250415 "Big data is watching you! Vom selbstbestimmten Umgang mit Daten in der modernen Welt." (V) (WiSe 2019/2020)

Contents, comment

In einer zunehmend auf Daten und Evidenz von Erkenntnissen bezogenen Lebens- und Arbeitswelt gehören zur umfassenden gesellschaftlichen Teilhabe die Fähigkeiten, den Informationswert von Daten zu kennen, planvoll mit ihnen umzugehen sowie Daten für eigene (berufliche) Entscheidungen zielgerichtet einsetzen zu können. Neben diesen Befähigungen sind auch Kenntnisse des Datenschutzes und der Datenethik sowie das kritische Hinterfragen der zunehmenden Sammlung und (ökonomischen) Verwertung von Daten für mündige Bürger*innen und deren Partizipation in modernen Gesellschaften grundlegend.
Im Rahmen der interdisziplinäre Ringvorlesung „Big Data is watching you! - Vom selbstbestimmten Umgang mit Daten in der modernen Welt” werden die Perspektiven unterschiedlicher Disziplinen (z.B. Erziehungs-, Geschichts- und Rechtswissenschaft, Soziologie und Wirtschaftswissenschaften sowie Naturwissenschaften/Technik) und Bereiche (z.B. durch Praxisvertreter*innen aus Unternehmen und Administration) auf das Thema „Daten“ behandelt.
Die inhaltliche Struktur der geplanten interdisziplinären Ringvorlesung enthält drei thematische Bereiche: (a) Die Rolle von Daten in der modernen Welt, (b) Datenmanagement und (c) Datenanalyse und -visualisierung. Innerhalb dieser drei Bereiche spielen auch die unterschiedlichen Datenformate (quantitative vs. qualitative Daten), datenrechtliche und -ethische Aspekte sowie das kritische Hinterfragen und Bewerten von Daten eine Rolle. Die entsprechenden inhaltlichen Beiträge der im eKVV genannten Verantwortlichen sollen zudem durch Gastdozent*innen aus der Praxis ergänzt werden. Außerdem sind praktische Übungen in ersten Schritten der Datenauswertung und -visualisierung unter tutorieller Anleitung geplant.
Ziel der Ringvorlesung ist es somit, den Studierenden im Rahmen einer fakultätsübergreifenden Data Literacy Education Datenkompetenzen sowohl auf einer theoretischen Ebene zu vermitteln als auch einen direkten Anwendungsbezug mittels Hands-on-Übungen zu ermöglichen.

Vorlesungsplan
09.10.2019 Datengestützte Sicht auf die Welt
16.10.2019 Von der Idee zu Daten – Teil I
23.10.2019 Von der Idee zu Daten – Teil II
30.10.2019 Datengestützte Entscheidungen in der Praxis – Expert*innen aus Wirtschaft und Verwaltung berichten!
06.11.2019 Die Informationsflut bändigen – Datenmanagement (Quantitativer Schwerpunkt)
13.11.2019 Die Informationsflut bändigen – Datenmanagement (Qualitativer Schwerpunkt)
20.11.2019 Was muss man beim Umgang mit Daten noch beachten?: Datenschutz & Datenethik
27.11.2019 Explorative Datenanalyse mit R
04.12.2019 Tools zur Datenanalyse (außerplanmäßig in H14)
11.12.2019 Tutorium zum selbstständigen Arbeiten mit R (Nähere Informationen folgen!)
18.12.2019 Data Sciene-Toolbox
08.01.2020 Tutorium zum selbstständigen Arbeiten mit R
15.01.2020 Modellierung – quantitativer Schwerpunkt
22.01.2020 Modellierung – qualitativer Schwerpunkt
29.01.2020 Ausblick: Machine Learning

Teaching staff

Dates ( Calendar view )

Frequency Weekday Time Format / Place Period  
weekly Mi 14-16 X-E0-001 09.10.2019-31.01.2020
not on: 12/4/19 / 12/25/19 / 1/1/20
einmalig am 04.12.2019 in H14
one-time Mi 14:00-16:00 H14 04.12.2019 einmalig am 04.12.2019 in H14

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Subject assignments

Module Course Requirements  
25-BE-IndiErg14 Data Literacy - Kulturtechnik des 21. Jahrhunderts E1: Data Literacy als Kulturtechnik des 21. Jahrhunderts Study requirement
Student information

The binding module descriptions contain further information, including specifications on the "types of assignments" students need to complete. In cases where a module description mentions more than one kind of assignment, the respective member of the teaching staff will decide which task(s) they assign the students.

Degree programme/academic programme Validity Variant Subdivision Status Semester LP  
Erziehungswissenschaft / Promotion Wahl  

Die Studienleistung im Rahmen der Vorlesung besteht in der Einübung und Anwendung von Datenauswertungs- und/oder -visualisierungstechniken. Die Präsentation der daraus gewonnenen Informationen soll in Form eines Posters erfolgen.

E-Learning Space
E-Learning Space
Address:
WS2019_250415@ekvv.uni-bielefeld.de
This address can be used by teaching staff, their secretary's offices as well as the individuals in charge of course data maintenance to send emails to the course participants. IMPORTANT: All sent emails must be activated. Wait for the activation email and follow the instructions given there.
If the reference number is used for several courses in the course of the semester, use the following alternative address to reach the participants of exactly this: VST_179997968@ekvv.uni-bielefeld.de
Notes:
Additional notes on the electronic mailing lists
Last update basic details/teaching staff:
Wednesday, July 17, 2019 
Last update times:
Thursday, September 26, 2019 
Last update rooms:
Thursday, September 26, 2019 
Type(s) / SWS (hours per week per semester)
lecture (V) /
Department
Faculty of Educational Science
Questions or corrections?
Questions or correction requests for this course?
Planning support
Clashing dates for this course
Links to this course
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179997968