Ethical, Law and Societal Aspects (ELSA) Curriculum für Data Scientist

Der Einsatz von Anwendungen künstlicher Intelligenz (KI) in einer wachsenden Zahl von Bereichen in den letzten Jahren hat die ethischen, rechtlichen und gesellschaftlichen Aspekte (ELSA) dieser Technologien und die damit verbundenen Herausforderungen in den Fokus gerückt. Wir schlagen einen ELSA-Lehrplan für Datenwissenschaftler vor, der darauf abzielt, das Bewusstsein für ELSA-Herausforderungen in ihrer Arbeit zu schärfen, ihnen eine gemeinsame Sprache mit den relevanten Fachleuten zu vermitteln, um gemeinsam geeignete Lösungen zu finden, und schließlich ELSA in den Datenwissenschafts-Workflow zu integrieren. ELSA sollte nicht als Hindernis oder überflüssiges Artefakt betrachtet werden, sondern als integraler Bestandteil des Datenwissenschafts-Projektlebenszyklus. Der vorgeschlagene Lehrplan nutzt das CRISP-DM-Modell (CRoss-Industry Standard Process for Data Mining) als Grundlage, um eine vertikale Unterteilung in Modulen zu definieren, die den CRISP-DM-Phasen entsprechen. Die horizontale Aufteilung umfasst Wissenseinheiten, die zu drei Strängen gehören, die sich durch die Phasen ziehen, nämlich ethische und gesellschaftliche, rechtliche und technische Wissenseinheiten (KUs). Neben der detaillierten Beschreibung der oben genannten KUs diskutieren wir auch deren Umsetzung, Fragen wie Dauer, Form und Bewertung der Teilnehmer sowie die Varianz des Wissensstands und der Bedürfnisse der Zielgruppe.