Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’the Emergence and Transformation of Social Indices in German School Monitoring and Management
Zu finden in: World Yearbook of Education 2021 (Seite 54 bis 72), 2020
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Zusammenfassungen
Following this introduction, in section 4.2, we explain our conceptual framing,
before briefly describing the research background and methodology from which
the findings derive as well as some specifications of the datafication of schooling
in the German context (section 4.3). In section 4.4, we provide empirical insights
into the aforementioned dynamics of (re)fabricating inequality in and through
datafication, before ending with a discussion of the findings as well as implications
for future research (section 4.5).
Von Sigrid Hartong, Andreas Breiter im Buch World Yearbook of Education 2021 (2020) im Text Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’ Bemerkungen
This contribution is informed by a sociology of quantification (Espeland &
Stevens, 2008; Gorur, 2014; Mau, 2019) as well as a critical data studies perspective
(Iliadis & Russo, 2016; Kitchin, 2014, 2016), both having become increasingly
popular approaches to critically examining the ongoing datafication and digitalization,
within and beyond the field of education (e.g. Hartong & Förschler, 2019;
Landri, 2018; Sellar, 2015; Selwyn, 2014; Williamson, 2017). A central goal of
these approaches lies in better understanding how relations enacted with and
through growing amounts of (digital) data work in practice and which effects they
produce (see also Hartong & Förschler, 2019; Perrotta & Selwyn, 2019).
Von Sigrid Hartong, Andreas Breiter im Buch World Yearbook of Education 2021 (2020) im Text Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’ Dieses Kapitel erwähnt ...
Personen KB IB clear | Bjarke Lindsø Andersen , Alice Bradbury , Andreas Breiter , Juliane Jarke , Rob Kitchin , Simon Ryberg Madsen , Steffen Mau , Helene Ratner , Guy Roberts-Holmes , Ben Williamson | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Aussagen KB IB clear | Algorithmen können Diskriminierung fördernalgorithms can promote discrimination. | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Begriffe KB IB clear | algorithmic bias , Algorithmusalgorithm , Bildungeducation (Bildung) , CategorizationCategorization , Chancengerechtigkeit , ClassificationClassification , datafication , datafication in education , Digitalisierung , Föderalismus , learning analyticslearning analytics , LehrerInteacher , Managementmanagement , Predictive PolicingPredictive Policing , Schuleschool | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Bücher |
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Dieses Kapitel erwähnt vermutlich nicht ...
Nicht erwähnte Begriffe | Eltern, Kinder, Lernen, Schweiz, Unterricht |
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Zitationsgraph
2 Erwähnungen
- Datengetriebene Schule - Forschungsperspektiven im Anschluss an den 27. Kongress der DGfE (Mandy Schiefner, Sandra Hofhues, Andreas Breiter) (2021)
- Die Schule als digitale Bewertungsfiguration? - Zur Soziomaterialität von Algorithmen und Daten (Juliane Jarke, Andreas Breiter)
- Die datafizierte Schule (Annekatrin Bock, Andreas Breiter, Felicitas Macgilchrist, Sigrid Hartong, Juliane Jarke, Sieglinde Jornitz) (2023)
- Datafizierte Gesellschaft | Bildung | Schule (Andreas Breiter, Annekatrin Bock)
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Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’: Kapitel als Volltext (: , 624 kByte) |
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Beat und dieses Kapitel
Beat hat Dieses Kapitel während seiner Zeit am Institut für Medien und Schule (IMS) ins Biblionetz aufgenommen. Beat besitzt kein physisches, aber ein digitales Exemplar. (das er aber aus Urheberrechtsgründen nicht einfach weitergeben darf). Es gibt bisher nur wenige Objekte im Biblionetz, die dieses Werk zitieren.