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Design einer Lernumgebung zu Fairness im maschinellen Lernen
Zeit:
Donnerstag, 05.03.2026:
10:25 - 10:45
Ort:Seminarraum K5
Raum K.11.20 auf Ebene 11 von Gebäude K (grüne Leitlinie); Kapazität für 54 Personen
Präsentationen
Design einer Lernumgebung zu Fairness im maschinellen Lernen
Clara Müller, Katharina Bata, Jasmin Hörter, Martin Frank
Karlsruher Institut für Technologie, Deutschland
Der Beitrag beschreibt die Entwicklung und erste Erprobung eines Unterrichtsformats, das Fairness im maschinellen Lernen für die Sekundarstufe zugänglich macht. Mithilfe interaktiver Visualisierungen, realer Datensätze und strukturierter Diskurse identifizieren die Lernenden Bias, entwickeln statistische Fairnessmaße und reflektieren deren normative Bedeutung in verschiedenen Anwendungskontexten. Erste explorative Erhebungen liefern Hinweise auf die fachliche Zugänglichkeit des Designs und Potenziale für weiterführende empirische Untersuchung.
