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Klicktafel · KI und Robotik · Klasse 7–10

Roboter lernt werfen

Ein Roboter trifft beim Cornhole siebenmal hintereinander. Google sagt: Sein KI-Modell hat ihm den Wurf aus einem Video beigebracht. Wir verfolgen den Lernweg vom Video über die Simulation bis zum echten Roboter, werfen selbst und prüfen die Meldung.

Einstieg

Sieben Treffer in Folge

Nachgestellt, keine echten Daten: Ein Roboter wirft Stoffsäckchen auf ein schräges Brett mit Loch. Das Spiel heißt Cornhole und kommt aus den USA.

Treffer in Folge 0

Googles KI-Modell Gemini 4 Argon bringt einem Roboter Cornhole bei. Er trifft siebenmal hintereinander. Wie viele Würfe hat er insgesamt gemacht?

Station 1 · Die Meldung

Was steht da eigentlich?

Auftrag: Lest die Schlagzeile. Welche Wörter machen euch stutzig? Tippt sie an und vergleicht mit dem, was Google selbst beschreibt.

So klingt die Kurzfassung in Kurzvideos, sinngemäß, Oktober 2026. Beispiel: Kurzvideo von IE Explains (öffnet YouTube).

Cornhole bei – Danach trifft er

EinordnungArgon „schaut“ nicht zu wie ein Mensch. Es verarbeitet die Bilder des Videos als Zahlen und berechnet daraus Positionen und Bewegungen.

Noch nichts angetippt.

Station 2 · Der Lernweg

Vom Video zum Treffer

Auftrag: Bringt die sechs Schritte in die richtige Reihenfolge. Tippt sie nacheinander an: zuerst Schritt 1. Dann prüfen.

Station 3 · Simulation

Werfen im Computer

Auftrag: Stellt Winkel und Tempo ein und werft, bis das Säckchen im Loch landet. Wie viele Versuche braucht ihr?

MerkeEin Fehlwurf im Computer kostet fast nichts: kein Verschleiß, keine Gefahr. Tausende Würfe sind schnell durchgerechnet.

Noch kein Wurf.

Versuche0
Treffer0

Station 4 · echte Welt

Und jetzt in echt

Auftrag: Übernehmt eure Treffer-Werte aus der Simulation. Trifft der „echte“ Roboter? Justiert nach, bis er trifft, und zählt die echten Würfe.

Noch kein Wurf.

Echte Würfe0
Treffer0

Station 5 · Meldung prüfen

Was wissen wir wirklich?

Auftrag: Entscheidet für jede Aussage: Steht in Googles Bericht, wissen wir nicht, oder stimmt so nicht? Erst abstimmen, dann aufdecken.

Der Roboter traf siebenmal hintereinander.
Wie viele Würfe es insgesamt waren.
Das Modell hat den Code für die Simulation selbst geschrieben.
Wie viel Arbeit Menschen in den Versuch gesteckt haben.
Der Roboter lernte nur aus dem Video, ganz ohne Üben.

Vier Prüffragen für jede Erfolgsmeldung

  1. Wer berichtet? Hier: Google über das eigene Produkt.
  2. Wovon ist die Rede? Von einem Versuch im eigenen Labor.
  3. Was fehlt zum Vergleich? Alle Versuche, nicht nur die beste Serie.
  4. Hat jemand anderes nachgeprüft? Wenn nicht: vorsichtig formulieren.

Abschluss

Check

Auftrag: Entscheidet euch bei jeder Frage zuerst, dann auflösen.

Warum übt Argon zuerst in der Simulation?

Was sagt „7 Treffer in Folge“?

Google meldet auch: Argon schafft 87 % in ERQA, einem Test zum räumlichen Denken. Was heißt das?

Hinweise für Lehrkräfte

Jahrgang und Zeit

Klasse 7–10, KI, Technik oder Informatik.

45 Minuten: Einstieg (5), Meldung (5), Lernweg (8), Simulation und echter Roboter (15), Was wissen wir (7), Check (5).

90 Minuten: zusätzlich Googles Demovideo zeigen (Beitrag von Google AI Studio auf X, 13.10.2026) und mit einem Kurzvideo vergleichen; Wurfversuch in der Halle: Jede Gruppe wirft 20-mal mit Säckchen in einen Eimer und notiert Trefferquote und längste Serie.

Lernziele

  • Die Schülerinnen und Schüler beschreiben den Lernweg Video → Simulation → echter Roboter.
  • Sie begründen, warum Roboter zuerst in einer Simulation üben und warum danach nachjustiert werden muss.
  • Sie unterscheiden eine Serie von einer Trefferquote und prüfen eine Erfolgsmeldung mit Prüffragen.

Typische Fehlvorstellungen

  • „Die KI hat zugeschaut wie ein Mensch.“ Richtig ist: Das Modell verarbeitet Videobilder als Zahlen und berechnet Positionen und Bewegungen.
  • „7 in Folge heißt: Er trifft immer.“ Richtig ist: Ohne Zahl aller Würfe gibt es keine Trefferquote.
  • „Was in der Simulation klappt, klappt auch in echt.“ Richtig ist: Es bleibt eine Lücke (englisch „sim-to-real gap“).
  • „87 % im Test heißt 87 % Erfolg beim Roboter.“ Richtig ist: ERQA ist ein Fragentest.

Vereinfachungen

  • Das Wurfmodell in Station 3 und 4 ist selbst gebaut, nicht Googles Simulation. Es rechnet ohne Luftwiderstand. Das Säckchen rutscht nicht, es zählt nur, wo es zuerst aufkommt.
  • Maße frei gewählt: Abwurf in 1,2 m Höhe, Brett 3,5 bis 4,7 m entfernt, Loch 15 cm. Keine offiziellen Cornhole-Maße.
  • Die Abweichung „4 % langsamer“ ist ausgedacht. Sie steht für die vielen kleinen Unterschiede zwischen Simulation und Wirklichkeit.

Was Google gezeigt hat

Google DeepMind hat Gemini 4 Argon am 13.10.2026 vorgestellt. Die Cornhole-Demo ist ein interner Versuch mit dem humanoiden Roboter Apollo von Apptronik. Nicht veröffentlicht sind die Gesamtzahl der Würfe und der Anteil menschlicher Arbeit. Eine unabhängige Überprüfung ist nicht bekannt (Stand 15.10.2026).

Datenschutz: Das Video ist nur verlinkt, nicht eingebettet. Beim Öffnen der Tafel wird nichts von YouTube geladen. Erst wer den Link antippt, landet auf YouTube. Am besten öffnet die Lehrkraft das Video an ihrem Gerät.

Hinweis zu Station 1: Die Beschreibung unter dem Kurzvideo, das den Anlass gab, nennt Simulation und Nachjustieren durchaus. Zugespitzt ist vor allem „aus einem einzigen Video“. Das lässt sich mit der Klasse gut besprechen: Was bleibt hängen, wenn man nur die Überschrift liest?

An der Tafel

Adresse mit #tafel startet den Tafelmodus, #tafel-4 die Simulation. → / Bild↓ weiter, ← / Bild↑ zurück, Esc beendet. Die Seite speichert nichts im Browser.