Teacher AID Lab
Interdisciplinary AI + Data Lab in Teacher Education
Projektleitung: Prof. Dr. Sandra Schulz
Projektmitglieder: Moritz Kreinsen, Prof. Dr. Sandra Sprenger
Laufzeit: 04/2023 - 03/2024
Förderung: Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) mit Geldern der Stiftung Innovation in der Hochschullehre
Kooperationspartner: Schülerforschungszentrum Hamburg
Ziele und Hintergrund:
Im Rahmen dieses Data-Literacy-Lehrlaborporjektes soll ein neues und innovatives Lehr-Lern-Angebot in der Lehrkräfteausbildung zum Erwerb von AI Literacy und Data Literacy entwicklet werden, indem in Kooperation mit dem SFZ Hamburg ein interdisziplinäres "AI + Data Lab" entsteht, welches als dauerhaft fakultativ nutzbares Angebot in der MINT-Lehrkräfteausbildung dienen soll. Im Lehr-Lern-Labor (Lab) treffen die Studierenden auf einen außerschulischen Lernraum, in dem sie zum einen selbst umfangreiche KI- und Datenkompetenz und zum anderen didaktische Kompetenzen durch praktische und niederschwellige Übungen erwerben und dabei gleichzeitig praktische Unterrichtserfahrungen mit Schüler:innen der Sekundarstufe sammeln. In interdisziplinärer Zusammenarbeit entlang der MINT-Fächer sollen die Studierenden ihr fachspezifisches Wissen und Kontexte mit Methoden- und Anwendungswissen kombinieren und so gegenseitig voneinander lernen. Folgende Inhalte werden u.a. aufgegriffen:
- Datengewinnungs- und -verarbeitungsmethoden, insb. mithilfe von Sensordaten
- Daten kritisch interpretieren, einordnen und bewerten
- Lernen aus Daten
- Künstliche Intelligenz identifizieren und einordnen
- Die Rolle des Menschen für KI
- Schritte des maschinellen Lernens
- Stärken und Schwächen von KI
- KI- und Datenethik
- Programmierbarkeit
- Entscheidungsfindung mithilfe von Daten und KI-Methoden