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Fachübergreifendes Studium (FÜS) - Interdisciplinary Studies
Für alle TUB Studierende: Freie Wahl (3 ECTS) oder Zusatzmodul - For all TUB students: Free choice (3 ECTS) or additional module
Info
Video (deutsch): https://www.ik-ewi.tu-berlin.de/fileadmin/fg235/Interkulturelle_Basisqualifikation/Fotos_WiSe_20_21/IB_deutsch.mp4
Video (english): https://www.ik-ewi.tu-berlin.de/fileadmin/fg235/Interkulturelle_Basisqualifikation/Fotos_WiSe_20_21/IB_english.mp4
Anmeldung / Registration
Website: https://www.tu-berlin.de/?190933
E-Mail: inter.basis@ik-ewi.tu-berlin.de
Selbständige Onlinephase (ISIS-Kurs) / Independent online phase (ISIS course): 21.02.2022-13.03.2022
Online-Blockseminar (ISIS und Zoom) / Online block seminar (ISIS and Zoom): 14.03.2022-18.03.2022 (jeweils 9-17 Uhr, Anwesenheitspflicht / each 9-17 h, compulsory attendance)
Open-Book-Klausur / Open Book Exam: 29.03.2022 (unbenotet / ungraded)
Zumbrägel, Christian
Di. 12-14 Uhr (s.t.)
Raum: H 3025
Beginn: 19.10.2021
Das Seminar bietet eine Einführung in die Theorien, wissenschaftlichen Arbeitsmethoden und in wichtige Forschungsfragen der Wissenschaftsgeschichte und der Technikgeschichte. Neben der Lektüre von grundlegenden Texten zu Perspektiven, Problemen und Kontroversen der Wissenschafts- und Technikgeschichte werden zentrale Begriffe, wissenschaftliche Hilfsmittel und Publikationsforen der Fächer vorgestellt. Der Einführungskurs richtet sich an Studierende des BA-KulT WTG. Die Veranstaltung umfasst 3 SWS und wird zusätzlich von einem Tutorium begleitet (Mi., 16-18 Uhr).
Literatur:
Heßler, Martina: Kulturgeschichte der Technik. Frankfurt 2012.
Heine, Eike-Christian; Zumbrägel, Christian: Technikgeschichte, in: Docupedia-Zeitgeschichte, 20.12.2018: http://docupedia.de/zg/Heine_zumbraegel_technikgeschichte_v1_de_2018?oldid=132049 (Versionen: 1.0) (Datum des Zugriffs: 19.05.2021).
Journal Club: Ethics of AI
Do., 10-12Uhr, Virtual or H3025
In this course, we will study a specific field of Ethics of AI, namely, Algorithmic Fairness. We will focus on this field because it is the main answer supported (i.e., funded) by Big Tech. This young discipline claims to address biases in Machine Learning algorithms for selection, profiling or recommendation. Thus, the field pretends not to do less than tackling one of the most burning issues of our current societies, the never-seen-before rise of inequalities. But what are inequalities? Where do they come from? Can we "fix" a societal problem with a "tech solution"? Is this problem even social or anthropological? What does the answer to this question mean for tech solutionism?
A fluent English level and to be used to work with argumentative texts is required, as well as a strong interest in technology and social justice. The mastering of methods of hermeneutics and history of ideas is recommended but not compulsory.