Lehrplan PLUS

Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

• diskutieren Ansätze zur Definition des Begriffs Künstliche Intelligenz (KI) und identifizieren Anwendungsbereiche in ihrem Alltag und der Wirtschaft.
• untersuchen verschiedene Ansätze des maschinellen Lernens.
• beschreiben die Funktionsweise eines künstlichen Neurons (Perzeptron) und erläutern den grundsätzlichen Aufbau eines künstlichen neuronalen Netzes.
• erkennen, wie die Menge, die Auswahl und die Qualität von Daten die Zuverlässigkeit und die Ergebnisse von KI-Systemen maßgeblich beeinflussen.
• setzen sich exemplarisch mit weiteren Ansätzen Künstlicher Intelligenz auseinander.
• hinterfragen die Ergebnisse des Einsatzes von KI-Systemen kritisch.
• durchlaufen eigenständig Prozessschritte des maschinellen Lernens unter Verwendung eines geeigneten Werkzeugs.
• bewerten das resultierende Modell und wenden ggf. Strategien zur Optimierung des Modells an.
• setzen sich mit aktuellen Einsatzmöglichkeiten von KI-Systemen auseinander und reflektieren sowohl deren sichtbare als auch unbemerkte Nutzung. Sie diskutieren Chancen und Risiken und bewerten diese in Bezug auf individuelle, betriebliche und gesellschaftliche Verantwortung. Dabei erkennen sie Zielbeziehungen und wägen verschiedene Handlungsoptionen ab.

Inhalte zu den Kompetenzen:

• Unterscheidung menschliche vs. künstliche Intelligenz (z. B. Turing-Test, chinesisches Zimmer, starke vs. schwache KI), aktuelle KI-Anwendungsbereiche (z. B. Robotik, Sprach-, Bildverarbeitung)
• maschinelles Lernen: überwachtes Lernen (supervised learning), unüberwachtes Lernen (unsupervised learning), verstärkendes Lernen (reinforcement learning)
• neuronales Netz: Ein-, Ausgabeschicht, verdeckte Schichten, Gewichte
• Big Data, Datenauswahl, Trainings- und Testdaten
• wissensbasierte (z. B. Entscheidungsbaum) bzw. aktuelle Ansätze von KI (z. B. explainable AI)
• Fehlkonzepte (z. B. Scheinpräzision), Halluzinationen (falsche KI-Aussagen) und Verzerrungen (Bias) in KI-Systemen, z. B. bei Large Language Models oder adaptiven Lernumgebungen
• Vorbereitungs-, Trainings-, Testphase (z. B. neuronale Netze, Clusteranalyse, Klassifikation)
• Qualitätsaspekte eines KI-Modells (z. B. Konfusionsmatrix interpretieren, Over- bzw. Underfitting)
• aktuelle Chancen und Herausforderungen für die Schülerinnen und Schüler (z. B. Einsatz von KI für den eigenen Lernprozess), Wirtschaft (z. B. Automatisierung und Arbeitswelt) und Gesellschaft (z. B. demokratische Prozesse und Datenschutz)

Kompetenzerwartungen

Die Schülerinnen und Schüler ...

• erarbeiten sich die technologischen bzw. algorithmischen Grundlagen des Informatiksystems, die für die Projektdurchführung notwendig sind.
• wenden die Methoden des Projektmanagements zielorientiert an. Dabei dokumentieren sie ihr Vorgehen für Dritte nachvollziehbar.
• erfassen und analysieren ökonomische Problemstellungen. Dabei identifizieren sie die Anforderungen der Nutzergruppen und entwickeln Lösungsstrategien.
• planen die für die Lösungsentwicklung notwendigen Aufgaben und modellieren relevante Ausschnitte der realen Welt.
• implementieren die gewählte Problemlösung mit Informatiksystemen. Dabei achten sie auf die digitale Teilhabe (z. B. barrierefreie Gestaltung) sowie die Rechte Dritter, z. B. Datenschutz und Urheberrecht.
• testen die von ihnen entwickelten Informatiksysteme. Sie teilen die Projektergebnisse und reflektieren die Bearbeitungsschritte kritisch. Sie diskutieren Chancen und Risiken für die Nutzer und weitere Anspruchsgruppen.

