Algorithmen begegnen uns täglich, oft unsichtbar: Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Navigationssysteme. Für Lehrkräfte ist es wichtig, die Funktionsweise von Algorithmen zu verstehen, um Lernenden einen kritischen und mündigen Umgang damit zu vermitteln.
Experiment: Was glaubt Google, wonach du suchst?
Öffne Google und tippe folgende Satzanfänge ein, ohne «Enter» zu drücken. Notiere jeweils die ersten Autocomplete-Vorschläge:
- «Warum ist die Schweiz …»
- «Sind Mädchen besser in …»
- «Sind Jungs besser in …»
Vergleiche mit einer anderen Person aus deiner Lerngruppe: Sind eure Vorschläge identisch? Überlegt euch dann zusammen weitere Satzanfänge die ihr ausprobieren könnt.
Reflxionsfragen
Woher kommen die Vorschläge und wer ist dafür verantwortlich?
Autocomplete basiert auf häufigen Suchanfragen anderer Nutzenden, deiner eigenen Suchhistorie, deinem Standort sowie aktuellen Trends. Google filtert einige Vorschläge aktiv heraus (z.B. Gewalt, illegale Inhalte). Es ist also ein Zusammenspiel aus Daten, einem Algorithmus und menschlicher Kuratierung
Wie könntest du dieses Experiment nutzen, um mit Lernenden über Algorithmen und Vorurteile zu sprechen?
Das Experiment eignet sich gut als Gesprächsanlass in der Klasse zur Frage: «Zeigt Google, was wahr ist oder was viele Leute suchen?» – Dies schärft den Blick für den Unterschied zwischen Information und Popularität.
Welche DSCT-Dimensionen werden mit dieser Aufgabe bearbeitet?
«Algorithmen und/oder Funktionen verstehen» (Funktionsweise von Autocomplete analysieren), «Relevante Daten erheben und darstellen» (Vorschläge systematisch sammeln und vergleichen), «Digitale Lösungen evaluieren und anpassen» (Bias und Transparenz beurteilen).
Das Wichtigste in Kürze
Autocomplete-Vorschläge sind nicht neutral. Sie spiegeln wider, was Millionen Menschen suchen, und können Stereotype verstärken. Wer diesen Mechanismus versteht, kann Lernende für einen kritischen Umgang damit sensibilisieren.