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AufgabeAnhand von konkreten Beispielthemen erarbeiten die Schüler*innen Argumente, die sowohl Vorteile als auch Nachteile des Einsatzes von Machine Learning verdeutlichen und entfalten damit eine eigene Positionierung. Darauf aufbauend entwickeln sie Leitlinien und Handlungsanweisungen, die bei einem gesellschaftlich-verantwortungsvollen Umgang mit der Technik zu berücksichtigen sind. |
LernzielDas Ziel der Unterrichtseinheit ist es, im gemeinsamen Dialog ein Bild zu entwickeln, wie Technik gestaltet sein sollte, um dem Menschen dienlich zu sein und ein gutes gesellschaftliches Zusammenleben zu fördern. |
Ablauf20 Min.: Zu Beginn der Unterrichtseinheit können die Schüler*innen anhand des Ja-Nein-Spiels für die Thematik sensibilisiert werden. Hierfür nimmt jede/r Schüler*in ein Blatt Papier (z.b. Postkartengröße) und schreibt auf die eine Seite der Karte “ja” auf die andere “nein”. Nun stellt die Lehrkraft Ja-Nein-Fragen und auf ein Zeichen müssen alle Schüler*innen gleichzeitig die Karte hochheben mit ihrer jeweiligen Antwort (ja oder nein). Im Anschluss an jede Frage werden kurz 2-3 Stimmungsbilder abgefragt, warum man sich jeweils so entschieden hat und tauscht Standpunkte und unterschiedliche Sichtweisen dazu aus. Beispiele für Ja-Nein-Fragen können sein:
30 Min.: Die Annäherung an die Auseinandersetzung mit den gesellschaftlichen Implikationen von Machine Learning erfolgt anschließend anhand konkreter Beispiele. Hierfür führen die Schüler*innen Textanalysen durch und entwickeln eigene Positionen, die sie im gemeinsamen Gespräch miteinander verhandeln. |
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Dabei soll die Auseinandersetzung mit den Beispielen von folgenden Fragestellungen geleitet werden:
Die Themen lauten:
20 Min.: Die Ergebnisse werden in geeigneter Form präsentiert (z.B. Vorstellung der Gruppenergebnisse vor dem Plenum). Das ausgefüllte Arbeitsblatt_MachineLearning_11 (PDF | DOCX | ODT) kann dabei unterstützen. Weiterführende Informationen und Denkanstöße sind auch auf Materialblatt_Machine- Learning_12 (PDF | DOCX | ODT) zusammengefasst Optional: Die Ergebnisse können auch in Form einer Posterpräsentation umgesetzt und vorgestellt werden. 20 Min.: Abschließend erfolgt eine reflektierende Diskussion über die Auswirkungen von ML für die Gesellschaft. Dabei können folgende Fragen das Gespräch in der Klasse lenken (Materialblatt MachineLearning_13 (PDF | DOCX | ODT):
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Materialien
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