Selbst perfekt aussehende Daten können in die Irre führen, wenn sie auf einer verzerrten Grundlage aufgebaut sind. In diesem Modul erforschen die Studierenden, wie fehlerhafte Stichproben, fehlende oder unsichtbare Daten und selektive Berichterstattung das verzerren, was wir zu wissen glauben, und wie man nicht nur die Datenquelle, sondern auch die Art und Weise, wie sie aufbereitet, gefiltert und verwendet werden, kritisch untersucht.

Zahlen lügen nicht, aber sie können in die Irre führen, wenn der Kontext fehlt. In diesem Modul erforschen die Schüler, wie Aggregation, Vernachlässigung der Basisrate und selektives Framing unser Verständnis von Daten verzerren. Sie lernen, die Vergleiche, die ihnen gezeigt werden, zu hinterfragen und sorgfältig über die Vergleiche nachzudenken, die sie nicht sehen.

Im Zeitalter von GenAI können große Sprachmodelle zu mächtigen Werkzeugen werden, die unser Urteilsvermögen schärfen, anstatt es zu ersetzen. Dieses Modul zeigt den Studierenden, wie sie GenAI-Tools nutzen können, um Annahmen zu testen, Meinungsverschiedenheiten zu simulieren, alternative Perspektiven aufzuzeigen und kritischer über ihre eigene Argumentation nachzudenken.