber: Eine KI misst nicht automatisch richtig, kennt nicht jedes Bauteil sicher, kann Quellen erfinden, Rechenfehler machen oder Sicherheitsgrenzen falsch angeben. Deshalb gilt in diesem aiMOOC ein Grundsatz:

KI darf Vorschläge machen. Naturgesetze, Berechnungen, Sicherheitsangaben, Quellen und technische Entscheidungen prüfst Du selbstständig.

Du trainierst hier einen Arbeitsstil, der zu NwT passt: Problem verstehen, recherchieren, modellieren, berechnen, planen, bauen oder programmieren, testen, verbessern und bewerten. KI wird dabei als Werkzeug eingesetzt – nicht als Ersatz für eigenes naturwissenschaftlich-technisches Denken.

Das Video des KI-Campus gibt einen kurzen Einstieg in den Begriff Künstliche Intelligenz. Für diesen Kurs ist besonders wichtig: Nicht jede Software ist KI und nicht jede KI „versteht“ ihre Antwort so wie ein Mensch. Generative KI erzeugt Inhalte auf Grundlage gelernter Muster. Sprachmodelle können dabei sehr überzeugend formulieren, obwohl eine Aussage falsch ist.

Lernziele

Nach diesem aiMOOC kannst Du:

KI als Werkzeug: KI gezielt zur Ideenfindung, Erklärung, Programmierhilfe und Variantenbildung nutzen.
Prompt: Arbeitsaufträge an eine KI so formulieren, dass Ziel, Randbedingungen, gewünschtes Format und Prüfauftrag klar sind.
Naturwissenschaftliches Arbeiten: Aussagen der KI mit Formeln, Messungen, Einheiten und Naturgesetzen kontrollieren.
Technisches Arbeiten: KI-Vorschläge zu Schaltungen, Bauteilen, Werkstoffen und Konstruktionen mit Datenblättern, Sicherheitsregeln und Tests prüfen.
Programmieren: KI-generierten Code lesen, kommentieren, testen und schrittweise verbessern.
Quellenkritik: Behauptungen und Quellen der KI an Originalquellen oder verlässlichen Fachquellen kontrollieren.
Technikbewertung: Mehrere Lösungsvorschläge nach Kriterien vergleichen und eine eigene technische Entscheidung begründen.
KI-Kompetenz: Grenzen, Unsicherheiten, Datenschutz und Verantwortung beim Einsatz generativer KI berücksichtigen.

G/M/E-Differenzierung in diesem aiMOOC

Die Kürzel G, M und E dienen hier zur didaktischen Differenzierung der Aufgaben.

Niveau	Schwerpunkt	Was Du zeigen sollst
G – grundlegend	KI sinnvoll bedienen und offensichtliche Fehler erkennen	Vorgegebene Prompts nutzen, Einheiten prüfen, einfache Rechnungen nachvollziehen, Quellen öffnen, Tests nach Anleitung durchführen
M – mittel	KI-Antworten systematisch vergleichen und verbessern	Eigene Prompts formulieren, Rechnungen selbst durchführen, Code ändern, zwei Varianten nach Kriterien bewerten, Quellen gegeneinander prüfen
E – erweitert	KI als Werkzeug in einem vollständigen technischen Entscheidungsprozess kontrollieren	Modelle herleiten, Grenzfälle prüfen, Messunsicherheiten diskutieren, Code strukturell analysieren, Primärquellen nutzen und Entscheidungen mit mehreren Kriterien begründen

Was KI im NwT-Unterricht leisten kann

Im NwT-Unterricht entstehen häufig offene Probleme: Wie lässt sich ein Abstand messen? Welche Konstruktion ist stabil? Wie kann ein Sensor ausgewertet werden? Welche Programmstruktur passt zu einer Steuerung? Welche Varianten sind denkbar?

KI kann in solchen Situationen den Suchraum vergrößern. Sie kann zum Beispiel zehn Ideen nennen, eine Formel in unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen erklären, einen Programmablauf in Pseudocode übersetzen oder drei Konstruktionsvarianten mit Vor- und Nachteilen vorschlagen.

Ein typischer Arbeitsprozess beim maschinellen Lernen umfasst Daten, Verarbeitung, Modellbildung und Bewertung. Im Unterricht musst Du zusätzlich eine zweite Schleife denken: KI-Ausgabe → fachliche Prüfung → Test → Verbesserung.

