Open Farming Hackdays 2026

6.–7. Februar 2026, 09:00 @ Landwirtschaftliches Zentrum Liebegg, Liebegg 1, 5722 Gränichen, Kostenlos Karte

Veranstaltet von Opendata.ch, Landwirtschaftliches Zentrum Liebegg, Hightech Zentrum Aargau AG

Die Open Farming Hackdays 2026 brachten rund 70 Hackerinnen und Hacker an der Liebegg zusammen. 14 Challenges wurden vorgestellt, daraus bildeten sich 8 Teams, die in 32 Stunden 8 Projekte und Prototypen entwickelten.

Das Team um Thomas Amberg (FHNW) arbeitete mit Imkern an der Ortung der Asiatischen Hornisse: Nester per Triangulation über Kameras finden, ein akustisches Warnsystem am Bienenstock und eine selektive Falle für Königinnen im Frühjahr. Die Gruppe «Plantoria» verknüpfte den Schulgarten mit einer digitalen Begleitung für den Lehrplan 21, vom Kindergarten bis zur 6. Klasse. Der «Hofbrunnen» will flüssige regionale Produkte direkt in Hotellerie und Grossgastronomie frisch herstellen und so Kleinstportionen und Transporte vermeiden.

Fotos

Alle 14 Fotos ansehenFoto: Nadine Zielinski, Hightech Zentrum Aargau

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Dokumentation und Aufzeichnungen

• Bericht und Programm des Hightech Zentrums Aargau
• Flyer Open Farming Hackdays 2026 (PDF)
• Resultat des Teams «Ortung invasiver Hornissen» (PDF)
• Plantoria: Hände im Dreck, Kopf am Tablet (Präsentation)
• Hofbrunnen
• Challenges 2026 auf Dribdat

Challenges

• «Gardener AI»: Open Source Pflanzendatenbank als öffentlicher Wissensspeicher – Peter Müller

  Ein portables, benutzerfreundliches Open-Source-System zur Verwaltung von Pflanzendaten.

  Challenge-Beschrieb

  Wir entwickeln eine Pflanzendatenbank weiter, die es Gärtnern und Planern ermöglicht, Pflanzenbestände zu verwalten und Pflanzlisten zu erstellen. Das Tool basiert auf einer Weboberfläche und kann sowohl auf einem Server veröffentlicht werden als auch lokal auf einem USB Stick benutzt oder installiert werden.

  Viele Biogärtnereien erstellen ihre eigenen Pflanzenlisten und pflegen das Sortiment von Hand oder mit proprietärer Software. Anbieter professioneller Datenbanken fokussieren sich auf das Sortiment, das im internationalen Handel angeboten wird und nicht auf das Sorten- und Artenspektrum, das im Bioanbau produziert und gefragt wird. Gleichzeitig können Gartenbauer, Gartenplaner und Stadtgärtnereien nur sehr mühsam auf die angebotenen Sortimente der Biogärtnereien zugreifen, weil sie in unterschiedlichen Datenformaten auf verschiedenen Webseiten vorliegen. Wir wollen für Schweizer Gärtner eine Plattform entwickeln, die diese Probleme löst und die Gärtnereien von der Bindung an proprietäre Softwaresysteme befreit. Gleichzeitig stellt das Projekt umfangreiche Daten über die im Handel verfügbaren Pflanzen für die Öffentlichkeit zur Verfügung, die den Schweizer Bedürfnissen angepasst sind. Projektziel Wir entwickeln ein portables, benutzerfreundliches Open-Source-System zur Verwaltung von Pflanzendaten, das • Bio-Gärtnereien bei der Bestandsverwaltung unterstützt • Gartenplanern bei der Pflanzenwahl hilft • Den Datenaustausch zwischen Gärtnereien ermöglicht • Auf USB-Stick lauffähig ist (XAMPP-basiert) • Am Open Farming Hackday weiterentwickelt werden kann Zielgruppen • Bio-Gärtnereien (Primäre Nutzer) ◦ Pflanzendaten erfassen und verwalten ◦ Bestand verwalten ◦ Etiketten drucken ◦ Export zu Webshops ◦ Kataloge veröffentlichen • Gartenplaner, Gartenbauer und Stadtgärtnereien (Sekundäre Nutzer) ◦ Pflanzenlisten erstellen ◦ Pflanzen nach Kriterien auswählen ◦ Verfügbarkeit prüfen ◦ Anfragen an Gärtnereien senden • Öffentliche User (Tertiäre Nutzer) ◦ Pflanzeninformationen abrufen ◦ Gärtnereien finden ◦ Als zusätzliche Option entwickeln wir einen AI Agenten auf einer lokalen Plattform, der • Auf den Bio-Richtlinien (Bio-Verordnung, Bio Suisse) trainiert wird und alle Fragen zum Bioanbau korrekt beantworten kann. • Öffentlich verfügbare Daten zu den verschiedenen Pflanzenarten und -sorten sammeln kann und in die Datenbank integrieren kann.

