Machine Learning schon in der Mittelstufe verstehen

Ob Prozessorchips, digitale Assistenten oder Gesichtserkennung: Neuronale Netze, Maschinelles Lernen und Künstliche Intelligenz sind Schlagworte unserer Zeit. Doch was genau dahintersteckt und welche gesellschaftlichen und ethischen Auswirkungen diese technischen Errungenschaften haben, wissen die Wenigsten. Dabei ist es vor allem für Jugendliche wichtig, sich damit auseinanderzusetzen, hat es doch einen nicht zu unterschätzenden Einfluss auf ihre Zukunft.

Um Lehrkräfte darin zu unterstützen, diese Themen in der Schule zu behandeln, hat der Lehrer Dr. Daniel Janssen in Kooperation mit Science on Stage und der Vector Stiftung die Unterrichtsbroschüre „Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co.“ veröffentlicht.

In diesem Material lernen Schülerinnen und Schüler einfache Modelle künstlicher neuronaler Netze kennen und konstruieren mit dem Modellierungswerkzeug MemBrain eigene künstliche neuronale Netze, die selbstständig lernen. Anschließend entwerfen sie ein Gesichtsmodell, das sie per Lernalgorithmus darauf trainieren, Gesichter wiederzuerkennen.

Ein hochaktuelles Thema für das Klassenzimmer

Vor der Aufbereitung als Unterrichtsmaterial hat Daniel Janssen sein Projekt beim Nationalen Science on Stage Festival 2018 einem breiten Publikum und einer Fachjury vorgestellt. Diese konnte er von seiner Idee überzeugen, sodass er als Teil der deutschen Delegation am Europäischen Science on Stage Festival 2019 im portugiesischen Cascais teilnehmen konnte.

Schnell war klar, dass es bei den Präsentationen nicht bleiben sollte. Stefanie Schlunk, Geschäftsführerin von Science on Stage Deutschland, dazu:

„Herrn Janssen ist es gelungen, Schülerinnen und Schüler an ein hochaktuelles Thema heranzuführen. Deswegen war es uns wichtig, sein Projekt in Form dieser Broschüre aufzubereiten, damit weitere Lehrkräfte hiervon profitieren.“

„Machine Learning in der Schule - Eine praxisorientierte Einführung in künstliche neuronale Netze, Gesichtserkennung und Co.“ ist ab sofort als PDF kostenfrei erhältlich.