Refine
Has Fulltext
- yes (2)
Is part of the Bibliography
- yes (2) (remove)
Year of publication
- 2022 (2) (remove)
Document Type
- Journal article (2)
Keywords
- literature review (2) (remove)
Institute
Nowadays, science, technology, engineering, and mathematics (STEM) play a critical role in a nation’s global competitiveness and prosperity. Thus, there is a need to educate students in these subjects to meet the current and future demands of personal life and society. While applications, especially in science, engineering, and technology, are directly obvious, mathematics underpins the other STEM disciplines. It is recognized that mathematics is the foundation for all other STEM disciplines; the role of mathematics in classrooms is not clear yet. Therefore, the question arises: What is the current role of mathematics in secondary STEM classrooms? To answer this question, we conducted a systematic literature review based on three publication databases (Web of Science, ERIC, and EBSCO Teacher Referral Center). This literature review paper is intended to contribute to the current state of the role of mathematics in STEM education in secondary classrooms. Through the search, starting with 1910 documents, only 14 eligible documents were found. In these, mathematics is often seen as a minor matter and a means to an end in the eyes of science educators. From this, we conclude that the role of mathematics in the STEM classroom should be further strengthened. Overall, the paper highlights a major research gap, and proposes possible initial solutions to close it.
Künstliche Intelligenz (KI) dringt vermehrt in sensible Bereiche des alltäglichen menschlichen Lebens ein. Es werden nicht mehr nur noch einfache Entscheidungen durch intelligente Systeme getroffen, sondern zunehmend auch komplexe Entscheidungen. So entscheiden z. B. intelligente Systeme, ob Bewerber in ein Unternehmen eingestellt werden sollen oder nicht. Oftmals kann die zugrundeliegende Entscheidungsfindung nur schwer nachvollzogen werden und ungerechtfertigte Entscheidungen können dadurch unerkannt bleiben, weshalb die Implementierung einer solchen KI auch häufig als sogenannte Blackbox bezeichnet wird. Folglich steigt die Bedrohung, durch unfaire und diskriminierende Entscheidungen einer KI benachteiligt behandelt zu werden. Resultieren diese Verzerrungen aus menschlichen Handlungen und Denkmustern spricht man von einer kognitiven Verzerrung oder einem kognitiven Bias. Aufgrund der Neuigkeit dieser Thematik ist jedoch bisher nicht ersichtlich, welche verschiedenen kognitiven Bias innerhalb eines KI-Projektes auftreten können. Ziel dieses Beitrages ist es, anhand einer strukturierten Literaturanalyse, eine gesamtheitliche Darstellung zu ermöglichen. Die gewonnenen Erkenntnisse werden anhand des in der Praxis weit verbreiten Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) Modell aufgearbeitet und klassifiziert. Diese Betrachtung zeigt, dass der menschliche Einfluss auf eine KI in jeder Entwicklungsphase des Modells gegeben ist und es daher wichtig ist „mensch-ähnlichen“ Bias in einer KI explizit zu untersuchen.