Kompetenzentwicklung: Data Literacy und Statistik

Aufgabe, Ziel, Inhalt:

Statistik im Hochschulkontext

Der Ausschuss befasst sich mit den vielfältigen Facetten der Aus- und Weiterbildung in der Statistik. Er umfasst das fachspezifische Geschehen an Bildungsinstitutionen, wie den allgemeinbildenden Schulen, Hochschulen, anderen wissenschaftlichen und berufsbildenden Einrichtungen. Eingeschlossen ist die Diskussion und Weiterentwicklung von Lehrplänen und Curricula – auch im internationalen Vergleich sowie die didaktische Ausgestaltung der Statistiklehre. Dies umfasst auch aktuelle Aspekte der Digitalisierung der Lehre und der damit einhergehenden Entwicklung von digitalen Lehr-Lern- und Prüfungskonzepten. In diesem Kontext ist auch die Entwicklung und Bereitstellung von OER-Lern-Materialen, die auch außerhalb der Hochschulen angeboten werden können.

Zentrale Themen für die wissenschaftliche Statistikausbildung sind die inhaltlichen und formalen Standards für Bachelor- und Masterprogramme in den Statistikstudiengängen, die wiederum bei unterschiedlichen Schwerpunktbildungen an den verschiedenen Hochschulen ein allgemein akzeptiertes Ausbildungsniveau sichern.

Zudem ist ein wichtiges Thema die Statistik- und Data-Literacy-Ausbildung im Nebenfach in nicht-statistischen Studiengängen, in denen Daten eine zunehmende Rolle spielen und die statistischen Inhalte deshalb ein wichtiges Handwerkszeug zur Ausübung der jeweiligen Wissenschaft darstellen. Hier bestehen besondere Anforderungen an die didaktischen und methodischen Vorgehensweisen.

Data Literacy

Data Literacy umfasst die Datenkompetenzen, die für alle Menschen in einer durch Digitalisierung geprägten Welt wichtig sind. Sie ist unverzichtbarer Bestandteil der Allgemeinbildung. Data Literacy umfasst die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. Wenn Daten Entscheidungsprozesse unterstützen sollen, braucht es kompetente Antworten auf vier grundlegende Fragen:

• Was will ich mit Daten machen? Daten und Datenanalysen sind kein Selbstzweck, sondern dienen einer konkreten Anwendung in der realen Welt.
• Was kann ich mit Daten machen? Datenquellen und deren Qualität sowie der Stand der technischen und methodischen Entwicklungen eröffnen Möglichkeiten und setzen Grenzen.
• Was darf ich mit Daten machen? Alle gesetzlichen Regeln der Datennutzung (zum Beispiel Datenschutz, Urheberrechte und Lizenzfragen) müssen immer mitbedacht werden.
• Was soll ich mit Daten machen? Weil Daten eine wertvolle Ressource darstellen, leitet sich daraus ein normativer Anspruch ab, sie zum Wohl von Individuen und Gesellschaft zu nutzen.
• Die Unterstützerinnen und Unterstützer der Charta sehen in Data Literacy eine zentrale Kompetenz aller Menschen des 21. Jahrhunderts. Sie ist der Schlüssel, um Daten systematisch in Wissen zu verwandeln.

Datenkompetenz ermöglicht es den Menschen, den Unternehmen und wissenschaftlichen Einrichtungen sowie staatlichen oder zivilgesellschaftlichen Organisationen,

• aktiv an Chancen der Datennutzung zu partizipieren;
• souverän und verantwortungsvoll mit eigenen und fremden Daten umzugehen;
• neue Treiber und Technologien wie Big Data, Künstliche Intelligenz oder Internet of Things zur Erfüllung individueller Bedürfnisse, zur Bewältigung gesellschaftlicher Herausforderungen und zur Lösung globaler Probleme zu nutzen.

Mit Data Literacy werden die Urteilsfähigkeit, Selbstbestimmtheit und das Verantwortungsbewusstsein gestärkt und die gesellschaftliche und wirtschaftliche Teilhabe von uns allen in einer durch Digitalisierung geprägten Welt gefördert.

Der Ausschuss „Kompetenzentwicklung: Data Literacy und Statistik“ der Deutschen Statistischen Gesellschaft entwickelt Konzepte, wie  dieses Verständnis von Data Literacy verbreitet und die dazugehörigen Kompetenzen, insbesondere aus der Perspektive der Statistik, weiter gestärkt werden können. Dazu dienen einmal Diagnosen der häufigsten Denkfehler und Trugschlüsse, die im statistischen Alltagsdenken vorkommen, vereint mit Vorschlägen, wie diese Trugschlüsse zu vermeiden sind (etwa durch das Argumentieren mit absoluten Zahlen statt mit Anteilen und Wahrscheinlichkeiten oder mittels intelligenter Datengrafiken), ganz besonders aber Vorschläge zu einer Förderung des Verständnisses von Statistik allgemein. Hier greifen Psychologie und Statistik Hand in Hand. Im Rahmen der der Statistischen Woche tauscht sich der Ausschuss regelmäßig in Vorträgen und Diskussionen über seine dabei gemachten Erfahrungen aus. Ferner pflegt er einen regen Austausch mit den Machern der Unstatistik des Monats und anderer Internetplattformen, in denen durch Medien verbreitete statistische Falschmeldungen aufgegriffen und berichtigt werden.

Themenauswahl:

• Statistische Studiengänge
• Statistik und Data Literacy als Nebenfach in Bachelor- und Masterstudiengängen
• Hochschuldidaktik in Statistik und Data Literacy
• Digitale statistische Lehr-Lern-Formate, Flipp-Classroom-Konzepte, OER-Materialien
• Kompetenzorientierte Prüfungsformate in der Statistik
• Statistischer Methodenbedarf in der angewandten Forschung
• Multimedia und Internet – Apps und eLearning in der Statistikausbildung, OER-Materialien
• Anforderungen der beruflichen Praxis an die Statistikausbildung
• Statistische Inhalte in Schule, Berufsausbildung und Weiterbildung der Sekundarstufe
• Quellen für statistische Daten in Lehre und Forschung

Gründungshinweis:

Der Ausschuss wurde unter dem Namen “Aus- und Weiterbildung” bereits 1948 im Rahmen der Neugründung der Deutschen Statistischen Gesellschaft eingerichtet.