Vorstudie Hochschulübergreifende Konzepte zum Erwerb von 21st century skills am Beispiel von Data Literacy
Creators: name: Grillenberger, Andreas
name: Romeike, Ralf
Publisher: name: Zenodo
Year: 2019

description: Zusammenfassung

Auf Basis einer Begriffsklärung der Data Literacy wurden in dieser Vorstudie zuerst existierende Konzepte zur Datenkompetenzentwicklung recherchiert und zusammengefasst. Der Fokus der Recherche wurde dabei soweit möglich auf die Lehrerbildung gelegt. An einigen Stellen wurde er jedoch ausgeweitet, um existierende Strukturen und Akteure zu identifizieren, die obwohl sie beispielsweise hinsichtlich verwandter Themen wie Data Science orientiert sind, auch zur Förderung von Data-Literacy-Kompetenzen bei Lehrkräften potenziell beitragen können. Insbesondere im Bereich der Data Science konnten vielfältige Ansätze zur Förderung entsprechender Kompetenzen, aber auch Akteure, die zu diesen förderlich beitragen, identifiziert werden. Insbesondere handelt es sich dabei um die aufgebauten Kooperationen von Hochschulen sowie Ansätze zur Vermittlung basaler Data-Science-Kompetenzen an fächerübergreifende Zielgruppen. Diese Ansätze sind jedoch zu großen Teilen noch in einem frühen Stadium, sodass noch keine belastbaren Erfahrungen existieren, die auf die Lehrerbildung übertragen werden könnten. In nur wenigen Ansätzen werden speziell Lehrkräfte als Zielgruppe angesprochen, zusätzlich ist hierbei oft eine starke Fokussierung auf Teilbereiche der Data Literacy oder eine stark übergreifende Betrachtung digitaler Kompetenzen erkennbar. Insbesondere in der Mathematikdidaktik und der Informatikdidaktik existieren außerdem fachspezifische Ansätze zur Förderung von Datenkompetenzen bei angehenden Lehrkräften und in der Schule. Diese vielfältigen Strukturen und Ansätze zur Förderung von Data-Literacy- und/oder Data-Science-Kompetenzen stellen ein wertvolles Fundament für die Konzeption und Durchführung von Data-Literacy-Programmen im Rahmen der Lehrerbildung dar.

 

Im nächsten Teil der Studie wurden Ansätze und Empfehlungen zur organisatorischen und curricularen Verankerung von Datenkompetenzen in der Lehrkräftebildung und darüber hinaus auch in der Schulbildung untersucht. Insbesondere im Kontext der digitalen Bildung sind in allen Bundesländern Zielsetzungen erkennbar, die Schulbildung weiterzuentwickeln und – meist implizit – auch Datenkompetenzen zu berücksichtigen. In einigen Fällen wird dabei auch die Lehrerbildung explizit miteinbezogen. Eine systematische Berücksichtigung von Data-Literacy-Kompetenzen kann bislang jedoch weder in der Schulbildung noch in der Lehrkräftebildung erkannt werden.

 

Als dritter Aspekt wurden die für die Vermittlung von Data-Literacy-Kompetenzen förderlichen hochschulübergreifenden Strukturen betrachtet. Auch hier werden die fachliche und die lehramtsorientierte Perspektive unterschieden und zentrale förderliche Strukturen beschrieben, die im Rahmen der anfangs durchgeführten Recherche identifiziert werden konnten. Hierzu zählen insbesondere die im Rahmen von Data-Science-Programmen an verschiedenen Universitäten aufgebauten Data-Science-Kompetenzzentren, aber auch hochschulübergreifende Einrichtungen in diesem Bereich. Im Rahmen der Lehrerbildung sind solche Strukturen allenfalls vage vorhanden, indem einzelne Fachverbände, insbesondere die Gesellschaft für Informatik (GI) und die GFD, diese Themen aufgreifen und diskutieren, sodass hier bislang noch keine spezifisch auf Data Literacy in der Lehrerbildung ausgerichteten förderlichen Strukturen entstehen konnten. Im Allgemeinen existieren jedoch auch im Bereich der Lehrerbildung Strukturen, die eine Förderung von grundlegenden Datenkompetenzen unterstützen können, wie beispielsweise die Zentren für Lehrerbildung an den lehrerbildenden Hochschulen sowie die fachdidaktischen Fachgesellschaften, die bei entsprechenden Pilotprojekten miteinbezogen werden können.

 

Als wichtige Basis für Projekte die Förderung von Datenkompetenzen sind auch die beteiligten Fächer zu betrachten. Um solche Fächer zu identifizieren, die eine curriculare und organisatorische Eignung für Pilotprojekte aufweisen, wurden exemplarisch die Fächer Mathematik, Informatik, Physik, Sprachen, Geschichte und Sport sowie die für die Lehrerbildung übergreifend relevanten Erziehungswissenschaften betrachtet. Diese Fächer wurden hinsichtlich der jeweils vorhandenen Akteure und Netzwerke, ihrer Erfahrungen und Bezüge zu Datenkompetenzen und ggf. vorhandener Vorarbeiten untersucht. Dabei konnte festgestellt werden, dass neben Mathematik und Informatik, die Daten als fachlichen Gegenstand betrachten, auch in den anderen betrachteten Fächern umfangreiche Bezüge zu Datenkompetenzen feststellbar sind und zum Teil auch entsprechende Vorarbeiten existieren, sodass prinzipiell alle betrachteten Fächer Pilotprojekte zur Förderung von Data Literacy in der Lehrerbildung bereichern können.

 

Basierend auf den durchgeführten Recherchen und den dabei identifizierten Strukturen, Akteuren und Vorgaben sowie der in den verschiedenen betrachteten Fächern erkennbaren Datenbezüge, wurden in einer Synthese Empfehlungen hinsichtlich der Struktur potenzieller Pilotprojekte zur Förderung von grundlegenden Datenkompetenzen in der Lehrerbildung und der einzubeziehenden Fächer abgeleitet.

 

Zusammenfassend ist erkennbar, dass obwohl bislang in der Lehrerbildung nur vereinzelte und stark eingeschränkte Ansätze zur Förderung grundlegender Datenkompetenzen existieren, ein Bedarf zur Förderung von Data-Literacy-Kompetenzen auch bei Lehrkräften vorhanden ist, insbesondere aufgrund der sich aus den Bestrebungen der Bundesländer im Bereich der digitalen Bildung ergebenden neuen Anforderungen. Durch die gerade im eng verwandten Bereich Data Science vorhandenen Erfahrungen und Strukturen, aber auch durch die verschiedenen Akteure in der Lehrerbildung, die in vielen Fällen den Bedarf für solche Kompetenzen erkannt haben und zu einer Förderung solcher Kompetenzen bei Lehrkräften positiv beitragen können, existiert daher ein hohes Potenzial, das im Rahmen entsprechender Pilotprojekte genutzt werden kann.