Data Literacy
Platinen, Kabelgewirr und eine Computertastatur

Data.Literacy@RUB

Je größer und uneinheitlicher die Datenmenge, desto mehr ist Data Literacy, auch Datenkompetenz genannt, gefragt. Sie umfasst die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu managen, zu bewerten und anzuwenden. An der RUB lernen Studierende diese Fähigkeiten von Beginn an.

Von der Sensibilisierung der Studierenden für die Relevanz von Data Literacy als erforderliche Kompetenz für die Lebens- und Arbeitswelt über die Vermittlung von Data Science-Kompetenzen und der damit verbundenen substanzwissenschaftlichen Anwendung im Fach bis hin zur Implementierung von Forschungsmodulen: Dies sind die drei Stufen des Lehr- und Lernkonzept zu Data Literacy und Data Science, mit welchem die RUB im Rahmen des Förderprogramms „Data Literacy Education.nrw“ durch den Stifterverband und das Wissenschaftsministerium NRW gefördert wird.

Stufe 1: Basismodul zur Sensibilisierung

In Stufe 1 wird der Basiskurs „Data Literacy – Grundlagen für das Überleben in der Datenwelt“ über den Optionalbereich angeboten. Dieser wird als Ringvorlesung von Lehrenden aus verschiedenen Disziplinen gestaltet. Behandelt werden die Themen Künstliche Intelligenz & Algorithmen; Forschungsethik & Datenschutz; Wissenschaft und datenbezogene Kommunikation im Internet; Datengenerierung, Datenarten & Datenverfügbarkeit sowie Analyseverfahren und ihre Einsatzmöglichkeiten (einschließlich Data Mining). Hinzu kommen Anwendungsbeispiele aus den verschiedenen Fachbereichen.

Mehr Informationen

Weiterführende Informationen zu den Inhalten des Kurses finden Sie hier.

Bei Rückfragen zu Data.Literacy@RUB oder zur Stufe 1 oder wenn Sie sich als Lehrende oder als Fakultät in den Kurs einbringen möchten, können Sie sich an Michael Weckop aus dem Dezernat 1 wenden.

Kontakt

Michael
Weckop

Stufe 2: Vertiefungsmodul Data Science Handwerkszeug

Stufe 2 des Konzeptes setzt sich aus zwei Komponenten zusammen: Zum einen entwickelt das Methodenzentrum ein Angebot für Studierende, welches sowohl praktische technische Fertigkeiten (zum Beispiel Programmierung in R oder Python) oder den Umgang mit Datenbanken umfasst, als auch Themen wie Web Scraping, quantitative inhaltsanalytische Methoden, Textmining oder Ethik und Datenschutz behandelt.

Zum anderen wird Lehrenden die Möglichkeit geboten, zusammen mit dem Data-Science-Experten des Methodenzentrums kurze Lerneinheiten von ein bis zwei Seminarsitzungen für die eigene Lehrveranstaltung zu entwickeln, in denen die Studierenden datenbezogene Fertigkeiten gegenstandsbezogen kennenlernen und einüben.

Kontakt zum Methodenzentrum

Stufe 3: Forschungsmodul Data Science

In Stufe 3 haben die Studierenden die Möglichkeit, sich in eigenen Forschungsprojekten mit Fragen zum Thema Data Science auseinander zu setzen. Hierbei durchlaufen die Studierenden im Sinne des Forschenden Lernens den vollständigen Forschungsprozess und werden dabei von den Lehrenden beraten und unterstützt. Für die Entwicklung von entsprechenden Lehrveranstaltungsformaten wurde das Universitätsprogramm „Forschendes Lernen“ um die Schwerpunktausschreibung „Data Science“ ergänzt.

Bildliche beispielhafte Darstellung eines Doktorhuts
Digitalisierung in der Lehre
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