Module 25-BE-IndiErg14 Data Literacy

Das Modul beinhaltet eine disziplinübergreifende Vermittlung von Datenkompetenzen, um Studierende aller Fächer für den Umgang mit Daten zu qualifizieren. Hierzu gehören die Fähigkeiten, den Informationswert von Daten zu kennen, planvoll mit ihnen umzugehen sowie Daten für (berufliche) Entscheidungen zielgerichtet einsetzen zu können. Ebenfalls werden Kenntnisse des Datenschutzes und der Datenethik erworben sowie das kritische Hinterfragen und Bewerten von Daten(-analysen) gefördert.
Um die Studierenden zur qualifizierten Einschätzung und Nutzung von Daten zu befähigen, werden im Rahmen der interdisziplinären Ringvorlesung (Element 1) Fertigkeiten im kritischen und bewussten Umgang mit Daten in Gesellschaft und Arbeitswelt auf einem allgemeinen Niveau vermittelt. Studierende unterschiedlicher Fächer lernen somit die Anforderungen des reflektierten und professionellen Umgangs mit Daten in verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen und Berufsfeldern kennen.
Im Modul wird darüber hinaus der Erwerb datenbezogener Kenntnisse und Fähigkeiten mit fachspezifischen Problemen und Inhalten verknüpft. Hierzu werden unterschiedliche Fächergruppen und (Teil-)Disziplinen sowohl in der Vorlesung als auch in den vertiefenden Seminaren einbezogen.
Insgesamt wird ein Bewusstsein für die Bedeutung und Notwendigkeit von Daten(-kompetenz) sowohl im Wissenschaftskontext als auch auf berufspraktischer Ebene geschaffen.

Element 1: Ringvorlesung
Im Rahmen der Ringvorlesung werden die Perspektiven unterschiedlicher Disziplinen und Bereiche (z.B. durch Praxisvertreter*innen aus Unternehmen und Administration) auf das Thema „Daten“ behandelt. Die Studierenden werden dadurch für die lebens- und berufspraktische Bedeutung von Daten(-kompetenz) im Sinne einer Data Awareness sensibilisiert. Zudem zielt die Vermittlung von Aspekten des Datenschutzes, des Datenmanagements und der Datenanalyse auf einen planvollen und kritischen Umgang mit Daten durch die Studierenden. Weiterhin soll eine Auseinandersetzung mit aktuellen Forschungsfeldern (z.B. Künstliche Intelligenz/ Machine Learning) im Rahmen von Data Science erfolgen.
Ziel der Ringvorlesung ist es, den Studierenden Datenkompetenzen sowohl auf einer theoretischen Ebene zu vermitteln als auch einen direkten Anwendungsbezug mittels Hands-on-Übungen zu ermöglichen.

Element 2 und 3: Vertiefende Seminare
Die Elemente 2 und 3 bieten die Möglichkeit, Seminare unterschiedlicher Fakultäten individuell zu wählen und zu studieren, um so die entsprechenden Lehrinhalte der Vorlesung zu vertiefen. Durch die Vertiefung sollen die Studierenden nicht nur zu einer eigenständigen Durchführung kleinerer Projekte im Umgang mit quantitativen und/oder qualitativen Daten befähigt werden, sondern auch die Relevanz und das kritische Bewerten von Daten für unterschiedliche Handlungsfelder erkennen. Hierzu werden thematisch einschlägige Seminare in den beteiligten Fakultäten für das Modul geöffnet.

Für die Teilnahme an den Vertiefungsseminaren wird die Teilnahme an der Vorlesung Data Literacy empfohlen.

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