News
Anmeldung zum Forschungsseminar “Experimental Research in Human-Computer Interaction (HCI)” ab 12.09.2022 möglich
08.09.2022
Stereotype, Biases & KI: (Vor)programmierte Benachteiligung?
Der Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik bietet dieses Wintersemester 22/23 für Masterstudierende ein interdisziplinäres Forschungsseminar im Bereich Human-Computer Interaction an. Die Anmeldung ist ab dem 12.09.2022 möglich! Das Seminar findet im Zeitraum Oktober 2022 bis Februar 2023 an fünf Pflichtterminen in Präsenz statt. Da das Seminar voraussichtlich die Durchführung von Laborexperimenten beinhaltet ist eine Präsenz in Bayreuth hierfür und für die Pflichttermine erforderlich.
Ziel der Veranstaltung:
- Vermittlung der theoretischen Grundlagen von Human-Computer Interaction sowie den Auswirkungen sozio-technischer Systeme auf die menschliche Psyche und das menschliche Verhalten aus Sicht der Sozialpsychologie mit dem Schwerpunkt von Stereotypen & Biases im Zusammenhang mit KI
- Realitätsnahes Lernen des wissenschaftlichen und empirischen Arbeitens vom Studiendesign, der Datenerhebung bis hin zur Datenauswertung sowie der kritischen Reflexion der gewonnenen Ergebnisse
Voraussetzungen für die Teilnahme:
- Interesse am wissenschaftlichen, empirischen Arbeiten
- Idealerweise erste Erfahrung mit quantitativen Forschungsmethoden im Rahmen von Seminararbeiten/Abschlussarbeiten und Grundkenntnisse in SPSS
Anrechnungsmöglichkeit (insgesamt 6 ECTS):
- B1-6 Forschungsmodul; Ergänzungsmodul; individueller Schwerpunkt
Zielgruppe:
- Studierende im Masterstudium (BWL; VWL; Wing; Spöko; IWG)
Seminartermine:
- 17.10.22, 13:00 - 16:00
- 24.10.22, 13:00 - 16:00
- 31.10.22, 13:00 - 16:00
- 07.11.22, 13:00 - 16:00
Die Anmeldung zum Seminar ist ab dem 12.09.2022 bis zum 12.10.2022 über cmlife (https://my.uni-bayreuth.de/cmlife/s/courses/Ly91YnRAY21jby9hcGkvY291cnNlcy8zMTI3Mzc/overview) möglich!
Die Veranstaltung ist auf 15 Studierende beschränkt (first-come first-serve).
Ansprechpartner*innen:
Dr. Christoph Buck (christoph.buck@uni-bayreuth.de)
Doreen Schick (doreen.schick@uni-bayreuth.de)
Kristina Hall (kristina.hall@uni-bayreuth.de)