Exploration von Empfehlungsdiensten - Klasse 8 bis 10
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Daten spielen im alltäglichen Leben in der digitalen Welt uns bewusst oder auch unbewusst eine große Rolle. Schülerinnen und Schüler interagieren tagtäglich mit verschiedenen datengetriebenen Informatiksystemen (z.B. der News Feed auf einer Social Media Plattform oder die Startseite bei etwa Netflix oder Spotify). Dort geben sie Daten explizit an oder es werden Daten implizit erhoben, etwa durch Beobachtung der Nutzerinnen und Nutzer (z.B. die Klicks auf Ergebnisse in einer Suchmaschine oder das Verhalten beim Durchsehen eines News Feeds auf einer Social Media Plattform), oder durch Verarbeitung gesammelter Daten generiert. Diese verfügbaren Daten werden verarbeitet, um schließlich verschiedene Zwecke zu verfolgen, wie zum Betreiben des Systems oder etwa zu kommerziellen Zwecken.
In diesem Unterrichtsmodul werden Empfehlungsdienste als Beispiele für datengetriebene Informatiksysteme aufgegriffen, bei deren Nutzung verschiedene Daten explizit und implizit erhoben und generiert werden, wie etwa Bewertungsdaten der Nutzerinnen und Nutzer. Konkret wird dazu als Beispiel ein Filmempfehlungsdienstes eines Streamingdienstes aufgegriffen. Anhand dieses Beispiels soll in diesem Unterrichtsmodul eine Förderung des Datenbewusstseins der Schülerinnen und Schüler erreicht werden, wozu die Leitfrage „Wo, wie und wozu werden Daten gesammelt und verarbeitet?“ beispielhaft beantwortet wird und Datenbewusstsein gefördert werden soll.
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| Autor | Lukas Höper |
| Editiert am | 05.10.2021 |
| Material | [[:|]] |
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Steckbrief des Unterrichtsmoduls
Titel: Wo, wie und wozu werden Daten gesammelt und verarbeitet? - Exploration von Empfehlungsdiensten
Modul: Unterrichtsmodul Datenbewusstsein
Stichworte: Datenbewusstsein, Data Science, Exploration von Empfehlungsdiensten
Zielgruppe: Wahlpflichtfach Informatik
Inhaltsfeld: "Informatik, Mensch und Gesellschaft" (Schwerpunkt: Datenbewusstsein), "Daten und Information", "Informatiksysteme"
Vorkenntnisse: Es werden keine besonderen Vorkenntnisse benötigt. Kenntnisse im Umgang mit Jupyter Notebooks können hilfreich sein.
Zeitlicher Umfang: 6 Unterrichtsstunden a 45 Minuten
Überblick über das Unterrichtsmodul
Hier wird zunächst eine grobe Reihenplanung mit den entsprechenden Materialien aufgeführt. Die Materialien, wie etwa Arbeitsblätter und ergänzende Informationen, der verschiedenen Phasen sind in der Tabelle hinterlegt. Eine detaillierte exemplarische Verlaufsplanung kann hier eingesehen werden: Verlaufsplan. Des Weiteren steht eine Handreichung mit ergänzenden Informationen für Lehrkräfte zur Verfügung, in der wir die verschiedenen Inhalte des Unterrichtsmoduls erläutern: Ergänzende Informationen.
| Phase | Beschreibung der Lerneinheit | Materialien und Kommentare |
|---|---|---|
| 1 | ...:
... |
Grobziele des Unterrichtsmoduls
Die Schülerinnen und Schüler...
- ... lernen anhand des Beispiels der Erhebung von Nutzungs- und Bewertungsdaten bei der Nutzung eines Streamingdienstes die Architektur und Funktionsweise eines Empfehlungsdienstes kennen.
- ... lernen anhand dieses Beispiels den Unterschied zwischen explizit und implizit erhobenen bzw. generierte Daten sowie zwischen primären und sekundären Zwecken.
- ... erkennen anhand des Beispiels der Erhebung von Nutzungs- und Bewertungsdaten bei der Nutzung eines Mobilfunknetzes, wozu Daten beispielhaft erhoben und verarbeitet werden können und dass dies etwa zum Betrieb des Empfehlungsdienstes relevant sein kann.
- ... bewerten die Nutzung von Empfehlungsdiensten aus verschiedenen Rollen, wobei sie sowohl Kenntnisse über die Architektur als auch über die Relevanz einfließen lassen und diese reflektieren.
Leitfragen im Unterrichtsmodul
- Wo und wie werden bei der Nutzung eines Streamingdienstes Nutzungs- und Bewertungsdaten erhoben und warum ist das für den Dienstanbieter relevant?
- Welche Daten werden bei der Nutzung eines Streamingdienstes explizit und implizit erhoben?
- Wie können aus Nutzungs- und Bewertungsdaten personalisierte Empfehlungen, etwa in Form einer personalisierten Startseite oder für personalisierte Werbung, ausgehend von Nutzungs- und Bewertungsdaten ermittelt werden?
- Wozu werden Nutzungs- und Bewertungsdaten durch ein Empfehlungsdienst genutzt und wozu könnten die erhobenen und generierten Daten zweitverwertet werden?
Jupyter Notebook
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