Der komplette Schulleitfaden zur Vermittlung von praxisnaher Künstlicher Intelligenz (AI) für die K-12-Bildung

AI prägt die Welt auf mehr Arten, als wir uns vorstellen können, und ihr Fortschritt hat in jedem Sektor eine beispiellose Welle der Disruption ausgelöst. Wir müssen unsere künftige Arbeitskräfte darin schulen, die notwendigen Fähigkeiten zu beherrschen, und sie zugleich für die ethischen Verantwortlichkeiten sensibilisieren, die mit der Macht der Künstlichen Intelligenz (AI) einhergehen.

Dies hat Gespräche darüber ausgelöst, wie praxisnahe Bildung im Bereich künstliche Intelligenz (AI) für K-12-Schüler vermittelt werden kann. Um AI in K-12 zu ermöglichen, benötigen Pädagogen und Lehrplanentwickler das richtige Lehrmaterial, das praxisnahes Lernen unterstützt. Cloud-basierte Technologien bieten sichere und skalierbare Lösungen für das AI-Lernen.

Der Aufschwung der durch AI ermöglichten Bildung zeigt sich an der Zahl staatlicher Schulen, die Initiativen zur Integration von AI-Tools in den Unterricht ergreifen. Florida wurde zum Vorreiter bei der Einführung eines AI-integrierten Lehrplans für K-12. Ebenso hat ein Schulbezirk in Gwinnett County, Georgia, einen AI-integrierten Lehrplan eingeführt, der Technologie in die Klassenzimmer bringt und Schülern AI-Kompetenz vermittelt. Diese gewaltige Aufgabe, Schülern eine AI-Bildung zu vermitteln, bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich.

In diesem Blog werfen wir einen tiefen Blick darauf, was Lehrplanentwickler benötigen, um diese monumentale Aufgabe zu bewältigen, und wie Schüler über eine technologiegestützte Lernplattform mit praxisnaher AI-Bildung ausgestattet werden können.

Schlüsselelemente zur Ermöglichung der AI-Bildung für K-12

Um Schüler in die Kernkonzepte und Technologien der Künstlichen Intelligenz (AI) einzuführen, reicht Lehrbuchunterricht allein nicht aus. Pädagogen müssen über die konventionelle Pädagogik hinausgehen. Sie benötigen technologiegestütztes Lehrmaterial, das abstrakte Inhalte aus Lehrbüchern nicht nur zum Leben erweckt, sondern die Schüler auch mit praktischer Übung ausstattet.

Mit dem richtigen Lehrmaterial und den passenden Ressourcen können Schüler lernen, indem sie tun, bauen und zerlegen, ausprobieren und testen. Ob beim Hochfahren einer virtuellen Maschine (VM) oder bei der Entwicklung eines Chatbots – Schüler können sich voll und ganz auf AI-Technologien einlassen. Das Lehrpersonal muss die folgenden Anforderungen erfüllen, um Schülern AI-Bildung vermitteln zu können.

1. Praxisnahes Lernen ermöglichen:

Da wir bereits besprochen haben, warum praxisnahes Lernen bei technologiegetriebener Bildung unverzichtbar ist, wollen wir seine Bedeutung genauer betrachten.

Künstliche Intelligenz (AI) und Robotik sind komplexe Themen, die analytisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten bei Schülern erfordern. Diese Fähigkeiten lassen sich nur durch praktische Erfahrungen entwickeln.

Wie praxisnahe virtuelle Labs als die besten Werkzeuge für die AI-Bildung in K-12 dienen können

• Dies sind cloud-basierte virtuelle Umgebungen, die reale Herausforderungen simulieren können, um Schüler mit praktischen Fähigkeiten auszustatten.
• Nicht-Produktionsumgebungen für sicheres Lernen.
• Schüler können geführtes, praxisnahes Lernen erleben und verschiedene Aspekte der AI erkunden, darunter Machine Learning, Natural Language Processing und Computer Vision.

2. Notwendiges Lehrmaterial entwickeln:

Die Entwicklung des richtigen Lehrmaterials umfasst die Auswahl der Art von Labs, die den Ausbildungszielen dienen, die Unterstützung der Schüler mit Übungsmaterialien und die Bereitstellung von Übungstests zur Bewertung des Wissens und der Fähigkeiten der Schüler. Zudem finden sich Lehrkräfte, die im konventionellen Bildungssystem unterrichtet haben, möglicherweise nicht gut mit der Verwaltung cloud-basierter Labs zurecht.

