Videoreihe zu “Future Skills: Ein Framework für Data Literacy”
Videoreihe zu “Future Skills: Ein Framework für Data Literacy”
11.12.19
Heutzutage werden Daten als wertvolle Ressource angesehen und sind aus der modernen Gesellschaft und Arbeitswelt nicht mehr wegzudenken. Die Fähigkeit, mit Daten planvoll und achtsam umzugehen, wird immer wichtiger und ist ein entscheidender Erfolgsfaktor unserer Zeit geworden. Data Literacy ist eine der Schlüsselkompetenzen des 21. Jahrhunderts, die in den folgenden vier Lehrvideos erklärt wird.
Im August 2019 veröffentlichte das Hochschulforum Digitalisierung die Studie “Future Skills: Ein Framework für Data Literacy” von Katharina Schüller, STAT-UP / Paulina Busch, STAT-UP / Carina Hindinger, STAT-UP.
In einer vierteiligen Videoreihe stellt Katharina Schüller die wichtigsten Eckpunkte sowie den Kompetenzrahmen für Data Literacy aus der Studie vor. Anhand von Praxisbeispielen werden die unterschiedlichen Meilensteine resümiert. Durch den Einsatz von Fallbeispielen werden die wichtigsten Ergebnisse plausibel dargelegt und nachvollziehbar erklärt.
Die Videos richten sich vor allem an Neulinge, Quereinsteiger und Lehrende im Bereich der Data Literacy und dienen als Einführung in die Thematik, beispielsweise zur eigenen Weiterbildung oder zur Vorführung in einem seminaristischen bzw. schulischen Kontext.
Katharina Schüller ist Geschäftsführerin und Gründerin des Unternehmens STAT-UP und die Hauptautorin der Studie „Future Skills: Ein Framework für Data Literacy“.
Seit über 20 Jahren beschäftigt sie sich beruflich und privat mit Daten, angefangen bei Advanced Analytics über Big Data bis hin zu Künstlicher Intelligenz. Neben zahlreichen Vorträgen, Publikationen und Auszeichnungen ist sie auch als Lehrbeauftragte an diversen Hochschulen aktiv und in mehreren Unternehmensbeiräten und politischen Gremien vertreten.
Video 1: Historischer Rückblick (Laufzeit: ca. 12,5 Minuten)
Das erste Video handelt von der Datenexplosion, die Anfang der 1980er begonnen hat. In einem historischen Rückblick über die letzten 40 Jahre werden die Entwicklungen im Bereich der Daten zusammenfassend dargestellt und aufbereitet. Im Fokus steht vor allem die Entstehung der zahlreichen Literacies, mit besonderem Blick auf die sogenannte “Ethical Literacy”.
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Kapitelübersicht:
0:42 Datenexplosion
3:28 Entstehung der Literacies
6:37 Die Bedeutung von Ethical Literacy
Video 2: Datenmodelle (Laufzeit: ca. 11,5 Minuten)
Im zweiten Video werden unterschiedliche Datenmodelle analysiert. Anschließend wird anhand eines Beispiels erklärt, wie sich aus gesammelten Daten Wissen generieren lässt. Am Ende des Videos wird das in der Studie “Future Skills: Ein Framework für Data Literacy” neu entwickelte Datenmodell vorgestellt und anhand eines Fallbeispiels aus der Realität tiefergehend erläutert.
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Kapitelübersicht:
0:42 Von Daten zu Wissen
3:12 Wie wird Wissen generiert?
5:15 Das neue Datenmodell
Video 3: Der Kompetenzrahmen (Laufzeit: ca. 13,5 Minuten)
Der Hauptfokus im dritten Video ist der Kompetenzrahmen, der dem eigens entwickelten neuen Datenmodell zugrunde liegt. Anfangs wird der Kompetenzrahmen mit seinen einzelnen Teilkompetenzen erläutert. Im weiteren Verlauf werden Beispielkompetenzen näher behandelt und es wird erläutert, wieso Data Literacy eine Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts darstellt.
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Kapitelübersicht:
0:42 Data Literacy messbar machen
4:24 Data Literacy als Schlüsselkompetenz
8:59 Beispielkompetenzen des Kompetenzrahmens
Video 4: Lernzielevaluation (Laufzeit: ca. 14,5 Minuten)
Zum Abschluss der Videoreihe werden im vierten Teil Möglichkeiten zur Lernzielevaluation vorgestellt. Begonnen wird mit dem Lernstufenmodell von Kirkpatrick, das einen ersten Rahmen zur Evaluation bilden soll. Anschließend werden Instrumente zum Testen von Kompetenzen erläutert. Anhand einer Fallstudie wird nun dargelegt, wie man erlernte Kompetenzen in der “realen Welt” einerseits als Anwender*in umsetzen, andererseits aber auch als Lehrender beurteilen kann.
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Kapitelübersicht:
0:42 Das Lernstufenmodell von Kirkpatrick
6:00 Instrumente zum Testen von Kompetenzen
8:19 Fallstudie: Medizinische Diagnostik
Gesamtlaufzeit: ca. 52 Minuten
Link zur Studie: Future Skills: Ein Framework für Data Literacy
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