Im Workshop setzen sich die Teilnehmenden praxisnah mit Maschinellem Lernen auseinander, indem sie auf der Plattform ML4Kids eigene Bildklassifikatoren erstellen, testen und kritisch reflektieren – ganz ohne Programmierkenntnisse. In diesem Workshop wurde die Plattform machinelearningforkids.co.uk verwendet. Mit dieser benutzerfreundlichen Webanwendung können Machine-Learning-basierte Klassifikatoren erstellt werden. Machine Learning 4 Kids ist eine benutzerfreundliche Webanwendung mit der kinderleicht Machine-Learning basierte Klassifikatoren erstellt werden können. Bildklassifikatoren können in Unternehmen im Qualitätsmanagement, bei der Gebäudezugangskontrolle oder für autonome Fahrzeuge verwendet werden. Die Anwendung erlaubt dabei die Verwendung von Bildern, Texten und Zahlen. ML4Kids bietet die Möglichkeit, Trainingsdaten zusammenzustellen und in zu erkennende Kategorien (Klassen) zu gliedern. Anhand dieser Trainingsdaten kann mit nur einem Klick ein Klassifikator – ein sogenanntes Modell – trainiert werden. Dieses Modell ist in der Lage, ein beliebiges Objekt (z. B. ein Bild) in die vorgegebenen Klassen einzusortieren. Die Genauigkeit des Modells kann auf vielfältige Weise getestet werden: Mit Bildern aus dem Internet, durch das Zeichnen eigener Bilder oder durch Fotografien, die mit der Webcam aufgenommen wurden. Durch diese praktische Übung werden die Lernenden an das Thema „maschinelles Lernen“ herangeführt, ohne dass sie selbst programmieren können müssen.
Das Modul beinhaltet Inputs zum Unterschied zwischen Programmieren und Maschinellem Lernen und einen Austausch zu KI, welche die TN bereits kennen und im Alltag nutzen. Daran anschließend folgt die praktische Übung. Auf der Plattform ML4kids bringen die Teilnehmenden der KI bei, Hemden und T-Shirts zu unterscheiden. Erst trainieren sie die KI mit vorgefertigten Bildern, dann testen sie sie mit weiteren Bildern. Ihre Ergebnisse halten sie auf Arbeitsblättern fest. Danach erarbeitet die Gruppe im Gespräch, warum der KI Fehler passieren. Hier überlegt die Gruppe auch, welche Strategien die Verzerrungen korrigieren könnten.
Zielgruppe
Jugendliche ab 14 Jahren, in Teilen auch kindgerecht
Herausforderungen
- Der Workshop erfordert bestimmte räumliche und technische Voraussetzungen. Nur die Gruppe mit PCs konnte den Workshop wirklich durchführen, auf den Handys funktionierte er nicht. Dies liegt u.a. an der Notwendigkeit, den Bildschirm zu teilen, um über Drag and Drop Testbilder in ML4kids zu ziehen.
- Zudem beinhaltet der Workshop viele kleine einzelne Schritte, die an unterschiedlichen Stellen stattfinden: Arbeitsblatt, Plattform ML4kids, Oberfläche mit Daten (zum Trainieren und Testen). Dies führte dazu, dass TN zwischen einzelnen Schritten "verlorengingen" bzw. bedeutete einen hohen Aufwand für einzelne Hilfestellungen. Das erzeugt Frust und Gefühle wie "Ich bin nicht schlau genug, um das zu schaffen" bei Personen mit besonderen Lernbedarfen.
- Es gab keinen Ort für Auswertungen in der Gesamtgruppe wie einen Stuhlkreis. Diese mit TN vor ihren Rechnern zu führen, ist für Konzentration und Gruppendynamik herausfordernd und unergiebig.
Das Besondere – die Verknüpfung von Inhalt und Form sowie der Blick ‚von oben‘
KI verändert gerade alle Lebensbereiche und darf nichts werden, mit dem sich nur Fachleute beschäftigen – das geht uns alle an. Das Modul spricht dabei Jugendliche an, die keine oder wenig Vorkenntnisse haben.
Dabei wird ein Ansatz des Selbstmachens und des spielerischen Ausprobierens gewählt, der Hürden abbaut. Im Modul muss nicht viel gelesen werden.
Die Programmiersprache Scratch, um erst dazustellen, was Programmieren ist, bevor man zu Machine Learning geht, ist auch für Kinder geeignet.
Tipps für Teamende
- Kleinschrittiges Vorgehen, Kleingruppen intensiv betreuen, damit alle mitkommen
- Ausprobieren am PC, auswerten weg vom Rechner
- Kein Computerraum? Hier eine sehr ähnliche Methode, die keinen Strom braucht: https://www.aiunplugged.org/
Material zum Download
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Kontaktinformationen
Inga Steengrafe
Arbeit und Leben Berlin-Brandenburg gGmbH
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Über die Modellseminare
Schwerpunktthema 2023/2024: Chancen der Digitalisierung in der politischen Bildung
Im Rahmen des Programms Politische Jugendbildung im Kinder- und Jugendplan (KJP) bei Arbeit und Leben wird alle zwei Jahre ein wechselndes Schwerpunktthema aufgegriffen. Für die Jahre 2023/2024 steht der Themenkomplex „Chancen der Digitalisierung in der politischen Bildung“ im Mittelpunkt.
In den Landesorganisationen von Arbeit und Leben werden hierzu modellhafte Seminare konzipiert, durchgeführt und im kollegialen Austausch reflektiert.Mit den Blogbeiträgen möchten wir die entwickelten Konzepte und gewonnenen Erfahrungen dokumentieren und für die Praxis der politischen Jugendbildung nutzbar machen.
Das Programm wird durch Mittel des Kinder- und Jugendplans des Bundes vom Bundesministerium für Familie, Senioren, Frauen und Jugend gefördert.
