Wissenschaftliche Entscheidungen werden seit jeher auf der Grundlage von Beobachtungen – die man auch als visuelle Datensammlungen umschreiben könnte – getroffen. Daten sind heutzutage die Ausgangsbasis für Wissens- und Wertschöpfung und werden als wertvolle, mitunter vielleicht sogar wertvollste Ressource gehandelt. Digitalisierung, Datafizierung und künstliche Intelligenz sind die bestimmenden Themen des 21. Jahrhunderts und werden nicht nur unsere Lebenswelt nachhaltig verändern, sondern auch einen langfristigen Einfluss auf den Prozess, wie wir lernen und wie wir arbeiten, haben (vgl. Niebuhr 2020). Daher ist die Vermittlung von entsprechenden Kompetenzen unerlässlich: Bürgerinnen und Bürger müssen datenliterat werden.

Warum ist Data Literacy Education wichtig?

Um systematisch Wissen beziehungsweise Wert aus Daten zu schöpfen, ist es von entscheidender Bedeutung, planvoll mit Daten umzugehen und diese im jeweiligen Kontext bewusst einsetzen und hinterfragen zu können. Solches Können bezeichnet man als Data Literacy. Dies umfasst die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Hinzu kommt die Motivation und Werthaltung, die sogenannte Datenethik. Aus dieser vielfältigen Zusammensetzung an Fähigkeiten ergibt sich eine Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts, die in der modernen Gesellschaft und Arbeitswelt unerlässlich geworden ist.

Wieso bedarf es einer Förderung von Data Literacy Education?

Eben weil es sich um eine Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts handelt, ist es von entscheidender Bedeutung, dass grundlegende Datenkompetenzen flächendeckend vermittelt werden. Hochschulen sind wichtige Akteure, um Datenkompetenzen zu lehren und entsprechende Lehr-Lernkonzepte für die Zielgruppe der Studierenden zu entwickeln. Um dies zu ermöglichen, bedarf es eines Kompetenzrahmens (zum Beispiel Schüller et al. 2019), auf dessen Basis die entsprechenden Kompetenzen in konkrete zielgruppenspezifische Lern- und Kompetenzziele überführt werden können. Deutschland steht vor der gewaltigen Aufgabe, eine ressourcengestützte und Disziplinen übergreifende Datenkultur zu entwickeln, die zugleich kritisch, aber auch innovativ und zukunftsweisend ist (vgl. Schlüter 2018). In dem Ende 2019 veröffentlichten Eckpunktepapier der Bundesregierung (Bundesregierung 2019) und dem aktuell laufenden Prozess der Entwicklung einer Datenstrategie werden auch politisch wichtige Steine ins Rollen gebracht, um weitere Rahmenbedingungen für eine umfassende Datenkultur zu etablieren.

Über das Data-Literacy-Education-Förderprogramm des Stifterverbands

Mit dem Förderprogramm „Data Literacy Education“ ermöglichen die Heinz Nixdorf Stiftung, die Datev-Stiftung Zukunft, das Ministerium für Kultur und Wissenschaft NordrheinWestfalen und der Stifterverband den flächendeckenden Erwerb von Data Literacy für Studierende fächer- und hochschulübergreifend. Eine intensive Zusammenarbeit von Lehrenden, Hochschulen und außeruniversitären Expertinnen und Experten soll hierbei die Konzeption von Curricula voranbringen und deren Implementierung in den Lehr- und Lernalltag ermöglichen. Studierende erwerben grundlegende (beispielsweise das Sammeln von Daten), aber auch tiefer gehende Datenkompetenzen (wie zum Beispiel die Analyse und Interpretation von Daten). Die Etablierung eines Data Literacy Education Netzwerks ist ebenfalls Teil des Förderprogramms. Da viele Hochschulen in ihrer Entwicklung von Data-Literacy-Konzepten vor ähnlichen Herausforderungen stehen, ist das übergeordnete Ziel des Netzwerks der fachliche Austausch, Peer-to-Peer-Formate sowie kollegiale Beratung. Dadurch können sich die Hochschulen gegenseitig unterstützen, von Synergieeffekten profitieren und durch den wechselseitigen Austausch „Good Practices“ – gute Praxisbeispiele – schaffen.

Zentrale Aspekte bei der Integration in Hochschulen

In den folgenden Beiträgen geben die Autorinnen und Autoren Einblick in wichtige Herausforderungen, Lösungsansätze und Praxiserfahrungen. Sie sind alle Mitglieder im Hochschulnetzwerk Data Literacy Education des Stifterverbands und Vorreiter in der Etablierung umfassender Programme für Data Literacy Education (DLE) an Hochschulen:

• Im ersten Beitrag zeigt Juliane Theiß (Koordinatorin von DaLiS@OWL, des Verbundprojekts zwischen der Universität Bielefeld, der Universität Paderborn und der Fachhochschule Bielefeld), warum Data Literacy Education so wichtig ist und wie Datenkompetenzen auch andere Schlüsselkompetenzen beziehungsweise Future Skills tangieren. ​

• Anschließend adressieren Karsten Lübke von der FOM Hochschule für Oekonomie & Management und Andreas Hütig, Mitarbeiter des Studium generale und Koordinator des DLE-Projekts an der Universität Mainz, die Frage, was Data Literacy genau ist, und gehen dabei detailliert auf den Kompetenzrahmen, die Definition, Handlungsfelder sowie anliegende Bereiche ein. ​

Mit einem praxisorientieren Blick, der auf eigenen Erfahrungen und Erkenntnissen der jeweiligen Autorinnen und Autoren beruht, beschäftigen sich die folgenden Abschnitte mit zentralen Aspekten der konkreten Integration von DLE in die Hochschule:

• Zunächst zeigt Matthias Bandtel, Geschäftsführer des Hochschulnetzwerks Digitalisierung der Lehre Baden-Württemberg (HND-BW), wie Organisationsentwicklung und die Integration in die Hochschule im Hinblick

• Tabea Schwarz, Mediendidaktikerin der Ruhr-Universität Bochum (RUB), Michael Weckop, zuständig für Hochschulentwicklung und Strategie an der RUB, und Sebastian Jeworutzki vom Methodenzentrum der RUB geben einen Einblick in den Seminarraum und zeigen Gelingensbedingungen für die curriculare Integration.

• Alexander Silbersdorff, Benjamin Säfken und Sina Ike, wissenschaftliche Mitarbeitende der Professuren für Statistik und Ökonometrie der Universität Göttingen, widmen sich in ihrem Beitrag der Rolle der Hochschule als Arbeitgeber. Sie zeigen Wege der Personalentwicklung und gehen der Frage nach, welche Qualifikationen und Voraussetzungen bei Lehrenden für Data Literacy Education nötig sind. ​

• Abschließend reflektieren Johanna Ebeling und Alexander Roth-Grigori vom Stifterverband Handlungsempfehlungen und zeigen auf, welche Learnings aus dem Data Literacy Education Netzwerk auch für andere Hochschulen, die sich auf den Weg zur Implementierung von Data Literacy machen, übertragbar sind. // ​