Anhand 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.
Lernziel
Das 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.
Ablauf
20 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:
Sollten Pakete in Zukunft von autonomen Fahrzeugen ausgeliefert werden?
Sollten Menschen und Roboter in Zukunft kooperativ zusammenarbeiten, z.B. im Pflegebereich?
Brauchen wir Roboter?
Sollten Roboter in Kriegsgebieten Einsatz finden?
(+10 Min.) Optional: Ergänzend kann das Zitat von Berman im Klassenplenum erörtert und besprochen werden, um für die Thematik der gesellschaftlichen Verantwortung von Innovationen zu sensibilisieren (Materialblatt_ MachineLearning_09 (PDF | DOCX | ODT).
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.
Dabei soll die Auseinandersetzung mit den Beispielen von folgenden Fragestellungen geleitet werden:
Worin liegen die Vorteile bzw. die Gefahren der Dienste?
Welche Richtlinien oder Leitsätze können formuliert werden, um die Gefahren zu umgehen bzw. zu vermeiden?Die Schüler*innen wählen aus den folgenden Themen eines aus, das sie gemeinsam in der Kleingruppe mithilfe von Arbeitsblatt_Machine- Learning_10 (PDF | DOCX | ODT) erarbeiten. (Ergänzend können weitere Recherchemittel verwendet werden.) Hierfür kann die Ausfüllhilfe von Arbeitsblatt_ MachineLearning_11 (PDF| DOCX | ODT) unterstützend hinzugezogen werden.
Frühwarnsysteme zur Verhinderung von Naturkatastrophen
Autonome Kriegsführung
Pflegeroboter
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):
Welchen Einfluss haben die Themen auf das Zusammenleben in der Gesellschaft?
Wie könnte sich eine Gesellschaft durch ein Anwachsen an Produkten und Dienstleistungen verändern?
Wie kann man damit umgehen?
Materialien
Materialblatt_MachineLearning_09: Ethik und gesellschaftliche Verantwortung (PDF| DOCX | ODT)
