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Wie können Hochschulen
Studierenden aller Fächer
die Entwicklung von Data Literacy
ermöglichen?
8. Ludwigshafener Bildungsgespräche Future Skills?! Wie Hochschulen ihre Studierenden
im Umgang mit Medien und Daten fit machen können7. November 2019, Ludwigshafen
Matthias Bandtel
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Spotlights
. Rahmen Future Skills, Data Literacy, Kompetenzen
. Integrationinstitutionelle Verankerung, Netzwerke, curriculare Anbindung
. Lehre & LernenFormate, Didaktiken
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Spot1
. Rahmen Future Skills, Data Literacy, Kompetenzen
. Integrationinstitutionelle Verankerung, Netzwerke, curriculare Anbindung
. Lehre & LernenFormate, Didaktiken
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digitale Schlüsselkompetenzen. planvoller, kritischer, verantwortlicher Umgang mit Daten
. digitale Wissensgenerierung
. digitale Interaktion
. digital ethics
» Verknüpfung von technologischen Fähigkeiten, digitalen Grundfähigkeiten & klassischen Fähigkeiten von entscheidender
Bedeutung. Qualifizierung muss ein umfangreiches Bündel aller Future Skills beinhalten. «
FutureSkills
klassische Schlüsselkompetenzen. Problemlösungsfähigkeit
. Kreativität. Eigeninitiative
. Adaptionsfähigkeit. Durchhaltevermögen
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. fachspezifischer Ansatz
Vermittlung von Data-Literacy-Kompetenzen für einzelne Disziplinen und Fachbereiche
. disziplinübergreifender generischer Ansatz
Data Literacy als Grundkompetenz mündiger Bürger*innen in der digitalen Gesellschaft
DataLiteracy
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DataLiteracy
. Data Literacy
» das Cluster aller effizienter Verhaltensweisen und Einstellungen für die effektive Durchführung sämtlicher Prozessschritte
zur Wertschöpfung beziehungsweise Entscheidungsfindung aus Daten. «
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rezeptiv
. F Handeln ableiten
. E Daten interpretieren
. D Ergebnisse interpretieren
Kompetenzfelder
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produktiv
. A Datenkultur etablieren
. B Daten bereitstellen
. C Daten auswerten
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. Wissen
(Fach-)Kenntnisse zur Bewältigung eines Prozesses
. Fähigkeiten & FertigkeitenVoraussetzungen für die Anwendung des Wissens
. Motivation & (Wert-)HaltungenReflexion, Ethik, Offenheit, Lernen aus Fehlern
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Kompetenzdimensionen
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Spot2
. Rahmen Future Skills, Data Literacy, Kompetenzen
. Integrationinstitutionelle Verankerung, Netzwerke, curriculare Anbindung
. Lehre & LernenFormate, Didaktiken
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. 5200 Studierende
(35% weiblich, 13% international)
. 182 Professor*innen. 178 technisch-wissenschaftliche Mitarbeiter*innen
. 9 Fakultäten. 23 Bachelor- & 10 Masterstudiengänge
UASMannheim
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. Studienanfang
. Data LiteracyKernkompetenzen
. Ringvorlesung mit Praxisübungen
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. Hauptstudium
. Vertiefung spezifischer Data LiteracyKompetenzen
. datengetriebenes Lehr-Lern-Forschungsprojekt
bimodal2
. Grundstudium
. fortgeschrittene Data Literacy Kompetenzen
. interdisziplinäres Datenprojekt
modal
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Strukturen
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. Anbindung Leitungsebene
. dezentrale Organisation
. Change Prozesse mitgestalten
. interdisziplinäres Lehren & Lernen
. Kooperationen mit Wirtschaft, Verwaltung & Zivilgesellschaft
. überregionale Kompetenznetzwerke
. externe Anschubfinanzierung
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Spot3
. Rahmen Future Skills, Data Literacy, Kompetenzen
. Integrationinstitutionelle Verankerung, Netzwerke, curriculare Anbindung
. Lehre & LernenFormate, Didaktiken
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Formate
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. Benefits of data & data skills
clearly stated from the beginning
. Hands-on learning in workshops and labs
. Module-based learning
. Project-based learning
. Integrating data literacy teaching into existing subjects
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unimodal1
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. Ringvorlesung
Impulse zu 5 Kompetenzfeldern
. Studierende aller Fächer in der Studieneingangsphase
. Alternation Vortrag - Praxisübungen
01 Daten in Beruf &
Gesellschaft
03 Daten Formen
02 Daten Sammeln
04 Daten Lesen
05 Daten geleitet Handeln
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bimodal2
bimodal2
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. interdisziplinäres
Datenprojekt
. Studierende aller Fächer im Grundstudium (2.-3. Fachsemester)
. Projektarbeit, Peer-Begleitung, Selbstorganisation
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1. Identify a problem based on data
2. Locate information relevant to the problem3. Evaluate that information
4. Apply the information to solve the problem5. Reflect on the process
6. instantiate the new knowledge to identify new
problems or questions
Datenprojekt
Kick-Off2. Woche
Zwischenpräsentation5. Woche
Finals11. Woche
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Team-building
Problem-definition
Lösungs-ansatz
Um-setzung
Präsen-tation
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Begleitung
bimodal2
unimodal1
. Peer-to-Peer Begleitung
qualifizierte Tutor*innen aller Fächer
. Team-BeratungExpert*innen in allen Fakultäten, Praxispartner*innen
. Skill WeekDatenerhebung & -analyse, Visualisierung,
Präsentation, VR/AR
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Ressourcen
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. aktuelle, praxisnahe Themenstellung
. kuratierte Datensätze
. Infrastruktur VR/AR-Umgebungen, CAD, Soft- & Hardware
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trimodal3
bimodal2
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trimodal3
. datengestützte inter- & transdisziplinäre
Lehr-Lern-Forschungsprojekte
. Studierende aus Informatik,
Design & Sozialwesenim Hauptstudium (4.-7. Fachsemester)
. real-life-problems, explorative Datenanalysen, funktionale Prototypen
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trimodal3
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multimodaln
. wissenschaftlicher Diskurs
. transdisziplinäre Kooperationen & Netzwerke
. Transfer von Projektergebnissen
. Train-the-Trainer
. Evaluation, Begleitforschung
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Matthias Bandtel
Hochschule MannheimMannheimer Modell
Data Literacy Education
HerzlichenDank