von Isabell Schaffer – Bild: © Isabell Schaffer/ Universität Bremen
Die Studie „Future Skills: Ein Framework für Data Literacy“ von Schüller et al. (2019) gilt heute als eines der wichtigsten Modelle, um Datenkompetenzen im Hochschulkontext zu beschreiben. Es ist umfassend, theoretisch und praktisch fundiert und bietet eine präzise Struktur aus Kompetenzfeldern, sich daraus ableitenden Kompetenzen, Dimensionen und Niveaustufen.
Der Data Literacy-Kompetenzrahmen ist sehr umfassend und stark ausdifferenziert in Teilkompetenzen, Dimensionen und Niveaustufen. Dadurch wird er sehr komplex. Die interaktive Darstellung soll Lehrende dabei unterstützen, ihre eigene Lehre mit Blick auf Datenkompetenzen der Studierenden zu reflektieren.
Das Framework besteht aus sechs Kompetenzfeldern:
- Datenkultur etablieren (A)
- Daten bereitstellen (B)
- Daten auswerten (C)
- Datenprodukte interpretieren (D)
- Daten interpretieren (E)
- Handeln ableiten (F)
Für jedes Kompetenzfeld identifizieren die Autor:innen jeweils drei bis sechs Kompetenzen. Jeder Kompetenz ordnen sie die drei folgenden Dimensionen zu:
- Die Fertigkeiten und Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden.
- Breites und tiefes Wissen über Daten und die aktuellen Methoden und Technologien zur Datenanalyse.
- Eine (Wert-)Haltung, Datenethik und Motivation zum Umgang mit Daten.
Zudem stellen sie vor, wie die jeweilige Kompetenz der Studierenden qualitativ und quantitativ eingeordnet werden kann (Kompetenzniveaus).
In der Praxis besteht die Herausforderung, diese Vielfalt in konkrete Entscheidungen zur Gestaltung der eigenen Lehre zu übersetzen. Dabei soll die interaktive Sunburst-Visualisierung helfen („Interaktives Data Literacy Framework“). Sie zeigt auf einen Blick alle Kompetenzfelder, Kompetenzen, Dimensionen und Niveaus kreisförmig wie folgt angeordnet:
- Innerster Kreis: Titel
- Erster Ring: Kompetenzfelder A bis F
- Zweiter Ring: Kompetenzen der einzelnen Kompetenzfelder
- Dritter Ring: Beispiele für Kompetenzniveaus
- Vierter Ring: Kompetenzdimensionen mit Beispielen für Wissen, Fähigkeiten und Haltung
Das Framework finden Sie auf dem JupyterHub der Universität Bremen. Melden Sie sich mit Ihrem Uni-Account an. Das interaktive Data Literacy Framework finden Sie dort über die Menüpunkte Guide und Didaktik. Über diesen Link gelangen Sie nach der Anmeldung direkt zum Framework:
Lehrende können mit dieser Darstellung schnell sehen, wie das Framework aufgebaut ist und in einzelne Kompetenzbereiche hineinzoomen.
Die Visualisierung soll die Komplexität zugänglich gestalten, ohne die Inhalte zu vereinfachen, sie getrennt voneinander zu betrachten oder das Framework neu zu interpretieren.
Mit diesem Instrument können Lehrende sich durch die Kompetenzfelder klicken und prüfen:
- Welche Datenkompetenzen können die Studierenden durch meine Lehre erwerben?
- Welche Aspekte fehlen aktuell?
- Welche sollten noch integriert werden?
- Werden diese Kompetenzfelder oder Kompetenzen an anderer Stelle im Studiengang abgedeckt?
Sie haben die Option, im interaktiven Kompetenzraster einen Kommentar zu hinterlegen. Das Diagramm speichert, zu welchen Kompetenzfeldern schon Anmerkungen gemacht wurden. Das Ergebnis können Sie sich als Markdown- oder CSV-Datei exportieren und so als ersten Entwurf eines Mappings zwischen dem Framework und der eigenen Lehre bzw. dem Angebot in einem Studiengang nutzen.
In der Studie von Schüller et al. (2019) finden Sie zudem mehrere Praxisbeispiele, die illustrieren, wie das Framework in der Lehre angewendet werden kann. Im JupyterHub der Universität Bremen lässt sich dieser Praxisbezug direkt aufnehmen: Hier werden Datenkompetenzen nicht nur beschrieben, sondern können in konkreten Notebook-Aufgaben, Übungen und Projekten eingeübt werden. Weitere Informationen zum JupyterHub der Uni Bremen finden Sie im Beitrag SHIFT + ENTER für die Lehre: Wie JupyterHub an der Universität Bremen neue Spielräume eröffnet.
Zur Selbsteinschätzung des Kompetenzerwerbs durch die Studierenden können Sie auf der Seite des Stifterverbands für die Deutsche Wissenschaft e.V. ein Tool zur Erstellung von Fragebögen nutzen:
Dieser Fragenbogen orientiert sich ebenfalls an dem Framework der Studie von Schüller et al. (2019) und ergänzt es um ein weiteres Kompetenzfeld „Daten publizieren“.
Fazit
Das vorgestellte interaktive Data Literacy-Framework bietet Lehrenden einen weiteren Zugang zu dem von Schüller et al. entwickelten Modell, ohne dessen Inhalt zu verändern. Besonders wertvoll ist die Visualisierung dort, wo die Stärke des Frameworks – seine inhaltliche Tiefe – bisher den praktischen Einstieg erschwert hat.
Durch die interaktive Darstellung können Lehrende das Framework aktiv nutzen, um ihre Lehre für die Vermittlung von Data Literacy weiterzuentwickeln und diese Kompetenzentwicklung gezielt zu verankern.
Literatur
Schüller, Katharina; Busch, Paulina; Hindinger, Carina (2019): Future Skills: Ein Framework für Data Literacy. Kompetenzrahmen und Forschungsbericht. Hochschulforum Digitalisierung, Arbeitspapier Nr. 47.