Vier sinnvolle KI-Rollen

KI-Rolle	Beispiel	Was Du selbst prüfen musst
Ideenfinder	„Nenne fünf Möglichkeiten, wie ein Modellfahrzeug Hindernisse erkennen könnte.“	Realisierbarkeit, Material, Kosten, Energiebedarf, Sicherheit
Erklärhilfe	„Erkläre mir den Unterschied zwischen Spannung, Stromstärke und Widerstand für Klasse 9.“	Fachbegriffe, Formeln, Einheiten, Beispiele
Programmierhilfe	„Erstelle Pseudocode für eine Abstandswarnung mit drei Zuständen.“	Programmlogik, Datentypen, Grenzwerte, Syntax, Tests
Variantenbildner	„Vergleiche drei Gehäuseformen für einen Sensorhalter.“	Kriterien, Belastung, Fertigbarkeit, Materialeigenschaften, eigene Entscheidung

Was KI nicht für Dich übernehmen darf

KI ist keine alleinige Instanz für Sicherheit und Richtigkeit. Besonders kritisch sind Angaben zu elektrischen Grenzwerten, mechanischer Belastbarkeit, Chemikalien, Hitze, Druck, Drehzahlen, Laserlicht, Akkus oder anderen Gefahrenquellen. Im Schulversuch gelten die Anweisungen der Lehrkraft, die Fachraumregeln und die Datenblätter der tatsächlich verwendeten Bauteile.

Eine KI-Antwort ist außerdem keine Originalquelle. Wenn die KI behauptet, ein Datenblatt enthalte einen bestimmten Grenzwert, musst Du das echte Datenblatt öffnen und die Stelle selbst finden.

Die wichtigste Methode: KI nutzen – dann kontrollieren

Für NwT eignet sich ein sechsstufiger Prüfablauf:

Aufgabe klären: Was soll entwickelt, erklärt, berechnet oder programmiert werden?
KI gezielt befragen: Ziel, Randbedingungen und gewünschte Ausgabe nennen.
Behauptungen markieren: Welche Aussagen enthalten Zahlen, Naturgesetze, Quellen, Sicherheitsangaben oder technische Entscheidungen?
Unabhängig prüfen: Nachrechnen, Einheit kontrollieren, Fachquelle öffnen, Datenblatt lesen, Messung durchführen.
Testen: Programm, Modell oder Prototyp in kleinen und sicheren Schritten erproben.
Entscheiden und dokumentieren: Begründe selbst, was Du übernimmst, veränderst oder verwirfst.

Der KI-Prüfpass

Bevor Du eine KI-Antwort in einem NwT-Projekt verwendest, prüfst Du diese Punkte:

Prüffeld	Leitfrage	Geeignete Kontrolle
Fachbegriff	Wird der Begriff korrekt verwendet?	Schulbuch, Lexikon, seriöse Fachquelle
Naturgesetz	Ist die Formel passend und unter diesen Bedingungen gültig?	Herleitung, Fachbuch, Unterrichtsnotizen
Rechnung	Stimmen Rechenweg, Einheit, Größenordnung und Rundung?	eigene Rechnung, Überschlag, Taschenrechner
Messwert	Passt der Wert zu Messbereich und Messunsicherheit?	Wiederholungsmessung, Vergleichsmessung
Bauteilangabe	Gilt der Wert wirklich für unser konkretes Bauteil?	Herstellerdatenblatt
Sicherheit	Ist der Vorschlag nach Fachraumregeln zulässig?	Lehrkraft, Betriebsanweisung, Sicherheitsregeln
Quelle	Existiert sie und sagt sie wirklich das Behauptete?	Originalquelle öffnen und Fundstelle prüfen
Code	Tut das Programm auch an Randfällen das Richtige?	Testfälle, Debugging, serielle Ausgabe
Technische Entscheidung	Nach welchen Kriterien ist Variante A besser als B?	Kriterienmatrix, Versuch, Messdaten

Gute Prompts für NwT

Ein guter Prompt ersetzt keine Fachprüfung, aber er kann die Qualität der Vorschläge erhöhen. Für technische Aufgaben ist folgende Struktur nützlich:

Rolle + Aufgabe + Randbedingungen + Ausgabeformat + Prüfauftrag

Beispiel:

Du unterstützt mich bei einem NwT-Projekt in Klasse 9.
Aufgabe: Entwickle drei Ideen für eine Abstandswarnung.
Randbedingungen: Mikrocontroller, Abstandssensor, drei Warnstufen, nur Kleinspannung.
Ausgabe: Tabelle mit Funktionsprinzip, benötigten Bauteilen, Vorteilen, Nachteilen.
Prüfauftrag: Markiere alle Aussagen, die ich in einem Datenblatt oder durch Messung kontrollieren muss.

Promptleiter G/M/E

Niveau	Beispiel
G	„Erkläre den Zusammenhang zwischen Laufzeit und Entfernung in fünf kurzen Sätzen für Klasse 9. Nenne danach zwei Punkte, die ich prüfen muss.“
M	„Erkläre die Entfernungsmessung mit Ultraschall. Gib Formel, Einheiten und ein Zahlenbeispiel an. Erfinde keine Quelle. Markiere Annahmen und mögliche Messfehler.“
E	„Modelliere eine Ultraschall-Laufzeitmessung. Trenne Modellannahmen, Gleichung, Einheiten, Messunsicherheiten und Grenzfälle. Schlage drei Testfälle vor, mit denen ich Implementierung und Messung unabhängig überprüfen kann.“

Praxisbeispiel: Abstand messen und KI kontrollieren

Ein typisches NwT-System besteht aus Sensor, Verarbeitung und Ausgabe. Ein Ultraschallsensor kann eine Laufzeit messen. Ein Mikrocontroller verarbeitet den Messwert. Eine LED, ein Display oder ein Signal kann das Ergebnis anzeigen.

