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Was bedeutet „Big Data Literacy”?

Startseite » Big Data Literacy » Was bedeutet „Big Data Literacy”?

Was bedeutet „Big Data Literacy”?

Hintergrundbild zum Online-Kurs Big Data Literacy

In den bis­he­ri­gen Kapi­teln wur­de beschrie­ben, was es bedeu­tet, in einer Daten­ge­sell­schaft zu leben, wie sich die digi­ta­le Trans­for­ma­ti­on als ein Wech­sel­wir­kungs­drei­eck dar­stellt, und was der Begriff Big Data bezeich­net. Einen kri­ti­schen Blick auf die Bezie­hung zwi­schen Big Data und wirt­schaft­li­chen Ver­wer­tungs­in­ter­es­sen warf das vor­an­ge­gan­ge­ne Kapi­tel zum „Über­wa­chungs­ka­pi­ta­lis­mus”.

1. Bildungsziel: Selbstbestimmung in der digitalen Welt

Wenn der Umgang mit digi­ta­len Daten in unse­rer Welt unver­meid­bar ist und die­ser zugleich viel­fäl­ti­ge Kon­se­quen­zen für unse­re Ent­schei­dun­gen und Hand­lun­gen hat, stellt sich die Fra­ge, wel­che Lern- und Bil­dungs­aspek­te damit ver­bun­den sind. Schließ­lich geht es um ein selbst­be­stimm­tes und sou­ve­rä­nes Leben in einer data­fi­zier­ten Welt.

Als begriff­li­cher Rah­men wird hier Big Data Liter­acy vor­ge­schla­gen. Die­ser bezeich­net ein Bewusst­sein und Ver­ständ­nis davon, wie Daten gesam­melt, aus­ge­wer­tet und ver­wen­det wer­den und wel­che gesell­schaft­li­chen Aus­wir­kun­gen algo­rith­men­ba­sier­te Daten­sys­te­me haben. Als eine kri­ti­sche Kom­pe­tenz hin­ter­fragt die­ses Kon­zept die zuneh­men­de Data­fi­zie­rung und Algo­rith­mi­sie­rung unse­rer Gesell­schaft. Im Sin­ne einer digi­ta­len Auf­klä­rung for­dert das Kon­zept einen mün­di­gen Umgang mit Digi­tal­tech­no­lo­gien ein und berück­sich­tigt die poli­ti­schen Implikationen.

Nicht nur „Big Data Liter­acy”: Im Ver­lauf der päd­ago­gi­schen und medi­en­wis­sen­schaft­li­chen Dis­kus­sio­nen über wich­ti­ge Kom­pe­ten­zen bzw. „Liter­aci­es” im eng­lisch­spra­chi­gen Raum, ent­stan­den eine gan­ze Rei­he von Begrif­fen und Kon­zep­ten. Auf eini­ge die­ser Begrif­fe mit Bezug auf Daten und Big Data soll an die­ser Stel­le hin­ge­wie­sen werden:

  • Data Liter­acy — Die Fähig­keit, Daten zu ver­ste­hen und aktiv und kon­struk­tiv zu nut­zen, wie sie beson­ders im Zusam­men­hang mit digi­ta­len Umge­bun­gen und dem Inter­net not­wen­dig wird.
  • Data Infra­st­ruc­tu­re Liter­acy — Fähig­keit, im Umgang mit Daten nicht nur auf tech­ni­sche oder nume­ri­sche Aspek­te zu ach­ten, son­dern auch die an der Erzeu­gung und Ver­ar­bei­tung von Daten betei­lig­ten Macht­po­si­tio­nen und Infra­struk­tu­ren kri­tisch zu reflektieren.
  • Crea­ti­ve Data Liter­acy — Zugang und Fähig­keit, ohne gro­ßes tech­ni­sches Vor­wis­sen Daten lesen, ana­ly­sie­ren und bear­bei­ten zu kön­nen. Zur Erlan­gung die­ser Fähig­keit kön­nen nach Cathe­ri­ne D’I­gna­zio spie­le­ri­sche, nied­rig­schwel­li­ge und ziel­grup­pen­ge­rech­te Metho­den ein­ge­setzt wer­den, um den Ein­zel­nen im Umgang mit Daten hand­lungs­ori­en­tiert zu ermächtigen.
  • Cri­ti­cal (Big) Data Liter­acy — Das Bewusst­sein und Ver­ständ­nis davon, wie Daten gesam­melt und ver­wen­det wer­den, wel­che lang­fris­ti­gen Aus­wir­kun­gen Daten­sys­te­me auf unse­re Gesell­schaft haben und wel­che Risi­ken und Pro­ble­ma­ti­ken mit die­ser ‚Data­fi­zie­rung‘ ein­her­ge­hen. Außer­dem ein mün­di­ger Umgang mit digi­ta­len Tech­no­lo­gien und dem Internet.

2. Kritik und Grenzen 

Die Kri­tik an Big Data und die Ermäch­ti­gung des Ein­zel­nen mit­hil­fe von Bil­dungs­an­ge­bo­ten sehen sich meh­re­ren Her­aus­for­de­run­gen gegen­über: Dazu zäh­len die Intrans­pa­renz der Ver­ar­bei­tungs­pro­zes­se von Daten (Algo­rith­men als Black-Box), die glo­ba­le Ver­tei­lung der Daten, die Dyna­mik der Ent­wick­lun­gen und die pri­vat­wirt­schaft­li­chen Ver­wer­tungs­in­ter­es­sen und Macht­po­si­tio­nen der Internet-Konzerne. 

