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Published in: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv 3-4/2019

14-11-2019 | Originalveröffentlichung

Ein Framework für Data Literacy

Author: Katharina Schüller

Published in: AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv | Issue 3-4/2019

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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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Metadata
Title
Ein Framework für Data Literacy
Author
Katharina Schüller
Publication date
14-11-2019
Publisher
Springer Berlin Heidelberg
Published in
AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv / Issue 3-4/2019
Print ISSN: 1863-8155
Electronic ISSN: 1863-8163
DOI
https://doi.org/10.1007/s11943-019-00261-9

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