Eine vereinfachte technische Skizze sieht so aus:

Umgebung
   │
   ▼
[Ultraschallsensor] ── Messdauer t ──> [Mikrocontroller] ──> [Auswertung]
        ▲                                      │
        │                                      ▼
        └──────── Schallweg hin + zurück ── [Anzeige/Warnung]

Die Skizze ist bewusst abstrakt. Eine echte Verdrahtung darfst Du nicht aus einer beliebigen KI-Grafik übernehmen. Pinbelegung, Versorgungsspannung und zulässige Signalpegel müssen zum tatsächlich verwendeten Modul und Mikrocontroller passen.

Naturwissenschaftliches Modell

Für eine vereinfachte Laufzeitmessung gilt:

Strecke = Geschwindigkeit · Zeit

Der Schall legt den Weg vom Sensor zum Hindernis und wieder zurück zurück. Deshalb ist die gesuchte einfache Entfernung:

s = c · t / 2

Dabei ist:

s: einfache Entfernung
c: Schallgeschwindigkeit
t: gemessene Zeit für Hin- und Rückweg

Für ein Rechenbeispiel wird näherungsweise c = 343 m/s verwendet. Die Schallgeschwindigkeit hängt unter anderem von der Temperatur des Mediums ab. Für genaue Messungen muss diese Annahme deshalb geprüft oder berücksichtigt werden.

Rechenbeispiel: Faktor 1/2 nicht vergessen

Angenommen, die gemessene Laufzeit beträgt 1,75 ms.

Zuerst wird die Zeit in Sekunden umgerechnet:

1,75 ms = 0,00175 s

Dann:

s = 343 m/s · 0,00175 s / 2

s = 0,300125 m

Gerundet:

s ≈ 0,300 m = 30,0 cm

Ein typischer KI-Fehler wäre, den Rückweg zu vergessen. Dann käme ungefähr 60 cm heraus. Ein Überschlag und die Frage „Ist der Weg einfach oder doppelt?“ helfen beim Entdecken des Fehlers.

Einheitencheck

Die Einheit ist ebenfalls ein Prüfwerkzeug:

m/s · s = m

Die Sekunden kürzen sich. Übrig bleibt Meter. Wenn am Ende einer Entfernungsrechnung beispielsweise „m/s“ steht, stimmt etwas im Rechenweg nicht.

Codebeispiel: Nur die Umrechnung programmieren

Die KI könnte folgende Funktion vorschlagen:

float distanceCm(unsigned long durationUs) {
  const float soundSpeedCmPerUs = 0.0343;
  return durationUs * soundSpeedCmPerUs / 2.0;
}

Dieser Code ist noch kein vollständiges Sensorprogramm. Er wandelt lediglich eine gemessene Laufzeit in eine Entfernung um. Genau deshalb lässt er sich gut testen.

Testfälle statt blindem Vertrauen

Du kannst bekannte Eingaben vorgeben:

Laufzeit	Erwarteter Wert ungefähr	Prüffrage
583 µs	10,0 cm	Liefert die Funktion etwa 10 cm?
1749 µs	30,0 cm	Liefert die Funktion etwa 30 cm?
0 µs	Sonderfall	Wie soll das Programm mit einem fehlenden oder ungültigen Messwert umgehen?

Für einen robusten technischen Entwurf brauchst Du zusätzlich Regeln für ungültige Messungen, Zeitüberschreitungen und unrealistische Werte. Eine KI kann solche Fälle vorschlagen; Du musst entscheiden, welche davon für Dein System relevant sind.

Programmablauf prüfen

Ein möglicher Ablauf für eine Abstandswarnung:

START
  ↓
Messung auslösen
  ↓
Messdauer erfassen
  ↓
Messwert gültig?
  ├─ nein → Fehlerzustand anzeigen → neue Messung
  └─ ja
       ↓
Entfernung berechnen
       ↓
Grenzwerte vergleichen
       ↓
Warnstufe ausgeben
       ↓
neue Messung

Die KI kann diesen Ablauf in Code übersetzen. Du solltest aber zuerst prüfen, ob die Logik stimmt. Ein Programm mit perfekter Syntax kann trotzdem fachlich falsch sein.

Zweites Rechenbeispiel: Vorwiderstand einer LED

Elektronik ist ein gutes Beispiel dafür, warum KI-Antworten kontrolliert werden müssen. Ein vorgeschlagener Widerstandswert darf nicht einfach übernommen werden.

