Bavaria ipsum dolor sit amet kummd abfieseln Trachtnhuat Hendl Biakriagal nackata gscheid, af. Is des liab Zidern hogg ma uns zamm dringma aweng mehra, spernzaln a geh: Nia nix boarischer, Gamsbart heid gfoids ma sagrisch guad! Ghupft wia gsprunga Fünferl auffi ja mei is des schee, is ma Wuascht Brotzeit fei.
Bavaria ipsum dolor sit amet kummd abfieseln Trachtnhuat Hendl Biakriagal nackata gscheid, af. Is des liab Zidern hogg ma uns zamm dringma aweng mehra, spernzaln a geh: Nia nix boarischer, Gamsbart heid gfoids ma sagrisch guad! Ghupft wia gsprunga Fünferl auffi ja mei is des schee, is ma Wuascht Brotzeit fei.
Wählen Sie einen der folgenden Impulse für den Einstieg in das Kapitel aus.
Das Blitzlicht macht algorithmische Filterung erlebbar, indem Schüler ihre personalisierten Feeds vergleichen. Die Methode fördert Bewusstsein für digitale Mechanismen und regt zur Reflexion an – mit minimalem Zeitaufwand, aber maximalem Aha-Effekt.
Stellen Sie die Leitfrage vor, sammeln Sie kurze Antworten im Blitzlicht-Verfahren (2-3 Minuten) und leiten Sie dann zur Weblektion über.
Leitfrage: “Welches Video hat dir deine Lieblings-App heute zuerst gezeigt? Nenne nur das Thema oder Genre.”
⏱️ Gesamtdauer: 5 Minuten
Klicken Sie auf das Vorschaubild, um es als Vollbild anzuzeigen.
Weisen Sie die Schülerinnen und Schüler darauf hin, dass alle unterschiedliche Videos genannt haben, obwohl sie dieselben Apps nutzen.
Stellen Sie die Frage: Wie kann das sein? Millionen von Videos – aber jeder sieht genau die, die ihn interessieren?
Lassen Sie die Schüler vermuten: Wer oder was entscheidet, welche Videos ihr seht?
Machen Sie neugierig: Bei so vielen Nutzern weltweit kann das kein Mensch von Hand machen. Was steckt dahinter?
Werfen Sie eine weitere Frage auf: Und was würde passieren, wenn jemand dieses System austricksen könnte?
Ein spielerisches Experiment verdeutlicht die Funktionsweise datenbasierter Empfehlungen durch direktes Erleben. Die Methode schult analytisches Denken und Datenbewusstsein durch praktische Erfahrung – mit einfachen Mitteln, aber tiefgreifender Erkenntnis.
Führen Sie das Empfehlungs-Duell durch. Die Schülerinnen und Schüler erleben dabei, wie Daten die Qualität von Empfehlungen verbessern. Das Experiment funktioniert am besten, wenn sich die Partner nicht gut kennen.
Partner finden
Schnellvariante: Dreht euch nach hinten zu eurem Hintermann/eurer Hinterfrau
Bessere Variante: Zufällige Partnerzuteilung durch Losverfahren
Wichtig: NICHT mit dem besten Freund oder Banknachbarn!
Aufgabe: Führt das Empfehlungs-Duell durch. Befolgt dabei genau die vier Schritte auf der Folie.
⏱️ Gesamtdauer: 10 Minuten
Klicken Sie auf das Vorschaubild, um es als Vollbild anzuzeigen.
Erfragen Sie: Waren die zweiten Empfehlungen besser? Warum?
Vergleichen Sie: Ihr hattet 2 Fragen und 1 Partner. Apps haben hunderte Datenpunkte von Millionen Nutzern.
Verdeutlichen Sie: Apps sammeln jeden Klick, jede Sekunde - ohne zu fragen. So „lernen” sie euren Geschmack.
Weisen Sie darauf hin: Manchmal gelangen auch falsche Daten ins System - etwa durch Fake-Accounts, die massenhaft liken.
Über den QR-Code auf dem Arbeitsblatt, das Sie hier herunterladen können, gelangen Ihre Schülerinnen und Schüler zur Weblektion und setzen sich individuell mit dem Thema XXX auseinander.
Um Ihre Schülerinnen und Schüler bei der Bearbeitung und in der anschließenden Plenumsphase optimal begleiten zu können, sollten Sie die Weblektion selbst absolvieren und auch alle Aufgaben darin bearbeiten.
