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iKIDO

iKIDO — Jugend stärken durch interaktive KI-Erlebnisräume

Förderung von KI-Kompetenz und digitaler Souveränität durch erfahrungsbasiertes Lernen und Gamification für Jugendliche und Pädagog:innen in non-formalen Lernumgebungen.

Das Projekt iKIDO entwickelt innovative Lösungen, damit junge Menschen KI-Kompetenzen erwerben können. Anstatt auf rein theoretisches Wissen zu setzen, nutzt das Projekt interaktive „KI-Erlebnisräume“, in denen Teilnehmende KI-Methoden anhand realistischer Anwendungsbeispiele praktisch erkunden können.

Problem & Kontext

KI-Systeme sind zunehmend in den Alltag integriert, doch es besteht eine erhebliche Bildungslücke:

  • Unreflektierte Nutzung: Jugendliche nutzen häufig KI-generierte Inhalte oder Tools, ohne die zugrundeliegenden Mechanismen zu verstehen.
  • Mangelnde Zugänglichkeit: Viele bestehende Bildungsangebote setzen technisches Vorwissen voraus, was Personen ohne technischen Hintergrund ausschließt.
  • Gesellschaftliche Risiken: Ohne KI-Kompetenz sind junge Menschen anfälliger für Manipulation durch Deepfakes und Desinformation.

Zielgruppe & Annahmen

  • Primäre Gruppe: Jugendliche (Teenager), die aktive Nutzer:innen digitaler Medien sind.
  • Sekundäre Gruppe: Multiplikator:innen wie Lehrkräfte, Trainer:innen und Betreiber:innen von Maker Spaces.

Zentrale Annahmen: Komplexe Themen werden am besten durch direktes Experimentieren verstanden (Learning by Doing), und spielerische Herausforderungen und Rätsel senken die Einstiegshürde und steigern die Auseinandersetzung mit komplexer Technologie (Gamification).

Ziele & Erfolgskriterien

  • Ziel 1: Stärkung der digitalen Souveränität, damit Jugendliche sich eine eigene Meinung bilden und an gesellschaftlichen Debatten über KI teilnehmen können.
  • Ziel 2: Aufbau praktischer Fähigkeiten zur Erkennung von Potenzialen und Risiken von KI.
  • Erfolgskriterien: Hohes Teilnehmendenengagement (Ziel: >85% positives Feedback) und messbare selbstberichtete Kompetenzgewinne.

Forschung & Erkenntnisse

Alle Erlebnisräume basieren auf einem eigens entwickelten mehrstufigen KI-Kompetenzmodell für AI Literacy, das vom Verständnis, was KI-Systeme sind und wo sie eingesetzt werden, über das Lernverhalten von KI-Algorithmen und Einflussfaktoren auf deren Zuverlässigkeit bis hin zur Erkennung von Potenzialen und Risiken von KI-Anwendungen reicht.

  • Aha-Momente: Praktische Experimente führen zu plötzlichen Erkenntnissen, die bei den Teilnehmenden länger haften bleiben als Theorie.
  • Szenarien sind entscheidend: Greifbare Beispiele, wie autonomes Fahren für Bilderkennung, machen die Technologie alltagsnah und verständlich.
  • Multiplikator:innen-Wert: Die Schulung von Pädagog:innen (Multiplikator:innen) ist essenziell, um die nachhaltige und breite Nutzung der entwickelten Materialien sicherzustellen.

Hypothesen & Entscheidungen

  • Hypothese: Ein „erfahrungsbasierter Lernzyklus“ (Handeln → Reflexion → Abstraktion → Experimentieren) ist einer der effektivsten Wege, KI zu vermitteln.
  • Entscheidung: Entwicklung spezialisierter Lernwerkzeuge wie der „AI-Workbench“, in der Nutzer:innen eigene Bilderkennungsmodelle trainieren und Ausgaben (Text, Bild oder Audio) steuern können.
  • Entscheidung: Alle Ergebnisse als Open Educational Resources (OER) kostenlos bereitstellen, um Bildungsgerechtigkeit zu fördern.