Für ein vereinfachtes Beispiel nehmen wir an:

Versorgung: 5,0 V
angenommene LED-Flussspannung: 2,0 V
gewünschter Strom: 10 mA = 0,010 A

Am Widerstand sollen damit ungefähr:

U_R = 5,0 V - 2,0 V = 3,0 V

abfallen.

Mit dem Ohmschen Gesetz:

R = U / I

folgt:

R = 3,0 V / 0,010 A = 300 Ω

Wenn ein verfügbarer Standardwert 330 Ω gewählt wird, ergibt sich rechnerisch:

I = 3,0 V / 330 Ω ≈ 0,0091 A = 9,1 mA

Wichtig: Das ist ein Rechenbeispiel und keine Freigabe für eine konkrete Schaltung. Vor dem Aufbau prüfst Du die tatsächliche Flussspannung der LED, die Pinbelegung, die zulässigen Ströme und Spannungen im Datenblatt der verwendeten Bauteile sowie die Vorgaben der Lehrkraft.

Typische KI-Fehler bei technischen Rechnungen

Fehler	Beispiel	Gegenmittel
Einheit vergessen	10 mA wird als 10 A eingesetzt	Einheit vor dem Rechnen in SI-Einheit umwandeln
Formel falsch umgestellt	R = I / U	Formel selbst herleiten oder mit Dimensionscheck prüfen
Randbedingung übersehen	Temperaturabhängigkeit wird ignoriert	Annahmen ausdrücklich notieren
Bauteil verwechselt	Daten eines ähnlichen Sensors werden übernommen	exakte Typbezeichnung und Datenblatt prüfen
scheinpräzise Zahl	sehr viele Nachkommastellen trotz ungenauer Messung	sinnvoll runden und Messunsicherheit berücksichtigen

KI als Erklärhilfe

Eine nützliche Strategie ist, dieselbe Sache auf mehreren Ebenen erklären zu lassen. So kannst Du prüfen, ob Du das Prinzip wirklich verstanden hast.

Beispielprompt:

Erkläre mir das Ohmsche Gesetz in drei Stufen:
1. Alltagssprache,
2. Fachsprache für Klasse 9,
3. mit Formel und Beispielrechnung.
Nenne danach zwei typische Fehlvorstellungen.

Danach vergleichst Du die Erklärung mit Unterrichtsmaterial oder einer Fachquelle. Wenn KI und Fachquelle widersprechen, entscheidet nicht die besser klingende Formulierung, sondern die fachlich belegte Information.

KI zur Ideenfindung nutzen

Ideenfindung ist ein Bereich, in dem KI besonders nützlich sein kann, weil zunächst viele Möglichkeiten erwünscht sind. Für ein Projekt „Abstandswarnung“ könnte eine KI beispielsweise unterschiedliche Ausgaben vorschlagen: LED-Ampel, Balkenanzeige, Tonsignal oder Display.

Die eigentliche technische Entscheidung triffst Du aber anhand von Kriterien.

Kriterium	LED-Ampel	Tonsignal	Display
schnell erfassbar	hoch	hoch	mittel
Informationsmenge	gering	gering	hoch
störungsarm im Klassenraum	hoch	gering	hoch
Programmieraufwand	gering	gering bis mittel	mittel
Eignung bei Blickkontakt zum Gerät	hoch	nicht erforderlich	hoch

Eine KI kann die Tabelle vorschlagen. Du musst aber prüfen, ob die Kriterien zu Deinem realen Problem passen und ob die Bewertung begründet ist.

Variantenbildung statt „Gib mir die beste Lösung“

Ein ungünstiger Prompt lautet:

Welche Lösung ist die beste?

Besser ist:

Erzeuge drei technisch unterschiedliche Varianten.
Bewerte sie noch nicht.
Nenne für jede Variante Funktionsprinzip, Bauteile und offene Prüffragen.
Ich lege danach selbst Bewertungskriterien fest.

So bleibt die technische Entscheidung bei Dir.

KI als Programmierhilfe nutzen

KI kann beim Programmieren sehr hilfreich sein, wenn Du Code nicht nur kopierst, sondern verstehen und testen kannst.

Eine sinnvolle Reihenfolge ist:

Problem in eigenen Worten beschreiben.
Ein Ablaufdiagramm oder Pseudocode erstellen.
KI um einen kleinen Codebaustein bitten.
Jede Variable und Bedingung erklären können.
Code kompilieren.
Mit einfachen Testfällen prüfen.
Randfälle provozieren.
Erst danach in das Gesamtprojekt übernehmen.

Beispiel: Pseudocode für drei Warnstufen

WENN Messwert ungültig
    zeige Fehler
SONST WENN Abstand kleiner als Nahgrenze
    Warnstufe ROT
SONST WENN Abstand kleiner als Mittelgrenze
    Warnstufe GELB
SONST
    Warnstufe GRÜN

Die konkreten Grenzwerte sind eine technische Entscheidung. Sie müssen zum Zweck des Systems passen und durch Versuche begründet werden.

