Fünf Einheiten · 60 Seiten farbig und schwarzweiß · dreifach differenziert · mit Lösungen und Bewertungsraster
k-NN und Perzeptron von Hand gerechnet — und danach die Frage, wer für den Fehler haftet.
In jeder der fünf Einheiten steht eine Seite, auf der steht, was zu diesem Thema belegt ist, was uneinheitlich beurteilt wird und was verbreitet behauptet, aber nicht belegt ist. Diese Seite ist der Grund, warum das Material anders ist als andere.
Einheit 1: Was KI kann — und was nicht — Drei Begriffe, drei Kreise: KI, maschinelles Lernen, tiefe Netze. (12 Seiten)
Einheit 2: Maschinelles Lernen von Hand — k-Nächste-Nachbarn — ein Verfahren, das man auf Papier durchrechnen kann. (12 Seiten)
Einheit 3: Neuronale Netze verstehen — Das Perzeptron — Gewichte, Schwelle und ein Lernschritt, den man nachrechnen kann. (12 Seiten)
Einheit 4: Sprachmodelle — Tokens, Wahrscheinlichkeiten und der Grund, warum Erfundenes so überzeugend klingt. (12 Seiten)
Einheit 5: Daten, Bias und Verantwortung — Wenn das Modell entscheidet — wer haftet, und woran erkennt man die Schieflage? (12 Seiten)
KI, maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze gegeneinander abgrenzen
das k-NN-Verfahren als Ablauf beschreiben
Aufbau und Rechenweg eines Perzeptrons beschreiben
die Arbeitsweise eines Sprachmodells als Token-Vorhersage beschreiben
Entstehungswege von Verzerrungen in Trainingsdaten benennen
Erste Stufe: mit vorgegebenem Beispiel oder ausgefülltem Schema
Zweite Stufe: mit leerem Schema, ohne Beispiel
Dritte Stufe: ohne Vorgabe, mit einer zusätzlichen Anforderung
Informatik Einführungsphase · dreifach differenziert · mit Lösungen und Bewertungsraster · 12 Seiten farbig und schwarzweißNicht jede KI lernt, und nicht jedes lernende System ist ein neuronales Netz. Die Begriffe liegen ineinander, nicht nebeneinander.Dieses Heft sagt außerdem, was zu diesem Thema nicht belegt ist. Die Behauptung „KI wird bis Jahr X menschliche Intelligenz erreichen“ hat keine belastbare Grundlage. Befragungen von Fachleuten liefern Spannen über Jahrzehnte hinweg und verschieben sich mit jeder Erhebung. Solche Zahlen gehören als Meinung gekennzeichnet, nicht als Prognose.Das ist drinDeckblatt und Überblick mit einem möglichen Ablauf für eine Doppelstunde (Seite 1 und 2)Fachlicher Kern für die Lehrkraft: Was in welchem Kreis liegt und Drei Arten zu lernen (Seite 3 und 4)Befundseite: belegt, uneinheitlich, nicht belegt — die ehrliche Einordnung (Seite 5)Drei Arbeitsblätter mit fünf Aufgaben von AFB I bis AFB III (Seite 6 bis 8)Vier Hilfekarten zum Ausschneiden und ein Selbstcheck ohne Auswertung (Seite 9)Lösungen als Erwartungshorizont, dazu ein Bewertungsraster für die Beurteilungsaufgabe (Seite 10 und 11)Quellenseite mit Stand September 2026 (Seite 12)Was die Klasse danach kannKI, maschinelles Lernen und tiefe neuronale Netze gegeneinander abgrenzenregelbasierte und lernende Systeme an Beispielen unterscheideneine überzogene Aussage über KI belegen oder widerlegenDie drei NiveaustufenErste Stufe: Kreisdiagramm vorgezeichnet, Begriffe einsetzenZweite Stufe: leere Kreise, Begriffe vorgegebenDritte Stufe: leeres Feld, zusätzlich zwei Beispiele je Kreis
Klassenstufen: EF (10./11. Jhg.), Q1 (11./12. Jhg.)
Informatik Einführungsphase · dreifach differenziert · mit Lösungen und Bewertungsraster · 12 Seiten farbig und schwarzweißEin Modell ist nicht neutral, weil es rechnet. Es gibt die Verzerrung seiner Daten weiter, nur schneller und in großem Maßstab.Dieses Heft sagt außerdem, was zu diesem Thema nicht belegt ist. „Mehr Daten beheben Bias“ ist nicht belegt und oft das Gegenteil. Mehr Daten aus derselben verzerrten Quelle verstärken die Schieflage. Belegt wirksam sind die gezielte Prüfung der Datenzusammensetzung und die Messung der Fehlerraten getrennt nach Gruppen.Das ist drinDeckblatt und Überblick mit einem möglichen Ablauf für eine Doppelstunde (Seite 1 und 2)Fachlicher Kern für die Lehrkraft: Drei Wege in die Schieflage und Was das Recht verlangt (Seite 3 und 4)Befundseite: belegt, uneinheitlich, nicht belegt — die ehrliche Einordnung (Seite 5)Drei Arbeitsblätter mit fünf Aufgaben von AFB I bis AFB III (Seite 6 bis 8)Vier Hilfekarten zum Ausschneiden und ein Selbstcheck ohne Auswertung (Seite 9)Lösungen als Erwartungshorizont, dazu ein Bewertungsraster für die Beurteilungsaufgabe (Seite 10 und 11)Quellenseite mit Stand September 2026 (Seite 12)Was die Klasse danach kannEntstehungswege von Verzerrungen in Trainingsdaten benennendie Rechtslage nach DSGVO und KI-Verordnung in Grundzügen darstelleneinen Anwendungsfall begründet bewertenDie drei NiveaustufenErste Stufe: Vier-Fragen-Raster mit BeispielantwortenZweite Stufe: Vier-Fragen-Raster leerDritte Stufe: frei, zusätzlich eine Gegenposition formulieren
Klassenstufen: EF (10./11. Jhg.), Q1 (11./12. Jhg.)
