Themen aus dem Bereich Künstliche Intelligenz (KI) werden in die Informatiklehrpläne aufgenommen. Dabei stellt sich die Frage, welche Methoden geeignet sind, um diese Themen – insbesondere die bislang wenig beachteten Datenkonzepte und -praktiken – im Unterricht zu behandeln. Die zentrale Lehr-Lern-Methode in der akademischen Bildung in KI und Datenwissenschaft ist die Datenfallstudie. Trotz ihrer Verbreitung sind keine Berichte über ihre didaktische Weiterentwicklung für den Einsatz in der Schule bekannt. In diesem Beitrag wird über ein Forschungsprojekt berichtet, in dem theoriebasiert und empirisch die Herausforderungen bei der Umsetzung der Datenfallstudie in der Schule identifiziert wurden. Darauf aufbauend wurde die Methode schulspezifisch weiterentwickelt. Das Ergebnis ist eine Spezifizierung der Datenfallstudie als handlungsorientierte und lernendenzentrierte Lehr-Lern-Methode, die an die Ziele der schulischen KI-Bildung angepasst ist und zur Förderung datenbasierter Urteils- und Problemlösekompetenz eingesetzt werden kann.