Daten sammeln, ordnen, bewerten und nutzen – bestenfalls auf eine kritische Art und Weise. Data Literacy ist eine Fähigkeit, die heutzutage unabdingbar scheint. Sie ist eine zentrale Kompetenz in Zeiten der Digitalisierung. Ist sie gleichzeitig auch eine Disziplin, die heute in Lehrpläne integriert werden sollte?

Herausforderung Data Literacy: Bald schon essentiell für die Hochschulbildung?

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Daten sammeln, ordnen, bewerten und nutzen – bestenfalls auf eine kritische Art und Weise. Data Literacy ist eine Fähigkeit, die heutzutage unabdingbar scheint. Sie ist eine zentrale Kompetenz in Zeiten der Digitalisierung. Ist sie gleichzeitig auch eine Disziplin, die heute in Lehrpläne integriert werden sollte?

Die digitale Transformation stellt die Menschheit vor neue Herausforderungen. Planvoll mit Daten umgehen, Datensätze hinterfragen, sie bewusst und kritisch einsetzen – die Bedeutung des schnellen und zugleich kompetenten Umgangs mit Daten erfordert Kompetenz. Eine Disziplin, die längst nicht mehr allein aus Data Scientists besteht, sondern stetig wächst. Data Literacy muss als Fähigkeit gefördert und vermittelt werden.

Im Auftrag der Arbeitsgruppe Curriculum 4.0 des Hochschulforums Digitalisierung präsentiert das Fraunhofer-Institut für Experimentelles Software-Engineering IESE und die Gesellschaft für Informatik neue Ansätze für die Hochschulbildung im Hinblick auf Data Literacy. 

Wissensvermittlung anstelle von Ausbildung

Ziel der Studie mit dem Titel Future Skills: Ansätze zur Vermittlung von Data Literacy in der Hochschulbildung” war es, umsetzbares Wissen für für die Lehrplan-Entwicklung von Hochschulen und Fächern zusammenzustellen. Sowohl die Recherche internationaler Best-Practice-Beispiele, bereits durchgeführte Studien als auch Interviews mit Fachexpertinnen und -experten sowie Online-Umfragen konnten eine Reihe von essentiellen Informationen zusammenfassen. Hierbei ging es weniger um die Ausbildung von Data Scientist, sondern vielmehr um eine bedarfsgerechte, disziplinübergreifende Wissensvermittlung zur datengestützten Arbeit.

Heute liefert die Studie elementare Anregungen für Politik und Hochschulbildung. Konkrete Lösungsbausteine und Praxisbeispiele sollen zukünftig als Grundlage dienen, um Lehrpläne im Hinblick auf Data Literacy erfolgreich zu gestalten und grundlegende Strukturen in der Vermittlung zu schaffen.

Bildungsniveaus und Modelle der Integration

In Zeiten der Digitalisierung und einer globalen Wissensgesellschaft zählt es als Kernkompetenz, Daten zu verstehen, über sie zu verfügen und mit ihnen Wissen zu generieren, sie gar als Entscheidungshilfen zu nutzen. Data Literacy wandelt sich somit zu einer Anforderung. Gesellschaft, Arbeitsmarkt und Wissenschaft erwarten einen korrekten Umgang mit Daten. Berufseinsteigerinnen und -einsteiger müssen sich ihrer zukünftigen Rolle bewusst werden und gleichermaßen die Anforderungen der digitalen Transformation erfüllen.

Das Fraunhofer-Institut IESE macht deutlich: Mit der Vermittlung von Kompetenzen im Bereich Data Literacy muss so früh wie möglich begonnen werden. Dazu zählt sowohl die Schaffung von Angeboten auf verschiedenen Bildungsniveaus, als auch diverse Modelle der Integration. Laut Umfragen der Studie wären diesbezüglich stärkere Einbeziehungen von Online-Angeboten sowie zentrale Einstiegskurse mit Erweiterungsmodulen denkbar.

