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In this talk, Frederike Kaltheuner (University of Amsterdam) provides an example of the concept of predictive privacy harms. What does it actually mean to predict (individual) behaviour? How do predictive analytics work? And how can predictive analytics turn into predictive privacy harms?

In diesem Vortrag gibt Frederike Kaltheuner (Universität Amsterdam) ein Beispiel für das Konzept der prädiktiven Verletzung der Privatsphäre. Was bedeutet es eigentlich, (individuelles) Verhalten vorherzusagen? Wie funktioniert prädiktive Analytik? Und wie kann prädiktive Analytik zu prädiktiven Datenschutzschäden führen?

As part of a joint seminar of Aktion Kinder- und Jugendschutz Schleswig-Holstein e.V. and the European University of Flensburg, student teachers have dealt with the topic of Big Data in the context of health, geodata, heteronomy, publicity and data protection and have developed a teaching idea that can be tried out in the classroom.

Im Rahmen eines gemeinsamen Seminars der Aktion Kinder- und Jugendschutz Schleswig-Holstein e.V. und der Europauniversität Flensburg haben sich Lehramtsstudierende mit dem Thema Big Data im Kontext von Gesundheit, Geodaten, Fremdbestimmung, Öffentlichkeit und Datenschutz beschäftigt und dazu eine Unterrichtsidee in Form von Arbeitsblättern entwickelt, die gerne im Unterricht ausprobiert werden kann.

The teaching unit "What is Big Data?" takes 45 minutes and is aimed at students aged 12 to 16 at grammar schools, junior high schools and secondary schools. It introduces the term "Big Data" and explains how and what quantities of data are produced in everyday life. Further material on digital technologies can also be found here: https://de.digitale-lernwerkstatt.com/lehrer/katalog.

Die Unterrichtseinheit „Was ist Big Data?“ nimmt 45 Minuten in Anspruch und richtet sich an Schülerinnen und Schüler im Alter von 12 bis 16 Jahren an Gymnasien, Real- und Hauptschulen. Es wird der Begriff „Big Data“ eingeführt und erklärt, wie und welche Mengen an Daten im Alltag produziert werden. Die Materialien stehen zum Download zur Verfügung. Die "Digitale Lernwerkstatt" ist ein Projekt der Accenture Dienstleistungen GmbH. Weitere Materialien rund um digitale Technologien finden sich zudem hier: https://de.digitale-lernwerkstatt.com/lehrer/katalog.

The teaching material is aimed at students from year 8 and is divided into three sections. In the introduction, the term "Big Data" is briefly introduced with the assignment to examine a Big Data application and to evaluate it using questions. Then it is about trends and forecasts (Google Trends; Google Flu Trends) and how they can be visualised. The second step is about the smart home and the Internet of Things and the last last part is about Open Data, different applications and the attempt to develop an own Open Data application.

Das Unterrichtsmaterial richtet sich an Schülerinnen und Schüler ab der 8. Jahrgangsstufe und gliedert sich in drei Bereiche. In der Einführung wird der Begriff „Big Data“ kurz vorgestellt mit dem Auftrag, eine Big Data-Anwendung zu untersuchen (http://jedeschule.de; https://earth.nullschool.net) und anhand von Fragen zu bewerten. Anschließend geht es um Trends und Prognosen (Google Trends; Google Flu Trends) und wie sie visualisiert werden können. In einem zweiten Schritt geht es um das Smart Home und das Internet der Dinge, das mit einem Video startet, in dem der Datenjournalist Marco Maas seine vernetzte Wohnung erklärt. Zu einer interaktiven Infografik werden Arbeitsaufträge erteilt, etwa welche Rückschlüsse aus den Daten in Bezug auf Marcos Leben möglich sind. Die Unit endet mit einem explainity Erklärvideo über das „Internet der Dinge“ (Youtube). Im letzten Teil geht es um Open Data, verschiedene Anwendungen und den Versuch, eine eigene Open Data-Anwendung zu entwickeln.

