Künstliche Intelligenz in der Informatik

Kurzbeschreibung

Die Autorin diskutiert in ihrer Expertise das Wissen über Künstliche Intelligenz und digitale Veränderungen als notwendige Voraussetzung für die Mündigkeit, Partizipation und gesellschaftlicher Mitgestaltung. In ihrem Vorschlag für eine didaktische Ausgestaltung einer „KI-Literalität“ hebt sie die Rolle der Didaktik der Informatik zur Aufbereitung von Unterrichtsgegenständen hervor und plädiert für eine verpflichtende Etablierung von Kompetenzen zu Künstlicher Intelligenz und der allgemeinen Informatik im Schulsystem.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Geht es um Künstliche Intelligenz ergeben sich zahlreiche Konflikte aufgrund unterschiedlicher Interessen. Ein Beispiel ist etwa das Geschäftsgeheimnis von Firmen, die Künstliche Intelligenz einsetzen, gegenüber der Forderung nach Erklärbarkeit von Künstlicher Intelligenz. Besonders der Bereich Vorurteilsfreiheit und Gerechtigkeit in Entscheidungssystemen ist herausfordernd. Denn durch Trainingsdaten werden immer in den Daten enthaltene Ungerechtigkeiten mitgelernt. Die Gründe hierfür sind vielfältig. Sie reichen von ethischen Dilemmata bis zu der Problematik, dass bereits Vorurteile von Programmierer*innen in algorithmische Systeme einfließen können. Nur wenn möglichst viele Menschen grundlegende informatische Kenntnisse besitzen, kann der Diskurs über Künstliche Intelligenz in der breiten Öffentlichkeit fundiert geführt werden. Eine Aufgabe der Didaktik der Informatik liegt darin, durch Bildungsangebote dazu beizutragen, dass Künstliche Intelligenz erklärbar wird.

Kompetenzanforderungen

Menschen sollen in der Lage sein, automatisierte Informationsverarbeitung zu verstehen und zu gestalten. Zudem sollen sie künftige KI-Systeme verstehen und beurteilen können. Die Autorin fordert auch die Befähigung zur Mitgestaltung von KI. Weitergehende Kompetenzen sind besonders in beruflichen und politischen Bereichen nötig, in denen KI-Systeme gestaltet oder über die Einführung solcher Systeme entschieden wird. Vertiefte KI-Kompetenzen sind vor allem für jene relevant, die im Berufsalltag Künstliche Intelligenz einsetzen bzw. sich in ihren Handlungen mitunter von Empfehlungen durch Systeme Künstlicher Intelligenz leiten lassen. Auch für Lehrkräfte sind KI-Kompetenzen wichtig, da sie zum einen über Auswirkungen des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz informieren sollen und zum anderen bewerten müssen, an welchen Stellen der Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Unterricht sinnvoll ist. All dies ist vor dem Hintergrund zu betrachten, dass Informatik einem stetigen Wandel unterliegt. Kompetenzträger*innen müssen also mit einem Zustand des stetigen Wandels umgehen können.

Kompetenzdimensionen

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: KI- und andere IT-Systeme entsprechend den Anforderungen des gegenwärtigen und künftigen Lebens dieser Person als konstruktivem*r, engagiertem*r und reflektiertem*r Bürger*in nutzen; sich selbstständig in ein beliebiges System einarbeiten können, d.h. neue Systeme nutzen können, ohne dafür anwendungsspezifisch ausgebildet zu sein.

Kognitive Dimension: Verstehen und Erklären von digitalen Artefakten; vielfältiges Vorhandensein von Künstlicher Intelligenz erkennen; Wirkzusammenhänge, Wirkprinzipien und Grenzen der Systeme kennen und verstehen, sich damit in verschiedenen Kontexten das Verhalten begründet herleiten und damit erklären können; Funktionsprinzipien und Grenzen von KI-Systemen sowie ihre Abhängigkeit von Daten kennen, verstehen und erklären können; Verständnis von Künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen und Robotik.

Kreative Dimension: IT-Systeme kreativ mitgestalten (programmieren); Produzieren und Gestalten von passiven digitalen Artefakten (z.B. Text, Ton, Film); Erschaffung und Mitgestaltung aktiver/prozessualer digitaler Artefakte (Makros, Apps, Roboter, Chat-Bots, Smart-Home-Automatisierung bis hin zu großen Infrastrukturen wie neuen sozialen Netzwerken).

Kritisch-reflexive Dimension: sachkundig und kritisch über Veränderungen im Zusammenhang mit Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz urteilen können; Systeme in Bezug auf Verantwortung, Datenherkunft, Gerechtigkeit, Sicherheit und Verlässlichkeit und Auswirkungen beurteilen können; sich selbstständig in ein beliebiges System einarbeiten können, d.h. neue Systeme beurteilen können, ohne dafür anwendungsspezifisch ausgebildet zu sein; die Rolle, die KI-Systeme und IT-Systeme insgesamt in der Welt aus technologischer, anwendungsbezogener und gesellschaftlich-kultureller Perspektive allgemein einnehmen und die Beteiligung von KI-Systemen an konkreten Situationen erkennen.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Die Diskussion über nötige Kompetenzen in Bezug auf Künstliche Intelligenz, die alle Bürger*innen besitzen sollten, ist stark mit der Diskussion verknüpft, welche Kompetemzen Menschen in Bezug auf Informatik und IT-Systeme allgemein benötigen.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

Die Autorin macht auf eine verpflichtende Etablierung der Kompetenzen zur Künstlichen Intelligenz in einem alltagsnahen Unterricht aller Schulstufen aufmerksam. Beispiele sollen immer am Alltag der Lernenden ansetzen.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

Alle Lehrkräfte stehen vor der Aufgabe, den sinnvollen Einsatz von digitalen Medien allgemein und KI-basierten Unterstützungssystemen für das Lernen auf Seite der Schüler*innen und als Unterstützung in der pädagogischen Arbeit oder zur Bewertung von Leistungen der Schüler*innen zu beurteilen.

Quellenangabe

Diethelm, I. (15.06.2021). Künstliche Intelligenz und Informatik. Digitales Deutschland. https://digid.jff.de/expertise-kuenstliche-intelligenz-und-informatik-prof-dr-ira-diethelm/