Datenkompetenzen für alle Studierenden: Der Stifterverband hat im Rahmen der Initiative "Future Skills" mit der Heinz Nixdorf Stiftung, dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen und der DATEV-Stiftung Zukunft in verschiedenen Förderprogrammen Hochschulen darin gefördert, Data Literacy Education fachübergreifend zu etablieren und so möglichst vielen Studierenden Datenkompetenzen zu ermöglichen.
Projektlaufzeit: 2018 bis 2025
Neben der Kooperation mit den geförderten Hochschulen hat der Stifterverband auch öffentliche Aktivitäten rund um das Thema Data Literacy gestaltet. Ziel dieser Aktivitäten war es, Impulse für die Weiterentwicklung einer Data Literacy Education in das Bildungs- und Wissenschaftssystem zu tragen. Konkrete Formate waren die Working Group: Data Literacy und die Veranstaltungsreihe "Let's talk about Data Literacy"
Data Literacy gehört zu den wichtigen Future Skills, um in der digitalen Welt in Wissenschaft, Arbeitswelt und Gesellschaft bestehen und teilhaben zu können. Damit gehört sie zu den bedeutendsten Digitalkompetenzen der Zukunft. Data Literacy bezeichnet die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Sie ermöglicht die systematische Umwandlung von Daten in Wissen und ist damit unverzichtbarer Bestandteil der Allgemeinbildung.
Data Literacy sensibilisiert für die Chancen der Datennutzung und stärkt so die Innovationskraft unserer Gesellschaft. Ethische Aspekte spielen im Umgang mit Daten gleichermaßen eine wichtige Rolle. Data Literacy Education muss den Studierenden aller Fächer den Erwerb von grundlegenden und fachspezifischen Datenkompetenzen ermöglichen.
Mit dem Förderprogramm "Data Literacy Education" haben die Heinz Nixdorf Stiftung und der Stifterverband einen Beitrag dazu geleistet, den Erwerb von Data Literacy für Studierende aller Fächer an deutschen Hochschulen zu etablieren. Die geförderten Lehr- und Lernkonzepte adressieren jeweils mindestens einen Studienabschnitt (Bachelor, Master, Staatsexamen) oder die Promotion. Sie werden für Studierende bzw. Promovierende aller Fächer angeboten oder sind zumindest auf eine fakultätsübergreifende Fächergruppe ausgerichtet. Die Implementierung von Data Literacy in die Curricula und ihre Vermittlung erfordert die Kollaboration der Lehrenden untereinander und eine fach- wie hochschulübergreifende Zusammenarbeit. Die Lehr- und Lernformate sind der Kompetenz entsprechend gestaltet. Sie setzen digitale Methoden, Werkzeuge und Ressourcen ein und integrieren projektbasiertes, praktisches Lernen an echten Datenbeständen. Das Förderprogramm ist Ende 2023 ausgelaufen.
In dem Projekt Daten Lesen Lernen am Göttingen Campus entwickelte das Projektteam erstens die für Bachelorstudierende aller Fächer zugängliche Lehrveranstaltung Data Literacy Basics, die grundlegende Datenkompetenzen praxisorientiert und forschungsnah vermittelt. Das Projektteam etablierte zweitens das DataLab als Schnittstelle zwischen den verschiedenen Fächern, der regionalen Wirtschaft und gesellschaftlichen Akteuren. Um die Lehrveranstaltung nahtlos mit konkreten praktischen Anwendungsprojekten zu verknüpfen, kuratierte das Projektteam drittens eine qualitätsgeprüfte Sammlung von Open Educational Resources, die mit geeigneter Prüfungsform für das Studium anrechenbar sind.
Im Rahmen dieses Projektes ist unter anderem unter der Bezeichnung "Data Lesen Lernen 4 All" eine Reihe barrierefreier Data-Literacy-Lehrvideos entstanden. Hier wird Data Literacy Education insbesondere für hörbeeinträchtigte Studierende und Studierende mit Verständnisproblemen der deutschen Sprache zugänglich gemacht.
Das Mannheimer Modell Data Literacy Education (MoDaL) sah drei Maßnahmen vor: Auf der Stufe unimodal1 entwickeln Studienanfänger aller Fächer digitale Kernkompetenzen. Auf der Stufe bimodal2 bearbeiten die Studierenden in interdisziplinären Kleingruppen weitgehend selbstorganisiert ein praxisorientiertes Datenprojekt. Auf der Stufe trimodal3 führen Studierende im Hauptstudium aller Bachelor-Programme datengestützte Forschungsprojekte und Abschlussarbeiten durch und vertiefen das computational thinking.
Das Konzept DATA DRIVEN x (DATAx) zielte darauf ab, Data Literacy Education in das Studienmodell der Leuphana zu integrieren. Das sogenannte Leuphana Semester, mit dem alle Studierenden beginnen, umfasst mehrheitlich fachübergreifende Inhalte. Zunächst vermittelt DATAx im Online-Selbststudium Grundlagenwissen in den Bereichen Mathematik, Statistik und Programmierung. Die Methodenausbildung wurde an Inhalte der Data Literacy Education angepasst und für alle Bachelor-Studierenden geöffnet. Zur vertiefenden Anwendung wurden im weiteren Verlauf die Studierenden in einem "Open Data Hacking Space" mit Echtdaten von Praxis- und Kooperationspartnern eigenständig in Gruppen Praxisprojekte der Datenanalyse und Datenvisualisierung umgesetzt und die Ergebnisse veröffentlicht.
Mit dem Förderprogramm "Data Literacy Education.nrw" haben das Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen und die Digitale Hochschule Nordrhein-Westfalen im Rahmen der landesweiten Digitalisierungsoffensive dazu beigetragen, den Erwerb von Data Literacy für Studierende aller Fächer an den staatlichen Kunsthochschulen sowie den staatlichen Universitäten und Fachhochschulen in Nordrhein-Westfalen zu etablieren. Alle staatlichen Kunsthochschulen sowie die Universitäten und Fachhochschulen in der Trägerschaft des Landes Nordrhein-Westfalen waren aufgerufen, sich mit ihren Lehr- und Lernkonzepten zu bewerben. Zehn Hochschulen wurden mit jeweils bis zu 300.000 Euro gefördert. Sie konnten außerdem Teil des bundesweiten Data Literacy Education Netzwerks werden. Das Förderprogramm ist Ende 2023 ausgelaufen.
Die Karte zeigt die Verortung der im Programm "Data Literacy Education.nrw" geförderten Projekte:
Das Projekt "data.RWTH – Datenkultur an der RWTH" zielte auf die multimethodische Vermittlung einer breiten Grundlagenausbildung im Bereich Data Literacy an alle Studierenden der RWTH Aachen University. Unter der Prämisse, eine nachhaltige Datenkultur zu schaffen, wurden einerseits innovative praxisnahe Lehr- und Lernformate entwickelt, die sowohl grundlegende interdisziplinäre Datenkompetenzen als auch eine fachspezifische Kompetenzausprägung fokussieren. Zum anderen galt es, das entstehende Data-Literacy-Angebot entlang des gesamten Studiums curricular zu verankern. Für eine erfolgreiche Projektumsetzung wurden dabei alle Hochschulakteurinnen und -akteure systematisch eingebunden und Anknüpfungspunkte an bestehenden Lehr-, Verwaltungs- und Netzwerkstrukturen genutzt.
Das hochschulübergreifende Verbundprojekt "DataLiteracySkills@OWL" (DaLiS@OWL) der Universitäten Bielefeld und Paderborn sowie der Fachhochschule Bielefeld zielte darauf ab, den reflektierten und selbstbestimmten Umgang mit Daten außer- und inneruniversitär zu stärken und einen fundierten Erwerb von Data Literacy Skills (Datenkompetenzen) für Studierende aller Fächer zu etablieren. Dies umfasste sowohl analytische und gestalterische Fähigkeiten im Umgang mit Daten als auch die Fähigkeit zur Reflexion gesellschaftlicher Wechselwirkungen.
So förderten curricular verankerte, anwendungsbezogene, hochschul- und fächerübergreifende Angebote zum einen die aktive Teilhabe an digitalen Transformationsprozessen, zum anderen aber auch die Fähigkeit, Anforderungen, die in einer zunehmend datengetriebenen Berufswelt und Gesellschaft bestehen, handlungsfähig entgegenzutreten (1). Darüber hinaus wurde Lehrenden die Vermittlung von Data Literacy Skills durch systematischen Austausch zwischen daten-zentralen und daten-fernen Disziplinen, Zugang zu digitalen Werkzeugen, die Schaffung persistenter Lehrressourcen und gezielter Anreize ermöglicht (2). Ferner hatte sich das Projekt zum Ziel gesetzt, für die Region Ostwestfalen (OWL) mit einem auf die regionale Wirtschaft und Wissenschaft abgestimmten OWL-Datenzertifikat, einen verlässlichen Kompetenznachweis für datenliterate Absolventinnen und Absolventen zu schaffen und einen nachhaltigen Wissenstransfer zu gewährleisten (3). Schließlich ermöglichten die ausbau- und anschlussfähig gestalteten Konzepte von DaLiS@OWL eine Umsetzung auch über OWL hinaus.
Im Rahmen dieses Projektes ist das Arbeitspapier "Data Literacy: Kompetenzrahmen für Hochschulen" (PDF) entstanden.
Das Projekt "Data.Literacy@RUB" war in drei Stufen aufgeteilt. Das Basismodul sowie das Aufbaumodul der Stufe I zielten darauf ab, die heterogene Gruppe an Studierenden der Ruhr-Universität Bochum (RUB) für die Relevanz von Data Literacy zu sensibilisieren. Dabei sollte ein grundlegendes Verständnis und eine Basiskompetenz im Umgang mit Daten vermittelt werden. In Stufe II, dem Vertiefungsmodul, wurden den Studierenden durch ergänzende Workshopangebote im Bereich "Data Science" praktische Kompetenzen im Umgang mit Daten vermittelt und in Datenprojekten Möglichkeiten zur praktischen Arbeit mit Daten gegeben. Hierdurch sollte das Wissen vertieft und gefestigt werden. Das Forschungsmodul und somit die Stufe III hatte das Ziel, die Studierenden in einer forschenden und fragenden Haltung zu bestärken und sie mit dem notwendigen Fachwissen sowie methodischen und sozialen Kompetenzen dazu zu befähigen, ihre spätere berufliche Praxis in oder außerhalb der Wissenschaft kritisch zu reflektieren und weiterzuentwickeln.
Das Projekt "DAViD" (Daten Analysieren, Visualisieren und Deuten) verfolgte die Vermittlung von Digital- und Datenkompetenzen für Studierende aller Bachelorstudiengänge an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg. Hierbei umfasste das Projekt DAViD zwei Säulen: Zum einen wurden in der Projektlaufzeit 15 digitale Lehr-Lernmaterialien (E-Learning Sessions) erstellt, welche die Basis-Kompetenzen der Data Literacy abdecken und in der Lehre aller Bachelorstudiengänge genutzt werden können. Zum anderen wurden während der Projektlaufzeit Curriculumswerkstätten in allen Fachbereichen abgehalten. In den Werkstätten wurden mit den jeweiligen Verantwortlichen curriculare Voraussetzungen für die künftige Verankerung in den Bachelorstudiengängen entwickelt.
Das Konzept "Data Competence Network" (DaCoNet) der TU Dortmund richtete sich an Studierende und vermittelte Datenkompetenzen auf drei Leveln. Das Basisangebot "DaCoNet Basic" richtete sich an alle Bachelorstudierenden. Ziel war die Sensibilisierung für den Umgang mit Daten und Datenprodukten sowie die Entwicklung von Data-Literacy-Kernkompetenzen. Interessierte Studierende konnten sich im "DaCoNet Advanced"-Angebot fortgeschrittene Datenkompetenzen aneignen. In Tandems aus Data Scientists und Datenanwendern wurden mathematisch-statistische Grundlagen vertieft und fachspezifisch angewandt. Mit dem dritten Level "DaCoNet Expert" konnten sich Studierende schließlich in praktischen Data-Science-Anwendungen spezialisieren.
Die Universität Duisburg-Essen hat mit dem "DataCampus – Discover, Follow, Work and Share Data" einen Entwicklungs- und Kooperationsrahmen zur Förderung von Datenkompetenzen in Studium und Lehre geschaffen. Von zentraler Bedeutung war dabei ein breites Netzwerk von Lehrenden, die Studierende in ihren Veranstaltungen an den Umgang mit Daten heranführen. Sie waren Teil der DataCommunity, die zusammen mit der Universitätsbibliothek und dem Zentrum für Hochschulqualitätsentwicklung Lehrveranstaltungen, Lernorte und Lehr-Lern-Materialien entwickeln, um Studierende beim Erwerb von Datenkompetenzen zu unterstützen.
Die Data Literacy Initiative (DaLI) entwickelte ein modulares, interdisziplinäres Programm, um Datenkompetenz systematisch und hochschulweit in Lehre und Forschung an der TH Köln zu verankern.
DaLI realisierte ein Zertifikatsprogramm, das in drei Levels die verschiedenen Kompetenzen der Data Literacy vermittelte.
Ergänzend wurde ein "DaLI Lab" etabliert, das als Schnittstelle zwischen den verschiedenen Disziplinen, der regionalen Wirtschaft und gesellschaftlichen Akteurinnen und Akteuren Raum zum Austausch und zur Zusammenarbeit bot.
Im Projekt "PEDaL HN – Ein Projekt zum Erwerb von Data Literacy an der Hochschule Niederrhein" entwickelte das Projektteam ein dreistufiges Kompetenzmodell zum Erwerb von Data-Literacy-Kompetenzen. In diesem Model griffen studiengangüberspannende und fachspezifische Elemente ineinander. In drei Bausteinen bildeten die Studierenden (1) Verständnis und Bewusstsein für Daten, (2) erlernten Techniken zum Datenmanagement, um (3) mit realen Daten in fachbezogenen Studienprojekten zu arbeiten. In einer Online-Rallye, die mit Live-Conventions und studentischen DatenPatinnen und DatenPaten begleitet wurde, wurde zunächst Data Awareness entwickelt. Für Data-Literacy-Techniken und -Methoden wurde ein überfachlicher Online-Kurs erstellt, der Lehrenden als Ressource zur Verfügung stand und modular in bereits etablierte, curriculare Veranstaltungen integriert werden konnte. Interdisziplinäre Fragestellungen mit fachspezifischen Daten wurden durch die Studierenden in fachbereichsübergreifenden Projekten bearbeitet.
Viele Hochschulen stehen in ihrer Entwicklung von Data-Literacy-Education-Programmen vor ähnlichen Herausforderungen und vollziehen vergleichbare Arbeitspakete in ähnlichen Zeiträumen. Um diesen Entwicklungsprozess zu unterstützen, sind andernorts gesammelte Erfahrungen hilfreich. Da es sich um hochschulweite Projekte handelt, existieren an der eigenen Hochschule in der Regel keine Peers, mit denen ein Austausch möglich wäre. Genau dort setzte das bundesweite Data Literacy Education Netzwerk, gefördert durch die DATEV-Stiftung Zukunft und den Stifterverband, an. Das bundesweite Data Literacy Education Netzwerk begleitete die Hochschulen von Herbst 2019 an über einen Zeitraum von zwei Jahren durch regelmäßige Netzwerktreffen, aus denen Arbeits- und Themengruppen entstanden. Ziel war es, dass die Netzwerk-Hochschulen durch fachlichen Austausch, Peer-to-Peer-Formate sowie kollegiale Beratung von ihren Erfahrungen wechselseitig profitierten und sich so bei der Umsetzung ihrer Data-Literacy-Programme unterstützten. Das Netzwerk stand allen interessierten Hochschulen offen.
Mit "Exploring Data Literacy" wurde im Rahmen des Projekts "LEON" (Learning Environments Online) untersucht, wie Studierende an der der Freien Universität Berlin zu kompetenten Akteurinnen und Akteuren einer zunehmend datengetriebenen Wissenschafts-, Arbeits- und Lebenswelt ausgebildet werden können. Zusammen mit Lehrenden verschiedener Fachbereiche wurden innovative Lehr-/Lernszenarien angeregt, umgesetzt und weiterentwickelt sowie Möglichkeiten der fachübergreifenden Vermittlung von Data Literacy eruiert. Es wurden technisch-didaktische Konzepte und Tools erprobt, um Datenkompetenzen als inhärent digitale Skills im Sinne des Blended Learning zu vermitteln.
Im Rahmen dieses Projektes sind unter anderem Data-Literacy-Lehrvideos sowie kurze Videoclips mit individuellen Perspektiven auf das Thema Data Literacy entstanden.
An der FOM Hochschule für Oekonomie & Management wurde Data Literacy im Rahmen des Projekts "Data Literacy für berufsbegleitend Studierende: Daten finden. Nutzen. Explorieren." standort- und studiengangsübergreifend in die Lehre integriert. Ein interdisziplinäres Projektteam aus verschiedenen Hochschulbereichen entwickelte im Austausch mit weiteren Lehrenden interaktive Lehr- und Lernmaterialien für die Vermittlung von Datenkompetenzen. An der Hochschule für Berufstätige lag dabei ein Schwerpunkt auf der Theorie-Praxis-Transferkompetenz.
Das Projekt "Data Literacy in Context" (DaLiCo) zielte darauf ab, den Umgang mit Daten über Fachgrenzen und Disziplinen hinweg kompetenzbildend zu unterstützen. Das Thema Datenkompetenz wurde nicht nur auf einen Fachbereich oder eine Hochschule bezogen betrachtet, sondern durch die Kooperation mit drei europäischen Hochschulen aus den Niederlanden (Hogeschool Utrecht), Spanien (Universitat Politècnica de València) und Ungarn (University of Debrecen) sowohl interdisziplinär als auch international erforscht und in einen größeren Kontext gestellt. Die HAW Hamburg koordinierte dieses Erasmus+--Projekt verantwortlich.
Im Rahmen des Projekts wurden Konzepte und Prototypen erarbeitet, unter anderem für eine Zusammenstellung von Datenkompetenzressourcen zu einer "Datenkompetenzlandkarte", für ein Train-the-Trainer-Konzept, einen Lernraum, sowie ein Mess- und Evaluationsinstrument für Datenkompetenz. Schließlich wurde auch ein Pilotkonzept für die institutionelle Implementierung gemeinsamer internationaler Data-Literacy-Standards in ausgewählte Curricula der Partner erarbeitet.
Das Vorhaben "Forschungsdatenmanagement in der Methodenausbildung der Philipps-Universität Marburg – ein Baustein zur Verankerung von DLE an der Universität" zielte darauf ab, Angebote und Kompetenzen der Universität in den Bereichen Forschungsdaten und digitale Forschung an einer Stelle zu bündeln. Das Servicezentrum digital gestützte Forschung stellte dafür Ressourcen zur Verfügung und organisierte sowohl bei konkreter Bedarfsartikulation entsprechende Foren und Arbeitsformate als auch eigeninitiativ Vernetzungsangebote. Das Ziel war es, aus einer Gesamtsicht heraus die Verankerung von Data Literacy Education organisatorisch und strukturell zu unterstützen.
Servicezentrum digital gestützte Forschung der Philipps-Universität Marburg
Projektpräsentation (PDF)
Das Data-Literacy-Angebot der Johannes Gutenberg-Universität bot Studierenden aller Fächer individuell und fachlich differenzierte Möglichkeiten, datenbezogene Kompetenzen zu erwerben und anzuwenden. Das Angebot umfasste Kurse und Lerneinheiten zu technisch-informationellen und statistischen Grundlagen, zu ethischen, rechtlichen und reflexiven Fragen sowie fachnahe anwendungsorientierte Projekte. Studierende konnten einzelne solcher Angebote besuchen, die als Zusatzqualifikation bescheinigt werden. In zahlreichen Studiengängen konnten die Angebote auch curricular angerechnet werden. Zukünftig soll zudem die Möglichkeit gegeben werden, strukturiert ein eigenes Zertifikat zu erwerben. Das Data-Literacy-Angebot wurde vom Studium generale koordiniert; ein Data-Literacy-Netzwerk verknüpfte das Angebot mit zahlreichen hochschulinternen wie -externen Akteuren.
