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Between Fairness Optimization and ‘Inequalities of Dataveillance’

the Emergence and Transformation of Social Indices in German School Monitoring and Management
Sigrid Hartong, Andreas Breiter
Zu finden in: World Yearbook of Education 2021 (Seite 54 bis 72), 2020 local 
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iconZusammenfassungen

Andreas BreiterFollowing 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’

iconBemerkungen

Andreas BreiterThis 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’

iconDieses Kapitel erwähnt ...


Personen
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Bjarke Lindsø Andersen, Alice Bradbury, Andreas Breiter, Juliane Jarke, Simon Ryberg Madsen, Steffen Mau, Helene Ratner, Guy Roberts-Holmes, Ben Williamson

Aussagen
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Algorithmen können Diskriminierung fördernalgorithms can promote discrimination.

Begriffe
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Algorithmusalgorithm, Bildungeducation (Bildung), CategorizationCategorization, Chancengerechtigkeit, ClassificationClassification, datafication, datafication in education, Digitalisierung, Föderalismus, learning analyticslearning analytics, LehrerInteacher, Managementmanagement, Schuleschool
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Bücher
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2017Big Data in Education (Ben Williamson) 214, 184, 27, 3, 6, 3, 2, 4, 5, 1, 45184453
2017  local web Das metrische Wir (Steffen Mau) 8, 11, 9, 21, 6, 10, 9, 13, 11, 5, 5, 1261271324
2017 local web The Datafication of Primary and Early Years Education (Alice Bradbury, Guy Roberts-Holmes) 177, 39, 19, 12, 9, 11, 6, 5, 5, 8, 99729300
2019The Datafication of Education (Juliane Jarke, Andreas Breiter) 8, 12, 6, 13, 13, 13, 14, 8, 12, 7, 13, 12148512278
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Texte
Jahr  Umschlag Titel Abrufe IBOBKBLB
2019 local web Editorial: the datafication of education (Juliane Jarke, Andreas Breiter) 6, 8, 4, 7, 9, 9, 5, 7, 7, 8, 12, 1822418157
2019 local web Configuring the teacher as data user (Helene Ratner, Bjarke Lindsø Andersen, Simon Ryberg Madsen) 72, 4, 5, 3, 8, 6, 4, 3, 3, 1, 23122111

iconDieses Kapitel  erwähnt vermutlich nicht ... Eine statistisch erstelle Liste von nicht erwähnten (oder zumindest nicht erfassten) Begriffen, die aufgrund der erwähnten Begriffe eine hohe Wahrscheinlichkeit aufweisen, erwähnt zu werden.

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Nicht erwähnte Begriffe
Lernen, Schweiz, Unterricht

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