• CO₂-freie Gewächshausheizung mit saisonalem Erdwärmespeicher – Peter Müller

  Dieses Projekt entwickelt ein autarkes Heizsystem für Gewächshäuser. Überschüssige Sommerwärme wird im Erdreich unter dem Gewächshaus gespeichert und im Winter über eine Wärmepumpe zum Heizen genutzt. Eine KI optimiert die Steuerung für maximale Effizienz und CO₂-Neutralität.

  Challenge-Beschrieb

  Dieses Projekt präsentiert ein technisches Konzept fur CO₂-freie, autarke Gewächshausheizungssysteme durch saisonale Wärmespeicherung im oberflächennahen Erdkörper unter dem Gewächshaus. Die im Gewächshaus gesammelte Sommerwärme wird durch einen Wärmetauscher in ein Rohrsystem in den Erdkörper geleitet und im Winter über eine Wärmepumpe entnommen und zur Heizung der Pflanzentische verwendet. Die Steuerung soll durch künstliche Intelligenz unterstützt werden.

  Eine künstliche Intelligenz (AI) soll auf einem lokalen Computer laufen und hat über einen MCP Server Zugriff auf Daten von Shelly-Sensoren und -Aktoren, die über homeassistant ausgelesen werden. Zusammen mit Meteo-Daten soll die AI die Lade- und Entladevorgänge optimieren und die Temperatur der Gewächshaustische optimal regeln. Die Herausforderungen bestehen darin, 1. ein geeignetes LLM auszuwählen, das Open Source als lokales Modell verfügbar ist. Zur Auswahl stehen Apertus, Olmo, Rnj-1, Qwen, Deepseek, Mistral und GPT-oss. 2. zu bestimmen, wie die Daten gespeichert werden können, damit die AI in Echtzeit darauf zugreifen kann und Vorhersagen machen kann, um die Steuerung zu optimieren. 3. die AI auf geeigneten Algorithmen und Zielvorgaben zu trainieren. 4. die Anzahl und Positionierung der Shelly-Sensoren und -Aktoren zu bestimmen. Zur Verfügung steht ein ASUS NUC 14 Performance mit CPU i9 185, 64 GB RAM, GPU RTX 4070 mit 8 GB VRAM, Ubuntu 24.04, ollama oder LMStudio. Die Machbarkeitsstudie der FHNW kann zur Verfügung gestellt werden.

• Habitat Hero – Niklaus Trottmann

  Die Fauna-Booster-Challenge

  Challenge-Beschrieb

  Wie lassen sich Feldlerche, Kreuzkröte, Sandbiene & Co. gezielt fördern? Entwickle eine standortbasierte Entscheidungshilfe, die Landwirt:innen, Bewirtschafter:innen und Berater:innen bei der Planung wirksamer Fauna-Fördermassnahmen unterstützt. Das Tool verknüpft das Artvorkommen und ihre spezifischen Habitatansprüche mit Standort- und Habitatinformationen, und liefert konkrete, umsetzbare Massnahmenvorschläge.