Inhalte zu den Kompetenzen:

• Softwareentwicklung und Programmierung
  Die Fähigkeit, an eigene Anforderungen angepasste Software zu entwickeln, ermöglicht es Unternehmen, interne Prozesse zu optimieren und Wettbewerbsvorteile auszubauen. Im projektorientierten Unterricht sammeln Schülerinnen und Schüler erste wichtige Erfahrungen in diesem Bereich, indem sie eigene Softwarelösungen für betriebswirtschaftliche Situationen entwickeln und dabei grundlegende Prinzipien der Programmierung und Algorithmik kennenlernen.
• Entwicklung von KI-Systemen
  In der Praxis übernehmen KI-Systeme Analyse- und Entscheidungsaufgaben, ermöglichen Prognosen, Automatisierungen und sogar neue Geschäftsmodelle. Schülerinnen und Schüler machen sich diese Potenziale von KI zu eigen, indem sie projektorientiert eigene KI-Anwendungen entwerfen und entwickeln.
• Webdesign und Webentwicklung
  Eine professionelle Website ist nicht nur die digitale Visitenkarte, sie ist i.d.R. zentrale Schnittstelle zwischen Unternehmen und Kunden und dient als wichtiges Vertriebs- und Servicetool. In praxisorientierten Projekten planen, gestalten und entwickeln Schülerinnen und Schüler benutzerfreundliche und barrierefreie Webseiten oder Webanwendungen.
• Datenbankentwicklung und Datenanalyse
  Unternehmen sammeln täglich große Mengen an Daten. Gut entwickelte Datenbanken sichern die effiziente Speicherung, Strukturierung und Verfügbarkeit dieser Informationen und ermöglichen durch eine Datenanalyse entscheidungsrelevante Erkenntnisse, z. B. über Kundensegmente, Markttrends oder Prozessschwachstellen, zu gewinnen. Die Schülerinnen und Schüler entwerfen und implementieren im Rahmen eines Projekts Datenbanken, die als Grundlage für Datenanalysen dienen.
• Modellierung betrieblicher Abläufe mit ERP-Systemen
  ERP-Systeme bündeln zentrale Unternehmensbereiche wie Finanzen, Beschaffung, Produktion, Vertrieb und Personal in einer einheitlichen IT-Lösung. Die Schülerinnen und Schüler führen Projekte durch, in denen sie betriebliche Prozesse mit ERP-Systemen modellieren, wirtschaftliche Zusammenhänge identifizieren und Vorschläge zur Prozessoptimierung entwickeln.
• Simulation und Modellierung dynamischer Systeme
  Durch den Einsatz von Simulationen können komplexe Zusammenhänge in Wirtschaft und Umwelt realitätsnah nachgebildet werden. In der Ökonomie lassen sich damit beispielsweise Marktmechanismen, Preisentwicklungen oder Investitionsentscheidungen analysieren und Szenarien für strategische Planung durchspielen. Die Schülerinnen und Schüler modellieren in einem Projekt komplexe Systeme und nutzen Simulationen, um deren Verhalten zu untersuchen.
• Gestaltung von Zukunftstechnologien, z. B. Robotik, Extended Reality
  Der Einsatz innovativer Technologien, wie z.B. Robotik, Virtual und Augmented Reality ermöglicht Unternehmen, neue Geschäftsfelder zu erschließen und bestehende Prozesse zu verbessern. Die Schülerinnen und Schüler setzen sich in projektorientierten Lernsettings mit innovativen Technologien auseinander und entwickeln prototypische Anwendungen.