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KI und Daten im Unterricht: fächerübergreifend und praxisnah
- 16. November 2026
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15:00 - 17:00
- Veröffentlichungsdatum
- Veröffentlicht am 10.11.2026
Zur Veranstaltungs-Seite: https://www.slpb.de/veranstaltungen/details/2026/ki-und-daten-im-unterricht-faecheruebergreifend-und-praxisnah-1519-e
Ob Englisch, Deutsch, Musik oder Sport: Daten- und KI-Kompetenzen sind kein reines Informatik-Thema. Sie sind in jedem Fach relevant. In diesem Online-Workshop erkunden wir gemeinsam, was Daten- und KI-Kompetenzen eigentlich bedeuten, warum sie für alle Lehrkräfte wichtig sind, und wie Sie sie ganz konkret in Ihren Unterricht integrieren können. Anhand praxisnaher Beispiele aus der Zivilgesellschaft und spielerischer Ansätzen wird gezeigt, wie sich das Thema niedrigschwellig und fächerübergreifend unabhängig von technischem Vorwissen umsetzen lässt.
Der Workshop richtet sich an Lehrkräfte aller Fächer, Lehrkräfte in Ausbildung (LiA) und Lehrpersonen im Seitenseinstieg.
Technisches Vorwissen ist nicht erforderlich.
Bitte melden Sie sich an:AnmeldungR1(at)slpb.sachsen(dot)de(https://www.slpb.de/veranstaltungen/details/2026/ki-und-daten-im-unterricht-faecheruebergreifend-und-praxisnah-1519-d#)
Den Workshop leiten Zoé Wolter, Geschäftsführerin und Bildungsreferentin bei CorrelAid mit einem Hintergrund in Politik, Verwaltung und Data ScienceData ScienceDie so genannte Datenwissenschaft generiert Informationen aus großen Datenmengen, um daraus Handlungsempfehlungen für das Management abzuleiten. Ziel dieser Handlungsempfehlungen ist die Verbesserung der Qualität von Entscheidungen und der Effizienz von Abläufen. Data Science ist ein interdisziplinärer Ansatz und die Schnittmenge aus Mathematik, Informatik und spezifischem Fachwissen., sowie Nora Cremille, Bildungsreferentin bei CorrelAid mit Expertise in Informatik und Psychologie. Beide Expertinnen haben langjährige Erfahrung darin, Daten- und KI-Kompetenzen verständlich und praxisnah zu vermitteln. CorrelAid ist ein gemeinnütziger Verein, der Engagierten in der Zivilgesellschaft dabei hilft, Daten und Künstliche Intelligenz kritisch und reflektiert für ihre Ziele einzusetzen.
