{"id":2956,"date":"2018-10-22T17:50:26","date_gmt":"2018-10-22T15:50:26","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.iese.fraunhofer.de\/?p=2956"},"modified":"2024-02-19T11:49:18","modified_gmt":"2024-02-19T10:49:18","slug":"future-skills-ansaetze-zur-vermittlung-von-data-literacy-in-der-hochschulbildung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.iese.fraunhofer.de\/blog\/future-skills-ansaetze-zur-vermittlung-von-data-literacy-in-der-hochschulbildung\/","title":{"rendered":"Future Skills: Ans\u00e4tze zur Vermittlung von Data Literacy in der Hochschulbildung"},"content":{"rendered":"

Die F\u00e4higkeit, planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext bewusst einsetzen und hinterfragen zu k\u00f6nnen wird im Zuge der digitalen Transformationen von zunehmender Wichtigkeit und stellt eine zentrale Kompetenz in allen Sektoren und Disziplinen dar. Auf der einen Seite werden Data Scientists ben\u00f6tigt, die in der Lage sind, speziell mit gro\u00dfen heterogenen Daten umzugehen und die Technologie rund um den Big-Data-Lifecycle beherrschen, um schnell Entscheidungen basierend auf Daten und daraus abgeleiteten Informationen erm\u00f6glichen zu k\u00f6nnen. Auf der anderen Seite werden in der Breite in allen Sektoren und Disziplinen Personen ben\u00f6tigt, welche die F\u00e4higkeit besitzen, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Diese F\u00e4higkeiten werden unter dem Begriff Data Literacy zusammengefasst.<\/p>\n

Im Auftrag der Arbeitsgruppe Curriculum 4.0 des Hochschulforums Digitalisierung f\u00fchrten das Fraunhofer IESE und die Gesellschaft f\u00fcr Informatik eine Studie durch, um umsetzbares Wissen f\u00fcr Hochschulen und F\u00e4cher f\u00fcr die Curriculum-Entwicklung im Hinblick auf Data Literacy zusammenzustellen. Der Fokus lag dabei auf europ\u00e4ischen und internationalen Best-Practice-Beispielen, welche Angebote zur bedarfsgerechten, disziplin\u00fcbergreifenden Vermittlung von Wissen zur datengest\u00fctzten Arbeit und Entscheidungsfindung aufgebaut haben.<\/p>\n

Im Rahmen der Recherche wurden 89 potenzielle Best-Practice-Beispiele recherchiert und klassifiziert. 15 Fallbeispiele von besonderem Interesse wurden ausgew\u00e4hlt und im Detail analysiert. Zu sechs Fallbeispielen wurden semi-strukturierte Interviews durchgef\u00fchrt und eine Online-Umfrage mit 69 Teilnehmern aufgesetzt. Im Rahmen eines internationalen Workshops in Berlin wurden schlie\u00dflich mit 19 ausgew\u00e4hlten Fachexperten Handlungsempfehlungen erarbeitet. Im vorliegenden Artikel wollen wir auf ausgesuchte Ergebnisse bzgl. der Leitfragen der Studie eingehen.<\/p>\n

Leitfrage 1: Was wird unter Data Literacy verstanden und welche Schwerpunkte sind relevant?<\/h2>\n

\u201eData Literacy\u201d wird als die F\u00e4higkeit Daten definiert, auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Sowohl bei den Experteninterviews als auch bei der Umfrage stimmte dieser Definition ein Gro\u00dfteil der Personen v\u00f6llig oder teilweise zu. \u00a0Es gibt allerdings eine gro\u00dfe \u00dcberlappung zum Begriff der \u201eInformation Literacy\u201d sowie angrenzenden Begriffen wie \u201eData Information Literacy\u201d, \u201eScience Data Literacy\u201d, \u201eDigital Literacy\u201d oder auch \u201eStatistical Literacy\u201c.<\/p>\n

Leitfrage 2: Wie wird Data Literacy in Disziplinen und Curricula integriert und wie schafft man Anreize f\u00fcr Lehrende?<\/h2>\n

\u00dcber die Literatur hinweg zeigt sich, dass mit der Vermittlung von Kompetenzen im Bereich Data Literacy m\u00f6glichst fr\u00fch begonnen werden sollte. Das Bewusstsein f\u00fcr die Wichtigkeit muss sowohl Studierenden als auch Organisationen vermitteln werden. Ein Angebot muss zudem an verschiedene Bildungsniveaus und disziplinspezifisch an den Kontext, die Terminologie und den Arbeitsablauf der Problemstellung angepasst werden. Aus den Interviews heraus zeigte sich, dass verschiedene Modelle der Integration denkbar sind, von der st\u00e4rkeren Einbeziehung von Online-Angeboten \u00fcber das Angebot eines zentralen Einstiegskurses mit Erweiterungsmodulen bis hin zu vollintegrierten L\u00f6sungen. Die Angebote sind oftmals modular aufgebaut und bedienen sich moderner Vermittlungsmethoden (wie Hands-on-Lernen und projektbasiertes Lernen). F\u00fcr alle Fallbeispiele bestanden Kollaborationen mit anderen Fachbereichen oder Einrichtungen. Die Motivation f\u00fcr Lehrende zur Beteiligung an gemeinsamen Angeboten bestand gr\u00f6\u00dftenteils in pers\u00f6nlichem Interesse und der Verbreiterung der eigenen F\u00e4higkeiten.<\/p>\n

Leitfrage 3: Was ist ein fach\u00fcbergreifendes Set an Basiskompetenzen und was sind Spezialkompetenzen?<\/h2>\n