Um die Integration zu erleichtern, benötigt das Lehrpersonal vorgefertigte Labs wie die von CloudLabs bereitgestellten AI-900-Labs. Dies sind vorgefertigte und vollständig einsatzbereite Labs, die vom CloudLabs-Team durchgehend verwaltet werden. Das Lehrpersonal würde keinerlei IT-Support oder Programmiererfahrung benötigen, um diese Labs zu starten und zu verteilen.

3. Weiterbildung der Ausbilder:

Die Weiterbildung von Ausbildern ist ein entscheidender Teil jedes Bildungsprogramms. Um sicherzustellen, dass die Einführung der AI-Bildung in K-12 erfolgreich verläuft, müssen im Rahmen einer AI-durchdrungenen Ausbildung Programme zur beruflichen Weiterentwicklung umgesetzt werden. Um Lehrkräften zu helfen, sich mit dem Ablauf ihrer Unterrichtsstunden vertraut zu machen, kann es ein erster Schritt sein, ihnen praktische Erfahrung mit den AI-900-Labs zu ermöglichen. Ausbilder müssen jedoch zusätzliche Unterstützung durch Unterrichtspläne und Lehrmaterialien erhalten

Zusätzliche Schritte, die Ausbildern bei der Integration der AI-Bildung in den K-12-Lehrplan helfen können:

• Zugang zu altersgerechten Lehrmaterialien, Ressourcen und Lehrplanmodulen, die darauf ausgelegt sind, Schüler auf unterschiedlichen Entwicklungsstufen einzubinden.
• Fortlaufende Lernmöglichkeiten, um mit sich weiterentwickelnden pädagogischen Ansätzen und aufkommenden AI-Technologien Schritt zu halten, die für verschiedene Altersgruppen relevant sind.
• In Zusammenarbeit mit Lehrplanentwicklern benötigen Ausbilder Unterstützung bei der Integration bestehender Lehrpläne mit AI-Konzepten und -Anwendungen, mit maßgeschneiderten Unterrichtsplänen und Inhalten, die den vom Bildungsministerium des jeweiligen Bundesstaats festgelegten Lehrstandards entsprechen.

Herausforderungen für K-12-Schulen bei der Vermittlung von AI-Ausbildung:

Distriktschulen stehen bei der Umsetzung der AI-Bildung auf K-12-Ebene vor mehreren Herausforderungen. Der Mangel an erforderlichem Lehrmaterial, begrenzte Erfahrung im Umgang mit Softwaretechnologie sowohl bei Ausbildern als auch bei Schülern sowie Datenschutzbedenken behindern die groß angelegte Einführung von AI in K-12.

1. Mangel an Ressourcen:

Die größte Herausforderung für Schulen ist der Mangel an Lehrmaterial und Ressourcen. Um AI-gestütztes Lernen im Klassenzimmer zu ermöglichen, können vorgefertigte AI-900-Labs ein wesentliches Lehrmaterial darstellen. Um cloud-basierte Labs zu nutzen, benötigen Schüler jedoch Cloud-Ressourcen, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Zum Beispiel benötigen Schüler Azure Bot Services, um Chatbots zu entwickeln, Azure Computer Vision zur Bilderkennung und so weiter während ihrer Laboraufgaben.

Die Verfügbarkeit dieser cloud-basierten Ressourcen ist eine große Herausforderung. Während das Azure for Students-Programm von Microsoft eine gute Option für Anfänger darstellt, bringt es eigene Nachteile mit sich. Das kostenlose Cloud-Guthaben von $100, das Microsoft bereitstellt, kann vor Jahresende nicht aufgefüllt werden. Zudem ist der Zugriff auf bestimmte Ressourcen im Rahmen dieses Programms eingeschränkt. Folglich müsste das Lehrpersonal erhebliche Zeit investieren, um eigene Ressourcen zu entwickeln.

