Ethik und Bias

Hauptinhalt und Beschreibung des Lernszenarios

Die SuS sollen die ethischen Implikationen und potenziellen Verzerrungen in KI-Systemen verstehen. Das Szenario untersucht die gesellschaftlichen Auswirkungen von KI-Technologien und betont die Bedeutung ethischer Richtlinien und verantwortungsvoller KI-Entwicklungspraktiken, um Voreingenommenheit zu mindern und Fairness zu gewährleisten. Dies kann durch das Lernen von KI und Gesichtserkennung erforscht werden.

 

Erstellerin Lana Sattelmaier
Fach Informatik, Ethik/ Religion
Länge 3 Stunden
Pedagogischer Ansatz Erlebnisorientiertes Lernen,
Partizipatives Lernen
Kompetenzen

C66 Ethical issues

C67 Limitations of AI

C68 Ethical considerations

C72 Algorithmic bias

C79 Personal information

Schuljahr 7- 12
Technologien Computer oder tablets mit Internetzugang
Evaluation
Die SuS werden auf der Grundlage ihrer Teilnahme bewertet.

Lernaktivitäten

Beschreibung

Die SuS werden gefragt, ob sie denken, dass Künstliche Intelligenz (KI) voreingenommen sein kann und warum. Danach probieren sie Beispiele für Webanwendungen aus. Anschließend folgt eine Diskussion über die Voreingenommenheit von KI in realen Szenarien, wie etwa Gesichtserkennungssoftware, die bestimmte demografische Gruppen benachteiligt. Es wird erklärt, wie KI-Systeme unbeabsichtigte Vorurteile aus den Daten übernehmen können, auf denen sie trainiert wurden.

Die SuS führen eine Übung zum kritischen Denken durch, um potenzielle Verzerrungen in KI-Anwendungen zu erkennen. Daraufhin wird über ethische Überlegungen und die Bedeutung der ethischen Entwicklung sowie des verantwortungsvollen Einsatzes von KI diskutiert. Schließlich besprechen sie die Auswirkungen von KI auf Datenschutz, Sicherheit und Beschäftigung.

LA1: Kontextualisierung (15 min)

Die Lehrkraft stellt den Zweck der Aufgabe vor:

  • Einführung in das Thema Ethik und Bias in KI und dessen Relevanz.
  • Erklärung, warum dieses Thema wichtig ist und wie es in den größeren Kontext des Kurses passt.
  • Interesse wecken:
    • Kurze, spannende Geschichte oder ein Beispiel, das das Thema lebendig macht (z.B. ein bekanntes Beispiel für Bias in einer KI-Anwendung).
  • Fragen aufwerfen:
    • Initiale Fragen stellen, die zum Nachdenken anregen und das Interesse anregen (z.B. “Wie würdet ihr euch fühlen, wenn eine KI aufgrund eines Bias euch gegenüber ungerecht wäre?”).
    • Schüler ermutigen, eigene Fragen zum Thema zu stellen.

LA2: Wissensvermittlung (120 min)

  • Präsentation der Inhalte durch die Lehrkraft in kurzen Intervallen (siehe Präsentation):
  • Einbindung kleiner Übungen und Diskussionen zwischendurch (siehe Präsentation):
    • Diskussionen in Kleingruppen oder im Plenum, um das Gelernte zu vertiefen (z.B. Diskussionen über ethische Dilemmata).
    • (optional) Nutzung interaktiver Methoden wie Quiz, Umfragen oder praktischer Beispiele.

LA3: Reflexion (30 min)

  • Diskussion über das, was während der Tests der Anwendungen geschah:
    • Schüler berichten über ihre Erfahrungen und Herausforderungen während der Anwendungstests.
    • Gemeinsames Analysieren der Testergebnisse und Diskussion über mögliche Verbesserungen.
  • Diskussion darüber, was KIs im echten Leben verursachen können und welche ethischen Probleme sie mit sich ziehen:
    • Erklärung der praktischen Auswirkungen von Bias in KI-Anwendungen (z.B. Diskriminierung, Ungerechtigkeit).
    • Diskussion über ethische Probleme und wie sie angegangen werden können (z.B. Transparenz, Fairness, Verantwortlichkeit).

LA4: Ausblick (10 min)

  • Gemeinsames Fazit ziehen:
    • Zusammenfassung der wichtigsten Punkte.
    • Reflektion darüber, was gelernt wurde und wie es angewendet werden kann.

 

Materialien

Interaktive Präsentation: Hier

Bedeutet: Lehrer:in stellt vor, Schüler:innen können gleichzeitig auf ihren eigenen Bildschirmen alles verfolgen.