Lösung

Die Lösung besteht aus mehreren Modulen:

  • Erlebnisraum Bilderkennung: Teilnehmende trainieren eigene KI-Modelle mit der eigens entwickelten „AI Workbench“ und erkunden realistische Szenarien wie autonomes Fahren.
  • Erlebnisraum Generative KI: Ein Erlebnisraum mit Fokus auf Large Language Models (LLMs) wie ChatGPT, der beleuchtet, wie generative KI Inhalte erzeugt und welche Risiken unreflektierte Nutzung birgt.
  • Formate: Moderierte Workshops als 1-Tages-Grundlagen oder 2–3-Tages-Vertiefungen. Oder als physisches, ausstellungsähnliches KI-Exploratorium, in dem Teilnehmende Rätsel lösen, um KI-Prinzipien im eigenen Tempo zu erlernen.
  • iKIDO-Tools: Dedizierte Online-Tools zum Erstellen einfacher KI-Anwendungen ohne Programmierkenntnisse.
AI Workbench — ein mehrstufiges Werkzeug zum Trainieren von Bilderkennungsmodellen
iKIDO Praxis-Workshop
Dedizierte Lernwerkzeuge

Erprobung & Validierung

Das Projekt wurde umfassend erprobt. Frühe Prototypen wurden im März 2023 mit erfahrenen Trainer:innen bei meredo e.V. getestet, um den pädagogischen Ansatz anhand ihres Feedbacks zu verfeinern. Der iterative Designprozess stellte eine kontinuierliche Verbesserung sicher.

280+

Jugendliche getestet

80+

Trainer:innen eingebunden

89%

Fanden die Workshops ansprechend

91%

Workshops hilfreich für KI-Kompetenzen

KI-Exploratorium als weiterer KI-Erfahrungsraum
Physische Spiele für KI-Bildung

Ergebnisse & Wirkung

Das Feedback der Teilnehmenden bestätigte die Wirksamkeit des Ansatzes: 89% fanden die Workshops ansprechend, und 91% gaben an, sie seien hilfreich für den Aufbau von KI-Kompetenzen.

Beitrag zum Gemeinwohl

  • Digitale Souveränität: Jugendliche werden befähigt, sich an öffentlichen Debatten über KI zu beteiligen, sich vor Deepfake-Manipulation zu schützen und ihre Datenhoheit im digitalen Raum selbstbestimmt wahrzunehmen.
  • Bildungsgerechtigkeit: Alle Materialien stehen als OER frei zur Verfügung und werden über Medienkompetenzzentren, Maker Spaces und Plattformen wie MINT Zukunft schaffen verbreitet — so erhalten auch Jugendliche aus bildungsfernen Kontexten Zugang zu KI-Kompetenzen.
  • Multiplikator:innen-Effekt: Geschulte Pädagog:innen erreichen Hunderte weiterer Jugendlicher und schaffen ein nachhaltiges Netzwerk über Schulen, offene Werkstätten (z.B. MINT Impuls e.V.) und non-formale Lernorte hinweg.
  • Berufliche Perspektiven: Der Aufbau von KI-Kompetenzen stärkt die Zukunftsfähigkeit junger Menschen in einem wachsenden Technologiesektor.

Rolle von EIPCM

EIPCM leitete die Prototypenentwicklung und Umsetzung aller iKIDO-Tools und Lernformate — von ersten Papier-Mock-ups und Low-Fidelity-Prototypen bis zu den finalen funktionalen KI-Erfahrungsräumen. Dies umfasste das UX-Design der AI Workbench, mit der Jugendliche eigene Bilderkennungsmodelle trainieren können, sowie die iKIDO-Online-Tools zum Erstellen einfacher KI-Anwendungen ohne Programmierkenntnisse.

EIPCM brachte darüber hinaus die Methodik für partizipative Gestaltung und das Gamification-Konzept ein, die dem erfahrungsbasierten Lernansatz des Projekts zugrunde liegen. Das Institut gestaltete gemeinsam mit den Partnern drei komplementäre Formate — intensive Tages-Workshops, mehrtägige Deep Dives und das selbstgesteuerte KI-Exploratorium — und leitete die Verbreitung der Projektergebnisse, um sicherzustellen, dass alle Tools und Materialien als Open Educational Resources frei verfügbar sind.

Zentrale Erkenntnisse

  • Interaktiv schlägt Passiv: Teilnehmende lobten besonders den praktischen Charakter und die Möglichkeit, Dinge selbst auszuprobieren.
  • Reflexion ist der Schlüssel: Technisches Verständnis muss mit ethischer Reflexion (z.B. Diskussion über Deepfakes) gepaart werden, um echte Souveränität zu erreichen.
  • Organisation ist wichtig: Gut organisierte Workshops sowie offene, selbst-explorative Settings mit klaren Erklärungen werden von der Zielgruppe hoch geschätzt.

Konsortium

Forschungspartner

Praxispartner

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