Notes  

The professional development courses are scientifically monitored by the University of Paderborn in order to optimize the materials and the design of the professional development courses to suit the target group. This is dependent on the active cooperation of all participants. 

Preliminary remark 

The materials presented in the professional development course are compatible with the current curriculum. Tried and tested teaching units and materials will be presented that have been jointly developed by experienced computer science teachers from the Arnsberg, Detmold and Münster districts and staff from the ProDaBi project at Paderborn University. 

Contents 

In diesem Fortbildungsmodul geht es um zwei Unterrichtseinheiten zum Thema Datenbewusstsein. In diesen soll eine Aufmerksamkeit für die Rolle der Daten in alltäglichen Interaktionen mit datengetriebenen Technologien und Anwendungen geschaffen werden sowie eine Befähigung die Erhebung und Verarbeitung von Daten durch diese Technologien und Anwendungen im eigenen Alltag geschaffen werden. Neben der Datenerhebung und -verarbeitung werden Wechselwirkungen zwischen datengetriebenen Technologien und Anwendungen und dem Individuum sowie die Gesellschaft betrachtet. Dadurch verbinden wir verschiedene Bereiche der informatischen Bildung. Die beiden Unterrichtseinheiten können zwar separat eingesetzt werden, eine direkte Abfolge wird jedoch empfohlen.  

Unterrichtseinheit – Teil 1: Die erste, kürzere Unterrichtseinheit umfasst eine Untersuchung der Erhebung und Verarbeitung von persönlichen Daten bei der Nutzung des Mobilfunknetzes. Dabei werden unter anderem auch reale Standortdaten aus dem Mobilfunknetz exploriert, um ein Profil einer den Schülerinnen und Schüler unbekannten Person zu konstruieren. Dazu nutzen die Schülerinnen und Schüler ein vorbereitetes Jupyter Notebook. Außerdem werden die Erkenntnisse aus der Untersuchung dieses Beispiels auf weitere Beispiele aus dem Alltag der Schülerinnen und Schüler übertragen, in denen Standortdaten erhoben und verarbeitet werden. Diese erste Unterrichtseinheit umfasst 4 bis 6 Unterrichtsstunden.  

Unterrichtseinheit – Teil 2: In der zweiten Unterrichtseinheit wird die Erhebung und Verarbeitung persönlicher Daten durch einen Streamingdienst untersucht, wodurch personalisierte Empfehlungen für Streaminginhalte ermittelt werden. Dazu rekonstruieren die Schülerinnen und Schüler den Aufbau und die Funktionsweise von Empfehlungsdiensten, wobei exemplarisch der Kontext eines Streamingdienstes für Filme und Serien, bei dem personalisierte Filmempfehlungen gegeben werden sollen, verwendet wird. Diese Erarbeitung zu Empfehlungsdiensten findet größtenteils in einem vorbereiteten Jupyter Notebook statt, in dem ein vorbereiteter Empfehlungsdienst reale Bewertungsdaten für personalisierte Empfehlungen verarbeitet. Anschließend werden die Erkenntnisse über die Erhebung und Verarbeitung von Daten durch Empfehlungsdienste auf weitere Anwendungen aus dem Alltag der Schülerinnen und Schüler angewendet, in denen Empfehlungsdienste eingesetzt werden. Dabei werden Nutzen und Risiken von Empfehlungsdiensten und deren Erhebung und Verarbeitung von persönlichen Daten reflektiert. Diese zweite Unterrichtseinheit umfasst etwa 8 Unterrichtsstunden.  

Themen 

• Das Konzept Datenbewusstsein 
• Einführung zu Empfehlungsdiensten und deren verschiedenen Arten (insbesondere das kollaborative Filtern) sowie zur Erhebung und Verarbeitung von Daten am Beispiel von Streamingdiensten 
• Einführung in den Aufbau und die Funktionsweise des Mobilfunknetzes sowie deren Erhebung und Verarbeitung von Daten (insbesondere Standortdaten) 
• Einführung in die vorbereiteten Jupyter Notebooks 
• Vorstellung der beiden Unterrichtsreihen sowie Diskussion von Adaptionsmöglichkeiten, Lernpotentiale und Lernhürden