• Einführung in ethische Fragestellungen der Technologieforschung und -entwicklung mit Schwerpunkt auf KI & Robotik anhand aktueller praktischer Beispiele
• Vorstellung und Diskussion ethikbezogener Codes of Conduct für InformatikerInnen (z.B. IEEE)
• Inhalte aktueller Ethikrichtlinien und Regulierungsansätze (z.B. „Ethics Guidelines for Trustworthy AI“ und zugehörige Policy Recommendations der EU-Kommission)
• Reproduktion sozialisierter Stereotype durch datengetriebene KI, Diskussion von Praxisbeispielen und möglichen Gegenstrategien

Gender

• Einführung in Gender und Diversität aus Sicht der Neurowissenschaften und Neurodidaktik
• Vorstellung und Diskussion von Aspekten und Fragestellungen zu Gender und Diversität in Technik und Informatik (z.B. Gender Gap in Bezug auf Interesse und Lernleistung, Herausfor¬derungen für Frauen in technischen/informatischen Berufen, unterschiedliche Herangehens¬weisen bei der Lösung von Problemen, unterschiedliche Präferenzen etc.)
• Genderstereotype – ein Körnchen Wahrheit?
• Selbstkonzept als wesentlicher Einflussfaktor auf den Gender-Gap im Bereich Informatik/Technik
• Genderneutralität - wie soll das funktionieren? Erfahrungen aus dem Projekt "Gender meets Informatics" - Gestaltung von genderneutralem bzw. gendersensiblem Informatikunterricht und Materialien für SchülerInnen und Studierende
• Suchtfaktoren von Online Spielen (wie verändern Online Spiele das Sozialverhalten von Kindern und Jugendlichen; Einfluss auf kognitive Entwicklung...)

Ethik, Gender und Diversität in der Praxis

• Diskussion von Erfahrungen und/oder Interessen der Studierenden im Rahmen der LVA-Themen
• Durchführung von kleineren (empirischen) Projekten zu LVA-Themen in Schule, Hochschule und/oder Unternehmen
• Diskussion von Maßnahmen und Strategien für den (zukünftigen) Umgang mit Fragestellungen und Problemen rund um Ethik, Gender und Diversität in der Informatik/Technik

• Kombination von Vortragsteilen und interaktiven Elementen
• Verknüpfung LVA-relevanter Theorien, wissenschaftlich-empirischer Literatur und aktueller Praxisbeispiele
• Projektbasiertes Lernen
• Flipped Classroom

• Caliskan, A., Bryson, J. J., & Narayanan, A. (2017). Semantics derived automatically from language corpora contain human-like biases. Science, 356(6334), 183-186.
• HLEG AI (2019). Ethics Guidelines for Trustworthy AI. Online verfügbar via https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines
• Gurian, M. (2010). Boys and girls learn differently! A guide for teachers and parents: Revised 10th anniversary edition. John Wiley & Sons.
• Aktuelle Literatur wird in der LVA bekannt gegeben