  Gesucht ist ein Tool (Web-App, Mobile-App), das für eine gewählte Fläche passende Fauna-Fördermassnahmen vorschlägt, abgestimmt auf Standort, Lebensraum und vorhandene oder potenziell vorkommende Tierarten mit ihren spezifischen Lebensraumansprüchen. Das Tool soll:

  1. Standort und Lebensraum erfassen

  Auswertung von: Standort (Geodaten), Lebensraum-Typ (z.B. Wiese, Ackerkultur, Hecke, Saum, Gewässerrand)

  1. Fauna-Daten nutzen:

  Abfrage vorkommender oder potenziell vorkommender Arten aus bestehenden Fauna-Datenbanken, Selektionsmöglichkeiten: Fokusgruppen (z.B. Vögel, Insekten, Reptilien, Säugetiere), Zielarten oder Artengruppen mit besonderer Förderpriorität, Übersichtliche Darstellung der relevanten Arten für die gewählte Fläche

  1. Konkrete Fördermassnahmen vorschlagen Auf Basis des Artvorkommens, ihrer Lebensraumansprüche und der Standorteigenschaften soll das Tool: passende Fauna-Fördermassnahmen generieren, z.B.: Anlage bzw. Optimierung von Kleinstrukturen (Steinhaufen, Asthaufen, Gebüschgruppen, Lesesteinhaufen, Sandlinsen), Optimierung des Bewirtschaftungsregimes (Mahd-/Schnittzeitpunkte), Zu jeder Massnahme: kurze, praxisnahe Anleitung (Ziel bzw. wozu? Was? Wo? Wie? Wann? Womit?), Hinweise zu Flächengrösse, Vernetzung, Mindeststrukturen, Pflege und Unterhalt, Begründung, welche Zielarten oder Artengruppen davon profitieren
• «Rewild the Meadow»: Die Flora-Upgrade-Challenge – Niklaus Trottmann

  Baue die digitale Entscheidungshilfe, um aus artenarmen Wiesen Biodiversitäts-Hotspots zu machen. Wie machen wir aus einer eintönigen Wiese eine arten- oder strukturreiche Biodiversitätsfläche – digital unterstützt, praxistauglich und wissenschaftlich fundiert? Entwickle eine standortbasierte Entscheidungshilfe, die Landwirt:innen, Bewirtschafter:innen und Berater:innen dabei unterstützt, Wiesen mit geringer botanischer Vielfalt gezielt ökologisch aufzuwerten.

  Challenge-Beschrieb

  Gesucht ist ein Tool (Web-App, Mobile-App), das auf Basis von Standortdaten und einer einfachen Felderhebung Empfehlungen für die floristische oder strukturelle Aufwertung generiert. Das Tool soll: 

