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Neuer Artikel aus dem UBTB Team zu Informatik-Lernszenarien mit und ohne Anthropomorphismen

Das Special Issue mit dem Titel  „Contesting Computer Anthropologies“ ist vollständig als Open Access Publikation verfügbar und enthält eine Ansammlung lesenswerter Artikel zu der Frage, was Menschlichkeit im Zeitalter von Digitalisierung und künstlicher Intelligenz ausmacht. Gemeinsam mit Jan Segessenmann schlägt UBTB-Mitglied Paula Bleckmann vor, mögliche Auswirkungen von Lehr-Lern-Szenarien der informatischen Bildung auf das Menschenbild von Lernenden in Zukunft als relevante Erwägung für deren Auswahl und Beurteilung einzubeziehen. Bleckmann und Segessenmann kritisieren dabei anhand von exemplarisch untersuchten Lernszenarien zwei mögliche Probleme:

1. Anthropomorphismen, also die Zuschreibung menschlicher Eigenschaften an Maschinen  (Beispiele: ein Roboter „möchte seine Freundin besuchen“, ein Computer „bereut zutiefst, was er getan hat“),

2. Technomorphismen, also umgekehrt die Zuschreibung technisch-maschineller Eigenschaften an Menschen (Beispiel: „Dein Gehirn arbeitet wie ein Computer“).

Das Autorenteam fragt, welche impliziten und expliziten Auswirkungen diese Formulierungen haben könnten. Sie stellen demgegenüber auch Lernszenarien von der Einführung ins Binärsystem bis zum sogenannten „Machine Learning“ vor, die eine prinzipielle Unterscheidung zwischen der Natur des Menschen und der des Computers betonen, was z.B. zu Äußerungen wie derjenigen führen kann, die auch in den Titel des Beitrags aufgenommen wurde:  „…I grasped that the computer calculates everything and cannot think“.

Thomas Fuchs, Oskar Aszmann, and Oliver Dürr beschäftigen sich anhand von Überlegungen zu Leiblichkeit/Embodiment mit den Limitationen von „Cyborgisierung“.