Der Einstieg zum Dossier gehört den Möglichkeiten, welche KI-Systeme in der Bildung eröffnen. KI ist ein weit gefasster Begriff, eine Abgrenzung des KI-Begriffs in der Bildung gegenüber anderen KI-Anwendungsfeldern tut daher Not. Diese Abgrenzung ergibt sich u.a. aus der näheren Betrachtung der KI-Arten, die in der Bildung überwiegend zum Einsatz kommen, und der Diskussion konkreter Anwendungsfälle von KI in der Bildung.

Neue Möglichkeiten wecken immer auch Unsicherheiten, z.B. bezüglich Datenschutz. Das Dossier schafft Unsicherheiten aus dem Weg, indem verschiedene Fragen zum datenschutzkonformen Einsatz von KI-Systemen – z.B. an Schulen – diskutiert werden.

KI ist wohl hier, um zu bleiben – entsprechend stellen sich für das Bildungssystem neue Anforderungen. Eine davon ist, KI immer in direkter Verbindung mit Daten zu denken. Denn: Dank vieler und qualitativ guter Daten können KI-Systeme in der Bildung massgeschneidert eingesetzt werden. Das Dossier zeigt auf, welche Anforderungen bezüglich Datenqualität und -quantität an das Bildungssystem gestellt werden und wie eng die Lebenszyklen von KI-Systemen und Daten miteinander verknüpft sind.

Wir wünschen spannende Lektüre!

Keyvisual KI-Dossier

Künstliche Intelligenz (KI) ist in aller Munde, doch nicht jede KI ist gleich. Von statistischen Methoden über Expertensysteme bis hin zu selbstlernenden Algorithmen – alles nennt sich KI. In diesem Artikel erfahren Sie, wie die verschiedenen Arten der KI funktionieren und welche Rolle sie in der Bildung spielen.

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Die Anwendungsfälle für Bildung für, über und mit KI entwickeln sich ähnlich rasant wie die Technologie selbst. Bei der Umsetzung von möglichen Anwendungsfällen in die Praxis gilt es aber dennoch einige Herausforderungen zu meistern.

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Systeme der künstlichen Intelligenz (KI) lernen aus, reagieren auf, und antworten in Form von Daten. Die Existenz und Nutzung von KI-Systemen sind daher untrennbar mit der Verfügbarkeit von Daten verbunden. Die Lebenszyklen von KI-Systemen und Daten müssen wie ein Uhrwerk aufeinander abgestimmt sein.

Illustration Bildungsdatenraum

Die Effektivität von KI-Systemen hängt in hohem Masse vom Umfang und der Qualität der zugrunde liegenden Daten ab. Eine unzureichende Datengrundlage kann dazu führen, dass KI-Systeme ungenaue oder sogar diskriminierende Ergebnisse liefern. Abhilfe können hier Vorgaben an die verwendeten Daten liefern.

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Es liegt in der Natur der Sache, dass die Gesetzgebung der technologischen Entwicklung oft hinterherhinkt. Die disruptiven Entwicklungen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) werfen daher zahlreiche rechtliche Fragen auf – insbesondere auch beim Datenschutz – die einer Antwort bedürfen.

Keyvisual

Mit der stärkeren Verbreitung von KI-Systemen im Bildungssystem tauchen viele rechtliche Fragen auf. Antworten auf einige der drängendsten Fragen gibt ein neuer Bericht, der von uns in Auftrag gegeben wurde.

Weiterführende Informationen zum Thema

In dem sich rasant entwickelnden Themenfeld der künstlichen Intelligenz (KI) behalten jene einen kühlen Kopf, die sich schon länger damit beschäftigen. Daher haben wir nationale und internationale Expertinnen und Experten zum Thema «KI in der Bildung» befragt.

Künstliche Intelligenz (KI) wirft Fragen zur Lehrerinnen- und Lehrerbildung auf. Die dritte Episode unserer Podcast-Reihe «Daten im digitalen Bildungsraum» behandelt KI aus der Perspektive des Unterrichts. Wie kann KI den Schülerinnen und Schülern beim Lernen helfen? Was müssen sie in Bezug auf Daten wissen?

Künstliche Intelligenz (KI) ist in den Schulzimmern in der Breite eingezogen. Prof. Dr. Tobias Röhl der PH Zürich schätzt für uns Potenziale und Herausforderungen beim Einsatz von KI in Schulen ein und erläutert ethische Aspekte im Umgang mit KI-Systemen.

Die zweite Folge unserer Podcast-Serie «Daten im digitalen Bildungsraum» befasst sich mit künstlicher Intelligenz in der Bildungsverwaltung. Wird KI bereits eingesetzt? Was sind die Fragen und (schwierigen) Antworten, die man darauf geben kann?

Für eine Datennutzungspolitik, die auch Fragen der Bildungsgerechtigkeit berücksichtigt, braucht es den Dialog mit allen Beteiligten: der Forschung, dem schulischen Umfeld, EdTech-Unternehmen und der Bildungsverwaltung. Warum das zentral ist, erläutert Prof. Dr. Kenneth Horvath Leiter des Forschungsprojekts «Algorithmic Sorting in Education» an der PH Zürich in seinem Gastbeitrag.