Somit stellt sich die Fra­ge, wie tief ein grund­le­gen­des Ver­ständ­nis über Big Data rei­chen muss, damit infor­mier­te Ent­schei­dun­gen über die­se algo­rith­mi­schen Sys­te­me mög­lich sind. Mit Blick auf Big Data Liter­acy und kon­kre­te Anwen­dungs­fel­der von Big Data Ana­ly­tics Sys­te­men und Auto­ma­ti­schen Ent­schei­dungs­sys­te­men las­sen sich kri­ti­sche Fra­gen stel­len, wie bespielsweise:

  • Woher kom­men die gesam­mel­ten Daten und wel­che Qua­li­tät haben sie?
  • Wel­che Daten wer­den ein­be­zo­gen, wel­che nicht?
  • Kann das Zustan­de­kom­men des algo­rith­misch erzeug­ten Ergeb­nis­ses erklärt und begrün­det werden?
  • Ist der Algo­rith­mus fair oder benach­tei­ligt er bestimm­te Personengruppen?
  • Wel­chen Zweck hat das System?
  • Wer hat mit wel­cher Absicht die­sen Algo­rith­mus entwickelt?

Die umfas­sen­de Beant­wor­tung die­ser und wei­te­rer Fra­gen kann mög­li­cher­wei­se für den Ein­zel­nen nicht zufrien­den­stel­lend gelin­gen, weil die dazu not­wen­di­gen Hin­ter­grund­in­for­ma­tio­nen feh­len oder das infor­ma­ti­sche Fach­wis­sen nicht vor­han­den ist. Der­ar­ti­ge Fra­gen sind auch Gegen­stand einer pro­fes­sio­nel­len Tech­no­lo­gie­fol­gen­be­wer­tung im Dia­log mit den Sys­tem­ent­wick­lern und ‑ver­ant­wort­li­chen.  In ihrer all­ge­mei­nen Aus­rich­tung tra­gen sie auch für Bürger*innen dazu bei, zu einer begrün­de­ten Posi­ti­on und selbst­be­stimm­ten Hal­tung gegen­über die­sen daten­ge­trie­be­nen Techo­lo­gien zu finden.

The Algo­rithm Liter­acy Pro­ject — Ziel des Pro­jekts ist die Sen­si­bi­li­sie­rung und Auf­klä­rung von Kin­dern über das Vor­han­den­sein von Algo­rith­men und wie sie unse­re digi­ta­len Erfah­run­gen beeinflussen.

Foto: Mar­kus Spi­ske von Unsplash

3. Konzeptuelle Rahmen

Im Zusam­men­hang mit der (medien-)pädagogischen Auf­ar­bei­tung von digi­ta­len Daten und Big Data gibt es eini­ge kon­zep­tu­el­le Rahmen:

  • Der euro­päi­scher Rah­men­plan Dig­Com­pE­DU für digi­ta­le Kom­pe­tenz von Leh­ren­den fasst 22 Kom­pe­ten­zen in sechs Berei­chen zusam­men. Der Fokus liegt dabei nicht auf tech­ni­schen Kom­pe­ten­zen, viel­mehr ist es ein Rah­men, der Anre­gun­gen gibt, digi­ta­le Tech­no­lo­gie für die Inno­va­ti­on in Bil­dung und Leh­re zu nutzen.
  • Das Kom­pe­tenz­mo­dell »Kom­pe­ten­zen in der digi­ta­len Welt« der Kul­tus­mi­nis­ter­kon­fe­renz for­mu­liert neue Anfor­de­run­gen an schu­li­sches Ler­nen und wird im Medi­en­kom­pe­tenz­rah­men NRW zusam­men­ge­fasst.
  • Gemein­sam mit zahl­rei­chen Part­nern hat der Stif­ter­ver­band im Janu­ar 2021 die Data-Liter­acy-Char­ta initi­iert. Mit ihr wird ein gemein­sa­mes Ver­ständ­nis von Daten­kom­pe­ten­zen und deren Bedeu­tung für Bil­dungs­pro­zes­se for­mu­liert. Die Char­ta steht im Ein­klang mit der Daten­stra­te­gie der Bun­des­re­gie­rung und mit der Ber­li­ner Erklä­rung zur Digi­ta­len Gesellschaft.
  • Die Kul­tus­mi­nis­ter­kon­fe­renz (KMK) hat die Her­aus­for­de­run­gen des digi­ta­len Wan­dels in der Bil­dung und der damit ein­her­ge­hen­den Trans­for­ma­ti­on ange­nom­men und im Dezem­ber 2016 mit der Stra­te­gie „Bil­dung in der digi­ta­len Welt“ ein Hand­lungs­kon­zept für die zukünf­ti­ge Ent­wick­lung der Bil­dung in Deutsch­land vorgelegt.
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Übersicht:

  • Big Data Literacy
    • Über diesen Kurs
    • Fachlicher Hintergrund
      • Leben in der Datengesellschaft
      • Wechselwirkungen zwischen Mensch, Digitaltechnologie und sozialer Welt
      • Was ist “Big Data”?
      • Datenrationalität, Glaube und Diskriminierung
      • Big Data und der „Überwachungskapitalismus“
      • Was bedeutet “Big Data Literacy”?
    • Stories für die Schule
      • Warum ich etwas zu verbergen habe?
      • Wie kann ich selbst mit Daten forschen?
      • Was sagen Daten über das Lernen aus?
      • Was kann ich tun?
    • Literaturliste und weiterführende Hinweise

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