Förderung von AI und Data Literacy in Schule und Hochschule
Leitung
Mitglieder
- Univ.-Prof. Dr. Wassilios Baros
- Martin Geroldinger, MEd BEd BSc.
- Assoz. Prof. Dr. Leonhard Menges
- Assoz. Prof. Priv.-Doz. Dr. Dipl. Phys. Alexander Strahl
- Univ.-Prof. Mag. Dr. Simon Plangg
Motivation
Datengetriebene algorithmische Entscheidungssysteme und insbesondere KI-Technologien beeinflussen unser tägliches Leben bereits in nahezu allen Lebensbereichen. KI-Bildung und der reflektierte und kritische Umgang mit Daten sollte daher aus verschiedenen Bildungsperspektiven diskutiert und frühzeitig gefördert werden. Daten werden heutzutage in einem noch nie dagewesenen Ausmaß erzeugt, analysiert und verarbeitet. Daher ist das Verständnis für die Analyse und Interpretation von Daten entscheidend, um fundierte Entscheidungen in einer Vielzahl von Bereichen zu treffen. Darüber hinaus sind KI-Kompetenzen von zentraler Bedeutung, da KI in unserem Leben allgegenwärtig wird und sich auf alles auswirkt – von Apps auf unseren Smartphones, bis hin zur Art und Weise, wie wir arbeiten, lernen und leben.
Ziele & Inhalt
Ziel der Forschungswabe ist es, ein umfassendes Verständnis für Chancen, Herausforderungen sowie Gelingensbedingungen zur Förderung von Daten- und KI-Kompetenzen in Schule und Hochschule aus interdisziplinärer Perspektive zu schaffen. Dabei sollen sowohl mathematische, statistische, computerwissenschaftliche, medienpädagogische als auch ethische Aspekte eine Rolle spielen. Es soll erörtert werden, wie Lernende mit dem Wissen und den Fähigkeiten ausgestattet werden können, die sie benötigen, um als mündige Bürger/innen in unserer datengetriebenen Lebenswelt zurechtzukommen. Im Rahmen von Design-based-Research Projekten sollen Lehr-Lernumgebungen zur Förderung von Data und AI Literacy entwickelt und erprobt werden.Im Rahmen von empirischen Studien sollen zudem die Einstellungen und Kompetenzen von Lernenden und Lehrenden zu KI bzw. datengetriebenen, algorithmischen Entscheidungssystemen erhoben werden.