Einzelkompetenzen wecken

Zukünftige Arbeitnehmerinnen und -nehmer erwartet ein hohes Aufgebot an Anforderungen. Während die Gesellschaft insbesondere Kompetenzen im Bereich „Kritisches Denken“, „Datenethik“ und „Datenteilung“ voraussetzt, spielt für den Arbeitsmarkt Wissen in den Bereichen „Datenkonvertierung“, „Datengetriebene Entscheidungsfindung“ sowie „Datenwerkzeuge“ eine große Rolle. Inmitten all dieser Notwendigkeiten von Einzelkompetenzen scheint es umso wichtiger, im Rahmen der Bildung des 21. Jahrhunderts aufzuklären.

Eine nachhaltige Vermittlung von Grundwissen des Umgangs mit Daten und entsprechenden Werkzeugen zur Datenverarbeitung ist deshalb unabdingbar. Blickt man auf bereits bestehende internationale Vermittlungsprogramme, gilt Data Literacy laut Umfrage insbesondere für den Bereich „Kritisches Denken und Problemlösen“ für 70% der Teilnehmerinnen und Teilnehmer als hochgradig relevant.

Handlungsempfehlungen der Expertinnen und Experten

Wenngleich die Implementierung dieser neu geforderten Kernkompetenzen in die Hochschulbildung Risiken und Herausforderungen für alle Beteiligten birgt, scheint es zukünftig also von essentieller Bedeutung, individuelle Modelle der Integration in Betracht zu ziehen.

Expertinnen und Experten haben im Workshop zur Studie die wichtigsten Handlungsempfehlungen im Hinblick auf Strukturen und Kollaboration, Kompetenzen und Integration sowie Kompetenzvermittlung zusammengefasst. Darunter zählt unter anderem die Weiterbildung der Abteilungs-/Fachbereichsleiter, die Überzeugung der Hochschulführung, der Aufbau von Kollaborationen über Abteilungen, Fachbereiche und Industrie mit Zugang zu Ressourcen sowie der Aufbau von Laboren für „Data Education“. Expertinnen und Experten fordern: Frühzeitig bereits auf Schulebene mit der Vermittlung beginnen und die Standardisierung und Grundvoraussetzung von Data-Literacy-Bildung fördern. (iovolution)

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Die digitale Transformation der Wirtschaft, die auch unter dem Begriff Industrie 4.0 diskutiert wird, ist ein Megatrend, der alle Arbeits- und Lebensbereiche durchdringt und sie verändert. Sie betrifft das Bildungssystem genauso wie das Gesundheitswesen, die Kommunen ebenso wie den Handel und selbstverständlich auch die industrielle Hochtechnologie, die das Herzstück des deutschen Standorts bildet. Umso wichtiger ist es, diese vielfältigen und dynamischen Entwicklungen der digitalen Transformation übersichtlich darzustellen und verständlich zu erklären. Wie wichtig dies ist, kennen wir aus unserer täglichen Arbeit bei der Iodata GmbH. Als Daten-Spezialisten strukturieren, analysieren und visualisieren wir Unternehmensdaten, damit das Management begründete und fundierte Entscheidungen treffen kann. Um die vielfältigen Entwicklungen der Digitalisierung zu beschreiben und zu verstehen, müssen ergänzend zu den quantitativen Daten auch qualitative Indikatoren beachtet werden. Denn heute blicken wir auf dem Fundament von Business Intelligence auf neue Herausforderungen: Smart Data, künstliche Intelligenz, autonome Fertigungsbetriebe, vernetzte Fabriken, Mensch-Roboter-Kollaborationen, predictive analytics, Internet der Dinge oder virtuelle Realitäten, um nur einige Highlights zu nennen. Iovolution.de ist daher nicht nur ein Online-Magazin, das sich an Entscheider aus Wirtschaft, Verbände, Politik und Wissenschaft wendet. Es ist eine Erweiterung des Angebots der Iodata GmbH: ein Instrument zur Trend- und Innovationsbeobachtung.

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