Debugging mit KI

Statt „Repariere meinen Code“ ist ein kontrollierbarer Prompt besser:

Analysiere diesen Code.
1. Erkläre zuerst, was jede Zeile macht.
2. Nenne mögliche Fehler, aber ändere noch nichts.
3. Schlage für jeden vermuteten Fehler einen Test vor.
4. Erstelle erst danach eine korrigierte Variante.
5. Kennzeichne jede Änderung.

Damit zwingst Du die KI, Fehlerhypothesen und Testideen sichtbar zu machen.

Daten, Modelle und Fehler

KI-Systeme, die aus Daten lernen, sind von der Qualität und Auswahl dieser Daten abhängig. Wenn Trainingsdaten bestimmte Fälle kaum enthalten, kann das Modell dort schlechter funktionieren. Deshalb ist „Die KI hat es erkannt“ keine ausreichende Qualitätsaussage.

Eine Konfusionsmatrix hilft bei Klassifikationsaufgaben zu unterscheiden, welche Fälle richtig und falsch zugeordnet wurden. Für Klasse 9 reicht zunächst die Grundidee: Nicht nur die Zahl richtiger Antworten ist wichtig. Du musst auch untersuchen, welche Fehler auftreten.

Beispiel: Ein System soll zwischen „Hindernis“ und „kein Hindernis“ unterscheiden. Ein übersehenes Hindernis kann technisch deutlich kritischer sein als eine unnötige Warnung. Deshalb hängt die Bewertung eines KI-Systems vom Anwendungskontext ab.

Quellen prüfen

Generative KI kann Quellen unvollständig, veraltet oder erfunden angeben. Deshalb gilt:

Suche die Originalquelle.
Prüfe Autor oder herausgebende Institution.
Prüfe Veröffentlichungsdatum oder Versionsstand.
Suche die konkrete Aussage in der Quelle.
Vergleiche bei wichtigen Angaben mindestens eine weitere verlässliche Quelle.
Bei Bauteilgrenzen zählt das Datenblatt des tatsächlich verwendeten Bauteils.
Dokumentiere, was Du wirklich gelesen und genutzt hast.

Für naturwissenschaftlich-technische Aufgaben sind Primärquellen besonders wertvoll: Herstellerdatenblätter, Normen, offizielle Dokumentation, wissenschaftliche Veröffentlichungen oder offizielle Bildungs- und Behördeninformationen.

Quellenhierarchie als Arbeitsregel

Aussage	Bevorzugte Quelle
Bauteilspannung, Pinbelegung, Grenzwert	Herstellerdatenblatt
Programmiersyntax	offizielle Sprach- oder Plattformdokumentation
Naturgesetz	Schulbuch, Lehrwerk, wissenschaftliche Fachquelle
Sicherheitsregel im Unterricht	Lehrkraft, Fachraumregel, Betriebsanweisung
aktuelle schulische Regel zum KI-Einsatz	offizielle Schul- oder Kultusbehörde
allgemeiner Überblick	seriöse Enzyklopädie oder Bildungsplattform

Sicherheit und Verantwortung

Beim Einsatz von KI in NwT sind zwei Sicherheitsbereiche wichtig: digitale Sicherheit und technische Sicherheit.

Digitale Sicherheit

Gib keine Passwörter, privaten Kontaktdaten oder unnötigen personenbezogenen Daten in ein KI-System ein.
Lade keine Bilder, Dokumente oder Messprotokolle mit personenbezogenen Informationen hoch, wenn dies nicht ausdrücklich erlaubt ist.
Beachte die schulischen Regeln und die von der Schule freigegebenen Dienste.
Kennzeichne KI-Unterstützung, wenn dies für Aufgabe oder Leistungsnachweis verlangt wird.

Technische Sicherheit

Verwende nur die von der Lehrkraft freigegebenen Geräte, Spannungen, Werkzeuge und Versuchsaufbauten.
Netzspannung und andere gefährliche Energiequellen sind kein Experimentierfeld für ungeprüfte KI-Vorschläge.
Prüfe vor dem Einschalten Versorgungsspannung, Polarität, Pinbelegung und zulässige elektrische Werte.
Prüfe bei bewegten Konstruktionen Befestigung, Stabilität, Quetschstellen und sichere Abstände.
Bei Hitze, Chemikalien, Druck, Akkus oder anderen besonderen Gefährdungen gelten die spezifischen Fachraum- und Sicherheitsregeln.
Eine KI kann Risiken nennen, aber keine Sicherheitsfreigabe erteilen.

Technische Entscheidungen selbst treffen

Eine technische Entscheidung enthält immer Ziele und Zielkonflikte. Eine Variante kann billig sein, aber ungenau. Eine andere kann präzise sein, aber mehr Energie brauchen. KI kann Kriterien vorschlagen, doch Gewichtung und Entscheidung müssen zum Projekt passen.

