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Kurs KI-Campus-Original Daten- und Algorithmenethik
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Überblick

Ethisch korrekte Daten und Algorithmen bestimmen zunehmend über die Vertrauenswürdigkeit von KI-Anwendungen. Dieses Lernangebot bricht mit dem Mythos, dass Ethik und Moral für KI-Anwendungen universell implementiert werden können, um jegliche Formen von Diskriminierung und kognitiver Verzerrung zu vermeiden.

Ausprägungen und Implikationen einer Daten- und Algorithmenethik werden unter anderem durch Interviews mit verschiedenen Expertinnen, Anwenderinnen und Entscheider*innen vertieft. Integrierte Mini-Games und ein übergreifendes Ethik-Game fördern eine spielerische Erfahrung mit dem Thema. Die Selbstwahrnehmung für eine digitale Ethik (engl. “ethical self-awareness”) am Beispiel der Daten und intelligenten Algorithmen wird dadurch gefördert. Welche Inhalte erwarten mich?

  • Begriffliche Grundlagen der Daten- und Algorithmenethik
  • Überblick über wesentliche Moraltheorien als Verständnis eines kulturell geprägten und damit nicht universell einheitlichen ethischen Denkens
  • Formen und Ausprägungen von Daten- und Algorithmenethik in der aktuellen Anwendung von KI-Ansätzen
  • Ansätze für eine ethisch korrekte Verarbeitung von Daten und Gestaltung von Algorithmen
  • Integrierte Ethik-Games in die einzelnen Lernfolgen und ein übergeordnetes Ethik-Game zum Erfahrbar-Machen dieser Inhalte

Was werde ich erreichen?

Bei Abschluss des Kurses sind Sie in der Lage...

  • essentielle Fachbegriffe, theoretische Hintergründe und die Modelle der Daten- und Algorithmenethik zu benennen,
  • die Grundlagen kulturell abhängiger ethischer Gestaltungsansätze in der Daten- und Algorithmenethik zu verstehen,
  • Beispiele von Daten- und Algorithmenethik in aktuellen KI-Anwendungen differenziert zu verstehen und bewerten zu können,
  • Handlungsstränge für die Gestaltung ethisch unbedenklicher Daten und Algorithmen als Grundlage für die Vertrauenswürdigkeit von Design, Implementierung und Nutzung verschiedener KI-Anwendungen ableiten zu können sowie
  • relevante Entscheidungsprozesse im aktuellen KI-Diskurs besser nachvollziehen zu können.

Welche Voraussetzungen benötige ich?

  • keine Vorkenntnisse erforderlich

Was sollte ich sonst noch wissen?

Account notwendig, kostenlos

Details

Learning Analytics für Lehrkräfte
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Learning Analytics für LehrkräfteIm Onlinekurs steigst du in das Thema Learning Analytics ein und erfährst, was das für dich als Lehrer:in bedeutet. Jetzt loslegen! Überblick Willkommen beim Kurs Learning Analytics für Lehrkräfte! Learning Analytics (LA) kann Lehre und Lernen sehr erleichtern. Darum möchten wir Lehrkräften, Lehramtsstudierenden und interessierten Personen mit einem leichten Einstieg motivieren, die Chancen von LA zu nutzen. In unserem Kurs lernt ihr erst das notwendige Grundwissen über Learning Analytics, dann zeigen wir euch, wie ihr Learning Analytics in Lernkontexte integrieren und Unterricht mit einem LA-Dashboard steuern könnt. Wir wünschen euch viel Spaß im Kurs! Im Kurs lernt ihr schnell, dass die Vorbereitung, Gestaltung und Umsetzung von LA nur mit vereinten Kräften aus verschiedenen Professionen gelingen kann. Darum empfehlen wir euch, den Kurs mit anderen zu teilen. Welche Inhalte erwarten mich? - Einführung in Learning Analytics (LA) - Integration von Learning Analytics - Lernverläufe mit LA-Dashboards begleiten Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kenne ich grundlegende Verfahren und Anwendungsfelder von Learning Analytics. - kann ich die Modellierung von Lernumgebungen für einen Einsatz von Learning Analytics verstehen. - kann ich die Chancen von Learning Analytics zum Design von adaptiven Lernpfaden nutzen. - kann ich mit Learning Analytics Dashboards Lernverläufe analysieren, bewerten und gestalten. Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Sonstiges: - Dauer: 6 h - Leistungsnachweis - Anmeldung erforderlich, kostenlos
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German
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#KI-Campus-Original#Data Literacy#KI in der Schule
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data MiningData Mining – das klingt nach Bergarbeiten, um in der Tiefe nach Daten zu schürfen. Aber was verbirgt sich wirklich dahinter? Dieser Kurs zeigt, was Data Mining ist, und gibt einen theoretischen und praktischen Einblick in unterschiedliche Methoden des Data Minings. Überblick Der Schatz des Data Mining sind tatsächlich große Datenmengen, aus denen man neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge unter ihnen gewinnen will. Mit den entsprechenden Daten sind genaue Vorhersagen möglich. Wie geschieht das? Und wie kann ein Programm selber aus Daten lernen? Dieser Kurs der TH Köln gibt hierzu eine Einführung. Selbstlernende Algorithmen des Data Mining werden vorgestellt und ihre Ideen anschaulich erklärt. Sie sind dazu eingeladen, diese dann selber in unterschiedlichen Problemstellungen, beispielsweise an echten Datensätzen in Jupyter Notebooks, anzuwenden. Welche Inhalte erwarten mich? - Alle Schritte eines Data Mining Projektes werden durchgegangen - Wichtige Algorithmen des überwachten und des unüberwachten Lernens werden anschaulich erläutert und durchgeführt - Alle vorgestellten Methoden werden auf Beispiele angewendet und die Ergebnisse diskutiert - Fachliche und ethische Grenzen werden aufgezeigt Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kann ich Fragestellungen des Data Minings mit einer systematischen Vorgehensweise bearbeiten - kann ich geeignete Verfahren des Data Minings auswählen und die Ergebnisse beurteilen - kann ich einfache und komplexe Programmieraufgaben zu Data Mining in Python lösen Welche Voraussetzungen benötige ich? - Der Kurs kann ohne Voraussetzungen besucht werden. An vertiefenden Stellen wird auf Sachverhalte hingewiesen, für die ein mathematisches Grundverständnis nötig ist - Bei nicht-vorhandenen Programmierkenntnissen ist das Lösen der anspruchsvolleren Programmieraufgaben zeitaufwändig Was sollte ich sonst noch wissen? - Account und Anmeldung erforderlich (kostenfrei). - Leistungsnachweis - 16 h
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#KI-Campus-Original#Data Literacy#Machine Learning
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