Technische Universität Ilmenau

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 Master Media and Communication Science 2021
Modulnummer201135
Prüfungsnummer250019
FakultätFakultät für Wirtschaftswissenschaften und Medien
Fachgebietsnummer 2559 (Kommunikationswissenschaft mit Schwerpunkt Computational Communication Science)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Emese Domahidi
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)22
Selbststudium (h)128
VerpflichtungWahlmodul
AbschlussPrüfungsleistung 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:
LehrendeProf. 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
Research skills

No coding or data science skills needed

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

At the end of the course, students will be able to:

  • Identify ethical issues surrounding the application of artificial intelligence and data science
  • Formulate, justify, and explain ethical decisions
  • Analyse ethical blind spots in artificial intelligence applications and data science through the use of case studies
Define boundaries for future researchers and practice
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