Ein Framework für Data Literacy

A Framework for Data Literacy

Katharina Schüller ()
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Katharina Schüller: STAT-UP Statistical Consulting & Data Science GmbH

AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2019, vol. 13, issue 3, No 9, 297-317

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.

Keywords: Statistical Literacy; Datenethik; Kompetenzrahmen; Datenkompetenz; Datenkultur; A20; D80; D83; M14 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2019
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DOI: 10.1007/s11943-019-00261-9

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