Bias und Diskriminierung durch KI und Algorithmen
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Description
Zielsetzung:
Die Lernenden setzen sich kritisch mit der vermeintlichen Neutralität von Algorithmen auseinander und verstehen, wie KI-Systeme gesellschaftliche Ungleichheiten reproduzieren und zementieren können.
Inhalte und Methoden:
Das Arbeitsblatt bietet eine theoretische Einführung in die Problematik des maschinellen Lernens und illustriert diese anhand eines Fallbeispiels. Durch die Analyse von Sachtexten und die Bearbeitung von Reflexionsfragen untersuchen die Lernenden Mechanismen wie die „Black-Box-Problematik“, Proxy-Variablen und die ethischen Folgen algorithmischer Entscheidungen.
Kompetenzen:
- Erkennen von Vorurteilen (Bias) in technischen Systemen und Hinterfragen der Objektivität von Daten
- Diskussion über Verantwortung und Rechenschaftspflicht im Kontext automatisierter Prozesse
Zielgruppe und Niveau:
Ab Klasse 11
Hinweis für die Lehrkraft: Dieses Arbeitsblatt eignet sich auch als Gruppenpuzzle, indem jede Gruppe ein anderes Beispiel für Diskriminierung bearbeitet.