Modul 39-Inf-ELSI Ethical, Legal and Social Impacts
Fakultät
Modulverantwortliche*r
Turnus (Beginn)
Jedes Wintersemester
Leistungspunkte und Dauer
5 Leistungspunkte
Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.
Kompetenzen
Dieses Modul wird über die Anwendung von Datenanalyseverfahren hinausgehen. Die Studierenden schärfen in den Vorlesungen und dem Seminar das Bewusstsein für ethische, rechtliche und soziale Aspekte und Auswirkungen der Anwendung von Datenanalyseverfahren. Das Modul besteht aus Vorlesungen und einem Seminar und wird mit einem Referat mit Ausarbeitung abgeschlossen.
This module will go beyond the application of data analytics. In the lectures and in the seminar students raise their awareness about ethical, legal and social aspects and impacts of the application of data analytics.
The module includes includes a presentation with written report.
Lehrinhalte
Dies ist eine Vortragsreihe von verschiedenen Referent/innen. Die Themen hängen von den Referent/innen ab, die unsere Einladung annehmen. Derzeit relevante Themen, die wir uns vorstellen, sind:
- Erkenntnistheoretische Aspekte der Datenanalyse
- Stärkung der Demokratie mittels Datenanalyse
- Open Data
- Datenschutz / Anonymität / Duzzing
- Datenmarktplätze
- Recht auf Vergessenwerden
- Algorithmische Verantwortlichkeit, Transparenz und Erklärbarkeit
- Mikrotargeting
- Algorithmische Entscheidungsfindung und Anti-Diskriminierung
- Filter Bubble / Echokammereffekte
- Ethische Aspekte der Beobachtung und Überwachung
- Lizenzierung
- Vererbung von privaten Daten
- Social Profiling und vorausschauende Polizeiarbeit (predictive policing)
- Welche Daten dürfen für welche Zwecke erhoben werden ? der aktuelle Stand der Gesetze in Deutschland und der EU.
This is a series of lectures given by different speakers. The topics depend on the lecturers that accept our invitation.
Currently relevant topics that we are envision are:
- Epistemological aspects of data analytics
- Strengthening democracy with data analytics
- Open Data
- Data Privacy / Anonymity / Duzzing
- Data Marketplaces
- Right to be forgotten
- Algorithmic Accountability & Transparency & Explainability
- Mikrotargeting
- Algorithmic Decision Making & Anti-discriminination
- Filter bubble / echo chamber effects
- Ethical Aspects of Monitoring and Surveillance
- Licensing
- Inheritance of private data
- Social profiling & predictive policing
- What data may and may not be collected and for what purposes ? the current state of the laws in Germany and the EU.
Empfohlene Vorkenntnisse
—
Notwendige Voraussetzungen
—
Erläuterung zu den Modulelementen
Modulstruktur: 1 bPr 1
Veranstaltungen
| Titel | Art | Turnus | Workload (Kontaktzeit + Selbststudium) | LP2 |
|---|---|---|---|---|
| Ethical, Legal and Social Impacts | Vorlesung | WiSe | 30h (30 + 0) | 1 |
| Ethical, Legal and Social Impacts | Seminar | WiSe | 60h (30 + 30) | 2 [Pr] |
Prüfungen
| Organisatorische Zuordnung | Art | Gewichtung | Workload | LP2 |
|---|---|---|---|---|
|
Ethical, Legal and Social Impacts
(Seminar)
Vortrag (15 Minuten) und Ausarbeitung (15 Seiten). Das Thema kann aus einer Liste von Themen ausgewählt werden, die von den Organisatoren zur Verfügung gestellt wird. Zusätzliche Themen können von den Studierenden vorgeschlagen werden. The topic may be selected from a list of topics provided by the organizers. Additional topics can be proposed by the students. Presentation (15 minutes) and Essay (15 pages). The topic may be selected from a list of topics provided by the organizers. Additional topics can be proposed by the students. |
Referat mit Ausarbeitung | 1 | 60h |
2
|
In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:
| Studiengang | Profil | Empf. Beginn 3 | Dauer | Bindung 4 |
|---|---|---|---|---|
| Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] | Variante 1 | 3. | ein Semester | Pflicht |
| Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019 und 02.03.2020] | Variante 2 | 3. | ein Semester | Pflicht |
| Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] | 1. o. 2. o. 3. | ein Semester | Wahlpflicht |
Automatische Vollständigkeitsprüfung
In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.
Legende
- 1
- Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
- 2
- LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
- 3
- Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
- 4
- Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe rechtes Menü).
- SL
- Studienleistung
- Pr
- Prüfung
- bPr
- Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
- uPr
- Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
-
- Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.
Modulelemente
Lehrangebot im eKVV
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Data Science / Master of Science // Variante 1