Um komplexe Konzepte wie Künstliche Intelligenz (KI) und Maschinelles Lernen (ML) zugänglich und verständlich zu machen, wurde ein Workshop entwickelt, in welchem Klemmbausteine (z.B. LEGO®) als kreative und interaktive Lehrmethode eingesetzt werden. Im Rahmen der Hochschullehre an der Hochschule Hannover wird dieser Workshop verwendet, um Studierenden in verschiedenen Bereichen ein grundlegendes Verständnis von ML zu vermitteln. Diese Methode bietet nicht nur eine spielerische Herangehensweise, sondern ermöglicht auch eine Veranschaulichung sowie ein tieferes Verständnis abstrakter Themen, die in klassischen Lehrformaten oft schwer zu greifen sind. Die haptischen und interaktiven Eigenschaften der Bausteine fördern die aktive Teilnahme der Lernenden und tragen zu einem nachhaltigen Lernerfolg bei.

Ziel des Workshops ist es, grundlegende ML-Konzepte wie Klassifikation, Regression, Clustering und Anomalieerkennung verständlich und praxisnah zu vermitteln. Die Teilnehmenden lernen, wie diese Methoden auf verschiedene fachliche Kontexte übertragbar sind, und erhalten Zugang zu den Grundlagen des ML, auch ohne Vorkenntnisse oder IT-Bezug.

Im Workshop werden mithilfe der Bausteine Daten in Form von Merkmalen wie Form, Farbe, Gewicht und Struktur erarbeitet. Diese dienen als Basis, um die Prinzipien komplexer Algorithmen zu veranschaulichen. Die Teilnehmenden lernen dabei sowohl überwachte (supervised) als auch unüberwachte (unsupervised) ML-Methoden kennen. Im supervised learning, wie bei Klassifikation und Regression, werden Bausteindaten genutzt, um Kategorien vorherzusagen (z. B. „Lieblingsfigur“ vs. „Nicht-Lieblingsfigur“) oder numerische Werte wie das Gewicht der Bausteine zu berechnen. Im unsupervised learning, wie bei Clustering und Anomalieerkennung, helfen die Bausteine dabei, Gruppen ähnlicher Elemente zu bilden oder Ausreißer zu identifizieren. Der Workshop wird im Rahmen von Modulen rund um das Thema "Maschinelles Lernen" bereits in drei Fakultäten verschiedener Studiengänge für Studierende im 4. bis 6. Semester als Einstieg in das Thema durchgeführt. Durch den Workshop sollen sie ein erstes einordnendes Verständnis der ML-Methoden erlangen, auf das weiter im Kurs aufgesetzt werden kann. Die Methoden und Prinzipien des Workshops können aber auch auf andere Altersgruppen und Lernumgebungen übertragen werden, wie z.B. auf Schüler, Studierende anderer Fachrichtungen oder auf Mitarbeitende.

Der Workshop legt besonderen Wert auf aktive Beteiligung. Die Teilnehmenden arbeiten in Teams, um Aufgaben zu lösen, ML-Methoden anzuwenden und ihre Ergebnisse zu diskutieren. Durch den Wechsel zwischen den Teams können unterschiedliche Perspektiven auf die Methoden gewonnen werden. Zum Abschluss präsentieren die Gruppen ihre Ergebnisse, was den Austausch und die Reflexion der Ansätze fördert. Erste Evaluationen und Feedback aus bisherigen Durchführungen zeigen positive Ergebnisse und liefern Ansätze zur Weiterentwicklung des Konzepts.