Ziele des Netzwerks

Datafizierung aller Lebensbereiche: 

Moderne Gesellschaften sind mehr denn je vom Umgang mit Daten unterschiedlicher Form geprägt. Was wir über die Gesellschaft wissen, basiert heute zu großen Teilen auf der (intelligenten) Interpretation von Daten. Viele Entscheidungen, seien sie privater, wirtschaftlicher oder politischer Art, werden nicht mehr ohne einen Mindestbezug auf Daten getroffen. Dabei ist weder ohne Weiteres klar, was Daten sind, noch immer eindeutig, wie sie zustande kommen, auszuwerten und zu interpretieren sind, geschweige denn offensichtlich, wie sich die Daten und ihre Analyse auf den jeweiligen Kontext auswirken.

Mit Daten technisch, methodisch sowie lebenspraktisch angemessen umgehen zu können, wird daher sowohl für ein selbstbestimmtes Leben im Alltag und Beruf als auch für alle Arten wissenschaftlicher Erkenntnisprozesse immer wichtiger.

Interdisziplinarität: 

Für einen reflektierten Umgang mit Daten ist eine enge Verbindung von Datenkenntnis und Fachexpertise unerlässlich. Daten sprechen nicht für sich selbst und Muster sind nicht aus sich heraus bedeutungs- oder sinnvoll. Data Literacy Education ist daher inhärent interdisziplinär und muss zum Ziel haben, Kommunikation und Verständnis zwischen Fachexpert’innen und Datenexpert’innen zu befördern.

Data Literacy bezeichnet ein grundlegendes und kritisches Verständnis von Prozessen der Erhebung und Speicherung, ihrer Verarbeitung, Analyse und Visualisierung sowie eine Reflexion der Konsequenzen zeitgenössischer Datenpraktiken in Alltag, Wissenschaft, Politik und Wirtschaft einschließlich ethischer und rechtlicher Fragen und die Anwendung dieses Verständnisses in Gestaltungsfragen der Nutzung von Datensammlung und -auswertungen.

Der reflektierte Umgang mit Daten erfordert Kenntnisse der ...

1. technologischen Grundlagen der Datenerzeugung, -aufbewahrung und -verarbeitung sowie der methodischen Grundlagen von Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, inkl. deren erkenntnistheoretischer Befragung,
2. gesellschaftlichen, rechtlichen und ethischen Rahmenbedingungen des Umganges mit Daten
3. Gestaltungsoptionen zum nutzbringenden Einsatz von Datensammlung und -auswertung in der Digitalisierung unter Betonung und Anwendung der Transparenz der Datenaufbereitung, -analyse und -interpretation

Das Data Literacy Education Netzwerk setzen sich für die Entwicklung und Umsetzung konkreter Lehr- und Lernangebote mit Kern-, Wahl- sowie fachspezifischen Angeboten unterschiedlicher Formate ein.

Modul 1: Datenwelten

Das Modul hat die Auseinandersetzung mit Technologien und Methoden aus dem Bereich der Informationstechnologie und Statistik zum Gegenstand. Als Elemente von Data Literacy sollen Grundkenntnisse informationstechnischer Prozesse sowie ein Verständnis der technischen Komplexität von Prozessen und Systemen und ihre Architekturen für die Datenhaltung, -verarbeitung und –weitergabe vermittelt werden. Das Modul fördert zudem ein Grundverständnis von Verfahren der Datenanalyse, insbesondere zur Bewertung der Qualität von Anfrageergebnissen. Alle drei Elemente haben das Ziel, die Fähigkeit zu entwickeln, zielgerichtet, inhaltlich angemessen und kritisch mit Daten umgehen und diese interpretieren zu können.

An diesem Modul sind bisher beteiligt: Prof. Dr. Matthew Braham, Prof. Dr. Henning Lohmann, Prof. Dr.-Ing. Norbert Ritter, Prof. Dr. Ingrid Schirmer, Prof. Dr. Kai-Uwe Schnapp,

Modul 2: Reflexion der Datennutzung

Aufbauend auf den technischen und methodischen Erkenntnissen aus Modul 1, fokussiert das zweite Modul auf die Auswirkungen jener Datenpraktiken in verschiedenen gesellschaftlichen Teilbereichen und die sich hieraus ergebenden Herausforderungen für Politik, Ethik und Recht. Die Teilnahme am Modul soll den Studierenden die folgenden Kompetenzen vermitteln: 1) Überblick über den aktuellen Stand der Datennutzung und -anwendung in unterschiedlichen gesellschaftlichen Teilbereichen wie Politik, Wissenschaft, Wirtschaft sowie einen Ausblick auf mögliche zukünftige Anwendungsfelder, 2) Befähigung zur kritischen Reflexion dieser Datenanwendungen mit Blick auf ihre gesellschaftliche Folgen und die mit ihnen verknüpften ethischen Probleme, 3) Grundverständnis der Möglichkeiten und Grenzen der rechtlichen Regulierung der Datennutzung und ihrer Folgen.

An diesem Modul sind bisher beteiligt: Prof. Dr. Katharina Kleinen-von Königslöw, Prof. Dr. Ingrid Schneider, Prof. Dr. Wolfgang Schulz, Prof. Dr. Judith Simon

Modul 3: Datenbasierte Entwicklung innovativer Dienste

Dieses Modul fördert eine angemessene Sensibilität für den verantwortungsbewussten Umgang mit Daten und die Kenntnis erlernter Technologien bei der Ideenfindung und Entwicklung datenbasierter Dienste. Die Studierenden sammeln praktische Erfahrungen in der Arbeit in interdisziplinären Teams. Sie erlernen Co-Creation Methoden zur Entwicklung eigener datengetriebener Dienste und Geschäftsmodelle und gleichen diese mit ähnlichen, bereits bestehenden oder sich abzeichnenden Lösungen ab. Sie reflektieren erlernte Kenntnisse und deren Nutzung in Designprozessen und der Bewertung von Designalternativen. Des Weiteren erlernen bzw. erproben sie die Transparenzmachung der Datensammlung und -nutzung.