KI-Konzepte
auf Augenhöhe —
Sie begleiten und vertiefen.
Das Materialpaket bringt zentrale KI-Konzepte auf Augenhöhe: Supervised Learning, Reinforcement Learning, Bias und Halluzination — didaktisch sauber aufbereitet, mit Bezug zu EU AI Act, AI-Safety und realer Praxis. Eine fachlich abgesicherte Strukturierungshilfe: Sie können die Materialien sofort einsetzen — eigene Anpassungen und Schwerpunkte sind jederzeit möglich.
Ein fertig aufbereitetes Materialpaket mit Story, Erklär-Videos, Spielen, fachlichen Vertiefungen und Quiz mit Transferaufgaben für die Oberstufe. Ihre Rolle: begleiten, vertiefen, diskutieren — auch und gerade dann, wenn Sie KI bereits unterrichtet haben. Die Materialien sind fachlich abgesichert vorbereitet; wieviel Sie ergänzen, anpassen oder vertiefen, entscheiden Sie.
Alle vier Lektionen sind fachlich und didaktisch durchgeplant. Die fertigen Materialien lassen Spielraum — Sie können sie direkt einsetzen oder mit eigenen Akzenten kombinieren.
Vom Plenum über Partner- und Gruppenarbeit bis zur Einzelarbeit — auch für individuelle Auseinandersetzung und Stationenlernen geeignet.
Jede Lektion endet mit einem Quiz (7 Fragen, inkl. Transferaufgaben). Lektionsabschluss ab 80 %. Ergebnisse pro Schüler:in im Klassen-Dashboard.
Die TalentsLounge-Charaktere geben dem Kurs eine wiederkehrende Erzählstruktur. Mia, die Reporterin, erklärt in kurzen Studio-Sequenzen die zentralen Konzepte. Jasmin (Schülerzeitungs-Redaktion), Luka (sportbegeistert) und Noah (technisch interessiert) übernehmen das Hinterfragen, Reflektieren und Anwenden im Klassenkontext. Robi, das KI-Maskottchen, steht für „die KI lernt mit". So entstehen für die Klasse identifikationsstarke Bezugspunkte — und für Sie als Lehrkraft Anker, an denen Sie Diskussionen leicht andocken können.
Die Schüler:innen entdecken KI im Alltag und ordnen Verfahren systematisch ein.
Sie erleben Supervised Learning praktisch — und reflektieren Datenqualität.
Sie gestalten Reward-Funktionen für Reinforcement Learning.
Sie bewerten Datenquellen, Bias-Typen und Halluzinationen kritisch.
Flexibel einsetzbar: als Doppelstunden-Block (idealerweise in zwei Wochen) oder einzeln in beliebiger Reihenfolge. Auch ohne festen Block-Rhythmus möglich. Jede Lektion enthält eine fachliche Sek-II-Vertiefung.
KI im Alltag aufspüren
KI ist nicht eine Sache, sondern viele Bereiche: Maschinelles Lernen, Computer Vision, Generative KI. Schüler:innen erkennen Mustererkennung in grossen Datenmengen als gemeinsames Prinzip.
Supervised Learning — Lernen durch Beispiele
Schüler:innen trainieren selbst ein Modell mit Strichzeichnungen und erleben unmittelbar das Prinzip von Supervised Learning: Datenqualität, Mindestmenge, Label-Sauberkeit, Vielfalt der Beispiele.
Reinforcement Learning — Reward-Design
Schüler:innen stellen Belohnungs-Regler ein und beobachten, welche Policy Robi lernt. Sie erleben das Spannungsfeld zwischen Exploration und Exploitation und die Bedeutung von sauberem Reward-Design.
Bias-Typen und Halluzination
Schüler:innen unterscheiden die vier Bias-Typen — Selektion, Historie, Repräsentation, Label — und verstehen, warum Sprach-KIs plausibel klingende, aber falsche Fakten generieren können (Halluzination).
Zwei Materialien aus dem Kurs zum direkten Hineinhören und -klicken: ein Erklär-Video aus Lektion 1 und eine Beispiel-Präsentation zu Generativer KI.
Der Einstiegs-Hook zu KI im Alltag — Jasmin eröffnet die systematische Spurensuche, die in der Oberstufe mit Begriffsschärfung fortgesetzt wird.
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Selbe Inhalte, unterschiedliche Sozialformen — methodisch flexibel mit Wechsel zwischen Plenum, Gruppen- und Einzelarbeit.
Erklär-Videos und Spiel-Demos am Beamer, anschliessend Plenums-Diskussion mit fachlicher Vertiefung. Sie führen als Diskussions-Moderator:in.
