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Wie kann ich selbst mit Daten forschen? — Mit Daten Schule erkunden

Startseite » Big Data Literacy » Wie kann ich selbst mit Daten forschen? — Mit Daten Schule erkunden

Wie kann ich selbst mit Daten forschen? — Mit Daten Schule erkunden

In die­sem Abschnitt soll es um den Nut­zen gehen, den das Arbei­ten mit Daten im eige­nen Schul­all­tag haben kann.

Es wer­den drei Berei­che beleuchtet.

Die Erhe­bung, Aus­wer­tung und Bewer­tung von Daten im Hin­blick auf:
1. digi­ta­le Klassenführung.
2. der Schulentwicklungsprozesse.
3. als Unter­stüt­zung der Ler­nen­den bei der Aus­wer­tung von offe­nen Daten im Rah­men der Anfer­ti­gung von Facharbeiten.

1. Mit Daten an Schule forschen

Daten kön­nen sehr zeit­spa­rend, effi­zi­ent und über­sicht­lich in Form eines digi­ta­len Klas­sen­buchs gespei­chert und aus­ge­wer­tet werden.

Dazu eig­net sich bei­spiels­wei­se das Tool Tea­cherTab. Hier kön­nen Sie Daten­sät­ze von Noten, Anwe­sen­hei­ten, und vie­lem mehr ein­fach und sicher hand­ha­ben, was vie­le Stun­den Arbeit erspa­ren kann.

Icons Aufgabe

Schau­en Sie sich das Tuto­ri­al an und legen Sie einen fik­ti­ven Daten­satz an, um das Tool kennenzulernen.

zfl_bigdata_teachertap

2. Schulforschung leicht gemacht

Eine ande­re Mög­lich­keit sich Daten im Kon­text Schu­le zu Nut­ze zu machen, ist die Daten­er­he­bung durch Umfra­gen im Kol­le­gi­um und/oder in der Schü­ler­schaft. So las­sen sich unge­deck­te Bedar­fe oder die all­ge­mei­ne Zufrie­den­heit im Sin­ne eines for­schen­den Ansat­zes der Schul­ent­wick­lung erhe­ben. Die Tools für Umfra­gen sind vielfältig.

App Teacher Tapp

Die App Tea­cher Tapp kann Ihnen hier als kon­kre­tes Bei­spiel für Umfra­gen im Kol­le­gi­um und als Inspi­ra­ti­ons­quel­le für eige­ne Umfra­gen die­nen. Sie erhebt Daten von Lehr­per­so­nen und zeigt, wie die täg­li­che Beant­wor­tung von drei klei­nen Mul­ti­ple Choice Fra­gen jede Men­ge For­schungs­fra­gen beant­wor­ten kann. Jede Lehr­per­son, die die drei Fra­gen beant­wor­tet, erhält Zugriff auf die Ant­wor­ten der drei Fra­gen vom Vor­tag. Die Ergeb­nis­se wer­den außer­dem in Form von wis­sen­schaft­li­chen Blog­ar­ti­keln zusam­men­ge­fasst. Die­se Erkennt­nis­se der Umfra­gen könn­ten Sie als Lehr­kraft inter­es­sie­ren und Ideen für Ihre eige­nen Umfra­gen anregen.

Icons Aufgabe

Schau­en Sie sich auf der Sei­te Tea­cher Tapp um, und lesen Sie einen Arti­kel, der Sie inter­es­siert. Haben Sie auch etwas über sich selbst oder ihre Kolleg*innen gelernt?

BiDaLL_Datenforschen_Teachertapp
Foto: Bruce Mars von Unsplash

3. Facharbeiten mit offenen Daten schreiben

Im Rah­men der Erstel­lung von Fach­ar­bei­ten ste­hen Ler­nen­de vor der Her­aus­for­de­rung selbst einen wis­sen­schaft­li­chen Text zu ver­fas­sen, aber noch mehr, auch wis­sen­schaft­li­che Metho­den zu gebrau­chen. Hier kön­nen offe­ne Daten­sät­ze (open data) eine Hil­fe sein, um inter­es­san­ten Fra­ge­stel­lun­gen nachzugehen.

Hin­wei­se zum Schrei­ben von Fach­ar­bei­ten bie­tet der Online Kurs „Fach­ar­beit schrei­ben” mit Lern­ma­te­ria­li­en für Ler­nen­de und Begleit­ma­te­ria­li­en für Leh­ren­de. Einer die­ser Inhal­te ist eine Über­sicht zu offe­nen Daten­ban­ken.

