Algorithmen begegnen uns täglich, oft unsichtbar: Suchmaschinen, Empfehlungssysteme, Navigationssysteme. Für Lehrkräfte ist es wichtig, diese Mechanismen zu verstehen, um Lernenden einen kritischen und mündigen Umgang damit zu vermitteln.
In diesem Experiment baust du mit deiner Lerngruppe einen Empfehlungsalgorithmus nach. Ganz analog, mit Papier und Stift. So wird von innen heraus sichtbar, wie Empfehlungssysteme (Spotify, Netflix, YouTube, Online-Shops) funktionieren.
Experiment: Was denkt Google, dass 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?
Reflxionsfragen
Woher kommen die Vorschläge und wer ist dafür verantwortlich?
Autocomplete basiert auf häufigen Suchanfragen anderer Nutzenden, deiner eigenen Suchhistorie, deinem Standort und aktuellen Trends. Google filtert einige Vorschläge aktiv heraus (z.B. Gewalt, illegale Inhalte). Es ist also ein Zusammenspiel aus Daten, 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 Zentrale Frage für die Klasse: «Zeigt Google, was wahr ist oder was viele Leute suchen?» Das schärft den Blick für den Unterschied zwischen Information und Popularität.
Welche DSCT-Dimensionen hast du in dieser Aufgabe trainiert?
«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) und «Domänenspezifische Probleme formulieren» (Unterrichtssequenz entwerfen)
Autocomplete-Vorschläge sind nicht neutral. Sie spiegeln wider, was Millionen Menschen suchen, und können Stereotype verstärken. Wer diesen Mechanismus versteht, kann Lernende zu einem kritischen Umgang damit befähigen.