Eine einfache Bewertungsmatrix kann so aussehen:

Kriterium	Gewicht	Variante A	Variante B	Variante C
Messgenauigkeit	hoch	++	+	++
Aufwand	mittel	++	+	-
Robustheit	hoch	+	++	++
Energiebedarf	mittel	++	+	-
Nachvollziehbarkeit	hoch	++	++	+

Wichtig: Die Zeichen sind noch keine objektive Wahrheit. Jede Bewertung braucht eine Begründung oder Messung.

Ein vollständiger NwT-KI-Workflow

Für Dein eigenes Projekt kannst Du diesen erweiterten Workflow verwenden:

PROBLEM
  ↓
eigene Anforderungen
  ↓
KI für Ideen und Varianten
  ↓
fachliche Vorauswahl
  ↓
Rechnung + Naturgesetz + Datenblatt
  ↓
Prototyp oder Code
  ↓
Messung und Test
  ↓
Fehleranalyse
  ↓
KI optional für neue Varianten
  ↓
erneute Prüfung
  ↓
begründete technische Entscheidung
  ↓
Dokumentation

Der entscheidende Punkt ist die Rückkopplung: Wenn ein Test nicht funktioniert, wird nicht einfach ein neuer KI-Text übernommen. Du suchst die Ursache, änderst gezielt eine Variable und testest erneut.

Medien und Quellen zum Vertiefen

Ministerium für Kultus Baden-Württemberg – Künstliche Intelligenz im Unterricht: Hinweise zu KI-Kompetenz, Chancen, Risiken und schulischem Einsatz.
NwT-BW – Bildungspläne und ihre Umsetzung: Überblick über zentrale Arbeitsweisen des Faches NwT wie Recherchieren, Experimentieren, Modellieren, Planen, Realisieren, Optimieren und Bewerten.
KI-Campus – Videos: frei zugängliche Lernangebote zu KI-Grundlagen, maschinellem Lernen, Bias und generativer KI.
KI-Campus – KI in meinem Alltag: offene Unterrichtsmaterialien für die Sekundarstufe.
Arduino Documentation: offizielle Dokumentation zu Hardware, Programmierung und Lernmaterialien.
Wikimedia Commons – künstliche neuronale Netze: freie Visualisierungen.
Wikimedia Commons – Flowcharts: freie Ablaufdiagramme.
Künstliche Intelligenz
Maschinelles Lernen
Künstliches neuronales Netz
Algorithmus
Mikrocontroller
Sensor
Ohmsches Gesetz
Messunsicherheit
Quellenkritik

Interaktive Aufgaben

Quiz: Teste Dein Wissen

Wofür eignet sich KI in einem NwT-Projekt besonders gut? (Für Ideen, Erklärungen, Codevorschläge und Varianten) (!Als alleinige Sicherheitsfreigabe) (!Als Ersatz für jede Messung) (!Als verbindliches Datenblatt)

Was musst Du bei einer KI-generierten technischen Rechnung selbst prüfen? (Formel, Einheiten, Rechenweg und Größenordnung) (!Nur die Schriftgröße) (!Nur die Anzahl der Nachkommastellen) (!Nur die Länge der Antwort)

Warum wird bei einer Ultraschall-Laufzeitmessung durch zwei geteilt? (Weil der Schall den Hin- und Rückweg zurücklegt) (!Weil zwei Sensoren verwendet werden) (!Weil die Spannung halbiert werden muss) (!Weil jedes Messergebnis doppelt gezählt wird)

Welche Quelle ist für den zulässigen elektrischen Grenzwert eines konkreten Bauteils am wichtigsten? (Das Herstellerdatenblatt des konkreten Bauteils) (!Eine zufällige KI-Antwort) (!Ein Werbeslogan) (!Ein nicht überprüfter Kommentar)

Was ist bei KI-generiertem Programmcode besonders sinnvoll? (Den Code mit Testfällen und Randfällen zu prüfen) (!Den Code ohne Lesen zu übertragen) (!Fehlermeldungen zu ignorieren) (!Alle Grenzwerte zufällig zu wählen)

Was beschreibt der Promptteil Randbedingungen? (Die Bedingungen, die eine Lösung einhalten soll) (!Die Farbe des Chatfensters) (!Die Geschwindigkeit der Internetverbindung) (!Die Länge des Benutzernamens)

Warum ist eine KI-Antwort selbst keine verlässliche Originalquelle? (Weil sie Quellenangaben fehlerhaft oder erfunden wiedergeben kann) (!Weil KI niemals Text erzeugt) (!Weil Quellen nur gedruckt sein dürfen) (!Weil technische Quellen keine Autoren haben)