Wählen Sie eine der folgenden Varianten für die Vertiefung der Inhalte der Weblektion im Klassenzimmer aus.
In 15 Minuten eröffnet Think-Pair-Share Raum für persönliche Einschätzungen zu den Themen Filterblasen oder Social Bots. Die Methode macht unterschiedliche Perspektiven sichtbar – mit wenig Aufwand, aber viel Wirkung.
Stellen Sie die Leitfrage vor, erläutern Sie kurz den Ablauf (2-7-5 Minuten) und starten Sie anschließend die Think-Pair-Share-Phasen.
Leitfrage: “Woran erkennst du, dass du in einer Filterblase steckst? Sammle Anzeichen und diskutiere, wie gefährlich das sein kann.”
⏱️ Gesamtdauer: 15 Minuten
Klicken Sie auf das Vorschaubild, um es als Vollbild anzuzeigen.
Mögliches Tafelbild
LEHRPLAN_BEZUG_IM AKKORDION
Weiter Hintergrundlinks zum Thema?
Eine Pro-Contra-Debatte strukturiert kontroverse Standpunkte zu Empfehlungsalgorithmen oder Social Bots. Die Methode schärft Argumentationsfähigkeiten und fördert kritisches Denken – mit klaren Regeln, aber lebendiger Diskussion.
Teilen Sie die Klasse in Pro- und Contra-Teams ein und lassen Sie die Lernenden ihre Argumente vorbereiten.
Leitfrage: „Sollen KI-Anwendungen bei wichtigen Entscheidungen entscheiden dürfen?”
⏱️ ABLAUF
Vorbereitung: 10 Min. Debatte: 20 Min. Reflexion: 10 Min.
⏱️ Gesamtdauer: 40 Minuten
Klicken Sie auf das Vorschaubild, um es als Vollbild anzuzeigen.
„Sollten Algorithmen bestimmen, welche Inhalte wir in sozialen Medien angezeigt bekommen?”
„Sollten Social Bots in sozialen Netzwerken gekennzeichnet werden müssen?”
„Sollten Nutzer selbst entscheiden können, ob Algorithmen ihre Online-Inhalte filtern?”
Mögliches Tafelbild
Bei wenig Zeit : Positionslinie im Klassenraum
Linie von „Voll dafür” bis „Voll dagegen”
Schülerinnen und Schüler positionieren sich VOR und NACH der Debatte
Visualisiert Meinungsänderungen
Kurze Begründungen von „Wechslern”
LEHRPLAN_BEZUG_IM AKKORDION
Weiter Hintergrundlinks zum Thema?
Schüler erstellen eigene Memes und reflektieren dabei deren gesellschaftliche Auswirkungen. Die Methode fördert kreatives Arbeiten und kritisches Hinterfragen digitaler Medien durch praktisches Gestalten – mit hohem Spaßfaktor, aber klarem Lernziel.
Erklären Sie den Arbeitsauftrag und stellen Sie die Meme-Vorlagen oder verfügbare Meme-Generatoren vor. Lassen Sie die Lernenden dann kreativ arbeiten.
Leitfrage: „Erstellt Memes zu Empfehlungsalgorithmen oder Social Bots - witzig aber wahr.”
⏱️ Ablauf
Planen: 10+ Min. Gestalten: 20+ Min. Teilen: 10+ Min.
⏱️ Gesamtdauer: 40+ Minuten
Klicken Sie auf das Vorschaubild, um es als Vollbild anzuzeigen.
Diskussion: Gemeinsam nachdenken – was zeigen die Memes?
Welche Themen kamen in mehreren Memes vor?
Welche Meme-Botschaften fandet ihr besonders treffend – und warum?
Was sagt das über Empfehlungsalgorithmen oder Social Bots aus?
📝 Optional: Jede Gruppe schreibt einen Merksatz zum Thema auf ein digitales oder analoges Kärtchen:
„Empfehlungsalgorithmen zeigen mir oft…“
„Social Bots erkennt man an…“
⏱️ Dauer: 10 Minuten
LEHRPLAN_BEZUG_IM AKKORDION
Weiter Hintergrundlinks zum Thema?
Hier finden Sie Links zur inhaltlichen Vertiefung der Themen aus dem Kapitel sowie zu passenden Fortbildungsangeboten, die Sie auch bei der Vorbereitung unterstützen können.