  1. Das Biodiversitätspotenzial anhand von Standorteigenschaften einschätzen: Nutzung von räumlichen Standortfaktoren; Sonneneinstrahlung (Exposition, Waldrand); Ansaat-Einschränkung (Neigung); Bodenart; Wasserhaushalt; Nährstoffverfügbarkeit / Produktivität; Weitere standortrelevante Angaben; Berücksichtigung des aktuellen Pflanzenbestands (Erfassung von Indikatorarten); Sameneintragspotenzial (Spenderfläche in der Nähe) 
  2. Die Kartierung des Pflanzenbestandes unterstützen; Intuitive Erfassungsoberfläche für den aktuellen Pflanzenbestand; Unterstützung für Feldarbeit: offline-fähig, mobilfreundlich, einfache Eingabelogik; Möglichkeit zur georeferenzierten Kartierung von Teilflächen 
  3. Aufwertungs-Empfehlungen ausgeben Das Tool soll auf Basis der erfassten Daten Vorschläge für eine geeignete Aufwertungsmethode liefern, z.B.: Optimierte Bewirtschaftung; Neuansaat mit Saatgut aus dem Sack vollflächig oder auf Teilflächen; Neuansaat mit Schnittgut-Übertragung vollflächig oder auf Teilflächen; Aufwertung mit Strukturen; z.B. Stein- und Holzhaufen, Gebüschgruppen, Säume etc. Mind. 1 Kleinstruktur pro 20 a (2 unterschiedliche Typen ab 50 a, 3 unterschiedliche Typen ab 1 ha), mind. 5% Strukturanteil, (Klein-)Struktur-typ in Abhängigkeit der Standorteigenschaften Die Empfehlung soll nachvollziehbar begründet werden (z.B. „wegen magerem Boden, Exposition Süd, geringer Artenzahl… wird Methode X vorgeschlagen“). 
  4. Daten professionell sichern und nutzbar machen: Strukturierte Speicherung der erhobenen und interpretierten Daten; Anbindung an oder Schnittstelle zur InfoFlora-Datenbank; Klare Datenstruktur, so dass die Informationen sowohl für betriebliche Entscheidungen als auch für Monitoring und Forschung nutzbar sind
• Direktvermarktungs-Roboter «DirectBot» – Leander Dalbert

  eine Flotte autonomer Transportfahrzeuge, die eine Euro-Palette Hofprodukte direkt zum Kunden bringen, nutzt Nebenzeiten im ÖV, verbindet Logistik und Marketing durch ein integriertes Verkaufsmodul.

  Challenge-Beschrieb

  Kleinere Betriebe liefern im Mittel mehr Biodiversität & oft höhere Erträge pro Fläche. DirectBot macht diese Wirkung marktfähig. Direktvermarktung galt als Heilsversprechen - ist für kleine Höfe meist ein Arbeitsmonster. Wer investiert hat, sitzt auf teurer Infrastruktur, unbezahlte Familienarbeit ist die Regel. Eine autonome Direktvermarktungslogistik an Supermärkten vorbei bringt Wertschöpfung zurück zu kleinen Höfen. Die Auslastung der SBB lag 2024 bei 27%, die von PostAuto bei 23%. DirectBot nutzt ÖV-Nebenzeiten als Transportträger & Autonomie auf der letzten Meile.

• Drohnenfit für den Gemüsebau – Cyril Schwarz

  Ziel ist es, Pflanzenschutzdrohnen für den Feldbau zu optimieren, indem die bewährte Feldspritztechnik direkt an die Drohne gebracht wird.

• Green Mind: Das selbstdenkende Gewächshaus – Bernhard Isenschmid

  Ein automomes Gewächshaus, dass die Bedürfnisse der Pflanzen wahrnimmt und im Sinne der Pflanzen handelt.

  Challenge-Beschrieb

  Wir hören die Signale der Pflanzen. Algorithmen interpretieren den Zustand der Pflanze und übersetzen sie in Entscheidungen. Das Gewächshaus handelt selbst im Sinne der Pflanze. Stell dir ein Gewächshaus vor, das nicht nur gesteuert wird – sondern mitdenkt. Ein System, das die Bedürfnisse der Pflanzen erkennt, ihre Signale versteht und selbstständig Entscheidungen trifft, um ihr Wachstum zu optimieren. In dieser Challenge wollen wir gemeinsam einen Schritt weitergehen: Wir entwickeln intelligente Algorithmen, die den Zustand der Pflanzen präzise interpretieren, Stress frühzeitig erkennen und automatisch im Sinne der Pflanze handeln – vom optimalen Bewässern über gezielte Lichtsteuerung bis zur aktiven Klimaregulierung.  
  Die Vision: Ein Gewächshaus, das wie ein guter Gärtner funktioniert – aufmerksamer, schneller und verlässlicher als jeder Mensch. Warum das wichtig ist: Gewächshausbetreibende stehen unter Druck: Arbeitskräftemangel, Klimavariabilität, steigende Anforderungen. Pflanzen senden ständig Signale – doch viele sind für das menschliche Auge unsichtbar. Mit datengetriebener Interpretation können wir Erträge steigern, Ressourcen sparen und Pflanzenstress minimieren. 💡 Ein KI-Sensorgesteuertes Gewächshaus, das das Wachstum der Pfanzen optimiert. Wie übersetzen wir Messwerte, Bilder und Sensorik in Steuerdaten für das Gewächshaus? – oder direkt in autonomes Handeln? Ein Gewächshaus, das im Sinne der Pflanzen denkt und entscheidet.

