Fair Enough

Fair Enough?

Vorträge und Veröffentlichungen

Verbundvorhaben zwischen der HTW Berlin und der Heinrich-Heine Universität Düsseldorf

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Im Projekt “ Fair Enough?” soll untersucht werden, wie die Fairness von Learning Analytics Systemen überprüft und auditiert werden kann.

Datenbasierte Verfahren zur Analyse, Vorhersage und Bewertung von Lernprozessen (Learning Analytics) können die in den Daten enthaltenen Vorurteile reproduzieren und zu unfairen Ergebnissen führen. Die gesellschaftlichen Folgen von algorithmischen Entscheidungsprozessen werden durch die Kombination der implementierten algorithmischen Verfahren mit den verwendeten Daten und dem Nutzer_innenverhalten determiniert. Während die Fairness algorithmischer Verfahren in der Informatik vorrangig nach quantitativen, formal-analytischen Maßstäben beurteilt wird, die nicht alle zur gleichen Zeit erfüllt sein können, beurteilen Nutzer_innen die Fairness algorithmischer Verfahren eher auf ihrer subjektiven, individuellen Wahrnehmung und den gesellschaftlichen Normen. Deshalb wird das Thema im Projekt von zwei komplementären Seiten untersucht:

  • Entwicklung von praxistauglichen Methoden zur Beurteilung von Learning Analytics Systemen und Daten auf Ihre Fairness,
  • Untersuchung der Anforderungen und Erwartungen von Nutzer_innen an die Fairness von Learning Analytics Systemen.

Im Projekt „Fair Enough?“ soll ein Werkzeug in Form eines 6-Stufigen Leitfadens zur
Überprüfung von Learning Analytics Systemen hinsichtlich ihrer Fairness entstehen, welcher sowohl die Fairness des Systems aus Daten und Algorithmen als auch den Verwendungsprozess der durch das System getroffenen Aussagen berücksichtigt.

Projektlaufzeit
1.03.2021 – 29.02.2024

Projektleitung
Prof. Dr. Katharina Simbeck
Jun.-Prof. Dr. Marius Wehner

Projektmitarbeiter/innen
Hassan Tagharobi

Mittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung