What do digital inclusion and data literacy mean today?

Kurzbeschreibung

Der vorliegende Artikel fokussiert sich auf Fragen des sogenannten Digital Divide. Dabei wird eine Spaltung nicht nur mit Blick auf digitale Medien betrachtet, sondern auch mit Blick auf Algorithmen. Damit hängt auch die Frage zusammen, über welche Fähigkeiten Menschen angesichts einer zunehmenden Digitalisierung des alltäglichen Lebens verfügen müssen und welche Möglichkeiten der Aneignung dieser Fähigkeiten Sinn machen bzw. gegeben sind. Beispielhaft gehen die Autor*innen auf verschiedene Kompetenzanforderungen ein.

Annahmen über die Folgen der Digitalisierung

Die Digitalisierung erfasst immer mehr Bereiche des alltäglichen Lebens, wie zum Beispiel die Kommunikation mit Freund*innen oder das Bezahlen von Rechnungen. Dadurch ist es von essentieller Bedeutung, alle Menschen in die digitale Gesellschaft zu integrieren, da einem ansonsten Möglichkeiten, Aktivitäten und Dienste nicht offenstehen. Durch die Einführung maschinellen Lernens sowie Künstlicher Intelligenz hat sich der Fokus der Forschung zu digitaler Spaltung und Inklusion verschoben.

Kompetenzanforderungen

Die zunehmende Verbreitung von Fake-News führt dazu, dass Bürger*innen neue Formen und Niveaus von digital literacy benötigen, so zum Beispiel ein Verständnis dafür, wie das Internet funktioniert, wie man sich mit Online-Nachrichten beschäftigt (beispielsweise Fakten überprüft), wie digitale Werbung funktioniert und wie man verschiedene Werkzeuge benutzt, um die Art der Information, die mit anderen geteilt wurde, zu kontrollieren und zu managen.

Kompetenzdimensionen

Kognitive Dimension: Wissen über algorithmische Kuratierung; Verständnis dafür, wie das Internet funktioniert, wie man sich mit Online-Nachrichten beschäftigt (beispielsweise Fakten überprüft) und wie digitale Werbung funktioniert.

Kritisch-reflexive Dimension: Algorithmische Repräsentationen der Wirklichkeit hinterfragen und kritisieren; Verständnis, wie man verschiedene Werkzeuge benutzt, um die Art der Information, die mit anderen geteilt wurde, zu kontrollieren und zu managen..

Zentrale theoretische Annahmen über Kompetenz

Data literacy kann als ein Weg gesehen werden, wie Individuen besser mit ihren persönlichen Daten, die aus ihren Medienpraktiken hervorgehen, umgehen und diese nutzen können. Jedoch merken die Autor*innen an, dass es wichtig ist, zu berücksichtigen, dass relevante Teile von data literacy sich stets verändern und weiterentwickeln können. Der Begriff literacy an sich ist umstritten und seine Bedeutung kann sich für unterschiedliche Personen an verschiedenen Orten durchaus unterscheiden. In Verbindung mit der oben genannten Definition von data literacy und der Definition von literacy durch die UNESCO fassen die Autor*innen den Begriff von data literacy auf als Identifikation, Verständnis, Reflexivität, Nutzung und Taktik, nicht nur in Bezug auf personenbezogene Daten, sondern auf alle Arten von Daten und Medien.

Perspektive der Kompetenzträger*innen auf Kompetenz einbezogen?

keine Angabe

Lebenskontexte der Kompetenzträger*innen einbezogen?

Die Autor*innen stellen fest, dass die Ausprägungen von literacy durch verschiedene Kontextfaktoren beeinflusst werden. Das können zum Beispiel die Kultur, das soziale Umfeld sowie die Mediennutzung kombiniert mit dem Alter der Personen sein. So muss die Förderung von literacy ebefalls auf spezifische Bedürfnisse abgestimmt sein und kann nicht einheitlich für die gesamte Gesellschaft gedacht werden. Desweiteren beeinflusst beispielsweise der sozioökonomische Status die Art und Weise, wie Menschen Algorithmen verstehen.

Herausforderungen der Erfassung von Kompetenz

keine Angabe

Quellenangabe

Carmi, E., & Yates, S. J. (2020). What do digital inclusion and data literacy mean today?. Internet Policy Review, 9(2), 2-14. 10.14763/2020.2.1474

Zuletzt geändert am 20. Dezember 2023.