Was ist eigentlich Künstliche Intelligenz (KI), wie lernen Maschinen und welche Algorithmen stecken in selbstfahrenden Autos? Mit diesen und anderen Fragen haben wir uns am 16. Juli gemeinsam mit mehreren Berufsschullehrkräften und Lehramtsstudierenden beschäftigt.

Insbesondere in Deutschland mit seiner weltweit führenden Automobilindustrie ist es von höchster Wichtigkeit, dass Schüler:innen – die Entscheider:innen und Gestalter:innen von morgen – sich bereits jetzt mit dem Zukunftsthema KI beschäftigen und fundiert über deren technische Grundlagen, gesellschaftlichen und ethischen Dimensionen lernen können. Eine zentrale Rolle spielen dabei gut ausgebildete und mit aktuellem und hochqualitativem Lehrmaterial ausgestattete Lehrkräfte. 

Im Rahmen des EU-geförderten Projekts Introducing AI to Vocational Schools in Europe haben wir im letzten Jahr einen neuen Kurs zu KI und Mobilität entwickelt und hatten nun die Gelegenheit, das Lehrmaterial an motivierte Lehrkräfte weiterzugeben, um dadurch einen Multiplikatoreffekt zu erzeugen.

Die Lehrkräftefortbildung zum Thema „Künstliche Intelligenz und autonomes Fahren“ fand – thematisch passend – im Munich Data Science Institute (MDSI) der TU München auf dem Forschungscampus Garching statt und wurde von Leon Hetzel (Doktorand TU München), Arne Nix (Doktorand Universität Tübingen) und Nicolas Berberich (Doktorand TU München) geleitet. Nach theoretischen und praktischen Einführungen in die Grundlagen, Geschichte und Algorithmen der Künstlichen Intelligenz sowie des autonomen Fahrens war das Highlight des Kurses das Programmieren von mobilen Robotern. 

Mit Methoden des maschinellen Lernens haben die teilnehmenden Lehrkräfte ihre mit Kameras und GPUs ausgestatteten Roboter erfolgreich darauf trainiert, eine Fahrbahn entlang zu fahren und Hindernissen auszuweichen. 

Uns allen hat der Workshop sehr viel Spaß gemacht und wir hoffen, dass die Lehrkräfte einige der vorgestellten Unterrichtseinheiten mit ihren Schüler:innen ausprobieren werden.

Wir möchten uns ganz herzlich bei dem Munich Data Science Institute für die Bereitstellung der Räumlichkeiten und bei dem Programm Erasmus+ der Europäischen Union für die Finanzierung des Projektes bedanken.