Materijal je nastavni scenarij koji učenike uvodi u razumijevanje algoritama preporuka, personaliziranog sadržaja i pristranosti podataka. Učenici analiziraju svakodnevne situacije s digitalnih platformi i promišljaju o tome kako algoritmi koriste podatke, što iz njih zaključuju i koje se opasnosti mogu pojaviti.

Učenici će steći znanja o tome što su algoritmi preporuka, koje podatke digitalne platforme mogu koristiti i kako se iz tih podataka oblikuju preporuke sadržaja. Razumjet će da podaci mogu biti nepotpuni, jednostrani ili pristrani te da personalizirane preporuke nisu uvijek neutralne ni korisne. Učenici će razvijati kritički odnos prema preporukama koje dobivaju na internetu i raspravljati o etičkim posljedicama algoritamskog odlučivanja.

Osobno iskustvo učenika

Učitelj započinje sat pitanjima o iskustvima učenika s preporukama sadržaja na internetu. Učenici navode primjere kada su nakon gledanja jednog videa počeli dobivati slične preporuke ili kada su nakon pretraživanja neke teme vidjeli povezane oglase. Aktivnost povezuje temu algoritama s iskustvima učenika i otvara pitanje kako platforme zaključuju što bi korisnika moglo zanimati.

Analiza AI odgovora

Učitelj prikazuje AI tvrdnju: „Algoritmi preporuka neutralni su jer se temelje na podacima.” Učenici prvo individualno promišljaju o tome jesu li podaci uvijek neutralni, a zatim svoje mišljenje uspoređuju u paru. Učitelj postavlja pitanja o tome što u tvrdnji zvuči uvjerljivo, znači li podatkovna utemeljenost automatski pravednost i može li algoritam biti problematičan i onda kada koristi stvarne podatke.

Analiza situacija u skupinama

Učenici se dijele u skupine i svaka skupina analizira jednu situaciju povezanu s preporukama sadržaja. Situacije uključuju sportske sadržaje, zdravu prehranu, teorije zavjere i stereotipe u podacima. Učenici razmatraju koje podatke algoritam koristi, što zaključuje o korisniku, može li preporuka biti korisna i gdje se može pojaviti rizik. Učitelj potiče učenike da ne vrednuju algoritam samo kao dobar ili loš, nego da objasne kako dolazi do preporuke.

Prezentacija i zajednička rasprava

Svaka skupina predstavlja zaključke u nekoliko rečenica. Učitelj na ploči zapisuje ključne uvide, primjerice da podaci mogu biti nepotpuni, da mogu sadržavati pristranosti, da popularno nije isto što i točno te da personalizirano nije uvijek korisno. Razred raspravlja o tome tko je odgovoran ako algoritam preporučuje štetan sadržaj i kako korisnik može razviti kritički odnos prema preporukama.

Refleksija i zaključak

Učenici dovršavaju rečenice kojima sažimaju naučeno, primjerice da algoritam preporuka koristi podatke o ponašanju korisnika, da podaci nisu uvijek neutralni i da se pri preporukama treba zapitati zašto im se određeni sadržaj prikazuje. Učitelj zaključuje da algoritmi nisu čarobni ni nužno neutralni, nego rade prema podacima i obrascima, zbog čega je važno razumjeti razliku između podatka, zaključka i pristranosti.

Materijal je nastao kao odgovor na činjenicu da učenici svakodnevno koriste platforme koje im preporučuju sadržaj, ali često ne razmišljaju o tome kako se te preporuke oblikuju. Aktivnosti su osmišljene kako bi učenici razumjeli da algoritmi preporuka nisu nužno neutralni, iako se temelje na podacima. Poseban naglasak stavljen je na kritičko promišljanje o digitalnim tragovima, pristranosti podataka i odgovornosti korisnika pri prihvaćanju preporučenog sadržaja.