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Machine Learning. Intelligente Maschinen

UE3-d – Machine Learning in unserem Alltag: Wertvolle Unterstützung oder bedenkliches Unterfangen? Ein Gespräch

Zeitbedarf: 45 Min.

Aufgabe

Die Schüler*innen diskutieren über Standpunkte zum Thema Machine Learning (ML) anhand der Fishbowl-Methode.

Lernziel

Reflektierte Auseinandersetzung mit möglichen Verbesserungsvorschlägen für Machine Learning basierte Dienste

Ablauf

10 Min.: Anknüpfend an die Ergebnisse in UE3-c können sich die Schüler*innen nun einzeln im Raum zu den betrachteten Anwendungen positionieren. Die Lehrkraft gibt dafür zwei Punkte im Raum vor, von denen der eine „sehr positive Erfahrungen“ und der andere „sehr negative Erfahrungen“ heißt. Angefangen mit den → Streamingdiensten sollen sich die Schüler*innen zu jeder Dienstkategorie im Raum anordnen.

Dadurch entsteht ein visualisierter Überblick:

  • Gibt es Anwendungen, mit denen alle nur gute Erfahrungen gemacht haben?
  • Welche Anwendungen haben vermehrt zu schlechten Erfahrungen geführt?

15 Min.: Die Klasse hat anschließend die Möglichkeit, verschiedene Positionen zu ML-basierten Diensten gemeinsam zu erarbeiten und die Auswirkung auf die Gesellschaft zu reflektieren. Dazu teilen sie sich in 3-5 verschiedene Gruppen zu den in den vorherigen Unterrichtseinheiten betrachteten Themenbereichen ein:

  • Streamingdienste
  • Logistik im Warenhandel
  • Assistenzdienste
  • Individualisiertes Lernen
  • Übersetzungsdienste

Es ist wünschenswert, aber nicht zwingend, dass alle Schüler*innen der Gruppe Streamingdienste den entsprechenden Stationstext bereits in UE3-b gelesen haben. Der jeweils passende Text aus Arbeitsblatt_ MachineLearning_29 (PDF | DOCX | ODT) wird als Gedankenstütze an die Gruppen verteilt.

Jede Gruppe diskutiert folgende Fragestellungen zu ihrem jeweiligen Dienst:

  • Wie sieht die Zukunft für unseren Dienst aus? Wie wird sich der Einfluss auf den Menschen und auf die Gesellschaft verändern?
  • Wie sollte unser Dienst gestaltet sein, um möglichst viele positive und möglichst wenig negative Erfahrungen auszulösen?

Als Grundlage dafür dienen die Ergebnisse aus UE3-b und UE3-c . Ziel ist es, sich als Gruppe zu positionieren und Änderungsvorschläge, technische oder rechtliche Rahmenbedingungen anzudenken, um schlechte Erfahrungen zu minimieren. Jede Gruppe bestimmt eine/n Gruppensprecher*in.

20 Min.: Die Gruppensprecher*innen jeder Gruppe nehmen nun auf einem Stuhl in der Mitte oder Front des Klassenraums Platz. Dabei gibt es genau einen Stuhl mehr als es Gruppensprecher*innen gibt. Die Lehrkraft betont, dass dabei jederzeit eine Beteiligung weiterer Teilnehmer*innen an der Diskussion möglich und erwünscht ist. Dies kann dadurch erfolgen, dass Nicht-Gruppensprecher*innen spontan auf dem Gaststuhl Platz nehmen und sich äußern können. Dies wird evtl. häufiger für die Äußerungen der jeweils anderen Gruppe notwendig sein, als für die eigenen. Die Gruppensprecher*innen stellen nacheinander ihre Ergebnisse vor, die von den anderen Teilnehmer*innen diskutiert werden können. In welchen Punkten stimmen die Gruppen überein und in welchen nicht? An welchen Punkten gab es innerhalb der Gruppe längere Diskussion aufgrund abweichender Sichtweisen?

Die Person auf dem Gaststuhl darf solange mitdiskutieren oder den Gruppensprecher*innen vertiefende Fragen stellen, bis jemand anderes auf den Gaststuhl möchte. Ziel ist, dass die Jugendlichen sich reflektierend mit den Ergebnissen des Moduls auseinandersetzen.

Materialien

  • Arbeitsblatt_MachineLearning_29: Stationenlernen (PDF | DOCX | ODT)