Daten Lesen Lernen
Open Educational Resources
Diese Seite bietet eine Übersicht über Open Educational Resources zum Thema Datenkompetenzen. Es sind sowohl ganze Kurse (MOOCs) als auch einzelne Lehreinheiten, die von Dozierenden in ihre Veranstaltungen integriert werden können, aufgeführt.
Datenethik
Lehrform: Beitrag zur Ringvorlesung "Taming the Machines - Securing Knowledge"
Lehrende/r: Prof. Dr. Axel Gelfert (Technische Universität Berlin)
Was unterscheidet Fake-News von fehlerhafter Berichterstattung? Wie erwerben und erhalten wir Wissen? Was macht jemanden zu einer vertrauenswürdigen Informationsquelle? Und was können wir gegen Fake-News tun? Diese und ähnliche Fragen thematisiert Axel Gelfert in seinem Vortrag.
Lehrform: Beitrag zur Ringvorlesung "Taming the Machines - Securing Knowledge"
Lehrende/r: Prof. Dr. Stefania Milan (University of Amsterdam)
Lehrform: Beitrag zur Ringvorlesung "Big Data & Data Ethics - Möglichkeiten und Gefahren"
Lehrende/r: Prof. Dr. Dr. h.c. Manfred Broy (Technische Universität München)
Manfred Broy diskutiert am Beispiel des autonomen Fahrens u.a. folgende ethische Fragen: Wer ist, insbesondere im Schadensfall, für die Folgen des Verhaltens eines autonomen Fahrzeugs verantwortlich? Wie sollen sich autonome Fahrzeuge in ethischen Dilemmata verhalten? Kann die für das autonome Fahren technisch notwendige Analyse von Videoaufnahmen mit dem Schutz der Privatsphäre anderer Verkehrsteilnehmer vereinbart werden? Welche individuellen und gesellschaftlichen Konsequenzen hätte ein Verbot oder Gebot autonomen Fahrens?
Lehrform: Beitrag zur Ringvorlesung "Big Data & Data Ethics - Möglichkeiten und Gefahren"
Lehrende/r: Prof. Dr. Frauke Kreuter (Universität Mannheim)
Frauke Kreuter argumentiert in ihrem Vortrag für eine Überarbeitung der Richtlinien und Gesetze zum Datenschutz mit dem Ziel, Universitäten und öffentlichen Ämtern die Nutzung vorhandener Daten zu erleichtern. Sie thematisiert in diesem Zusammenhang die Konzepte der Zweckbindung und des Informed Consent.
Lehrform: MOOC
Lehrende/r: Prof. Dr. Hosagrahar Visvesvaraya Jagadish (University of Michigan)
Der Kurs Data Science Ethics von H. V. Jagadish behandelt verschiedene Aspekte der Datenethik: das Konzept des Informed Consent und dessen Grenzen, Anonymität und Schutz der Privatsphäre, Validität von Daten und Fairness von Algorithmen sowie gesellschaftliche Konsequenzen der zunehmenden Datafication.
Forschungsdatenmanagement
Lehrform: MOOC
Lehrende/r: Dr. Henrike Becker (Goethe-Universität Frankfurt), Dr. Sophie Einwächter (Goethe-Universität Frankfurt), Benedikt Klein (Philipps-Universität Marburg), Dr. Esther Krähwinkel (Philipps-Universität Marburg), Dr. Sebastian Mehl (Hochschule Fulda), Janine Müller (JLU Gießen), Frederik Ostsieker (Philipps-Universität Marburg), Christopher Tauchmann (TU Darmstadt), Julia Werthmüller (TU Darmstadt)