Wie erklärt man Fünftklässlern künstliche Intelligenz?

Mit der Aktualisierung von «connected 1+2» wird den Schülerinnen und Schülern der 5. und 6. Klasse der Primarschule der Weg zur digitalen Mündigkeit bereitet – und neu ein Schwerpunkt auf KI gelegt. Einblicke in die neuen Inhalte.

«Hey Gemini, wann wurde die Schweiz gegründet?», «Huhu ChatGPT, was ist ein Rhombus?» – so und ähnlich könnten sich die Fragen von Kindern der 5. Primarklasse an KI-Chatbots anhören. Wie die Antworten lauten mögen? Ob sie wohl korrekt sind? Und wichtiger noch: Können die Kinder das einschätzen und wissen sie, dass und wie sie die Inhalte überprüfen sollten?

Hier setzt das Lehrmittel «connected 1+2» für das Fach Medien und Informatik an (siehe Box zuunterst). Wann ist ein KI-Chatbot hilfreich – und wann ist gesundes Misstrauen angebracht? Wie finden Kinder und Jugendliche heute verlässliche Informationen? Wie funktioniert Machine Learning?  Dies und mehr lernen die Kinder mit dem per März 2026 aktualisierten Lehrmittel.

«connected» ist ein unterrichtsleitendes Lehrmittel für die 5. bis 9. Klasse und deckt die Anforderungen des Lehrplan 21 ab. Ziel ist, dass die Kinder digital mündig werden – oder, wie Vera Gärttling, LMVZ-Projektleiterin für «connected» sagt: «Digitale Mündigkeit (oder ‹digital literacy›) bedeutet, dass den Kindern und Jugendlichen die nötige Allgemeinbildung vermittelt wird, damit sie in einer digital geprägten Welt mündig agieren können. Dazu gehört heute selbstverständlich auch die Auseinandersetzung mit generativer Künstlicher Intelligenz – auch wenn das Stichwort KI im Lehrplan 21 nicht vorkommt.»

Informationen kritisch prüfen

In «connected 1» lernen die Kinder unter anderem mehr über das Bearbeiten und Erstellen von Bildern mit KI-Bildgeneratoren. Besonders augenfällig wird die Überarbeitung des Lehrmittels aber beim Thema Informationsbeschaffung. Im Kapitel 2 «Informationen aus dem Internet» heisst es: «Du lernst in diesem Kapitel, wie du dich auf Websites, mit Apps, mit Suchmaschinen und mit digitalen Assistenten gezielt informierst. Du beschäftigst dich mit der Frage, wie glaubwürdig die gefundenen Informationen sind.»

«Früher ging es in diesem Kapitel hauptsächlich um Suchmaschinen», sagt Gärttling. «Neu werden verschiedene Wege thematisiert, digital an Informationen zu gelangen, darunter auch KI-basierte digitale Assistenten.» Besonderes Gewicht wird auf das Überprüfen der Quellen gelegt. Wer eine Antwort von einer KI erhält, bekommt oft keine transparente Übersicht darüber, woher die Informationen stammen. «connected» leitet Kinder an, Antworten kritisch zu hinterfragen und zu prüfen, egal wie plausibel die Antworten klingen mögen.

Wie lernt eine Maschine?

In «connected 2» lernen die Schülerinnen und Schüler die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen. Das Machine Learning wird mithilfe einer Früchte-Sortieranlage veranschaulicht.

Die Maschine soll Äpfel, Birnen und Quitten unterscheiden. Bewusst wurden Früchte gewählt, die sich ähneln. Eine Banane von einem Apfel zu unterscheiden wäre einfacher – eine Quitte von einer Birne hingegen anspruchsvoller. Die Maschine kann die Früchte nicht sehen, anfassen oder probieren. Sie kann aber Gewicht, Form und Farbe erfassen. Aus diesen Angaben entsteht für jede Frucht ein Datenblatt. «Wir programmieren also nicht, welche Muster die Maschine erkennen soll», erklärt Gärttling. «Wir geben ihr viele Daten und daraus erkennt sie die Muster selbst.» Damit wird ein Grundprinzip des Machine Learning verständlich: KI-Systeme arbeiten nicht mit fest programmierten Regeln, sondern erkennen selbstständig Muster in ihren Trainingsdaten.

KI arbeitet mit Wahrscheinlichkeiten

Die Früchte-Sortieranlage zeigt noch etwas anderes: KI liefert keine Gewissheiten. Wenn eine Frucht analysiert wird, entscheidet die Maschine nicht einfach: «Das ist eine Quitte». Stattdessen berechnet sie Wahrscheinlichkeiten. Das Resultat könnte etwa lauten: 70 Prozent Quitte, 20 Prozent Birne, 10 Prozent Apfel. «Es gibt meist keine hundertprozentige Sicherheit», sagt Gärttling. Diese Erkenntnis sei wichtig, um heutige KI-Anwendungen zu verstehen. Viele Menschen hätten den Eindruck, ein Chatbot «wisse» etwas und sei tatsächlich «intelligent».

«Die Maschine weiss nicht, was sie nicht weiss»

Nach der Theorie der Früchte-Sortieranlage folgt die Praxis. Mit einer sogenannten Teachable Machine trainieren die Schülerinnen und Schüler eigene KI-Modelle.

So wie die Früchte-Sortiermaschine Früchte unterscheiden kann, soll die Teachable Machine lernen, Dinge auf Bildern zu unterscheiden – zum Beispiel verschiedene Arten von Baumaschinen.

Zunächst erhält das System nur wenige Bilder. Die Resultate sind entsprechend ungenau. Mit zusätzlichen Trainingsdaten verbessert sich die Trefferquote. Gleichzeitig erleben die Kinder, was passiert, wenn die Daten fehlerhaft oder unvollständig sind.

Besonders aufschlussreich wird es, wenn die KI etwas erkennen soll, das gar nicht zu den trainierten Kategorien gehört. Wenn die Maschine Bagger, Planierraupen und Zementmischer kennt, dann wird sie immer eine Wahrscheinlichkeit für diese drei Klassen ausgeben – auch dann, wenn man ihr eine Pferdekutsche zeigt oder einen Fussball. «Die Maschine weiss nicht, was sie nicht weiss», erklärt Gärttling. «Sie kann nicht sagen: «Das kenne ich nicht.»

Mithilfe von «connected» sollen sich die Schülerinnen und Schüler bewusst werden, was sie nicht wissen – und sich fortan immer selbstständiger und reflektierter durch die Welt der künstlichen Intelligenz bewegen.

(Illustrationen: burodestruct.net)