Informatik Einführungsphase · dreifach differenziert · mit Lösungen und Bewertungsraster · 12 Seiten farbig und schwarzweißEin Sprachmodell wählt das wahrscheinlichste nächste Token. Wahrheit ist dabei kein Kriterium — sie kommt nicht vor.Dieses Heft sagt außerdem, was zu diesem Thema nicht belegt ist. Zu den Fehlerquoten von Sprachmodellen gibt es keine übertragbare Zahl. Sie hängt von Modell, Aufgabe und Fragestellung ab und ändert sich mit jeder Version. Wer eine feste Prozentzahl nennt, hat sie meist aus einer einzelnen Untersuchung übernommen, die nicht verallgemeinerbar ist.Das ist drinDeckblatt und Überblick mit einem möglichen Ablauf für eine Doppelstunde (Seite 1 und 2)Fachlicher Kern für die Lehrkraft: Vom Text zum nächsten Token und Warum Erfundenes flüssig klingt (Seite 3 und 4)Befundseite: belegt, uneinheitlich, nicht belegt — die ehrliche Einordnung (Seite 5)Drei Arbeitsblätter mit fünf Aufgaben von AFB I bis AFB III (Seite 6 bis 8)Vier Hilfekarten zum Ausschneiden und ein Selbstcheck ohne Auswertung (Seite 9)Lösungen als Erwartungshorizont, dazu ein Bewertungsraster für die Beurteilungsaufgabe (Seite 10 und 11)Quellenseite mit Stand September 2026 (Seite 12)Was die Klasse danach kanndie Arbeitsweise eines Sprachmodells als Token-Vorhersage beschreibenerklären, wie erfundene Angaben entsteheneine Modellausgabe systematisch auf Belegbarkeit prüfenDie drei NiveaustufenErste Stufe: Prüfschema mit vorgegebenen KategorienZweite Stufe: Prüfschema als leere TabelleDritte Stufe: frei, zusätzlich eine eigene Modellantwort prüfen
Klassenstufen: EF (10./11. Jhg.), Q1 (11./12. Jhg.)
Informatik Einführungsphase · dreifach differenziert · mit Lösungen und Bewertungsraster · 12 Seiten farbig und schwarzweißEin einzelnes Perzeptron kann UND und ODER lernen, XOR aber nicht. Wie stark dieser Befund die weitere Forschung gebremst hat, ist bis heute umstritten.Dieses Heft sagt außerdem, was zu diesem Thema nicht belegt ist. Der oft gezogene Vergleich mit dem Gehirn trägt nicht weit. Ein künstliches Neuron rechnet eine gewichtete Summe; ein biologisches Neuron arbeitet mit zeitlichen Impulsmustern und chemischer Modulation. Die Ähnlichkeit ist eine Anleihe im Namen, kein Modell des Gehirns.Das ist drinDeckblatt und Überblick mit einem möglichen Ablauf für eine Doppelstunde (Seite 1 und 2)Fachlicher Kern für die Lehrkraft: Summe, Schwelle, Ausgabe und Die Gerade und ihre Grenze (Seite 3 und 4)Befundseite: belegt, uneinheitlich, nicht belegt — die ehrliche Einordnung (Seite 5)Drei Arbeitsblätter mit fünf Aufgaben von AFB I bis AFB III (Seite 6 bis 8)Vier Hilfekarten zum Ausschneiden und ein Selbstcheck ohne Auswertung (Seite 9)Lösungen als Erwartungshorizont, dazu ein Bewertungsraster für die Beurteilungsaufgabe (Seite 10 und 11)Quellenseite mit Stand September 2026 (Seite 12)Was die Klasse danach kannAufbau und Rechenweg eines Perzeptrons beschreibeneinen Lernschritt mit der Delta-Regel von Hand durchführendie Grenzen eines einschichtigen Netzes begründenDie drei NiveaustufenErste Stufe: Gewichtstabelle mit erstem Schritt ausgefülltZweite Stufe: Gewichtstabelle als leeres RasterDritte Stufe: ohne Tabelle, zusätzlich Trennlinie einzeichnen
Klassenstufen: EF (10./11. Jhg.), Q1 (11./12. Jhg.)
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