Da dieses Programm an die Azure-Konten der Schüler gebunden ist, erhalten Ausbilder keinerlei Einblick in die Laboraktivitäten der Nutzer, die von ihnen bereitgestellten Ressourcen oder die verbrauchten Guthaben. Die Verfolgung des Schülerfortschritts und der Bewertung wäre daher schwierig. Das Lehrpersonal benötigt eine bessere Alternative – eine, die alle erforderlichen Ressourcen für die benötigte Dauer unterstützt, zusammen mit zentraler Kontrolle über alle Umgebungen der Schüler.

2. Die individuelle Schülerbewertung ist für Ausbilder anstrengend und zeitaufwendig:

An einer von AI durchdrungenen Unterrichtsausbildung ist nichts konventionell, weshalb auch die Schülerbewertung eine bessere Alternative benötigt – eine, die weder zeitaufwendig noch anstrengend ist. Die zusätzlichen Vorteile dieser Alternative müssen eine Kompetenzvalidierung umfassen, um festzustellen, ob die Lernenden die Konzepte vollständig erfassen und ihre Ausbildung in die Praxis umsetzen konnten. Dieses vollständig automatisierte Bewertungsmodell, das die Fähigkeiten der Lernenden nachweisen kann, wird durch die Lab-Validierungsfunktion von CloudLabs ermöglicht.

3. Feststellung des Zertifizierungserfolgs bei Schülern:

Das Lehrpersonal benötigt eine detaillierte Analyse der Schülerleistung und der Lab-Abschlussrate, um den Zertifizierungserfolg zu bestimmen. Durch die Verfolgung der Schüleraktivität, des Lab-Status und der Lab-Ergebnisse können Verbesserungsbereiche identifiziert und datengestützte Strategien für ein erfolgreiches Zertifizierungsprogramm entwickelt werden.

Wie es CloudLabs gelungen ist, AI-Bildung im großen Maßstab zu ermöglichen

Die Herausforderungen, die die groß angelegte Einführung von AI für K-12 einschränken, können mit den Fähigkeiten von CloudLabs wirksam abgemildert werden. CloudLabs ist eine Plattform für virtuelle Labs, die darauf abzielt, IT-Schulungen durch praxisnahe Erfahrungen immersiv zu gestalten. Es sind jedoch die zahlreichen Funktionen der Plattform und der starke Fokus darauf, jede individuelle Anforderung unserer Partner zu erfüllen, die CloudLabs zur bevorzugten Lösung machen, um Künstliche Intelligenz in der K-12-Bildung zu ermöglichen.

• Sofort verfügbare, vorgefertigte Labs:

CloudLabs hat die Bereitstellung virtueller Labs mit sofort verfügbaren, vorkonfigurierten Labs vereinfacht, die durchgehend vollständig verwaltet werden. Diese Labs erfordern keine komplexe Einrichtung oder zusätzliche Konfiguration. Die einfache Zugänglichkeit der virtuellen Labs macht sie zur idealen Lösung – ohne IT-Mehraufwand für das Lehrpersonal und mit minimalen Infrastrukturkosten.

• Einfache Lab-Verteilung:

Die Lab-Bereitstellung ist ein nahtloses Erlebnis, das Schüler in wenigen einfachen Schritten erreichen können. Sobald der Ausbilder die URL teilt, können Schüler auf ihre Labs im CloudLabs-Portal zugreifen. Da die Labs vorab bereitgestellt sind, starten die virtuellen Umgebungen (VMs) problemlos innerhalb weniger Minuten. Die Schüler benötigen nichts weiter als eine leistungsstarke Internetverbindung. Ausbilder können die Anzahl der Labs je nach Schülerzahl problemlos skalieren, ohne von der Infrastruktur abhängig zu sein. Der gesamte Prozess erfordert keinerlei Fehlerbehebung, was ihn zu einer äußerst praktikablen Option für das Lehrpersonal macht.

• Optimierte Lab-Infrastruktur:

CloudLabs bietet eine durchgängige Lab-Bereitstellung. Die Lab-Infrastruktur ist hochgradig optimiert, um die Anforderungen der Nutzer zu erfüllen. Alle notwendigen Ressourcen sind vorkonfiguriert, und Lizenzen werden je nach Ausbildungsbedarf an alle Nutzer vergeben. Die Ausbilder können sich ausschließlich auf die Ausbildung konzentrieren, ohne Zeit für die Bereitstellung von Ressourcen oder die Feinabstimmung der VMs aufzuwenden.

