Das Projekt hat sich damit beschäftigt, wie Diskriminierung nach Geschlecht, Alter, Herkunft oder Lerntyp durch den Einsatz von algorithmischen Auswertungen in digitalen Lernsystemen und -prozessen begünstigt oder verhindert werden kann.

Durch die Verwendung digitaler Lernumgebungen entstehen immer mehr Daten über Lernende und Lernprozesse. Diese Daten betreffen:

• den Lernprozess: betrachtete Lehrmaterialien, durchgeführte Übungen, benötigte Zeit, Tageszeit des Lernvorgangs, Anzahl der Wiederholungen
• den Lernerfolg: erzielte Punkte, richtige Lösungen, abgelegte Prüfungen
• die Lernperson: demographische Merkmale, persönliche Eigenschaften (Lerntyp, Interaktionstyp)
• Interaktionen: zwischen Lernenden oder zwischen Lehrenden und Lernenden

Diese im Lern- und Lehrprozess anfallenden Daten können algorithmisch ausgewertet werden, um den Lernerfolg zu messen oder vorherzusagen sowie um das Lehrmaterial anzupassen (Learning Analytics).

Dabei kann es zu Diskriminierung kommen, beispielsweise wenn:

• Lernenden mit niedrigerem sozialen Status oder eines bestimmten Geschlechts ein niedrigerer Lernerfolg prognostiziert wird.
• Die Bewertung nicht allein auf dem Ergebnis sondern auch auf dem dokumentierten Lernprozess beruht.
• Lehrmaterial auf Grund von prognostiziertem Lernerfolg angepasst wird, so dass Lernende mit schlechter Prognose keine Chance haben, ein hohes Lernniveau zu erreichen.

Im Projekt sollten vorhandene, reale Daten mit typischen Algorithmen analysiert werden, dabei sollte untersucht werden inwiefern die Algorithmen anfällig für Diskriminierung sind. Darüber hinaus sollte experimentell untersucht werden, wie die Datenfülle über Lernende auf Lehrende wirkt und inwiefern hieraus ein zusätzliches Diskriminierungspotential entsteht.

• Prof. Dr. Katharina Simbeck (Projektleitung)

• Himeezembi Kahorongo (Projektmitarbeiter_in)
• Shirin Riazy (Projektmitarbeiter_in)
• Nathalie Rzepka (Projektmitarbeiter_in)

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Heinrich-Heine Universität, Düsseldorf

Digitalisierung im Bildungsbereich

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