• Microfarming fördern – Joana Baumann

  Schon der Weltagrarbericht hat festgestellt, dass kleinbäuerliche Strukturen der beste Garant für die lokale Ernährung sind.

• Protect the grapes – Landwirtschaftliches Zentrum Liebegg

  Der Japankäfer bedroht zunehmend Schweizer Reben und kann mit seinem Frass grosse wirtschaftliche Schäden anrichten. Bisherige Bekämpfungsmethoden sind oft aufwändig, teuer oder schaden der Umwelt. Es braucht neue, praxistaugliche Schutzmassnahmen direkt im Rebberg.

  Challenge-Beschrieb

  Ziel dieser Challenge: Entwickle einen innovativen, kostengünstigen und umweltverträglichen physischen oder mechanischen Schutz für Reben, um den Japankäfer wirksam am Befall zu hindern. Der Fokus liegt auf praktikablen Lösungen, die mit einfachen Mitteln im Rebberg eingesetzt werden können – zum Beispiel durch Netze, Barrieren, spezielle Fallen, intelligente Abschreckungsmechanismen oder andere Schutzvorrichtungen. Wichtige Anforderungen sind: Die Lösung soll möglichst einfach an bestehenden Rebstöcken/Anlagen nachrüstbar sein. Sie soll mehrere Jahre einsatzfähig, wetterbeständig und rebfreundlich sein. Die Reben sollen weiterhin gepflegt und geerntet werden können. Die Lösung soll möglichst wenig Arbeitsaufwand verursachen und umweltfreundlich sein (keine Pestizide, wenig Materialverbrauch). Idealerweise lässt sich der Japankäfer gleichzeitig gezielt überwachen oder fangen. Gesucht sind kreative Ideen, konkrete Prototypen oder Bauanleitungen für einen praktischen Rebschutz gegen den Japankäfer!

• Regionale Lebensmittel einkaufen – leicht gemacht – Anna Hoyer

  Regionale Lebensmittel sind in der Schweiz breit vorhanden – von Hofläden über Metzgereien, Bäckereien und Chäslädeli bis hin zu Dorfläden, Regiomärkten und kleinen Manufakturen. Trotzdem sind diese Angebote im Alltag für Konsument:innen oft schwer auffindbar. Informationen sind auf viele Plattformen verteilt, häufig nicht aktuell und für spontane Kaufentscheide kaum nutzbar.

  Challenge-Beschrieb

  Regionale Lebensmittel sind in der Schweiz breit vorhanden – von Hofläden über Metzgereien, Bäckereien und Chäslädeli bis hin zu Dorfläden, Regiomärkten und kleinen Manufakturen. Trotzdem sind diese Angebote im Alltag für Konsument:innen oft schwer auffindbar. Informationen sind auf viele Plattformen verteilt, häufig nicht aktuell und für spontane Kaufentscheide kaum nutzbar.
  Im ersten Schritt soll die Lösung für die Region Jurapark Aargau entwickelt und getestet werden. Sie soll jedoch so aufgebaut sein, dass eine spätere Übertragung auf weitere Regionen möglich ist.

