Verwaltungsinformationen
| Titel | Umweltauswirkungen – CO2-Fußabdruck |
| Dauer | 60 min |
| Modulen | C |
| Unterrichtstyp | Interaktive Sitzung |
| Fokussierung | Praktisch – Socially Responsible AI |
| Themenbereich | KI für alle |
Suchbegriffe
CO2-Fußabdruck, Nachhaltigkeit, Umwelt,
Lernziele
- Bewertung der Rolle von KI bei der Verringerung der CO2-Emissionen.
- Analyse der ökologischen Vorteile und Nachteile der KI-Implementierung.
- Identifizierung von Strategien zur Optimierung von KI-Systemen zur Minimierung des CO2-Fußabdrucks.
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
Keine.
Optional für Studenten
- Untersuchen Sie die Auswirkungen von KI auf die Umwelt.
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Empfohlen für Lehrer
- Wie kann man den CO2-Fußabdruck messen?
- UN-Resolution zu Umweltauswirkungen
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
Die Klasse kann in Gruppen von 3-4 Schülern unterteilt werden. Gruppen werden sich separat auf die Umwelt und den CO2-Fußabdruck auswirken.
Gliederung
| Dauer (min) | Beschreibung | Konzepte | Aktivität |
|---|---|---|---|
| 5 | Disscussion Thema – Umweltauswirkungen – CO2-Fußabdruck | ||
| 15 | Diskussion von Herausforderungen – KI-Rechenleistung, Nachhaltigkeit | Nachhaltigkeit | Studentische Diskussion |
| 15 | Es wurden Maßnahmen ergriffen und mögliche Alternativen | Studentische Diskussion | |
| 10 | Diskussion der Ergebnisse und einige zusätzliche Diskussionspunkte | Ergebnisdiskussion | |
| 5 | Schlussfolgerung und einige offene Fragen | Essen zum Nachdenken |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.