Teacher AID Lab

Interdisciplinary AI + Data Lab in Teacher Education 

Foto: Moritz Kreinsen

Projektmitglieder: Prof. Dr. Sandra Schulz, Moritz Kreinsen, Prof. Dr. Sandra Sprenger, Maimon Thiems 

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