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Wie können Schulen künstliche Intelligenz (KI) integrieren dank Online Tools und spannenden Ressourcen?

Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) / Artificial Intelligence (AI) in Schulen erfordert einen ganzheitlichen Ansatz, der Lehrer:innen, Schüler:innen und die Schulleitung einschliesst. Hier sind einige Schritte, die Schulen unternehmen können, um KI / AI erfolgreich zu integrieren:

Checkliste

Lehrer:innen und Schulen ausbilden

Starte Schulungen für Lehrer:innen, um ihnen die Grundlagen von KI zu vermitteln.

Biete Workshops an, um die Anwendung von Open Source AI in verschiedenen Fächern zu demonstrieren.

Ermögliche den Austausch von Best Practices und Erfahrungen zwischen Lehrer:innen.

Entwicklung von Unterrichtsmaterialien

Erstelle Lehrmaterialien, die speziell auf und mit KI zugeschnitten sind.

Integriere praxisorientierte Beispiele und Projekte, um den Schüler:innen praktische Erfahrungen zu ermöglichen.

Ermögliche den Austausch von Best Practices und Erfahrungen zwischen Lehrer:innen.

Bereitstellung von Ressourcen

Stelle den Lehrkräften und Schüler:innen Zugang zu relevanten KI-Tools und Ressourcen zur Verfügung.

Fördere die Nutzung von Plattformen, die freie Software und Bildungsmaterialien unterstützen.

Integriere KI-Open Source in den Lehrplan

Integriere KI in den bestehenden Lehrplan, um sicherzustellen, dass sie als integraler Bestandteil des Lernprozesses wahrgenommen wird.

Entwickle spezielle Kurse oder Module, die sich auf

die Anwendung von KI in verschiedenen Fächern konzentrieren.

Open Source für Schulen
Eduaide.ai Logo

KI-gestütztes Tool für die Unterrichtsentwicklung mit über 100 Ressourcentypen. Ermöglicht die sofortige Übersetzung der generierten Inhalte in mehr als 15 Sprachen.

Canva Logo

KI-gestützter Text-zu-Bild-Generator zur Förderung der Kreativität beim Schreiben.

Magic School Logo

KI-gestützte Bildungsplattform zur Automatisierung von Aufgaben wie Unterrichtsplanung und Benotung.

Copilot Logo

Bietet KI-generierte Vorlagen für Unterrichtspläne, Schreibanregungen und mehr.

Gradescope Logo

KI-unterstütztes Tool zur Bewertung von papierbasierten Prüfungen und Online-Hausaufgaben.

cognii Logo

KI-gestützter virtueller Tutor für individualisierte Lernerfahrungen.

Nearpod Logo

Interaktive Präsentations- und Kollaborationsplattform, nutzt KI zur Bindung von Studierenden.

IBM Watson Logo

Virtueller Tutor, der KI-Technologie nutzt, um die Lernerfahrung zu personalisieren. 

indir Logo

Konzentriert sich auf die ethische Governance von KI-Technologien im Bildungsbereich.

TensorFlow Logo

Eine umfassende Plattform für Deep-Learning-Projekte. Bietet hochwertige APIs wie Keras, um den Prozess der Modellerstellung zu vereinfachen.

TensorFlow:

Populäre Frameworks für Deep Learning.PyTorch verwendet ein dynamisches Graphenmodell, während Keras eine High-Level API für Deep Learning Aufgaben bietet.

Pytorch und Keras

PyTorch logo
Apache MXNet Logo

Ein Open-Source-Framework für Deep Learning, das verschiedene Programmiersprachen unterstützt.Geeignet sowohl für Forschungszwecke als auch für die produktive Implementierung von Machine-Learning-Modellen.

Apache MXNet:

Hugging Face Transformer Logo

Beliebte Open Source Bibliothek für Natural Language Processing (NLP).
Ermöglicht die einfache und effiziente Verwendung von Transformationsmodellen wie GPT, BERT und RoB
ERTa.

Hugging Face Transformer

OpenCV Logo

Eine bekannte Bibliothek für Computer Vision und Bildverarbeitung, die von Intel entwickelt wurde.Enthält Funktionen für Bildverarbeitungsaufgaben wie Merkmalserkennung, Objekterkennung und Kamerakalibrierung.

OpenCV:

Microsoft Open Source Initiativen Logo

Microsoft bietet verschiedene Ressourcen und Initiativen im Bereich Open Source KI an. Dazu gehören das Open-Source-Programm von GitHub, Microsoft Open Source und die Webserie "Open at Microsoft".

Microsoft Open Source Initiativen:

Populäre Frameworks für Deep Learning.PyTorch verwendet ein dynamisches Graphenmodell, während Keras eine High-Level API für Deep Learning Aufgaben bietet.

Pytorch und Keras

Pytorch und Keras Logo
Externe Plattformen

Zielgruppe

Studierende, Berufstätige​

Vorteile

Kostenloser Zugang, breite Förderung von KI-Kompetenzen, Fellowship-Programm.

Inhalt | Ziele

Förderung von KI-Kompetenzen, Online-Kurse zu KI-Grundlagen und spezifischen Themen.

Zielgruppe

Schülerinnen und Schüler, Lehrkräfte

Vorteile

Interaktive Bildungsangebote über KI, Vermittlung von Herausforderungen und Chancen.

Inhalt | Ziele

Workshops und Kurse zu KI und maschinellem Lernen.

Zielgruppe

Lehrkräfte

Vorteile

Umfangreiche Ressourcen, datenschutzfreundliche Tools, kostenlose Nutzung.

Inhalt | Ziele

Digitale Kompetenzförderung, Tools und Materialien für den Unterricht.

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