Digital skills gap – So (unterschiedlich) digital kompetent ist die deutsche Bevölkerung

Kurzbeschreibung

Die Autor*innen blicken in dieser Sonderstudie darauf, wie "digital kompetent" die Bevölkerung in Deutschland ist. Neben Ergebnissen aus dem D21-Digital-Index werden in dem vorliegenden Bericht auch Meinungen von Expert*innen dargestellt sowie weitere Studien vorgestellt, die sich mit digitalen Kompetenzen bzw. damit verwandten Konzepten auseinandersetzen. Dabei nimmt die Sonderstudie das DIGCOMP-Modell als theoretisches Gerüst für die Definition digitaler Kompetenzen.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Mit der Digitalisierung gehen viele Veränderungen im alltäglichen (Arbeits-)Leben einher, welche Bürger*innen vor zahlreiche Herausforderungen stellen. Dadurch erhalten digitale Kompetenzen eine große Bedeutung.

Kompetenzanforderungen

Gerade während der Corona-Pandemie ist sichtbar geworden, dass es notwendig ist, dass Menschen digitale Medien nutzen können, so z.B. digitale Plattformen, um am Fernunterricht teilnehmen oder im Homeoffice arbeiten zu können.

Kompetenzdimensionen

Instrumentell-qualifikatorische Dimension: eine Videokonferenz einrichten; Fotos machen und verschicken; Nachrichten per SMS oder Messenger-Dienst versenden; in soziale Netzwerke posten; Office-Programme nutzen (Texte/Präsentationen erstellen bzw. Berechnungen durchführen); Apps auf dem Smartphone installieren und aktualisieren; Antivirensoftware nutzen und diese regelmäßig aktualisieren; unterschiedliche Passwörter für unterschiedliche Dienste verwenden; Datenschutzeinstellungen verwalten.

Kognitive Dimension: Internetrecherchen durchführen; mehrere Informationsquellen verwenden; passende digitale Angebote auswählen können.

Kreative Dimension: programmieren; Fotos machen; Office-Programme nutzen (Texte/Präsentationen erstellen).

Soziale Dimension: anderen bei Internet-/Computerproblemen helfen.

Kritisch-reflexive Dimension: unseriöse Nachrichten erkennen; urheberrechtlich geschützte Inhalte erkennen; Bewusstsein, dass Dienste und Apps persönliche Daten an andere Firmen weitergeben; Internetsucht erkennen.

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

keine Angabe

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

In die Darstellung der Ergebnisse werden sowohl das Geschlecht, als auch das Alter und der Bildungshintergrund der Befragten einbezogen.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

keine Angabe

Zentrale empirische Befunde über Kompetenz

Die Autor*innen kommen zu dem Ergebnis, dass zwar sogenannte Anwendungskompetenzen in der Bevölkerung weitgehend vorhanden sind, viele Menschen digitale Geräte also nutzen können, jedoch nur wenige dahinter liegende Mechanismen begreifen. Auch bei komplexeren Aufgaben, wie Gestaltungs- oder Problemlösekompetenzen besteht Nachholbedarf, obgleich bestimmte Bevölkerungsgruppen in einzelnen Bereichen hohe Kompetenzen aufweisen. Auch sich online Informationen zu beschaffen ist für viele kein Problem, eine kritische Bewertung der Informationen ist hingegen oftmals schwierig. Ein Paradox bildet der Umstand, dass Menschen, die in bestimmten Situationen von digitalen Angeboten besonders profitieren würden, diese selten kennen und weniger die Notwendigkeit sehen, die eigenen digitalen Kompetenzen zu erweitern. Datenschutz und Sicherheit haben einen hohen Stellenwert und in diesem Bereich sind die Kompetenzen auch vergleichsweise hoch.

Quellenangabe

Jahn, S., Dathe, R., Boberach, M., & Czech, A. (2021). Digital skills gap. So (unterschiedlich) kompetent ist die deutsche Bevölkerung. Initiative D21 e.V. https://initiatived21.de/D21SkillsGap/

Sonstige Anmerkungen

Neben dem in dieser Studie zentralen Begriff der digitalen Kompetenzen, werden von einer Expertin weitere Kompetenzbegriffe (Daten- und Informationskompetenz sowie Statistik- und KI-Kompetenzen) als relevant beschrieben. Diese werden wie folgt definiert: "Daten-und Informationskompetenz ist die Fähigkeit, Daten auf kritische Art und Weisezu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden." Statistik-und KI-Kompetenzen sind "die Fähigkeiten, statistische Methoden sowie KI und verwandte algorithmische Werkzeuge und Strategien kritisch zu entwickeln und zu nutzen, um evidenzbasierte Entscheidungsprozesse zu ermöglichen." (vgl. S. 31)