Text: Medien.Daten

3.17 Kategorisierung von Datenkompetenz

Um den sehr vagen Begriff ›Datenkompetenz‹ nun näher zu verstehen, stellt das Hochschulforum Digitalisierung einzelne Bereiche vor, die den Begriff weiter unterteilen (vgl. Schüller et al. 2019):

1. Konzeptioneller Rahmen: Darunter wird der Aufbau von Wissen über Daten und das Verständnis von Daten erfasst. Das dient in erster Linie dazu, ein generelles Verständnis für die Nutzung und Anwendung von Daten zu bekommen
2. Datensammlung: Die Datensammlung beschreibt eine Erfassung von Daten aus diversen Quellen (z.B. aus Social Media oder technischen Simulationen). Anschließend müssen die Datenquellen hinsichtlich der Zuverlässigkeit und Qualität kritisch bewertet werden.
3. Datenmanagement: In diesem Kompetenzbereich werden die Daten verwaltet, indem Unregelmäßigkeiten ausradiert werden und anschließend als Datensätze zusammengeführt und ggf. in andere Formate konvertiert werden. In diesem Schritt werden auch die Datenspeicherung und Archivierung relevant. Im Weiteren erfolgt die Festlegung von Bedingungen für Datenobjekte (Annotation) mit Metadaten (Informationen von Daten über andere Daten), um diese für einen späteren Zeitpunkt verwertbar zu machen.
4. Datenevaluation: Die Evaluation umfasst die numerische sowie grafische Auswertung der vorliegenden Daten. In einem weiteren Schritt werden die Daten interpretiert.
5. Datenanwendung: Dieser Bereich befasst sich mit ethischen Fragen und der Verteilung und Evaluierung von datenbasierten Entscheidungen.

Die Einordnung von Datenkompetenz in diese fünf zuvor genannten Kategorisierungen kann für verschiedene Anwendungsgebiete verwendet werden. Somit lassen sich je nach Fachgebiet für verschiedene Kompetenzbereiche entsprechende Lernziele und Lerninhalte formulieren, die in der Schule, Berufsschule, Hochschule oder anderen Bildungsinstitutionen Anwendung finden (vgl. Ludwig/Thiemann 2020).