Künstliche Intelligenz, Computer Vision und Teachable Machines praxisnah entdecken
SC Ultimate AI Add On: Vision AI von fischertechnik erweitert das Set STEM Coding Ultimate AI um spannende Themen rund um KI-Programmierung, Computer Vision und maschinelles Lernen. Schülerinnen und Schüler erhalten einen praxisnahen Einblick in die Funktionsweise moderner KI-Systeme und lernen, wie Computer Bilder und Objekte erkennen und klassifizieren können.
Mit drei Modellen und insgesamt 295 Bauteilen bietet das Zusatzset verschiedene Aufgabenstellungen mit unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen. Dabei geht es nicht nur um das Programmieren von KI-Anwendungen, sondern auch darum, die Qualität von Klassifikatoren zu beurteilen und die Bedeutung geeigneter Trainingsdaten zu verstehen. Für die Nutzung wird das STEM Coding Ultimate AI, benötigt.
fischertechnik SC Ultimate AI Add On: Vision AI – Künstliche Intelligenz verstehen
Künstliche Intelligenz gehört zu den Schlüsseltechnologien der Zukunft. SC Ultimate AI Add On: Vision AI ermöglicht Schülerinnen und Schülern einen verständlichen und handlungsorientierten Einstieg in dieses komplexe Themenfeld.
Anhand realer Modelle erfahren die Lernenden, wie KI-Systeme trainiert werden und wie sie anhand von Daten bestimmte Objekte oder Merkmale erkennen können. Die Aufgabenstellungen führen dabei schrittweise an die Grundlagen der KI heran und machen abstrakte Zusammenhänge direkt am Modell erlebbar.
KI-Programmierung mit TensorFlow
Ein Schwerpunkt des Add Ons ist die KI-Programmierung mit TensorFlow. Schülerinnen und Schüler setzen sich damit auseinander, wie aus Trainingsdaten ein KI-Modell entsteht und wie dieses anschließend für die Erkennung von Objekten eingesetzt werden kann.
Dabei lernen sie auch, dass die Qualität eines KI-Systems wesentlich von den verwendeten Trainingsdaten abhängt. Durch eigene Experimente können sie untersuchen, wie sich unterschiedliche Trainingsdaten auf die Erkennungsleistung auswirken.
So wird nicht nur die technische Funktionsweise von KI vermittelt, sondern auch ein kritischer und reflektierter Blick auf die Ergebnisse eines KI-Systems gefördert.
Teachable Machines – KI selbst trainieren
Mit Teachable Machines lernen die Schülerinnen und Schüler eine besonders anschauliche Form des maschinellen Lernens kennen. Sie können eigene Trainingsdaten erstellen und damit ein System darauf vorbereiten, unterschiedliche Objekte beziehungsweise Merkmale zu erkennen.
Der praktische Ansatz macht deutlich, dass eine KI nicht einfach „alles weiß“, sondern anhand geeigneter Daten trainiert werden muss. Die Lernenden können verschiedene Trainingssituationen ausprobieren und anschließend überprüfen, wie zuverlässig ihr Klassifikator arbeitet.
Dadurch werden grundlegende Prinzipien des Machine Learning verständlich, ohne dass die Schülerinnen und Schüler zunächst tiefgehende mathematische oder theoretische Kenntnisse benötigen.
Computer Vision und Gegenstandserkennung
Ein weiterer Schwerpunkt ist die Computer Vision, also die Verarbeitung und Interpretation von Bildern durch Computersysteme. Die Schülerinnen und Schüler beschäftigen sich mit der Frage, wie eine Maschine Gegenstände anhand von Bildinformationen erkennen kann.
Mit der KI-Sortierstrecke entsteht beispielsweise ein praxisnahes Anwendungsszenario. Werkstücke mit unterschiedlichen QS-Aufklebern werden mithilfe der technischen Komponenten erkannt und entsprechend verarbeitet. So lässt sich zeigen, wie Bildverarbeitung und automatisierte Sortierprozesse in modernen Produktionsumgebungen eingesetzt werden können.
Qualität von KI-Systemen beurteilen
Ein wichtiger Bestandteil des Lernkonzepts ist nicht nur die Erstellung eines KI-Modells, sondern auch die Bewertung seiner Ergebnisse. Die Schülerinnen und Schüler lernen, die Qualität eines Klassifikators zu erkennen und auszudrücken.
Dabei wird deutlich, dass ein KI-System nicht immer zuverlässig arbeitet. Falsch erkannte oder nicht erkannte Objekte können analysiert und die Ursachen dafür untersucht werden. Insbesondere die Auswahl und Qualität der Trainingsdaten spielt dabei eine entscheidende Rolle.
Diese praktische Auseinandersetzung unterstützt ein grundlegendes Verständnis dafür, wie KI-Systeme funktionieren und warum ihre Ergebnisse immer auch kritisch hinterfragt werden sollten.
Drei Modelle mit unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen
SC Ultimate AI Add On: Vision AI enthält drei Modelle, die unterschiedliche Aspekte der Künstlichen Intelligenz und Bildverarbeitung behandeln.
Dazu gehören eine intelligente Schranke, eine KI-Sortierstrecke sowie ein Modell rund um die Teachable Machine. Die verschiedenen Aufgabenstellungen ermöglichen einen schrittweisen Einstieg und können je nach Lernstand und Unterrichtsschwerpunkt eingesetzt werden.
Die Kombination aus realem Modell, Programmierung und KI macht die Anwendungen besonders greifbar. Schülerinnen und Schüler können ihre Ideen direkt umsetzen, testen und die Ergebnisse anschließend analysieren.
Praxisnahes Lernen für den Unterricht
Das Add On wurde speziell für den Einsatz im schulischen Unterricht entwickelt. Begleitende Materialien unterstützen die Lehrkräfte bei der Durchführung der Aufgaben und bieten konkrete Anleitungen für die verschiedenen Modelle.Dadurch lässt sich das Zusatzset strukturiert in Unterrichts- und Projektphasen integrieren.
Der handlungsorientierte Aufbau fördert neben technischen und informatischen Kompetenzen auch selbstständiges Arbeiten, Problemlösungsfähigkeit und einen reflektierten Umgang mit Künstlicher Intelligenz.
Erweiterung für das STEM Coding Ultimate AI
Das SC Ultimate AI Add On: Vision AI ist als Erweiterung des STEM Coding Ultimate AI konzipiert. Das Grundset stellt unter anderem den TXT 4.0 Controller und die USB-Kamera bereit, die für die Arbeit mit den zusätzlichen Vision-AI-Anwendungen genutzt werden können.
Damit kann das bestehende Lernsystem gezielt um die Themen Computer Vision, KI-Programmierung und maschinelles Lernen erweitert werden. Ergänzend stehen das SC Ultimate AI Add On: Mobility sowie das SC Ultimate AI Add On: Industrial Robots zur Verfügung.
Lieferumfang
- 295 fischertechnik Bauteile
- 1 Förderband
- 10 Werkstücke mit unterschiedlichen QS-Aufklebern
- 4 Lichtschranken-LED
- Bauteile für 3 Modelle
- Begleitmaterial für den Einsatz im Unterricht