Zwischen Vielfalt und Stringenz in der daten-bezogenen Lehre

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Abstract

Daten sind in zentralen Facetten des modernen Lebens von zunehmender Bedeutung: In der wissenschaftlichen Welt, in der Berufswelt und in der gesellschaftlichen Welt. Junge, aufstrebende Köpfe so auszubilden, dass sie in diesen Facetten höchsten Standards entsprechen, ist der Auftrag der Hochschulen, insbesondere der Universitäten. Dazu gehört natürlich auch die Vorbereitung auf hervorragende Leistungen in diesen datengetriebenen Welten. In den letzten Jahren hat sich im wissenschaftlichen Diskurs die Unterscheidung zwischen zwei verschiedenen Arten der datenbezogenen Ausbildung durchgesetzt: Data Science und Data Literacy. Auf der ganzen Welt entsteht eine Vielzahl von Studienprogrammen und -angeboten. Diese Programme unterscheiden sich trotz gemeinsamer Label erheblich in ihrem Bildungsinhalt, d.h. es ist eine hohe Pluralität zu beobachten. Wir wollen diese Pluralität portraitieren, die Rolle untersuchen, die sie spielen könnte, und plädieren für die Etablierung einer "Educational Essenz" unter Beibehaltung des hohen Grades an Flexibilität, Anpassungsfähigkeit und Pluralität. Als potentieller Teil dieser Essenz wird eine Fertigkeit namens Data Self-Empowerment identifiziert. Angesichts der Tatsache, dass Data Science und Data Literacy noch immer die Turbulenzen ihrer Entstehung als Studienfächer erleben und beide noch immer durch rasche technologische und methodische Entwicklungen vorangetrieben werden, werden die Dozenten vorerst mit einem gewissen Maß an Dialektik zurechtkommen müssen, die dies mit sich bringt.

Veröffentlicht

2020-11-20

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Rubrik

Vortrag