Getting Data Literacy Education Ready for the Future
Kurzbeschreibung
Ziel der Autor*innen ist es, den Bedarf für die Entwicklung von künftigen Kompetenzen zu untersuchen, vor allem von Data Literacy. Hierfür wurden Expert*innen aus der Wirtschaft, dem Hochschulwesen und der Zivilgesellschaft im Rahmen qualitativer Einzelinterviews befragt. Zentrale Forschungsfragen sind: Wie muss die berufliche Erwachsenenbildung im Bereich Data Literacy vorgehen, um Lernende mit Fähigkeiten auszustatten, die ihnen die Teilhabe an einer sich stetig verändernden digitalisierten und datenbasierten Umwelt ermöglichen? Und wie können diese Erkenntnisse in die Gestaltung einer Online-Lernplattform einbezogen werden?
Annahmen über die Folgen der Digitalisierung
Digitale Innovationen sind heutzutage sehr wichtig. Sie bestimmen die Art und Weise, wie wir mit Herausforderungen unserer Zeit umgehen, etwa wie wir arbeiten, miteinander in Kontakt treten, Probleme lösen, Nachrichten und Medien konsumieren oder uns sozial engagieren. Dabei gehen mit der Digitalisierung nicht nur Erleichterungen einher. Digitale Technologien beeinflussen auch zunehmend, inwiefern und wie sozialen Teilhabe möglich ist. Damit ist die Gefahr einer digitalen Kluft verbunden, das heißt, dass Menschen abgehängt werden, die sich im Umgang mit Informations- und Kommunikationstechnologien schwertun.
Kompetenzanforderungen
Es lassen sich grundlegende von fortgeschritteneren Kompetenzanforderungen unterscheiden. Erstere umfassen zum Beispiel die Rolle von Daten im Alltag einschätzen zu können oder den grundlegenden Umgang mit Daten. Fortgeschrittenere Anforderungen beziehen sich unter anderem auf Statistiken, Visualisierungen oder Fähigkeiten zum Kodieren.
Kompetenzbegriffe (nach dem Papier)
Unterdimensionen (nach dem Papier)
keine Angabe
Kompetenzdimensionen (nach dem Rahmenkonzept von Digitales Deutschland)
Instrumentell-qualifikatorische Dimension: Daten erheben, verarbeiten und speichern; Daten kodieren; Daten visualisieren; Daten schützen.
Kognitive Dimension: Daten verstehen; Grundkenntnisse im Umgang mit Daten; Kenntnisse über Statistiken, digitale Datensätze, Datentransparenz und Datenarten.
Kritisch-reflexive Dimension: Datengestützte Entscheidungsfindung; Daten schützen; Daten bewerten und interpretieren.
Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz
Data Literacy ist ein entscheidender Teil zukünftiger Fähigkeiten (sogenannter Future Skills). Data Literacy lässt sich definieren als „Fähigkeit, Daten auf kritische Weise zu sammeln, zu verwalten, zu bewerten und anzuwenden“ (S. 484). Dies umfasst sowohl Fähigkeiten, Daten aktiv zu verarbeiten (zum Beispiel Daten zu erheben, zu bereinigen, zu managen und zu visualisieren) als auch analytische Fähigkeiten. Letztere beziehen sich darauf, Daten kritisch zu interpretieren und daraus Handlungsempfehlungen abzuleiten.Die Fähigkeit, mit Daten umzugehen, bildet eine Schlüsselkompetenz zur Sicherung gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Teilhabe und wird in Zukunft (in einer postdigitalen Gesellschaft) noch relevanter werden.
Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?
Alle Befragten betonten die Bedeutung einer gesellschaftsübergreifenden Data Literacy. Aus ihrer Sicht sollten alle Menschen, unabhängig von ihrer Tätigkeit, ein grundlegendes Verständnis vom Umgang mit Daten haben.
Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?
In der Studie sollten möglichst unterschiedliche Perspektiven Berücksichtigung finden. Deswegen wurden die Iterviews mit Personen aus unterschiedlichen Fachbereichen geführt (so zum Beispiel aus pädagogischen oder informatischen Kontexten). Im Ergebnis zeigt sich, dass der Kompetenzerwerb durch unterschiedliche Faktoren beeinflusst wird. Sowohl didaktische Überlegungen als auch strukturelle Faktoren (beispielsweise fehlendes Lernmaterial) und individuelle Merkmale der Lernenden spielen eine Rolle.
Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz
Data Literacy von Arbeitnehmer*innen zu erfassen, ist herausfordernd. Dazu bedarf es vor allem eines gut strukturierten und umfassenden Kompetenzkonzepts.
Zentrale empirische Befunde über Kompetenz
Data Literacy wird als relevant eingeschätzt, nicht nur in Hinblick auf das Berufsleben. Um an der Gesellschaft teilhaben zu können, ist es entscheidend, mit Daten umgehen zu können. Im beruflichen Bereich gilt es, Data Literacy nicht allein zu betrachten, sondern immer im Zusammenspiel mit professionellen Kompetenzen.
Quellenangabe
Hilger, K., Gamböck-Strätz, J., & Biedermann, C. (2023). Getting Data Literacy Education Ready for the Future. In L. M. Camarinha-Matos, X. Boucher, & A. Ortiz (Hrsg.), Collaborative Networks in Digitalization and Society 5.0. 24th IFIP WG 5.5 Working Conference on Virtual Enterprises, PRO-VE 2023, Valencia, Spain, September 27–29, 2023, Proceedings (Volume 688, S. 482-494). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-42622-3_34
Sonstige Anmerkungen
Neben Data Literacy befasst sich der Beitrag vor allem mit der Perspektive der Expert*innen darauf, wie sich Data Literacy in Deutschland fördern ließe. Entsprechend ist das Ergebniskapitel in fünf thematische Schwerpunkte gegliedert, nämlich die Relevanz von Data Literacy, wirtschaftliche Risiken durch mangelnde Data Literacy, Herausforderungen bei der Förderung von Data Literacy, interdisziplinäre Ansätze und die Rolle von Zusammenarbeit sowie Lösungsansätze.