Robert Behrendt
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motivation & bildungsziele
DataSkop
Was passiert mit meinen Daten?
Überblick
Bildung für
eine digitale Gesellschaf
Überblick
Für inklusive Pädagogik und Potentialentfaltung,
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Bildungsformate
Projektübersicht
Digitalisierung
Digitale Souveränität
Vermittlungsmethoden
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Ressourcen
1 Projektübersicht
BMBF-gefördertes Forschungs- und Bildungsprojekt
- AlgorithmWatch gGmbH (Lead)
- Universität Paderborn – Institut für Erziehungswissenschaften
- European New School of Digital Studies (ENS) der Europa-Universität Viadrina,
- Fachhochschule Potsdam – Interaction Design Lab am Fachbereich Design
- mediale pfade.org - Verein für Medienbildung e.V.
1 Projektübersicht
- plattformunabhängiges Datenspendeportal
- Erforschung und Verständnis von algorithmischen Systemen
- Pilotprojekt 1 - YouTube-Recommender
- Pilotprojekt 2 - tbc
- Entwicklung von schulischen und außerschulischen Bildungsformaten
- Entwicklung eines Workspace
- DataTrust und neue Projekte
1 Projektübersicht
- seit August 2020 Gesamtprojekt
- am 15. Juli Launch der Gesamtprojekt + Pilot 1
- Scrapingtool
- YouTube-Algorithmus zur Bundestagswahl
- Spiegel und Ultralativ als Medienpartner
- November 2021 - Workspace und Methoden
- ab 2022 offen für andere Forschungseinrichtungen, NGOs und Redaktionen
1 Projektübersicht
2 Bildungsformate
-
Uni Paderborn entwickelt schulische Formate mit Fokus:
-
auf Prinzipien des kollaborativen Filterns
-
-
mediale pfade außerschulische Formate mit Fokus auf:
-
Daten als Ressource, Daten als Kapital
-
Algorithmen in kapitalistischen Verwertungsökonomien
-
Algorithmen - Black Box oder Betriebsgeheimnis?
-
Grundlagen gemeinwohl-orientierter Algorithmen
-
spielerischer, kooperativer und explorativer Ansatz
-
2 Bildungsformate
Lernziele 1
Die Teilnehmenden:
- kennen gesellschaftliche und wirtschaftliche Akteure, ihre Zwecke und Ambivalenzen, beim Einsatz algorithmischer Empfehlungssysteme
- kennen die Bedeutung von Daten als Kapital für private und gemeinwohlorientierte Zwecke,
- wissen, welche gesellschaftlich-kulturellen Auswirkungen Empfehlungsalgorithmen auf Inhaltsproduktion haben,
2 Bildungsformate
Lernziele 2
Die Teilnehmenden:
- haben Handlungsoptionen kennengelernt, die ihnen erlauben, mit Algorithmen kreativ und emanzipatorisch umzugehen
- können einschätzen, ob ein algorithmisches Empfehlungssystem im Einsatz ist,
- haben ein Verständnis der Begriffe Algorithmus, Recommender, (Meta)-Daten, Profil, (Open Data, Big Data, Civic Science) entwickelt.
2 Bildungsformate
3 Digitalisierung
Bildungspolitische Buzzwords:
- Big Data
- Dark Social
- Digtitale Souveränität
verweisen auf bedeutsame Phänomene der
Mediatisierung und Digitalisierung
3 Digitalisierung
Beispiel Videografie technisch:
- vom Magnetband zum Pixel
- spurlos bearbeitbar
- unmittelbare Distribution
- vernetzte Infrastruktur
- mobile Endgeräte
3 Digitalisierung
Beispiel Videografie kommunikativ:
- aus priv. Nutzung und pers. Erinnerung
- wird Präsentation und Identitätsarbeit
- Öffentlichkeit, Community, Teilhabe
- Veränderung soz. Praktiken
- Inzenierung und Bewertung
3 Digitalisierung
Beispiel Videografie strukturell:
- Konvergenz technischer Medien
- Produktion, Verarbeitung und Verbreitung
- durch vernetzte digitale Infrastruktur
- Konzerne und Plattformen (YouTube)
- Analyse und Vermarktung der Daten
3 Digitalisierung
Software im Lebensraum („Code/Space“ "Infosphäre")
- in Form von Objekten (Smartphone, Kreditkarte)
- als Infrastruktur (Netzwerke Kommunikation, Finanzen)
- in Form von Prozessen (Transaktionen, Bestellungen)
- als Verbindung dieser Formen
3 Digitalisierung
Technische Fragen
- Was ist ein Algorithmus?
