KI:EO – Innovative Wege der Erdbeobachtung für die Schule

Einsatz Künstlicher Intelligenz zur Förderung von Fernerkundungsdaten im Unterricht

Julian Stolz, M. Sc., Dipl.-Geogr. Christian Plass, Dr. Nils Schorndorf, Prof. Dr. Alexander Siegmund

Erdbeobachtungsdaten (EO) sind ein zentrales Werkzeug, um globale Herausforderungen wie Klimawandel, Naturgefahren, Verstädterung oder Ressourcennutzung systemisch zu analysieren und zu bewerten. Trotz ihres hohen Potenzials ist der schulische Einsatz von Satelliten-, Drohnen- und Zeitreihendaten weiterhin mit hohen fachlichen, didaktischen und methodischen Hürden verbunden. Insbesondere komplexe Analyseverfahren, individuelle Lernvoraussetzungen sowie fehlende zeitliche Ressourcen erschweren eine wirksame Integration in den Unterricht.

Das Projekt KI:EO setzt hier an und verbindet Erdbeobachtung, Didaktik und Künstliche Intelligenz. Ziel ist die Entwicklung KI-basierter Assistenz- und Autorensysteme, die Lernende adaptiv beim Arbeiten mit EO-Daten unterstützen und Lehrkräfte bei der Erstellung, Anpassung und Qualitätssicherung von digitalen Lernmodulen entlasten. Grundlage bildet der bewährte Medienverbund aus der adaptiven E-Learning-Plattform geo:spektiv und dem webbasierten Erdbeobachtungs-Tool BLIF, der in vorangegangenen Projekten kontinuierlich erweitert und erprobt wurde.

Im Zentrum von KI:EO stehen zwei miteinander verzahnte KI-Komponenten:

• Ein KI-basierter Lernassistent begleitet Schülerinnen und Schüler direkt in den Lernmodulen und bei der Analyse von Erdbeobachtungsdaten. Er gibt inhaltliches, methodisches und prozedurales Feedback, passt Hilfestellungen an das Lernniveau an und unterstützt unterschiedliche Kompetenzstufen, ohne Lösungen vorwegzunehmen. Dadurch werden selbstgesteuertes Lernen, Systemdenken und ein reflektierter Umgang mit KI gezielt gefördert.
• Ein KI-gestützter Wizard für Lehrkräfte unterstützt die Entwicklung, Überarbeitung und Anpassung von E-Learning-Modulen. Bestehende Inhalte können aktualisiert, vereinfacht oder übersetzt werden; neue Module lassen sich strukturiert entlang definierter Lernziele, Qualitätskriterien und didaktischer Prinzipien anlegen. So wird der Einsatz von Erdbeobachtung im Unterricht deutlich erleichtert und qualitativ abgesichert.

Alle Entwicklungen werden empirisch begleitet, evaluiert und iterativ optimiert. Die im Projekt entstehenden Lernmodule zu aktuellen umwelt- und raumrelevanten Fragestellungen leisten einen Beitrag zur nachhaltigen Verankerung von Erdbeobachtung und Künstlicher Intelligenz in der schulischen Bildung.

Abb. 1) Simulation eines Chat Bot im webbasierten Erdbeobachtungs-Tool "BLIF".

Projektlaufzeit: 01.01.2026 – 31.12.2028

Das Projekt wird von der Deutschen Raumfahrtagentur im DLR mit Mitteln des Bundesministeriums für Wirtschaft und Klimaschutz gefördert.