Gruppen-Tische mit je einem Gerät — Schüler:innen spielen und reflektieren in Teams, anschliessend Austausch der Erkenntnisse im Plenum.
Schüler:innen arbeiten selbstständig im eigenen Tempo, danach gemeinsame Reflexionsphase — oder im Wechsel: erst in der Einzelarbeit ankommen, dann in Gruppen vertiefen.
Mit dem EU AI Act (Verordnung 2024/1689, Art. 4) wird AI Literacy zur europäischen Anforderung. Der aktualisierte DigComp 2.3-Referenzrahmen und das UNESCO AI Competency Framework bilden den fachlichen Rahmen. Mit diesem Kurs adressieren Sie diese Anforderungen — und schaffen die Grundlage für Diskussionen, die Ihre Schüler:innen am künftigen Arbeitsmarkt direkt brauchen werden.
Auf der Sekundarstufe II bringt der Kurs zentrale KI-Konzepte auf eine fachliche Tiefe, die Diskussion, Reflexion und Anwendung trägt: Supervised Learning, Reinforcement Learning, Bias und Halluzination sind dabei nicht nur Begriffe, sondern werden mit aktuellen Forschungsbezügen (Stanford AI Index, EU AI Act, UNESCO 2024) verankert. Die didaktische Aufbereitung folgt dem 4-Phasen-Modell Erleben – Verstehen – Handeln – Anwenden.
Der Kurs greift Kompetenzen aus dem Lehrplan für Informatik der Oberstufe auf und stärkt überfachliche Kompetenzen — kritisches Hinterfragen, ethisch fundiertes Urteilen, verantwortungsvoller Umgang mit digitalen Werkzeugen. Bezüge zum Lehrplan für Mathematik (Datenanalyse) und Politische Bildung (digitale Mündigkeit) werden direkt unterstützt.
Verankert durch Spielen, Diskutieren und das gemeinsame Reflektieren — mit fachlichem Tiefgang.
Die Inhalte stützen sich auf etablierte Frameworks und aktuelle Quellen aus Forschung und Regulatorik — damit Sie als Lehrkraft fachlich abgesichert arbeiten und QA-Prüfungen jederzeit standhalten.
Europäisches Parlament und Rat, in Kraft seit August 2024.
Erste umfassende KI-Regulierung weltweit. Art. 4 verlangt nachweisbare AI Literacy. Art. 10 regelt Hochrisiko-Systeme und Datenqualität. Art. 14 verankert Human-in-the-Loop.
EU Joint Research Centre, aktualisierter europäischer Referenzrahmen.
Definiert digitale Kompetenzen mit explizitem KI-Fokus. Aktuelle Grundlage für Curriculum-Arbeit in den EU-Mitgliedsstaaten.
United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization.
Vier Kompetenz-Dimensionen: ethisch denken, KI-Konzepte verstehen, KI-Techniken anwenden, KI-Systeme gestalten. Bildet die didaktische Struktur des Kurses ab.
Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI).
Jährlicher Report zur globalen Lage der KI — Quelle für aktuelle Zahlen zu KI-Modellen, Anwendungen und gesellschaftlichen Auswirkungen.
National Institute of Standards and Technology · Face Recognition Technology Evaluation.
Quantifiziert Bias in Gesichtserkennung: massive Genauigkeits-Unterschiede zwischen demografischen Gruppen. Belegt empirisch, warum Datenqualität nicht trivial ist.
Sie behalten den Überblick — ohne Verwaltungsaufwand. Klasse anlegen, Beitritts-Code teilen, Fortschritt und Quiz-Ergebnisse einsehen.
Sie erstellen mit wenigen Klicks eine Klasse für Ihren Kurs — Bezeichnung, Schuljahr, fertig.
Ihre Schüler:innen treten der Klasse mit einem Beitritts-Code bei. Keine E-Mail-Verwaltung, keine Datenkonflikte.
Sie sehen jederzeit, welche Schüler:innen welche Lektion abgeschlossen haben und wie die Quiz-Ergebnisse inkl. Transferaufgaben aussehen.
Bei erfolgreichem Kursabschluss erhalten Ihre Schüler:innen automatisch eine personalisierte Urkunde.
Keine personenbezogenen Daten Ihrer Schüler:innen sind über die Plattform hinaus sichtbar — auch nicht für TalentsLounge selbst.
Öffnen Sie die Klasse — Sie entscheiden, wieviel Sie ergänzen, vertiefen oder selbst gestalten.
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