"TRIDALITY" stellte ein fächerübergreifendes Konzept zur Stärkung von Datenkompetenzen an der Universität Trier dar. Die Idee und Zielsetzung bestand in der Schaffung bedarfsgerechter Lehr- und Weiterbildungsangebote (für Bachelor- und Master-Studierende sowie für Promovierende sämtlicher Fächer). Im Rahmen von Propädeutik-Kursen wurden zum Beispiel im Master-Studiengang "Data Science" Blended-Learning-Szenarien eingesetzt. Damit sollte zusätzlich zu vorhandenen Präsenzterminen über digitale Lernangebote eine Entkopplung von zeitlichen und örtlichen Restriktionen erzielt werden. An der Realisierung und Ausweitung des Vorhabens waren neben dem Kernprojektteam, bestehend aus der Professur für Wirtschafts- und Sozialstatistik beziehungsweise dem Research Institute for Official and Survey Statistics (RIFOSS) sowie dem Zentrum für Informations- und Kommunikationstechnologien (ZIMK), ferner die Arbeitsstelle gute und innovative Lehre (AGIL) und die Universitäts-Video-Abteilung (UVA) als didaktische Beratungs- und produktionstechnische Instanzen beteiligt. Durch die Auswirkungen der COVID-19-Pandemie befand sich TRIDALITY im Aufbaustadium, zunächst im Rahmen einzelner Kooperationen.
Für das Netzwerk waren darüber hinaus die Universität Bielefeld, die Hochschule Bremerhaven, die Universität Hamburg, die Ernst-Abbe-Hochschule Jena sowie die Universität Regensburg ausgewählt worden.
Auch die Georg-August-Universität Göttingen, die Leuphana Universität Lüneburg und die Hochschule Mannheim, die bereits seit Anfang 2019 durch die Heinz Nixdorf Stiftung und den Stifterverband gefördert wurden, waren Teil des Data Literacy Education Netzwerks. Das Auftakttreffen fand am 22. Oktober 2019 im Anschluss an die HFDcon in Bonn statt.
DATA-LITERACY-CHARTA
Gemeinsam mit zahlreichen Partnern hat der Stifterverband im Januar 2021 die Data-Literacy-Charta initiiert. Mit ihr wird ein gemeinsames Verständnis von Datenkompetenzen und deren Bedeutung für Bildungsprozesse formuliert. Die Charta steht im Einklang mit der Datenstrategie der Bundesregierung und mit der Berliner Erklärung zur Digitalen Gesellschaft.
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STANDARD FOR DATA AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE (AI) LITERACY, SKILLS, AND READINESS
Anschließend an seine Data-Literacy-Charta engagierte sich der Stifterverband für die Entstehung eines internationalen "Standards for Data and Artificial Intelligence (AI) Literacy, Skills, and Readiness". Unter dem institutionellen Dach der IEEE Standards Association fanden hierzu bis Ende 2023 regelmäßige Arbeitstreffen statt. An diesen Treffen nahmen sowohl internationale Data-Literacy-Expertinnen und -Experten als auch deutsche Expertinnen und Experten aus dem Data-Literacy-Netzwerk des Stifterverbandes teil. Damit trieb der Stifterverband auch den internationalen, gesellschaftspolitischen Diskurs zur Bedeutung von Datenkompetenzen voran.
Mehr Info auf der IEEE-Website
"So wie Lesen oder Schreiben eine Grundfähigkeit ist, wird auch das Lesen von Daten jetzt immer wichtiger."
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"Wir hoffen, dass wir etwa zehn Prozent der Studierenden wirklich für das Thema begeistern können. Die sagen: Davon möchte ich mehr haben."
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"Everyone has a different setting but we all have the same goals – to adapt universities to the educational needs of our students and the demands of this data saturated age."
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"Was die Zahl der Talente angeht, weiß man natürlich auch, dass in Amerika einfach schon länger mehr ausgebildet werden und dass vor allem auch viel mehr in die USA einwandern."
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DATA LITERACY QUESTION POOL FÜR DIE LEHRE
Ein Fragebogen-Tool für Lehrende: Viele Hochschulen ermöglichen ihren Studierenden, Datenkompetenzen zu erwerben. Bis jetzt fehlte es an flexiblen und adäquaten Instrumenten, um die Data Literacy der Lernenden gut evaluieren und weiterentwickeln zu können. Der Data Literacy Question Pool schließt diese Lücke.
ist Teamleiter für die Future-Skills- und KI-Community im Stifterverband.
T 030 322982-314