• Umfassendes Lehrmaterial für praxisnahes Lernen:

Ausbilder benötigen umfassendes Lehrmaterial für einen wirkungsvollen Unterricht, das den Schülern wesentliche Unterstützung bietet. Wer sich zum ersten Mal mit AI-Technologien in cloud-basierten Laborumgebungen befasst, kann auf Schwierigkeiten bei der Navigation durch die Laboraufgaben stoßen, was zu Fehlern, übersehenen Schritten und unbeabsichtigten Ergebnissen führt.

Um diese Herausforderung zu bewältigen, stellt CloudLabs detaillierte Lab-Guides mit Schritt-für-Schritt-Anleitungen für eine gegebene Laboraufgabe bereit. Schüler erhalten außerdem eine Reihe von Übungstests, um die während der praktischen Sitzungen erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse zu bewerten. Dies nimmt den Ausbildern eine schwere Aufgabe ab – nämlich Lehrmaterial von Grund auf zu erstellen.

• Lab-Validierung zur Bestimmung des Zertifizierungserfolgs:

Um den Erfolg des Zertifizierungsprogramms zu bestimmen, ist es notwendig, für Schüler eine Kompetenzvalidierung durchzuführen. Schüler können die Lab-Validierungsfunktion aktivieren und die durch praktische Übung erworbenen Fähigkeiten nachweisen. Nach Abschluss der Aufgaben können Schüler ihre Labs validieren, indem sie die Lab-Validierungsschaltfläche in der virtuellen Maschine anklicken.

Ein erfolgreicher Lab-Validierungsstatus bedeutet den erfolgreichen Abschluss der Aufgabe, während Schüler bei einem übersprungenen oder fehlerhaft ausgeführten Schritt eine Überprüfungsmeldung erhalten, um es erneut zu versuchen und zu korrigieren. Während Schüler eine Selbstbewertung üben können, da sie eine zweite Chance erhalten, ihre Fehler zu korrigieren und daraus zu lernen, können Ausbilder den Bewertungsprozess der Schüler automatisieren und dadurch mehr Zeit sparen.

Warum CloudLabs die ideale Lösung für AI in der K-12-Bildung ist:

1. Verbesserte Lernergebnisse durch durchgängige Schülerunterstützung:

Um erfolgreiche Lernergebnisse zu gewährleisten, war eine durchgängige Schülerunterstützung entscheidend. Ausbilder können die Aktivitäten der Schüler genau überwachen und über Shadow Labs eingreifen, sobald Schüler Unterstützung benötigen.

Shadow Labs bieten einen Blick über die Schulter der Schülerlabs, um Echtzeit-Unterstützung zu bieten.

2. Schülerbewertung mit Lab-Validierung optimieren:

Mit der Lab-Validierungsfunktion wurde die automatische Bewertung der Schülerlabs deutlich weniger arbeitsintensiv für die Ausbilder. Ausbilder erhalten einen vollständigen Überblick über die Klassenleistung für ein bestimmtes Lab-Modul mit individuellem Lab-Ergebnis.

3. Automatische Erstellung von Zertifizierungsberichten:

Bestimmen Sie den Zertifizierungserfolg durch Analyse der Rate erfolgreich abgeschlossener Labs. Bietet Power-BI-Berichte zu den Laboraktivitäten und Lab-Ergebnissen der Nutzer.

4. Ein transparentes Abrechnungssystem:

CloudLabs folgt einem festen Abrechnungssystem für vorgefertigte Labs. Keine zusätzlichen Kosten bei Ressourcenverbrauch oder überschrittenem Budget.

Weitere Highlights der CloudLabs-Plattform für ein erfolgreiches AI-Ausbildungsprogramm:

• Admin-Konsole:

Ausbilder können mit der Admin-Konsole von CloudLabs volle Transparenz und Kontrolle über die Laborumgebungen der Schüler erhalten. Die Admin-Konsole ist ein benutzerfreundliches Self-Service-Portal, das Ausbildern Administratorrechte einräumt, mit denen sie:

