KI:EO – Innovative Wege der Erdbeobachtung für die Schule. Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Förderung von Fernerkundungsdaten im Unterricht
Innovative Ways of Earth Observation for Schools. Using Artificial Intelligence to Promote Earth Observation Data in the Classroom
Projektdauer:
01.01.26 bis 31.12.28
Kurzinhalt:
Erdbeobachtungsdaten (EO) besitzen ein hohes Potenzial, um aktuelle umwelt- und raumbezogene Fragestellungen wie Klimawandel, Naturgefahren, Verstädterung oder Landnutzungsänderungen datenbasiert, anschaulich und problemorientiert im Unterricht zu bearbeiten. Durch den Einsatz von Satelliten-, Drohnen- und Zeitreihendaten können komplexe Prozesse des Systems Erde sichtbar gemacht und systemisches Denken gefördert werden. Gleichzeitig stellen die hohe Komplexität der Daten, vielfältige Analyseverfahren sowie heterogene Lernvoraussetzungen von Schülerinnen und Schülern erhebliche Herausforderungen für die Gestaltung wirksamer Lehr-Lern-Settings dar. Auch Lehrkräfte stehen häufig vor der Aufgabe, geeignete Materialien zu entwickeln und Lernende während der Arbeit mit EO-Daten individuell zu unterstützen. Das Projekt KI:EO setzt an dieser Schnittstelle von Erdbeobachtung, Didaktik und Künstlicher Intelligenz an. Ziel ist es, EO und KI systematisch miteinander zu verknüpfen, um sowohl Lernende als auch Lehrkräfte gezielt zu unterstützen und die Nutzung von Erdbeobachtungsdaten im Unterricht nachhaltig zu stärken. Hierzu werden KI-basierte Assistenzsysteme entwickelt, die Schülerinnen und Schüler adaptiv bei der Analyse von EO-Daten begleiten. Diese Assistenzsysteme geben kontextbezogenes, kriteriales Feedback, unterstützen bei inhaltlichen, methodischen und prozeduralen Fragestellungen und berücksichtigen unterschiedliche Kompetenzniveaus, ohne Lösungen vorwegzunehmen. Auf diese Weise sollen selbstgesteuertes Lernen, kritisches Denken sowie ein reflektierter Umgang mit KI gefördert werden. Ergänzend werden im Projekt KI-gestützte Autorensysteme konzipiert, die Lehrkräfte bei der Erstellung, Überarbeitung und Qualitätssicherung digitaler Lernmodule entlasten. Diese Systeme unterstützen unter anderem bei der Anpassung von Materialien an unterschiedliche Lernvoraussetzungen, bei der Aktualisierung fachlicher Inhalte sowie bei der didaktisch fundierten Strukturierung von Lernmodulen. Dadurch wird der Einsatz von Erdbeobachtungsdaten im Unterricht erleichtert und zugleich die Qualität digitaler Lehr-Lern-Angebote gesichert. Grundlage des Projekts bildet ein etablierter Medienverbund aus einer adaptiven E-Learning-Plattform und einem webbasierten Erdbeobachtungs-Analysewerkzeug, der im Rahmen von KI:EO gezielt um KI-Funktionalitäten erweitert wird. Alle Entwicklungen werden empirisch begleitet, evaluiert und iterativ optimiert. Die im Projekt entstehenden digitalen Lernangebote zu aktuellen umwelt- und raumrelevanten Fragestellungen leisten einen Beitrag zur nachhaltigen Verankerung von Erdbeobachtung und Künstlicher Intelligenz in der schulischen Bildung sowie zur Weiterentwicklung digital gestützter Lehr-Lern-Konzepte in der Geographiedidaktik.
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