Der Verlust der Biodiversität und die zunehmende Präsenz invasiver fremder Arten stellen eine grosse Herausforderung für lokale Ökosysteme dar. Diese Fragestellungen zu verstehen erfordert die Fähigkeit, Lebewesen zu beobachten, Daten zu interpretieren und digitale Kompetenzen zu entwickeln, um Werkzeuge zur Datenerhebung und -identifikation zu nutzen. Gleichzeitig erzwingt die rasche Entwicklung von KI-Technologien, Lernende im kritischen und informierten Umgang mit diesen Werkzeugen zu schulen.

BioEduNum begegnet diesen Herausforderungen mit einer Unterrichtssequenz, die Naturerkundung, digitale Bildung und Citizen Science verknüpft. Forschungen zum Lernen zeigen, dass kontextualisierte Aktivitäten im Aussengelände mit mobilen Technologien Engagement und Interaktion mit der Umwelt fördern (Land & Zimmerman, 2015). Citizen-Science-Ansätze bieten einen authentischen Rahmen, um Teilnehmende in eine wissenschaftliche Untersuchung einzubeziehen und ihnen zu ermöglichen, reale Daten zu sammeln, zu nutzen und zu analysieren. Solche Zugänge stärken das Verständnis für die Rolle von Daten in den Wissenschaften (National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2018).

Forschungsfragen:

1. Wie fördert eine Citizen-Science-Aktivität positive epistemische Emotionen und Affekte (Neugier, Motivation, Engagement)?

2. Wie beeinflussen verschiedene Entscheidungshilfen (KI, Bestimmungsschlüssel) die aktive Naturbeobachtung?

3. Wie wirkt sich der Kontext (urban/ländlich) auf digitale Kompetenzen und naturwissenschaftliche Fähigkeiten aus?

BioEduNum verwendet einen experimentellen Ansatz, eingebettet in den Unterricht. Die Klassen werden entweder der Bedingung «selbst» oder «andere» zugeordnet. Diese Bezeichnungen beziehen sich auf die Art der Daten, mit denen die Lernenden arbeiten: entweder selbst erhobene Daten («selbst») oder Daten, die von anderen Teilnehmenden gesammelt wurden («andere»).

Die Teilnehmenden beider Bedingungen durchlaufen zwei Phasen:

1. Beobachtungs- und Datenerhebungsphase (2 Lektionen):
   Die Sequenz beginnt mit einer Beobachtungsphase, in der die Lernenden in das Thema invasive Arten eingeführt werden. Anschliessend erkunden sie ein natürliches Umfeld und sammeln Daten, indem sie im Freien geolokalisierte Fotos der angetroffenen Pflanzen aufnehmen. Zurück im Klassenzimmer führen sie eine erste Identifikation der beobachteten Arten mithilfe eines KI-gestützten Tools durch.

2. Verifizierungsphase (2 Lektionen):
   Die Sequenz wird mit einer Verifizierungsphase im Klassenzimmer fortgesetzt, in der die Lernenden die von der KI vorgeschlagenen Bestimmungen mittels eines Bestimmungsschlüssels überprüfen. Diese Etappe führt auch zu Diskussionen über Fähigkeiten, Grenzen und Funktionsweisen der KI.

Die Forschenden arbeiten mit Expert:innen aus der Biologie zusammen, um eine KI zu entwickeln, die den Lernenden beim Etikettieren ihrer Fotos hilft. Zudem kooperieren sie mit Lehrpersonen, um die Sequenz mittels Pilotversuchen zu testen, bevor sie in einer grösseren Stichprobe implementiert wird.

Emotionen, Affekte und Wissen zu invasiven Arten werden vor und nach der Teilnahme aller Lernenden mittels Selbsteinschätzungsfragebögen und standardisierter Tests erhoben.

Insgesamt beabsichtigen die Forschenden, etwa zehn Klassen aus dem Kanton Waadt der Stufen 8H–9H (sowohl VP als auch VG) zu rekrutieren.

BioEduNum verfolgt das Ziel, besser zu verstehen, wie eine didaktische Sequenz, die Naturerkundung, digitale Werkzeuge und Citizen-Science-Methoden verbindet, das Lernen der Schülerinnen und Schüler beeinflusst. Das Projekt geht davon aus, dass die Teilnahme an einer Citizen-Science-Aktivität epistemische positive Emotionen wie Neugier und Engagement fördert — möglicherweise stärker, wenn die Lernenden mit eigenen Daten arbeiten, da Menschen eigene Produktionen oft höher bewerten. Weiter wird untersucht, wie Entscheidungshilfen die Naturbeobachtung beeinflussen: KI erlaubt rasche, aber teils ungenaue Identifikationen, während ein Bestimmungsschlüssel feinere Beobachtungen und explizites taxonomisches Denken erfordert. Ziel ist zu klären, inwiefern diese Werkzeuge die Beobachtungsqualität und das Verständnis artspezifischer Merkmale verändern. Schliesslich wird der Einfluss des schulischen Kontexts analysiert: Durch Einbezug urbaner und ländlicher Klassen sollen mögliche Unterschiede in digitalen Kompetenzen, naturwissenschaftlichem Wissen und Beobachtungspraxis identifiziert werden.

Zum Abschluss stellt das Projekt Lehrpersonen Ressourcen zur Verfügung. BioEduNum bietet:

• eine fertige, PER-konforme Unterrichtssequenz;

• eine interaktive Plattform für Identifikation, Verifikation und Visualisierung der Beobachtungen;

• pädagogische Materialien (Arbeitsblätter, Folien, Planungen).

Langfristig werden alle Materialien über PER-MER, Switch-OER und die Plattform Numériquement responsable zugänglich gemacht.