{"id":25819,"date":"2023-10-19T09:18:12","date_gmt":"2023-10-19T07:18:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.prodabi.de\/?page_id=25819"},"modified":"2024-04-11T08:29:56","modified_gmt":"2024-04-11T06:29:56","slug":"fortbildung-datenbewusstsein","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.prodabi.de\/en\/fortbildungen\/informationen\/fortbildung-datenbewusstsein\/","title":{"rendered":"Professional Development in Data Awareness"},"content":{"rendered":"\t\t
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Hier finden Sie Informationen zur mehrfach durchgef\u00fchrten Lehrkr\u00e4ftefortbildung<\/strong> \u201cDatenbewusstsein\u201d.<\/p><\/div><\/div><\/div><\/div>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Zielgruppe und Voraussetzungen<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Das Angebot richtet sich an Lehrerinnen und Lehrer der Schulformen der Sekundarstufe I, die bereits ein Lehramt f\u00fcr die Sekundarstufe I erworben haben und in der Sekundarstufe I das Fach Informatik unterrichten bzw. unterrichten wollen. Es werden Lehrerinnen und Lehrer adressiert, die in ihrem Unterricht im Wahlpflichtbereich Informatik der Klassen 8 bis 10 Data Science, Aspekte zu maschinellem Lernen und k\u00fcnstlicher Intelligenz und Datenbewusstsein mit dem Ziel aufgreifen m\u00f6chten, die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler zu einem selbstbestimmten Umgang mit datengetriebenen Anwendungen in ihrem Alltag zu bef\u00e4higen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Es werden keine Kenntnisse vorausgesetzt. In der Fortbildung werden Jupyter Notebooks verwendet, wof\u00fcr grundlegende Kenntnisse zu Jupyter Notebooks empfohlen werden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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Inhalte<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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Hinweise\u00a0<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>

Die Fortbildungen werden von der Universit\u00e4t Paderborn wissenschaftlich begleitet, um die Materialien und die Fortbildungsgestaltung adressatengerecht zu optimieren. Diese ist auf die aktive Mitarbeit aller Teilnehmenden angewiesen.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Vorbemerkung<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>

Die Materialien, die in der Fortbildung vorgestellt werden, sind mit dem geltenden Lehrplan kompatibel. Es werden praxiserprobte Unterrichtseinheiten und -materialien vorgestellt, die gemeinsam von erfahrenen Informatik-Lehrkr\u00e4ften aus den Bezirken Arnsberg, Detmold und M\u00fcnster und Mitarbeitenden aus dem ProDaBi-Projekt der Universit\u00e4t Paderborn entwickelt wurden.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Inhalte<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>

In diesem Fortbildungsmodul geht es um zwei Unterrichtseinheiten zum Thema Datenbewusstsein. In diesen soll eine Aufmerksamkeit f\u00fcr die Rolle der Daten in allt\u00e4glichen Interaktionen mit datengetriebenen Technologien und Anwendungen geschaffen werden sowie eine Bef\u00e4higung 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 k\u00f6nnen zwar separat eingesetzt werden, eine direkte Abfolge wird jedoch empfohlen.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Unterrichtseinheit \u2013 Teil 1: <\/span><\/b>Die erste, k\u00fcrzere Unterrichtseinheit umfasst eine Untersuchung der Erhebung und Verarbeitung von pers\u00f6nlichen Daten bei der Nutzung des Mobilfunknetzes. Dabei werden unter anderem auch reale Standortdaten aus dem Mobilfunknetz exploriert, um ein Profil einer den Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler unbekannten Person zu konstruieren. Dazu nutzen die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler ein vorbereitetes Jupyter Notebook. Au\u00dferdem werden die Erkenntnisse aus der Untersuchung dieses Beispiels auf weitere Beispiele aus dem Alltag der Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler \u00fcbertragen, in denen Standortdaten erhoben und verarbeitet werden. Diese erste Unterrichtseinheit umfasst 4 bis 6 Unterrichtsstunden.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Unterrichtseinheit \u2013 Teil 2: <\/span><\/b>In der zweiten Unterrichtseinheit wird die Erhebung und Verarbeitung pers\u00f6nlicher Daten durch einen Streamingdienst untersucht, wodurch personalisierte Empfehlungen f\u00fcr Streaminginhalte ermittelt werden. Dazu rekonstruieren die Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler den Aufbau und die Funktionsweise von Empfehlungsdiensten, wobei exemplarisch der Kontext eines Streamingdienstes f\u00fcr Filme und Serien, bei dem personalisierte Filmempfehlungen gegeben werden sollen, verwendet wird. Diese Erarbeitung zu Empfehlungsdiensten findet gr\u00f6\u00dftenteils in einem vorbereiteten Jupyter Notebook statt, in dem ein vorbereiteter Empfehlungsdienst reale Bewertungsdaten f\u00fcr personalisierte Empfehlungen verarbeitet. Anschlie\u00dfend werden die Erkenntnisse \u00fcber die Erhebung und Verarbeitung von Daten durch Empfehlungsdienste auf weitere Anwendungen aus dem Alltag der Sch\u00fclerinnen und Sch\u00fcler angewendet, in denen Empfehlungsdienste eingesetzt werden. Dabei werden Nutzen und Risiken von Empfehlungsdiensten und deren Erhebung und Verarbeitung von pers\u00f6nlichen Daten reflektiert. Diese zweite Unterrichtseinheit umfasst etwa 8 Unterrichtsstunden.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>

Themen<\/span><\/b>\u00a0<\/span><\/p>