  Entwickle eine einfache, unabhängige und digitale Lösung, die regionale Einkaufsorte sichtbar und leicht auffindbar macht – insbesondere für spontane und bequeme Einkäufe im Alltag.
  Der Fokus liegt auf einer kartenbasierten oder ortsbezogenen Darstellung, wie sie Nutzer:innen aus bestehenden Anwendungen kennen (z. B. Google Maps, Outdooractive oder ähnliche Plattformen). Die Lösung soll bestehende Logiken nutzen oder sinnvoll erweitern, statt eine komplett neue Plattform von Grund auf aufzubauen.
  Die Lösung ist kein Onlineshop und keine Verkaufsplattform, sondern eine Orientierungshilfe: Was gibt es hier in meiner Nähe – jetzt – regional?
  Ein zentraler Bestandteil der Challenge ist die Bewirtschaftung der Daten. Die Lösung soll so aufgebaut sein, dass Informationen einfach aktualisiert werden können – idealerweise nach dem Prinzip von Wikipedia: offen, niederschwellig und gemeinschaftlich pflegbar. Ziel ist eine dauerhaft aktuelle Datenbasis ohne hohen administrativen Aufwand.
  Mögliche Datenquellen
  Als Grundlage oder Ergänzung können bestehende Verzeichnisse genutzt werden, zum Beispiel:

  • BioMondo (Bio-Betriebe, Hofläden, Verarbeiter)
  • Hofläden-Verzeichnis des Schweizer Bauernverbands
  • Gemeinde- und Gewerbeverzeichnisse

  Ziel ist es, diese bestehenden Informationen intelligent zu verknüpfen und strukturiert nutzbar zu machen – statt neue parallele Datenbanken aufzubauen.
  Wichtige Anforderungen

  • Auffindbarkeit verschiedener Betriebstypen (Hofläden, Direktvermarkter, Metzgereien, Bäckereien, Chäslädeli, Dorfläden, Regiomärkte, kleine Lebensmittelmanufakturen)
  • einfache und intuitive Datenpflege für Betriebe oder Community
  • Nutzung bestehender Datenquellen und Standortlogiken
  • geringer Pflegeaufwand zur langfristigen Aktualität
  • Förderung von Alltags- und Impulskäufen durch gute Sichtbarkeit

  Optional können weitere Aspekte einbezogen werden, z. B. die Verknüpfung mit Bewegungsrouten, Ausflugszielen oder Agro- und Genusstourismus. Denkbar sind auch Erweiterungen wie intelligente Empfehlungen oder Schnittstellen für zukünftige KI-Anwendungen.
  Gesucht sind kreative Konzepte, klickbare Prototypen, Datenmodelle oder technische Lösungsansätze, die zeigen, wie regionale Lebensmittel im Alltag einfacher sichtbar und zugänglich gemacht werden können.

• RoboCat & RoboFalcon – Bernhard Isenschmid

  Entwicklung und Test von zwei komplementären, praxisnahen Ansätzen zur präzisen Schadensprävention:
  Robotfalcon: Aufklärungsdrohne zum entdecken von Mäusebefall in verschiedenen landwirtschaftlichen Kulturen.
  Robocat: Bodennahe, autonome Erkennung, Lokalisierung und Intervention gegen Mäuseaktivität.

  Challenge-Beschrieb

  Die Challenge «Robotfalcon & Robocat» beschäftigt sich mit der Frage, wie landwirtschaftliche Flächen wirksam vor Mäuseschäden geschützt werden können, die jährlich erhebliche Ertragsverluste verursachen. Dazu werden Felder mithilfe leichter Drohnen aus der Luft erfasst, um Schadstellen sichtbar zu machen und diese als Grundlage für zukünftige Erkennungsmodelle zu nutzen. Der Robotfalcon übernimmt die Aufgabe Mäusebefall in einem möglichst frühen Statium zu erkennen, während der Robocat bodennah Mäuseaktivität lokalisiert. Die dabei entstehenden Drohnenbilder und Radarscans werden mit Computer-Vision-Methoden verarbeitet, um Hotspots eindeutig zu identifizieren. Eine zentrale Herausforderung liegt darin, robuste Modelle zu entwickeln, die trotz Vegetationsunterschieden, Störungen und Witterung zuverlässig arbeiten. Gleichzeitig müssen die Systeme so gestaltet sein, dass sie von Landwirten ohne technisches Spezialwissen intuitiv bedient werden können. Besonders spannend ist die Frage, wie Luft- und Bodensysteme zu einem integrierten Frühwarn- und Interventionskonzept zusammenwachsen können. Am Hackathon sollen funktionsfähige Prototypen, Konzepte oder Modelle entstehen, die zeigen, wie ein vollständig autonomes und datengestütztes System zur Mäuseerkennung und -eindämmung künftig aussehen könnte.

