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Unravel: Sichern der Bilddatenbank

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Bei einigen Veranstaltungen wurde ich gebeten, in Unravel eine Export-/Import-Funktion für die Bilddatenbank zu implementieren. Der Vorteil liegt klar auf der Hand: Damit kann man mit Unravel über mehrere Schulstunden hinweg arbeiten, ohne jedes Mal eine neue Bilddatenbank anlegen zu müssen. Schließlich möchte wohl niemand das Obst mehrere Tage lang im Klassenzimmer liegen lassen.

Allerdings hat das Ganze auch gewisse Nebenwirkungen. Wenn eine Bilddatenbank importiert wird, ist es wichtig, dass unter denselben Bedingungen weitergearbeitet wird. Dazu gehört, dass sich die Kamera im gleichen „Zustand“ befindet – also gleicher Abstand zum Objekt, identische Zoomeinstellungen und keine Änderungen an weiteren Parametern.

Weniger sinnvoll ist es vermutlich, wenn die Lehrkraft selbst eine Bilddatenbank aufnimmt und diese dann den Schülerinnen und Schülern zur Verfügung stellt. Misst man jedoch den Kameraabstand (es geht dabei nicht um Millimeter – 2–3 cm Abweichung sind unproblematisch), verwendet denselben Zoom (am besten stets maximal weit herausgezoomt) und ist die Beleuchtungssituation identisch, sollte das Ganze problemlos funktionieren.

KEX – KI Education Box der Universität Passau (Didaktik der Informatik)

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Wer aktuelle Tools für den bayerischen Informatikunterricht am Gymnasium sucht, dem empfehle ich einen Blick auf die KEX-Seite von Tobias Fuchs und Wolfgang Pfeffer. Die dort veröffentlichten Werkzeuge beschränken sich übrigens nicht nur auf das Thema Künstliche Intelligenz. Viele der Programme laufen online, was bedeutet, dass die oft lästige Installation im Computerraum entfällt.

Direktlink: https://kex.fim.uni-passau.de/index.html

ILTB 2024

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Dieses Jahr hatte ich endlich wieder die Gelegenheit, beim ILTB teilzunehmen. Eine herausragende Veranstaltung, dieses Jahr an der TU-München, für die bayerischen Informatiklehrkräfte, die für mich auch den Charme eines Klassentreffens hat. Immerhin waren über 250 Lehrkräfte dabei, was zeigt, wie gut der ILTB ankommt

Erfreulicherweise durfte ich mein didaktisches Konzept Unravel im Rahmen eines Impulsvortrags vorstellen. Da ich nach den Folien gefragt wurde: Sie können hier heruntergeladen werden.

MNU Bundeskongress’24: Nachtrag

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Vorbei sind die wunderbaren Tage mit anregenden Gesprächen. Es kommt selten vor, dass man mit Lehrkräften aus anderen Bundesländern zu tun hat. Ich war etwas aufgeregt, ob der Workshop wie geplant funktionieren würde, aber „Unravel“ lief tatsächlich auf allen Geräten problemlos. Auch wenn ich zwei Koffer voller Ausrüstung und Obst nach Jena transportieren musste, es hat sich gelohnt!

Hier noch die Folien zum Workshop [Link].

Unravel beim MNU Bundeskongress in Jena

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In den Osterferien findet der alljährliche Bundeskongress der MNU in Jena statt. Erfreulicherweise darf ich dort einen eineinhalbstündigen Workshop am 26.03. leiten, um den Teilnehmerinnen und Teilnehmern Unravel vorzustellen.

Wer Unravel (Link zum IBiS-Zeitschriftenartikel) noch nicht kennt: Es handelt sich um ein praxisorientiertes Unterrichtskonzept, das Schülerinnen und Schüler ab der oberen Mittelstufe in die Lage versetzt, alle Komponenten eines Bilderkennungssystems mit neuronalen Netzen – von der Bildaufnahme bis zur Klassifizierung – explorativ zu erleben. Unravel nutzt eine Webanwendung, die Datenschutz durch lokale und temporäre Datenspeicherung gewährleistet, und ermöglicht eine interaktive und haptische Erkundung der Technologie.

Demonstrator für neuronale Netze

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In der 13. Jahrgangsstufe wird vom Informatiklehrplan (Bayern / Gymnasium) gefordert, dass sich die Schülerinnen und Schüler mit neuronalen Netzen auseinandersetzen. Um bei der Umsetzung des Lehrplans zu unterstützen, wurde der „Demonstrator für neuronale Netze“ implementiert. Er kann hier kostenlos heruntergeladen und für den Unterricht eingesetzt werden. Das Tool hat folgende drei Schwerpunkte:

  • Aufbau eines neuronalen Netzes
  • Klassifikation mittels Forward-Propagation
  • Fehlerrückführung (Backpropagation)

Auf Youtube gibt es ein Einführungsvideo.

Lösung für Zugriffsrechteproblem beim Demonstrator unter MacOS

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Sollten nach dem Start des Demonstrators für maschinelles Lernen alle Buttons ausgegraut sein, so kann dies daran liegen, dass das Betriebssystem den Zugriff auf die Trainingsdaten verweigert. Dieses Problem wurde unter MacOS beobachtet, könnte aber durchaus auch auf anderen Systemen auftreten. Es folgt eine Anleitung von Florian Fuchs, der dankenswerter Weise die nötigen Einstellungen herausgefunden eine Anleitung erstellt hat. Auf den Fehler hat mich Ingo Bartling aufmerksam gemacht, der danach unzählige Testläufe auf seinem System durchgeführt hat, was mich letztendlich auf die richtige Spur brachte. Auch ihm gilt mein Dank!

Wenn Sie MacOS verwenden, sollten Sie dennoch die neueste Version des Demonstrators herunterladen, da sich hier noch ein weiterer Fehler eingeschlichen hatte.

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Demonstrator für maschinelles Lernen

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Der ISB und die ALP haben im Rahmen der Fortbildungsinitiative zur künstlichen Intelligenz einen Arbeitskreis eingerichtet, der unter anderem eine Handreichung und einen Selbstlernkurs zur 11. Jahrgangsstufe erstellt hat. In diesem Rahmen entstand der „Demonstrator für maschinelles Lernen“, ein Tool, mit dem man den k-nächste-Nachbarn-Algorithmus und das einfache Perzeptron erläutern kann. Dieses Programm kann hier in der aktuellen Version heruntergeladen werden. Um das Programm richtig einzusetzen, ist ein Blick in die Handreichung empfehlenswert.