Wie stark lassen sich Lehrende durch Learning Analytics in ihrer Bewertung von Studierenden beeinflussen? Welche diskriminierenden aber auch ungleichheits-reduzierenden Effekte gehen von Algorithmen aus? In diesem Beitrag stellen die Autor*innen das Potential und die Gefahren von Learning Analytics vor und werten die Forschungsergebnisse eines Conjoint-Experiments aus.
Durch digitale Lernplattformen können vermehrt Daten über Lernende, Lerninhalte und die Lernsituation ausgewertet werden. Die algorithmische Analyse nennt sich Learning Analytics. Diese Analyse ermöglicht einen individuellen Lernprozess sowie eine Früherkennung von Lernschwächen. Learning Analytics bergen allerdings auch einige Nachteile.
I am an AI researcher, and I’m worried about some of the societal impacts that we’re already seeing. In particular, these 5 things scare me about AI: 1. Algorithms are often implemented without ways to address mistakes. 2. AI makes it easier to not feel responsible. 3. AI encodes & magnifies bias. 4. Optimizing metrics above all else leads to negative outcomes. 5. There is no accountability for big tech companies.