Ein Framework für Data Literacy

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv Pub Date : 2019-11-14 DOI:10.1007/s11943-019-00261-9

Katharina Schüller

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Abstract

Zusammenfassung

Digitalisierung und Datafizierung werden das Leben und Arbeiten im 21. Jahrhundert nachhaltig verändern. Daten sind die Ausgangsbasis für Wissens- bzw. Wertschöpfung als Grundlage für bessere Entscheidungen. Um systematisch Wissen bzw. Wert aus Daten zu schöpfen, ist deshalb zukünftig in allen Sektoren und Disziplinen die Fähigkeit, planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext bewusst einsetzen und hinterfragen zu können, von entscheidender Bedeutung. Dies wird als Data Literacy bezeichnet und umfasst die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Hierfür bedarf es eines Kompetenzrahmens, d.h. eines Modells zur strukturierten Beschreibung von effektivem Verhalten in einem gegebenen Aufgabenkontext. Er umfasst Kompetenzen, deren Definitionen und daraus abgeleitete Verhaltensindikatoren. Ein derartiger Kompetenzrahmen soll alle Stufen des Wissens- bzw. Wertschöpfungsprozesses aus Daten abbilden; er soll alle Kompetenzdimensionen erfassen: (a) Wissen, (b) Fertigkeiten, (c) Fähigkeiten, (d) Motivation und (Wert-)Haltung; er soll es erlauben, die erfassten Kompetenzen in konkrete und testbare Lern- oder Kompetenzziele zu überführen; und er soll der die Interdisziplinarität der Aufgabe reflektieren, also widerspiegeln, dass neben Datenexperten auch Fachexperten, Datenschützer und Datenethiker benötigt werden. Dieser Beitrag stellt das neu entwickelte Data Literacy Framework vor und ist eine gekürzte Fassung der Studie „Future Skills: Ein Framework für Data Literacy“ (Arbeitspapier 47) des Hochschulforums Digitalisierung.

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数据素养框架

数字化和数据化将成为21世纪的生活和工作。可持续变化。数据是知识和培训的起点。增值是做出更好决策的基础。为了获得系统的知识或知识。因此，在未来的所有部门和学科中，从数据中创造价值至关重要，即有计划地处理数据的能力，以及能够在各自的背景下有意识地使用和质疑数据的能力。这被称为数据素养，包括以关键方式收集、管理、评估和应用数据的能力。这需要一个能力框架，即在给定的任务上下文中对有效行为进行结构化描述的模型。它包括能力及其定义和由此产生的行为指标。这种能力框架旨在涵盖所有层次的知识和培训。从数据映射价值创造过程；它应涵盖能力的所有方面：（a）知识，（b）技能，（c）技能，以及（d）动机和（价值）态度；它应允许将所获得的技能转化为具体和可测试的学习或能力目标；它应该反映任务的跨学科性，以及对数据专家、主题专家、数据保护者和数据伦理的需求。本文介绍了新开发的数据素养框架，是大学数字化论坛研究“未来技能：数据素养框架”（工作文件47）的缩写版本。

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