Welche Aufgabe gehört zu einer selbstständigen technischen Entscheidung? (Kriterien festlegen und Varianten begründet vergleichen) (!Immer die erste KI-Variante auswählen) (!Messdaten durch Vermutungen ersetzen) (!Sicherheitsregeln nachträglich ändern)

Was hilft beim Erkennen eines Einheitenfehlers? (Eine Dimensions- und Einheitenkontrolle) (!Ein längerer Prompt ohne Rechnung) (!Das Entfernen aller Einheiten) (!Das Runden vor Beginn der Rechnung)

Welche Aussage beschreibt einen verantwortungsvollen KI-Einsatz in NwT? (KI-Vorschläge werden mit Fachwissen, Quellen, Rechnungen und Tests kontrolliert) (!KI entscheidet allein über Sicherheit) (!KI ersetzt Datenblätter) (!KI-Ergebnisse gelten ohne Prüfung als Messwerte)

Memory

Prompt	Arbeitsauftrag an ein KI-System
Datenblatt	Primärquelle für Bauteileigenschaften
Testfall	gezielt gewählte Eingabe zur Programmprüfung
Messunsicherheit	begrenzte Genauigkeit eines Messergebnisses
Algorithmus	eindeutige Folge von Verarbeitungsschritten
Quellenkritik	systematische Prüfung der Verlässlichkeit einer Information
Laufzeitmessung	Entfernungsbestimmung über Ausbreitungsdauer
Kriterienmatrix	Werkzeug zum begründeten Variantenvergleich

Drag and Drop

Ordne die richtigen Begriffe zu.	Thema
Ideenfindung	Viele mögliche Lösungsansätze erzeugen
Fachprüfung	Naturgesetze und Fachbegriffe kontrollieren
Quellenprüfung	Originalquelle öffnen und Aussage nachlesen
Berechnungsprüfung	Formel, Einheiten und Größenordnung kontrollieren
Codetest	Programm mit bekannten Eingaben prüfen
Sicherheitsprüfung	Fachraumregel und Datenblatt beachten
Technikbewertung	Varianten nach begründeten Kriterien vergleichen

Kreuzworträtsel

Prompt	Wie heißt ein Arbeitsauftrag an ein KI-System?
Sensor	Welches Bauteil erfasst eine physikalische Größe oder Umgebungsinformation?
Algorithmus	Wie heißt eine eindeutige Folge von Verarbeitungsschritten?
Datenblatt	Welche Herstellerquelle enthält technische Kenndaten eines Bauteils?
Messung	Wie heißt das experimentelle Bestimmen einer physikalischen Größe?
Debugging	Wie nennt man die systematische Fehlersuche in einem Programm?

LearningApps

Lückentext

KI kann in NwT zur

eingesetzt werden. Eine technische Aussage mit Zahlen sollte durch eine eigene

kontrolliert werden. Bei einer Laufzeitmessung mit reflektiertem Schall muss der Hin- und

berücksichtigt werden. Die technischen Grenzwerte eines konkreten Bauteils findest Du bevorzugt im

. Bei Programmcode helfen gezielte

, um Fehler sichtbar zu machen. Eine Quellenangabe der KI muss an der

überprüft werden. Bei Messwerten sollte auch die

berücksichtigt werden. Eine technische Entscheidung wird anhand nachvollziehbarer

begründet. Sicherheitsangaben der KI ersetzen niemals die Freigabe durch die

. Ein guter KI-Arbeitsprozess endet nicht mit der Antwort, sondern mit Prüfung, Test und eigener

.

Offene Aufgaben

Leicht

KI-Ideencheck: Lass Dir von einer KI fünf Ideen für ein einfaches NwT-Messsystem geben. Markiere anschließend bei jeder Idee mindestens eine Angabe, die Du vor der Umsetzung prüfen müsstest.
Erklärvergleich: Lass Dir das Ohmsche Gesetz in Alltagssprache und Fachsprache erklären. Vergleiche beide Fassungen mit Deinem Unterrichtsmaterial und verbessere mindestens zwei Formulierungen.
Einheitenprüfung: Erstelle mit KI drei Beispielrechnungen zu Geschwindigkeit, Spannung oder Widerstand. Rechne alle Beispiele selbst nach und kennzeichne jeden Einheitenumrechnungsschritt.
Promptverbesserung: Formuliere aus dem Prompt „Mach mir einen Sensorcode“ einen präzisen NwT-Prompt mit Aufgabe, Randbedingungen, Ausgabeformat und Prüfauftrag.

Standard

Variantenvergleich: Lass Dir drei Varianten für eine Abstandswarnung erstellen. Entwickle selbst fünf Bewertungskriterien, teste mindestens ein Kriterium praktisch und begründe Deine Auswahl.
Codeprüfung: Lass eine KI eine kleine Funktion zur Umrechnung einer Laufzeit in Entfernung erzeugen. Erkläre jede Zeile, entwickle mindestens vier Testfälle und dokumentiere das Ergebnis.
Quellenjagd: Bitte eine KI um drei Quellen zu einem technischen Sachverhalt. Öffne jede Quelle, prüfe, ob sie existiert und die Behauptung tatsächlich stützt, und erstelle anschließend eine bereinigte Quellenliste.
Messdatenanalyse: Nimm mindestens zehn Messwerte eines Sensors auf. Bitte eine KI um mögliche Erklärungen für Streuungen. Entscheide mit Hilfe Deiner Messdaten, welche Erklärung plausibel ist und welche nicht.

