Ethics for Data Science - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau
Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.
Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).
Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.
Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.
| Modulinformationen zu Ethics for Data Science im Studiengang Bachelor Data Science 2025 | |
|---|---|
| Modulnummer | 201135 |
| Prüfungsnummer | 250019 |
| Fakultät | Fakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien |
| Fachgebietsnummer | 2559 (Kommunikationswissenschaft mit Schwerpunkt Computational Communication Science) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Emese Domahidi |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Englisch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 22 |
| Selbststudium (h) | 128 |
| Verpflichtung | Pflichtmodul |
| Abschluss | Prüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen |
| Details zum Abschluss | Part 1 (80%): Written exam 90 minutes (exam number: 2500629) Part 2 (20%): Students must actively participate in class. Further information on this part will be provided in Moodle. (exam number: 2500630) |
| Link zum Moodle-Kurs | Course:" title="Link zum Moodle-Kurs" target="_blank">https://moodle.tu-ilmenau.de/course/view.php?id=3907">Course: |
| Lehrende | Prof. Dr. Domahidi, Emese |
| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | Die Einschreibung in die Lehrveranstaltung erfolgt durch Teilnahme am ersten Seminar. In dieser Veranstaltung erfahren Sie alle weiteren Informationen. Die Anmeldung der Prüfung erfolgt auf Basis der Teilnehmerliste direkt durch das Prüfungsamt.
Enrolment in the course takes place by attending the first session. You will receive all further information during this session. Registration for the exam is done directly by the Examination Office based on the list of participants. |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Interest in ethics an data science No coding or data science skills needed |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | At the end of the course, students will be able to:
|
| Inhalt | In this lecture students will be introduced to the
field of ethics and learn why ethics are important in society and especially in
the digital space. They will also learn different ethical perspectives used to
make decisions. Next the field of big data will be explored and defined to draw
the scope of the study. The students will then be introduced to frameworks that
can help to shape their understanding of ethical grey areas in areas such as
autonomous driving, privacy, data ownership, surveillance, social media
research, machine learning bias, AI powered disinformation, facial profiling
and many more. Learning is done based on real life case studies. At the end of
the semester, students are expected to find other case studies and analyse them
in a term paper and propose ethical solutions. |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Moodle. techical requirements: camera for
video transmission (720p/HD), microphone, Internet connection (suitable for HD
audio and video transmission: 4 Mbps), terminal device that meets the technical
requirements of the required software. |
| Literatur | Will be announced each semester |
| Lehrevaluation | |