A dynamic visualisation to machine learning: computers apply statistical learning techniques to automatically identify patterns in data. These techniques can be used to make highly accurate predictions. Step by step a machine learning model will be created by using data set about homes in New York and in San Francisco.

Eine dynamische Visualisierung statistischer Lernverfahren zur automatischen Erkennung von Mustern in Daten. Anhand eines Datensatzes über Wohnungen in den USA wird schrittweise - durch hinunterscrollen - ein Modell erstellt, um Wohnungen in New York von solchen in San Francisco zu unterscheiden.

As part of the event series "Stadt | Land | DatenFluss" (City | Country | DataFlow) of the German Adult Education Association, experts discussed the topic of artificial intelligence between progress and heteronomy under the title "Are algorithms fair?" on April 13, 2021. The event asked about the future of learning systems and the consequences for social coexistence. What does the use of artificial intelligence mean from an ethical and moral point of view? How can AI be used in a non-discriminatory manner and designed in the interests of humans? Do data and algorithms really represent the world or do they not rather change it? Is artificial intelligence really intelligent? Lorena Jaume-Palasí (Ethical Tech Society) and Prof. Dr. Tobias Matzner (Institute for Media Studies at the University of Paderborn) presented and discussed.

Im Rahmen der Veranstaltungsreihe "Stadt | Land | DatenFluss" des Deutschen Volkshochschul-Verbandes diskutierten Expertinnen und Experten am 13. April 2021 unter dem Titel „Sind Algorithmen gerecht?“ über das Thema Künstliche Intelligenz zwischen Fortschritt und Fremdbestimmung. Die Veranstaltung fragte nach der Zukunft lernender Systeme und den Folgen für das gesellschaftliche Zusammenleben. Was bedeutet der Einsatz von Künstlicher Intelligenz aus ethisch-moralischer Sicht? Wie kann KI diskriminierungsfrei eingesetzt und im Sinne des Menschen gestaltet werden? Bilden Daten und Algorithmen wirklich die Welt ab oder verändern sie diese nicht vielmehr? Ist Künstliche Intelligenz wirklich intelligent? Es trugen vor und diskutierten Lorena Jaume-Palasí (Ethical Tech Society) und Prof. Dr. Tobias Matzner (Institut für Medienwissenschaften der Universität Paderborn).

The "Watching You" project is aimed at multipliers in media education and political education who work with children of preschool and primary school age or with young people. The methods and materials developed in the project, such as web-based learning games, explanatory films, worksheets, simulation games, video tutorials, etc., serve to address Big Data analytics and are intended to provide suggestions for digital self-defense.

Das Projekt „Watching You“ richtet sich an Multiplikator(inn)en der Medienpädagogik und der politischen Bildung, die mit Kindern im Vorschul- und Grundschulalter oder mit Jugendlichen arbeiten. Die dort entwickelten Methoden und Materialien wie etwa webbasierte Lernspiele, Erklärfilme, Arbeitsblätter, Simulationsspiele, Videotutorials etc. dienen der Auseinandersetzung mit Big-Data-Analytics und sollen Anregungen zur digitalen Selbstverteidigung geben.

A Comic Essay on Artificial Intelligence. In 30 years, will robots do all the unpleasant work for us? Or will they subjugate us to become submissive slaves? The debates on how Artificial Intelligence (AI) will change our lives move between these extremes. There is no doubt that the change will be dramatic. Maybe now is just the right time to start interfering. This pioneering comic essay on AI invites you on an illustrated journey through the dimensions and implications of the groundbreaking technology. Discussing important chances and risks associated with AI, this work is a creative stimulus for insiders of the subject as well as an invitation for newbies to get informed and join the debate. Free in English, Spanish, Turkish or Slovenian (CC Licence), print version of the comic in English, Turkish and German available.

Ein Comic-Essay über künstliche Intelligenz. Werden in 30 Jahren Roboter alle unangenehmen Arbeiten für uns erledigen? Oder werden sie uns zu unterwürfigen Sklaven machen? Die Debatten darüber, wie Künstliche Intelligenz (KI) unser Leben verändern wird, bewegen sich zwischen diesen Extremen. Es besteht kein Zweifel, dass der Wandel dramatisch sein wird. Vielleicht ist jetzt genau der richtige Zeitpunkt, um sich einzumischen. Dieser bahnbrechende Comic-Essay über KI lädt Sie auf eine illustrierte Reise durch die Dimensionen und Auswirkungen dieser bahnbrechenden Technologie ein. Er diskutiert wichtige Chancen und Risiken, die mit KI verbunden sind, und ist sowohl eine kreative Anregung für Insider des Themas als auch eine Einladung an Neulinge, sich zu informieren und an der Debatte teilzunehmen. Kostenlos auf Englisch, Spanisch, Türkisch oder Slowenisch (CC-Lizenz), Printversion des Comics auf Englisch, Türkisch und Deutsch erhältlich.

The teaching unit "How is Big Data used? Examples" takes 45 min. and addresses students aged 14 and older in high schools, junior high schools, secondary schools, and vocational schools. It explains what the sources of Big Data analytics are and gives examples of where such applications are used everywhere, such as in retail, banking or healthcare. The Digital Learning Workshop is a project of Accenture Corporate Citizenship, the CSR program of Accenture Dienstleistungen GmbH, with the aim of strengthening the digital skills of students and young adults and supporting teachers with teaching materials. Further material on digital technologies can also be found here: https://de.digitale-lernwerkstatt.com/lehrer/katalog.

Die Unterrichtseinheit „Wie wird Big Data genutzt? Beispiele“ nimmt 45 Min. in Anspruch und richtet sich an Schülerinnen und Schüler ab 14 Jahren in Gymnasien, Realschulen, Hauptschulen und Berufsschulen. Es wird erklärt, was die Quellen für Big Data-Analytics sind und Beispiele genannt, wo überall solche Anwendungen zum Einsatz kommen, etwa im Einzelhandel, in Banken oder in der Gesundheitsvorsorge. Die Digitale Lernwerkstatt ist ein Projekt von Accenture Corporate Citizenship, dem CSR Programm der Accenture Dienstleistungen GmbH mit dem Ziel, digitale Kompetenzen von Schülerinnen und Schüler und junge Erwachsene zu stärken und Lehrerinnen und Lehrer mit Unterrichtsmaterialien zu unterstützen. Weitere Materialien rund um digitale Technologien finden sich zudem hier: https://de.digitale-lernwerkstatt.com/lehrer/katalog.

The YES! school competition is a joint project of the ZBW - Leibniz Information Center for Economics and the Joachim Herz Foundation from Hamburg and addresses teams of students in grades 10 to 12. Together with scientists from renowned research institutes, the students develop their own solutions to economic and social challenges. These always include topics on AI and Big Data. In 2021, for example, the DIW German Institute for Economic Research supervised the topic "(How) can Big Data and machine learning improve healthcare?". ESMT Berlin covered the topic "Artificial Intelligence in drug development: revolution in pharmacy?".

Der Schulwettbewerb YES! ist ein gemeinsames Projekt der ZBW – Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft und der Joachim Herz Stiftung aus Hamburg und richtet sich an Schüler*innen-Teams der Jahrgangsstufen 10 bis 12. Die Schülerinnen und Schüler erarbeiteten gemeinsam mit Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus renommierten Forschungsinstituten eigene Lösungen zu wirtschaftlichen und gesellschaftlichen Herausforderungen. Darunter sind auch immer Themen zu KI und Big Data. 2021 hat beispielsweise das DIW Deutsche Institut für Wirtschaftsforschung das Thema „(Wie) können Big Data und maschinelles Lernen die Gesundheitsversorgung verbessern?“ betreut. Das ESMT Berlin hat das Thema „Künstliche Intelligenz in der Medikamentenentwicklung: Revolution in der Pharmazie?“ behandelt. Eine Registrierung für das Jahr 2022 ist bis Mitte Dezember 2021 möglich.



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