Schwer

Fehlerprovokation: Entwickle bewusst einen Prompt, bei dem eine KI zu einer technisch mehrdeutigen Aufgabe eine vorschnelle Lösung geben könnte. Analysiere die Antwort und formuliere den Prompt so um, dass Annahmen und Unsicherheiten sichtbar werden.
Grenzfalltest: Entwickle für ein eigenes Programm systematisch Normalfälle, Grenzfälle und ungültige Eingaben. Lass eine KI zusätzliche Tests vorschlagen und bewerte, welche wirklich neue Fehler finden könnten.
Technische Entscheidung: Vergleiche drei Sensor- oder Konstruktionsvarianten mithilfe einer gewichteten Kriterienmatrix. Nutze KI nur zur Variantenbildung. Kriterien, Gewichte, Messwerte und Schlussentscheidung müssen von Dir stammen und begründet werden.
KI-Audit: Dokumentiere einen vollständigen NwT-Arbeitsprozess mit KI: Originalprompt, KI-Antwort, markierte Behauptungen, Quellenprüfung, eigene Rechnungen, Testdaten, verworfene Vorschläge, Änderungen und abschließende technische Entscheidung.

Lernkontrolle

Transferaufgabe Abstandssensor: Eine KI berechnet aus 2,0 ms Laufzeit eine Entfernung von 68,6 cm. Prüfe den Wert, erkläre den wahrscheinlichen Denkfehler und gib den korrekten Rechenweg an.
Technische Quellenprüfung: Eine KI behauptet, ein bestimmter Mikrocontroller-Pin dürfe einen genannten Strom liefern. Beschreibe Schritt für Schritt, wie Du diese Aussage überprüfst, ohne die KI als Quelle zu verwenden.
Codeanalyse: Du erhältst zwei Programme, die dieselbe Abstandswarnung steuern. Entwickle Kriterien für Verständlichkeit, Robustheit und Testbarkeit und begründe, welches Programm Du weiterverwenden würdest.
Messung und Modell: Deine berechnete Entfernung und der reale Messwert unterscheiden sich systematisch. Entwickle mindestens drei mögliche Ursachen und plane Versuche, mit denen Du die Ursachen voneinander unterscheiden kannst.
Variantenentscheidung: Eine KI empfiehlt „Variante A ist am besten“. Zeige, welche Informationen fehlen, damit aus dieser Aussage eine nachvollziehbare technische Entscheidung werden kann.
Sicherheitsbewertung: Eine KI liefert eine Schaltung mit mehreren Bauteilen. Formuliere eine Prüfstrategie für Versorgung, Polarität, Pinbelegung, Stromgrenzen und Freigabe vor dem Einschalten.
Quellenkritik: Eine KI nennt eine scheinbar wissenschaftliche Quelle. Entwickle ein Verfahren, um Existenz, Autorenschaft, Aktualität und tatsächliche Aussage der Quelle zu prüfen.
Prompt-Transfer: Erstelle einen Prompt für ein neues NwT-Problem, der die KI zu Ideen zwingt, aber die technische Entscheidung ausdrücklich offenlässt. Begründe den Aufbau Deines Prompts.

Lernnachweis

Für einen Lernnachweis zu diesem Thema ist wichtig, dass Du nicht nur eine KI-Antwort präsentierst, sondern Deinen eigenen Prüf- und Entscheidungsprozess sichtbar machst.

Du formulierst ein klares technisches Problem und passende Anforderungen.
Du dokumentierst, wofür Du KI eingesetzt hast.
Du kannst erklären, welche Teile einer KI-Antwort Du übernommen, verändert oder verworfen hast.
Du prüfst mindestens eine naturwissenschaftliche Berechnung selbstständig.
Du dokumentierst Einheiten, Annahmen und gegebenenfalls Messunsicherheiten.
Du prüfst technische Kenndaten an einer geeigneten Originalquelle oder einem Datenblatt.
Du testest Programmcode mit nachvollziehbaren Testfällen.
Du beachtest Sicherheitsregeln und lässt sicherheitsrelevante Aufbauten freigeben.
Du vergleichst mindestens zwei technische Varianten anhand eigener Kriterien.
Du begründest die endgültige technische Entscheidung mit Messdaten, Fachwissen und Quellen.
Du kannst Grenzen und mögliche Fehler des KI-Einsatzes benennen.
Du gibst verwendete Quellen und KI-Unterstützung transparent an.

OERs zum Thema

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