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Eigene Unterrichtsmaterialien mit KI erstellen
Mit der KI-gestützten Inhaltserstellung von CodeRoom können Sie neue Unterrichtsmaterialien auf Basis fachlicher Themenstellungen automatisch generieren lassen. Ausgehend von einer kurzen Beschreibung – etwa zur Einführung eines Programmierkonzepts oder zur Anwendung in einem alltagsnahen Szenario – wird ein strukturierter Prompt erzeugt, der auf Programmiersprache, Kompetenzniveau und didaktischen Kontext abgestimmt ist.
Mehr zur Erstellung von Unterrichtsmaterialien mit KI
Vorgestellte Inhalte im Überblick
Im Folgenden finden Sie eine Auswahl der beliebtesten Unterrichtsbausteinen und Materialien, die sich direkt im Informatikunterricht einsetzen lassen. Die Inhalte sind modular aufgebaut und unterstützen den schrittweisen Kompetenzaufbau – von grundlegenden Programmierkonzepten bis hin zu komplexeren Anwendungen und Modellierungsaufgaben.
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Monte-Carlo Simulation: Von Sensorrauschen bis Portfoliorisiko [Vorlage]
Simuliert Messrauschen, Monte-Carlo-Methoden und Risikoanalyse mit Python.
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Flappy Farbenflug [Vorlage]
Die Lernenden entwickeln in 12 aufeinander aufbauenden Schritten ein einfaches Flappy-Bird-artiges Spiel mit frameCraft. Dabei entstehen Spielfenster, Vogel, Eingabe, Schwerkraft, Hindernisse, Kollisionen, Punkte, steigende Schwierigkeit, Game Over und Neustart.
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Data Analytics für Wirtschaft – Unternehmenskennzahlen mit Python [Vorlage]
Analyse und Visualisierung von Unternehmenskennzahlen mit Python.
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Börsenkurse auslesen und verarbeiten [Vorlage]
Lerne Aktien-Daten mit API und Java zu analysieren.
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Numerische Integration & Differentiation in Anwendungen (5 Module) [Vorlage]
Numerische Integration und Differentiation mit Python.
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Von Börse bis Bibel: KI, die mitdenkt [Vorlage]
Erkennung von Anomalien, Börsenprognosen & KI-Texte generieren
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Bestellsystem mit Benutzer-DB umsetzen [Vorlage]
Entwicklung eines mit Verwaltung von Artikeln, Kunden und Bestellungen. Umfasst Datenbankoperationen, Preisberechnungen, Rechnungserstellungen,Analyse und Visualisierung
Auf dem Weg zum ersten Schultag [Inhalt]
Erste Schritte mit Linus: Einführung in sequentielle Verarbeitung und die strukturierte Abfolge einfacher Programmierbefehle.
Tetris mit Matrizen und Rotationen [Inhalt]
Tetris: Matrizen, Bewegung, Rotation, Kollisionslogik, Zeilen, Punkte, Geschwindigkeit.
Für wen schreibe ich den Auftrag? [Inhalt]
Zielgruppen in Prompts gezielt einsetzen und den Einfluss auf Sprache und Verständlichkeit von KI-Antworten analysieren.
Liebesbrief mit Schleife rückwärts zustellen [Inhalt]
Nutze Schleifen, um Leo durchs Labyrinth zu führen.
Space Invaders: Verteidigung gegen die Formation [Inhalt]
Space-Invaders-Baustein: Aus einer Startbasis entstehen Bewegung, Schuss, Gegnerformation, Treffer, Punkte, Leben, Wellen und Neustart.
Breakout / Arkanoid – Objektverwaltung und Kollision [Inhalt]
Breakout-Spiel in Pygame mit Blockverwaltung, Kollisionslogik zwischen Ball und Blöcken sowie Bedingungen für Game Over und Levelende.
Additive Farbmischung (RGB) [Inhalt]
Interaktive RGB-Slider in Pygame: additive Farbmischung visualisieren und Farbwerte sowie Hex-Code darstellen.
Einfacher Passwort-Hash & Mini-Login [Inhalt]
Einfache Hashfunktion und Login-System in Python: Zeichenverarbeitung, Hashbildung und Vergleich von Hashwerten statt Klartext.
Bomberman light: Raster-Bombe [Inhalt]
frameCraft-Projekt zum schrittweisen Aufbau eines Bomberman-light-Spiels mit Raster, Bewegung, Bomben, Explosionen und Spielzuständen.
Funktionen mit return (Der Kalorien-Check) [Inhalt]
Einführung in Funktionen mit return, Zerlegen von Texten mit split() und Umwandlung in Zahlen mittels float() anhand einer Formel.
Analyse von Unternehmenskennzahlen aus CSV [Inhalt]
CSV-Daten mit pandas analysieren, Durchschnittswerte berechnen, profitabelsten Monat bestimmen und Kennzahlen mit matplotlib visualisieren.
Frogger: Rastersteuerung und Bildschirmgrenzen [Inhalt]
Rastersteuerung mit Tastaturaktionen, Regelstruktur und Begrenzung der Spielfigur auf den Bildschirmbereich.
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Prompting: Fakten prüfen statt einfach glauben [Inhalt]
Prompts so strukturieren, dass KI-Aussagen als [FAKT] oder [MEINUNG] markiert werden und Fakten jeweils eine Prüfmöglichkeit enthalten.