Nach Ridsdale et al. (\u201eStrategies and Best Practices for Data Literacy Education: Knowledge Synthesis Report\u201c, Report, 2015) werden die folgenden grundlegenden\/konzeptionellen Kompetenzen, Kernkompetenzen und fortgeschrittenen Kompetenzen unterschieden.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Kompetenzen\u00a0<\/strong><\/td>\nKonzeptionell\u00a0<\/strong><\/td>\nKern\u00a0<\/strong><\/td>\nFortgeschritten\u00a0<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
(1) Konzeptioneller Rahmen<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Einf\u00fchrung in Daten<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
(2) Datensammlung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenerschlie\u00dfung und -sammlung<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Evaluierung und Sicherstellen der Qualit\u00e4t der Datenquellen<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
(3) Daten-Management<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenorganisation<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenmanipulation<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenkonvertierung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/tr>\n
Metadatenerzeugung und -verwendung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/tr>\n
Datenheilung, -sicherheit und -wiederverwendung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/tr>\n
Datenaufbewahrung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/tr>\n
(4) Datenevaluation<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenwerkzeuge<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Grundlegende Datenanalyse<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Dateninterpretation<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Nutzen von Daten zur Identifizierung von Problemen<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenvisualisierung<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenpr\u00e4sentation<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datengetriebene Entscheidungsfindung<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
(5) Datenanwendung<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Kritisches Denken<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenkultur<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenethik<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenzitierung<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Datenteilung<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/td>\n<\/tr>\n
Evaluieren von Entscheidungen basierend auf Daten<\/td>\n<\/td>\n<\/td>\nX<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

 <\/p>\n

Was als grundlegende und was als fortgeschrittene Kompetenz betrachtet wird, h\u00e4ngt auch damit zusammen, was man als Ausbildungszweck von Data Literacy in den Vordergrund stellt: Geht es um die Vermittlung um Grundkompetenzen f\u00fcr den m\u00fcndigen Bildungsb\u00fcrger oder um Kompetenzen, die f\u00fcr bestimmte Disziplinen und Anwendungszwecke wichtig sind.<\/p>\n

Leitfrage 4: Welche Anforderungen ergeben sich an die Absolventinnen und Absolventen f\u00fcr Gesellschaft, Arbeitsmarkt und Wissenschaft?<\/h2>\n

Nach der Umfrage und den Interviews zeigt sich, dass zusammengefasst f\u00fcr die Gesellschaft insbesondere F\u00e4higkeiten im ethisch korrekten Umgang mit Daten von Wichtigkeit sind, dass beim Arbeitsmarkt einzelne, mehr technische F\u00e4higkeiten im Vordergrund stehen und dass in der Wissenschaft eher ein breites Kompetenzprofil gefragt ist.<\/p>\n

Leitfrage 5: Was sind Handlungsempfehlungen f\u00fcr die curriculare Implementierung?<\/h2>\n

Basierend auf den Literaturquellen und den durchgef\u00fchrten Interviews lie\u00dfen sich eine Reihe von Herausforderungen und Ma\u00dfnahmen identifizieren, die im Rahmen unseres Expertenworkshops zu Handlungsempfehlungen in drei Bereichen verdichtet wurden:<\/p>\n\n\n\n\n
Strukturen und Kollaboration<\/strong><\/td>\nKompetenzen und Integration<\/strong><\/td>\nKompetenzvermittlung<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n
\n
    \n
  1. Aufbau geeigneter Infrastrukturen, Curricula, Zugang zu Best Practices und Daten<\/li>\n
  2. Weiterbildung der Leiter, \u00dcberzeugung der F\u00fchrung und Lancieren von Ma\u00dfnahmen<\/li>\n
  3. Aufbau von Kollaborationen \u00fcber Abteilungen, Fachbereiche und Industrie, Schaffen einer Community of Practice und gemeinsamer Ressourcen<\/li>\n<\/ol>\n<\/td>\n
\n
    \n
  1. Aufbau von Laboren f\u00fcr \u201eData Education\u201c, um das Eigenstudium besser zu unterst\u00fctzen<\/li>\n
  2. Fr\u00fchzeitig auf Schulebene beginnen, indem z.B. die kommende Lehrerschaft ausgebildet wird<\/li>\n
  3. Aufbau eines standardisierten Kompetenz-Frameworks f\u00fcr Data Literacy<\/li>\n<\/ol>\n<\/td>\n
\n
    \n
  1. Data Literacy sollte zur Grundvoraussetzung f\u00fcr akkreditierte Programme werden<\/li>\n
  2. Data-Literacy-Bildung sollte standardisiert werden<\/li>\n
  3. Die Vermittlung von Data-Literacy-Kompetenzen sollte als Duo mit einem Dom\u00e4nen-Experten und einem Data Scientist erfolgen und an den Kontext angepasst werden<\/li>\n<\/ol>\n<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

     <\/p>\n

    \n

    Die vollst\u00e4ndige Studie <\/a>kann ab sofort auf den Seiten des Hochschulforum Digitalisierung (HFD) heruntergeladen werden.\u00a0Eine Kurzpr\u00e4sentation<\/a>\u00a0mit den Ergebnissen zu den Leitfragen ist ebenfalls verf\u00fcgbar.<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Die F\u00e4higkeit, planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext bewusst einsetzen und hinterfragen zu k\u00f6nnen wird im Zuge der digitalen Transformationen von zunehmender Wichtigkeit und stellt eine zentrale Kompetenz in allen Sektoren und Disziplinen dar. 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