Der Kurs "Faktencheck mit Daten" von Thomas Hotz, Leiter des Fachgebiets Wahrscheinlichkeitsrechnung und mathematische Statistik , ist ein Angebot im Rahmen des Studium generale an der TU Ilmenau und setzt genau an dieser Stelle an. Im Wintersemester 2024/25 lernten die Teilnehmenden der Veranstaltung Strategien kennen, wie sie Behauptungen mithilfe der geeigneten Datengrundlage überprüfen und entsprechende Fakten herausfiltern können. In Teams einigten sich Studierende und Doktoranden zunächst auf möglichst zugespitzt formulierte Fragen, deren Beantwortung sie sich in den folgenden Wochen nähern wollten. Zunächst übersetzten sie dafür die stark vereinfachenden Formulierungen in messund überprüfbare Behauptungen. Spätestens dabei zeigt sich: Gerade Themen von großer gesellschaftlicher Bedeutung sind viel komplexer, als uns mitunter auf der Suche nach einer einfachen Schwarz-Weiß-Antwort lieb wäre.
Den Blick für Datenmissbrauch schärfen
Als Datenmaterial dienten ausschließlich öffentlich zugängliche Quellen - Wahlergebnisse, Zahlen des Statistischen Bundesamtes oder aus der Kriminalstatistik.Die Teilnehmenden lernen einerseits, wie schwierig es ist, scheinbar einfache Fragen faktenbasiert zu beantworten, aber auch, dass dies - mit Einschränkungen - gelingen kann. Das fördert ihren kritischen Umgang mit scheinbar durch Statistiken belegten Behauptungen in den Medien und schärft ihren Blick für den Missbrauch von Daten hierfür
fasst Prof. Hotz das Ziel des Kurses zusammen.
Auch die Kursteilnehmer ziehen eine positive Bilanz. So haben sie im Verlauf des Semesters sehr viel mehr gelernt, als die Antworten auf ihre vier eingangs gestellten Fragen - nämlich auch, wie man eine wissenschaftliche Herangehensweise für den Hausgebrauch so nutzen kann, dass man in emotional aufgeladenen Debatten einen kühlen Kopf und den Blick für die Tatsachen bewahrt.
Die Ausarbeitung des Kurses erfolgte im Rahmen des THInKI-Projektes. Das Verbundprojekt der TU Ilmenau mit der Friedrich-Schiller-Universität Jena hat das Ziel, fachbereichsübergreifend Lehrangebote zu Technologien der Künstlichen Intelligenz zu erstellen und weiterzuentwickeln. Für deren Anwendung ist die Fähigkeit, kritischer mit Daten umgehen zu können und zu wissen, welche Schlussfolgerungen aus diesen gezogen werden können, essentiell.