Offene Daten nutzen — Auswertung von bestehenden Daten

Offe­ne Daten ermög­li­chen es, Ihren Ler­nen­den eine inter­es­san­te fach­be­zo­ge­ne Fra­ge­stel­lung zu ent­wi­ckeln und die­se mit­hil­fe der offe­nen Daten zu beant­wor­ten. Dabei kön­nen sie die auf­wän­di­ge Daten­er­he­bun­gen umge­hen und sich statt­des­sen auf die Aus­wer­tung von schon bestehen­den Daten beschränken.

Icons Aufgabe

Eine Bei­spiel­fra­ge­stel­lung aus dem Fach­be­reich Bio­lo­gie könn­te wie folgt lauten:

Bestehen Alters­un­ter­schie­de im Kon­sum von lega­len und ille­ga­len Dro­gen in Deutschland?

Um die­se Fra­ge­stel­lung zu beant­wor­ten, könn­ten die Ler­nen­den die Daten­bank des Euro­pean Moni­to­ring Cent­re for Drugs and Drug Addi­ti­on Sta­tis­ti­cal Bul­le­tin 2021 (www​.emcd​da​.euro​pa​.eu) nutzen.

zfl_bigdataliteracy_datenforschen_Beispiel3

Die ent­spre­chen­den Daten kön­nen wie folgt extra­hiert werden:

Schritt 1

Kli­cken Sie unter der Über­schrift „Data sets” oder in der lin­ken Spal­te auf „Pre­va­lence of drug use” (Häu­fig­keit des Drogenkonsums).

Scrrenshot aus der Seite zum Export der Dateien

Schritt 2

Kli­cken Sie auf eine Dro­gen­art, dann auf „Life­time pre­va­lence” und anschlie­ßend auf eine Altersgruppe.

Schritt 3

Der Daten­satz öff­net sich. Sie kön­nen Daten über die Pfeil­tas­ten sor­tie­ren oder durch die Suche gezielt suchen. Über die Schalt­flä­che „Down­load as Excel file (.xslx)” kann der Daten­satz als Excel-Datei her­un­ter­ge­la­den werden.

Scrrenshot aus der Seite zum Export der Dateien

Falls die Daten nicht so ein­fach extra­hier­bar sein soll­ten, eig­net sich das Tool Easy­M­orph.

Icons Aufgabe

Suchen Sie eine Daten­bank für Ihr eige­nes Fach­ge­biet unter Über­sicht zu offe­nen Daten­ban­ken oder auf eige­ne Faust.

Foto: Ali­na Grubnyak von Unsplash

Schu­le macht Daten — Hier fin­den sich im „Modul 2 — Mit Daten arbei­ten” Hin­wei­se zur Datenvisualisierung. 

Hilf­reich sind vor allem die fol­gen­den Inhalte:

  • Bei­spie­le für schlech­te Visualisierungen
  • RAW­graphs — das Tool für Visualisierung
  • Tuto­ri­al für RAW­graphs [.pdf]
  • Dos and Don’ts der Daten­vi­sua­li­sie­rung [.pdf]
Foto: Jess Bai­ley von Unsplash

Eine mögliche Auswertung zur obigen Fragestellung könnte wie folgt aussehen:

Die Grafik zeigt ein Diagramm, dass den Konsum von illegalen Drogen, Alkohol und Tabak nach Altersstufen in Deutschland abbildet.

In der Gra­fik sind ille­ga­le Dro­gen gelb mar­kiert und lega­le Dro­gen in Grün­tö­nen. Sie zeigt deut­lich, dass der Kon­sum von lega­len Dro­gen ins­ge­samt deut­lich höher ist, als der von ille­ga­len Dro­gen. Im Hin­blick auf Alters­un­ter­schie­de ist eine deut­li­che Abnah­me des Kon­sums von ille­ga­len Dro­gen mit zuneh­men­dem Alter zu ver­zeich­nen. Für die Tabak zeigt sich genau der gegen­tei­li­ge Trend. Für Alko­hol ist der Trend eben­falls stei­gend, jedoch ist der Anstieg nur gering­fü­gig. Der Kon­sum von Alko­hol in Deutsch­land liegt über alle Alters­stu­fen hin­weg bei < 90%. Die ent­spre­chen­de Ecxel-Datei fin­den Sie hier: Dro­gen­kon­sum nach Alters­stu­fen in Deutschland.xlsx

Sto­ries für die Schule

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

Fragen oder Probleme?
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