• System zur Ortung invasiver Hornissen – Thomas Amberg

  Ein System zur Ortung invasiver Hornissen soll helfen, die Richtung zu bestimmen, in der sich deren Nester befinden.

  Thomas Amberg
  Challenge-Beschrieb

  Die Asiatische Hornisse ist eine invasive gebietsfremde Art, die einheimische Honigbienen und Wildbestäuber frisst. Imker:innen folgen heute einzelnen, in der Nähe von Bienenstöcken aufgefundenen Exemplaren zu Fuss, um zu sehen, wo sich deren Nester befinden, um diese zu entfernen [0]. Die Detektion dieser Insekten mittels Machine=Learning (ML) wurde bereits mehrfach umgesetzt, z.B. in [1] und [2]. Nun soll auch die Bestimmung der Abflugrichtung "auf dem Heimweg" und damit ein "Zeiger" zum Nest der Hornissen automatisiert werden.

  [0] https://www.sbfi.admin.ch/de/newnsb/qLEf7TQ7zX6pXqQkt0IUZ

  [1] https://www.nature.com/articles/s42003-024-05979-z

  [2] https://web0.fhnw.ch/ht/informatik/ip6/25hs/25hs_imvs36/

• Underground Farming: Illusion oder Zukunft – Apostolos Michailidis

  Unterirdische Landwirtschaft verspricht lokale, wetterunabhängige und ressourcenschonende Produktion – doch ist sie wirtschaftlich und ökologisch sinnvoll?

• Hände im Dreck, Kopf am Tablet: Der Schulgarten digital begleitet – Roger Kälin

  Nachhaltigkeit ist wichtig, doch die Umsetzung im Schulalltag scheitert oft an der komplexen Planung. Viele Lehrpersonen fragen sich: Wo fange ich an? Wie integriere ich das in meinen Lehrplan?

  Challenge-Beschrieb

  Massgeschneidert für den Zyklus 1 & 2:
  Vom Kindergarten bis zur 6. Klasse: Stufengerechte Unterrichtsmaterialien und praktische Anleitungen.
  Der digitale Garten-Coach:
  Ein dynamischer Kalender erinnert an die wichtigsten Arbeiten und erklärt Schritt für Schritt das „Gewusst wie“.
  Die Toolbox für Lehrpersonen:
  Umfassende
  Gemüsedatenbank
  , Tools zur Arbeitsaufteilung und
  Beetplanung
  – alles an einem Ort.
  Nachhaltigkeit erleben:
  Kinder begreifen den Wert von Lebensmitteln durch aktives Handeln und digitale Dokumentation.
  Motivation:
  Wir befähigen Schulen, den Garten als lebendigen Lernort zu nutzen. Wir schlagen die Brücke zwischen Naturerfahrung und digitaler Kompetenz, um den nachhaltigen Umgang mit unseren Ressourcen tief im Schulalltag zu verankern.

Programm

Freitag, 6. Februar

1. 10:00–10:15
   Begrüssung

   Yannick WagnerLandwirtschaftliches Zentrum LiebeggBernhard IsenschmidHightech Zentrum Aargau
2. 10:15–10:30
   Input Hightech Zentrum Aargau

   Hightech Zentrum Aargau AG

Samstag, 7. Februar

1. 15:00–15:30
   Grusswort

   Matthias MüllerAbteilungsleiter Landwirtschaft Aargau

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