• Nutzerzugriff für registrierte Schüler aktivieren und Labs verteilen können.
• Den Lab-Status der Schüler überwachen können, ob Genehmigt, Wird bereitgestellt, Fehlgeschlagen oder Gelöscht.
• Erforderliche Lizenzen für Schüler genehmigen können.
• Nutzer-Labs mit der Start-/Pause-Funktion steuern können.
• Auf den Validierungsbericht jedes Teilnehmers zugreifen können, um dessen Fortschritt zu verfolgen.
• Den Validierungsstatus überschreiben können; mit dieser Funktion können Ausbilder den Validierungsstatus von Nutzern nach Bedarf ändern: Zum Beispiel kann der Validierungsstatus „Fehlgeschlagen” in „Erfolgreich” geändert werden
• CloudLabs-Portal für Lernende:

Das CloudLabs-Portal ist auf ein reibungsloses Lernerlebnis ausgelegt, mit schnellem Onboarding, einfacher Navigation und einer immersiven Benutzeroberfläche. Lernende können ihren Lernweg mit einer Reihe von in das Portal integrierten Funktionen optimieren.

• Lernende können ihre Labs mit dem Anmeldelink und dem Aktivierungscode/Gutscheincode in wenigen einfachen Schritten problemlos starten.
• Die virtuelle Maschine verfügt über einen geteilten Bildschirm, der alle notwendigen Details wie die Lab-Dauer und Navigationsanweisungen enthält.
• Die Navigationsanweisungen sind in eine Reihe von Registerkarten für Lab-Guides, Umgebungsdetails und Ressourceninformationen unterteilt, die bei der Arbeit mit den Labs hilfreich sind.
• Die Lab-Guides bieten Schritt-für-Schritt-Anleitungen, um die Laboraufgabe erfolgreich abzuschließen.
• Die Umgebungsdetails enthalten die Azure-Anmeldedaten und die Zugangsdaten für die virtuelle Maschine.
• Lernende können außerdem die im jeweiligen Umfeld bereitgestellten Ressourcen und deren maximale Laufzeitgrenze verfolgen. Durch Starten und Stoppen der virtuellen Maschine können Lernende ihre Ressourcen effizient verwalten.
• Schüler, die ihre Laboraufgabe abgeschlossen haben, können auf die Lab-Validierungsschaltfläche klicken und sich einer Selbstbewertung unterziehen, um Fehler zu identifizieren und sie mithilfe der von der Plattform bereitgestellten Fehlerüberprüfung zu korrigieren.
• Einhaltung der Datenschutzrichtlinien für Schüler:

CloudLabs zeichnet sich als ideale Ausbildungsplattform für Distriktschulen aus, dank der strikten Einhaltung der US-amerikanischen Datenschutz- und Schutzrichtlinien für Schüler. Durch die Einhaltung des Children’s Online Privacy Protection Act („COPPA”) und des Family Educational Rights and Privacy Act („FERPA”) gewährleistet CloudLabs den vollständigen Schutz der Daten und Datenschutzrechte der Schüler und macht die Plattform zu einer vertrauenswürdigen und sicheren Wahl für Bildungseinrichtungen.

• Automatisierungs-Framework von CloudLabs:

Ausbilder erhalten vollständig verwaltete Labs mit einem starken Automatisierungs-Framework, das die Arbeitsbelastung reduziert und ein skalierbares Zertifizierungsprogramm ermöglicht

• Eine einzige Lab-Vorlage kann mehrfach wiederverwendet werden, um ähnliche Laborumgebungen mühelos zu replizieren.
• Planen Sie die Lab-Dauer, nach deren Ablauf alle Labs automatisch gelöscht werden.
• Die automatischen Bewertungsfunktionen von CloudLabs unterstützen die Schülerbewertung im großen Maßstab.

Fazit:

CloudLabs ist eine Plattform für virtuelle Ausbildung, die mit ihrer praxisnahen Anwendung darauf abzielt, IT-Schulungen immersiv zu gestalten. Die Navigation durch cloud-basierte Schulungen kann sich jedoch als knifflig erweisen. Um Ausbildern und Schulverwaltungen dabei zu helfen, ein Zertifizierungsprogramm wie AI für K12 einzurichten, können die vorgefertigten AI-900-Labs von CloudLabs mit ihren kundenorientierten Funktionen dazu beitragen, die verschiedenen Herausforderungen zu mildern und eine nahtlose Integration mit dem Schullehrplan zu ermöglichen. Erfahren Sie mehr über die virtuellen Labs von CloudLabs und sehen Sie, wie führende Bildungseinrichtungen ihren Campus mit den Fähigkeiten von CloudLabs transformieren.