- Was heißt maschinelles Lernen?
- Was sind Trainingsdaten?
- Was bedeutet Big Data?
3 Digitalisierung
Konsequenzen für Erziehung und Bildung
- Nutzer•innen: Kenntnisse, Fähigkeiten und Fertigkeiten, um in digitaler Lebenswelt informiert zu handeln
- Anbieter•innen: Tranparenz der Prozesse hinter Bedienobefläche ermöglichen
- Komplexität von IT-Systemen überhaupt erklär- und verstehbar?
3 Digitalisierung
4 Digitale Souveränität
Begriffgeschichte "Souveränität"
- Absoulutismus: Gewalt- und Entscheidungsanspruch des Herrschenden (Souverän)
-
Aufklärung: Volkssouveränität:
- Recht und Rechtsstaatlichkeit sowie Demokratie
- unveräußerlichen Würde des Menschen als Individuum und als Mitglied einer Gemeinschaft
4 Digitale Souveränität
- Souveränität als Fähigkeit zum selbstbestimmten und von Fremdherrschaft freien Handeln
- besondere Herausforderungen im Kontext von Digitalisierung, Vernetzung, Cloudcomputing, Big Data, maschinellem Lernen
Digitale Souveränität
4 Digitale Souveränität
Digitale Souveränität auf verschiedenen Ebenen
- politisch: Rahmenbedingungen für Sicherheit und Selbstbestimmung
- wirtschaftlich: dig. Arbeitswelten und Technologieimporte
- technisch: Datensicherheit, Netzinfrastruktur und Akteure
- juristisch: Datenschutzgesetze zu Datenpraktiken
- kulturell: Netzkultur, digitale Öffentlichkeit, Interaktion
- gesellschaftlich: Bildung und dig. Komepetenzen
4 Digitale Souveränität
Digitale Souveränität aus Perspektive des Individuums
- heißt in der digitalen Welt handeln können
- sachgerecht und selbstbestimmt,
- kreativ und sozial verantwortlich,
- partizipierend und gesellschaftl. gestaltend
- Kontrolle über das eigene Medienverhalten
4 Digitale Souveränität
Medienbildung und digitale Souveränität:
- Digitalkompetenzen als Teil von Medienkompetenz
- Ausbildung von individuellen digitalisierungsbezogenen Kompetenzen im Spektrum von:
- staatlicher Regulierung und Kontrolle
- verantwortliche Gestaltung von Technologien
4 Digitale Souveränität
KMK - Bildung in der digitalen Welt (2016)
4 Digitale Souveränität
Umgang mit Daten und algorithmische Systemen
- Kompetenzbereich 4
- sichere Agieren in digitalen Umgebungen
- Schutz persönlicher Daten und der Privatsphäre
- Kompetenzbereich 5
- Erkennen und Bewerten algorithmischer Strukturen in digitalen Anwendungen
4 Digitale Souveränität
In der Verantwortung stehen hier insgesamt:
- staatlichen Behörden
- Unternehmen, Wirtschaft, Industrie
- Wissenschaft und Forschung
- Bürger*innen
4 Digitale Souveränität
5 Vermittlungsmethoden
Quizzes als Warm-up
5 Vermittlungmethoden
5 Vermittlungmethoden
-
Datenspendeaufruf
-
Datenerhebung durch Screenscraping-Methode
-
Datenvisualisierungen zu 3 Experimenten
-
Auswertung der Daten durch ENS-Viadrina
-
#BTW21 Fokus auf Filterblaseneffekte
-
außerschulisches Bildungsformat für 14- bis 21-Jährige
-
gamebased Learning als Türöffner für komplexe Inhalte
-
kollaboratives storybasiertes Gruppenspiel ca. 3 Stunden
-
durchführbar als Remote-Version oder in Präsenz
-
Mit Desktoprechnern und Browser
-
„AlgoRythm - Let your Star shine" (AT)
5 Vermittlungmethoden
5 Vermittlungmethoden
Tools und Umsetzung
- Topia
- Scraper
- Twine
- Chat-Sim
- etc.
6 Ressourcen
6 Ressourcen
CS Unplugged+
Suchalgorithmen: Sortiernetzwerk
YouTube-Kanal:
AlgoRythmics
Backtracking
6 Ressourcen
YouTube-Kanal:
AlgoRythmics
Binäre Suche
6 Ressourcen
Zeit für Diskussion und Fragen...
6 Ressourcen
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Beispiel, Anforderungen, Pädagogik
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