Introduction
Um was geht es hierbei?
Wenn Roboter und KI-gesteuerte Geräte im Alltag sinnvoll agieren sollen, woher wissen sie dann, was zu tun ist? Wird ihnen ständig gesagt, was sie tun sollen? Führen sie die Anweisungen immer aus, ohne selbstständig nachzudenken? Können Maschinen vielmehr auch lernen, und wenn ja, wie findet dieses Lernen statt? Kann ein Roboter das Gelernte nutzen, um flexibel auf Situationen zu reagieren? Die pädagogischen Fachkräfte unterstützen die Kinder beim Nachdenken über die Frage, wie Roboter und KI-gesteuerte Geräte lernen und wie clever die Maschinen interagieren können?
Sicht der Kinder
Fragen von Kindern
What we know
Zunächst sollte mit den Kindern geklärt werden, was es bedeutet, jemanden oder gar etwas klug oder klug zu nennen.
Ist jemand schlau, der viel weiß? Bedeutet klug, gut im Betrügen zu sein? Kennen sie die umgangssprachlichen Redewendungen „klug wie eine Krähe“ oder „klug wie ein Schwein“? Es geht darum zu verstehen, was Kinder unter „smart“ verstehen und wie sie einen smarten Roboter beschreiben würden
Datenerfassung: Zählen, Ordnen, Darstellen/Anzeigen
Kombinatorik: Sortieren, Zusammensetzen, Mustererkennung
Maschinelles Lernen, tiefes Lernen
Algorithmus + Abstraktion, wobei der Mensch einzelne „Lernschritte“ nicht interpretieren kann
Maschinelles Lernen
Goals
Pädagogische Fachkräfte
Überprüfung und Erweiterung der Wissensbasis.
Gestalten Sie Arbeitsräume so, dass systematisches Denken gefördert wird.
Entdecken Sie Strukturen und Muster in Natur und Kunst
Fördern Sie die Problemlösung unter Bezugnahme auf Ihre eigenen mentalen Bilder.
Kinder
Unterscheiden Sie zwischen clever, smart und intelligent
Erkennen Sie die Grenzen der Klugheit eines Roboters
Identifizieren von Strukturen und Abgrenzen von Mustererkennung
Erstellen Sie Geschichten, in denen sich jemand klug verhält
Kritische Inhalte bildbasierter Medien reflektieren
Exercises
#5 Passende Farben und Formen
Materials
- Tablet + APP Preschool
Preparation
Laden Sie das Tablet auf und laden Sie die Apps vorab herunter. Lesen Sie die Beschreibung der App und überlegen Sie, wie Sie dieses Spiel vorstellen können. Die Kinder sollen einzeln gegen die App spielen.
Implementation
Die App hilft dem Kind, alle möglichen geometrischen Formen und Farben, wie zum Beispiel Gemüse oder Obst, zu sortieren. Wird das falsche Gemüse ausgewählt, ertönt ein Ton und das Stück geht zurück in den Garten. Sobald das Kind das Gemüse entsprechend der Abbildung auf dem Korb zuordnet, erscheint der nächste Korb und das Spiel geht weiter.
Reflection
Warum weiß der Roboter (App), was richtig oder falsch ist?
#5 Muster erkennen, Regeln ableiten
Materials
- Beispielmusterstücke
Preparation
Erstellen Sie verschiedene Arbeitsplätze.
An jedem Arbeitsplatz gibt es Aufgabenkarten.
Auf der linken Seite befindet sich das Zielbild.
Auf der rechten Seite das individuelle Muster.
Teile, die für die Aufgabe benötigt werden.
Implementation
Legen Sie die Musterkarten aus.
Klären Sie mit den Kindern, wie das Bild aufgebaut ist.
Lassen Sie die Kinder aus den Mustermasken ein Bild zusammensetzen.
Das richtige Muster ergibt sich erst, wenn alle Karten entsprechend übereinander gelegt wurden.
Reflection
Besprechen Sie, wie aus individueller Erfahrung Wissen entsteht. Der menschliche Unterricht entwickelt sich aus Versuch und Irrtum oder logischem Denken und kombiniert verschiedene Erkenntnisse und Überlegungen.
#5 Gesichtserkennung
Materials
Machen Sie Fotos von Gesichtern aus einer Zeitschrift oder Zeitung
Preparation
Schneiden Sie Fotos in 3 Streifen: Stirn + Augen, Nase, Mund + Kinn.
Schneiden Sie Fotos in 5 Streifen: Stirn, Augen, Nase, Mund und Kinn.
Implementation
Zeigen Sie allen Kindern die gemischten Gesichtsstreifen in einem Museumsgang.
Fragen Sie sie, warum die Zusammenstellung passt oder nicht.
Lassen Sie die Kinder gemeinsam Hypothesen aufstellen und über ihre Vorschläge nachdenken.
Reflection
Kann ein Roboter, eine KI ein Gesicht und Teile eines Gesichts erkennen, zum Beispiel die Augen?
Wie macht ein Roboter/eine KI das?
Was braucht der Roboter, um das zu erkennen?
Probieren Sie ein Mobiltelefon/Tablet mit Gesichtserkennung aus
Kann jeder das Telefon per Gesichtserkennung entsperren oder nur der Besitzer?
Welche Roboter/KIs verfügen über einen Gesichtserkennungssensor?
Über diese Toolbox
„Toolbox #5“ wurde 2022 von Susanne Schumacher, Ulrike Stadler-Altmann, Brigit Brunner, Katrin Crazzolara, Michael Schlauch, Christian Laner, Birgit Pardatscher erstellt.
Das Projekt "I'm not a Robot: working with artificial intelligence in early childhood education" wird durch das Erasmus+ Programm der Europäischen Union kofinanziert. Die Unterstützung der Europäischen Kommission für die Erstellung dieser Publikation stellt keine Billigung des Inhalts dar, der ausschließlich die Meinung der Autoren wiedergibt. Die Kommission kann nicht für die Verwendung der darin enthaltenen Informationen verantwortlich gemacht werden.
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