Susanne Rentsch // Maschinen als Subjekte politischer Bildung
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Kollegiatin
NameSusanne Rentsch
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Z21 Zellescher Weg 21
01217 Dresden
Büros: 3. Obergeschoss, Konferenzraum: Erdgeschoss
Postadresse:
Technische Universität Dresden Schaufler Lab@TU Dresden
01062 Dresden
Promotionsvorhaben: Maschinen als Subjekte politischer Bildung
Fachgebiet: Didaktik politischer Bildung
Betreuende: Prof. Dr. Anja Besand
Unsere Arbeitswelt ist durch einen stetigen technologischen Wandel geprägt, der Arbeitsbedingungen und -umgebungen verändert. Im aktuellen wissenschaftlichen Diskurs stehen insbesondere die Potenziale und Auswirkungen des Einsatzes Künstlicher Intelligenz (KI) im Arbeitskontext zur Debatte.
Unter KI werden derzeit algorithmische Entscheidungssysteme verstanden, die Muster in großen Datenmengen erkennen. Welchen Einfluss der Einsatz KI-basierter Systeme auf Beschäftigte und deren Arbeitsbedingungen hat, ist bislang weitestgehend offen.
Arbeitsautonomie ist als ein Kriterium für die Qualität von Arbeit besonders bedeutsam. Sie hat wesentlichen Einfluss auf die Zufriedenheit, Gesundheit, Kreativität und Leistungsfähigkeit von Beschäftigten. Autonomes Arbeiten bedeutet in diesem Sinne, dass die Methoden, Zeiteinteilung sowie Bewertungskriterien zur Erfüllung einer Arbeitsaufgabe eigenständig von Beschäftigten bestimmt werden.
Die Analyse der möglichen Effekte von KI auf Arbeitsautonomie bildet den Kern des Dissertationsvorhabens von Gina Glock. Der bisherige Diskurs deutet auf widersprüchliche Erkenntnisse zum Zusammenspiel von KI und Arbeitsautonomie hin: Einerseits kann die zunehmende Automatisierung von Tätigkeiten arbeitsentzerrend wirken und somit Arbeitsautonomie steigern. Andererseits kann mittels KI ein Algorithmen-basiertes Monitoring von Beschäftigten erfolgen, das Arbeitsautonomie potenziell mindern kann.
Ziel des Vorhabens ist die Identifikation von sowohl positiven als auch negativen Effekten des Einsatzes von KI auf die Arbeitsautonomie von Beschäftigten, um die wissenschaftliche Grundlage für Handlungsempfehlungen zur Einbettung KI-basierter Systeme in Arbeitsumgebungen zu generieren.
Stand: 03/2023
CV
seit 02/2023 | Mitarbeiterin an der Professur für Didaktik der Politischen Bildung, TUD; assoziierte Kollegiatin im Schaufler Lab@TU Dresden |
2019 - 02/2023 | Doktorandin im Schaufler Kolleg@TU Dresden |
2017 - 2020 | Wissenschaftliche Beraterin am Institut für Innovation und Technik (iit) in der VDI/VDE Innovation + Technik GmbH |
2014 - 2017 | Mitarbeiterin in der Geschäftsstelle der Expertenkommission Forschung und Innovation (EFI), Stifterverband für die Deutsche Wissenschaft e.V. |
2014 - 2019 | Staatsexamen Mathematik und Gemeinschaftskunde / Rechtserziehung / Wirtschaft für Lehramt an Gymnasien, Technische Universität Dresden |
2011 - 2013 | Sozialwissenschaften, Humboldt-Universität zu Berlin |
Lehre
- Sommersemester 2020: Be my quarantine: Politische Bildung in globalen Krisenzeiten, TU Dresden, Lehrstuhl für Didaktik der politischen Bildung
Präsentationen
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Digitaler Tagungsbeitrag mit dem Titel „Science Facts statt Science Fiction: Diskriminierung durch Künstliche Intelligenz als Herausforderung für die Politische Bildung“ im Rahmen der Nachwuchstagung der GPJE (Gesellschaft für Politikdidaktik und politische Jugend- und Erwachsenenbildung) „Diskriminierungskritische politische Bildung“ am 26.02.2021
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Digitaler Workshop für Schüler:innen mit dem Titel „Richtig unfair!? So diskriminierend kann Künstliche Intelligenz sein“ im Rahmen des MINT-EC Digitalforum „VUCA – meine digitale Zukunft und ich“ am 26.02.2021
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Digitaler Workshop für Schülerinnen mit dem Titel „Richtig unfair!? So diskriminierend kann Künstliche Intelligenz sein“ im Rahmen der Girl’s Day Akademie Dresden des GDA-Frauenförderwerk am 18.03.2021
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Digitaler Workshop für Schülerinnen mit dem Titel „Richtig unfair!? So diskriminierend kann Künstliche Intelligenz sein“ im Rahmen des Girl’s Day Angebot der TU Dresden am 22.04.2021