GLK-Projekt Data Literacy Education

 

Das Polar-Area-Diagramm von Florence Nightingale, einer Pionierin der Datenvisualisierung, visualisiert ausgezeichnet zyklische Phänomene. Abb.: F. Nightingale, Diagram of the causes of mortality (1853). Public domain, via Wikimedia Commons (Ausschnitt).

 

Ziel des vom Gutenberg-Lehrkolleg 2019-2020 geförderten Projekts „Data Literacy Education“ war es, Datenkompetenzen zu identifizieren und spezifizieren, welche für Studierende aufgrund der Digitalisierung der Fächer und der Arbeitswelt nützlich sind. Unser Data-Literacy-Projekt verfolgt dabei einen dezentralen Ansatz: In vier Feldern, die einen großen Teil der Fächer der JGU umfassen, möchten wir die Bedarfe (und Angebote) für Datenkompetenzen erheben, Anknüpfungspunkte suchen – sowohl inhaltliche Projekte als auch Personen – und vernetzen und den Austausch über Digitalität fördern.

 

Publikationen aus dem Projekt zu Data Literacy & digitaler Lehre

Hütig, Andreas; Köhler, Anke; Kurz, Sandra; Lejsek, Vera; Michalik, Monika; Müller, Stephan D.; Oehler, Nina; Röhle, Stefan; Sandri, Sandra; Schuh, Dominik; Weidmann, Adrian: Studium off-campus. Das digitale Sommersemester 2020 an der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Das Hochschulwesen. Forum für Hochschulforschung, -praxis und -politik 68 (4+5)/2020, 81-88.

Kuhn, Sebastian; Müller, Natalie; Kirchgässner, Elisa; Ulzheimer, Lisa; Deutsch, Kim Lucia (2020): Digital skills for medical students – qualitative evaluation of the curriculum 4.0 “Medicine in the digital age”, GMS Journal for Medical Education 37 (6), Doc. 60, doi: https://doi.org/10.3205/zma001353.

Andreas Hütig, Karsten Lübke: Daten als Rohstoff des 21. Jahrhunderts. Data Literacy – Definitionen, Kompetenzen, Handlungsfelder, DUZ Wissenschaft & Management, Schwerpunkt: Data Literacy – Datenkompetenz an Hochschulen, 09/2020, 26-29.

Christina B. Class, Andreas Hütig, Elske M. Schönhals: Gewissensbits - Wie würden Sie urteilen? Fallbeispiel: Was ist wahr? Daten, Grafiken, Wahrheiten, Informatik Spektrum 1/2021, 62-64, doi: https://doi.org/10.1007/s00287-021-01337-z (online first 25.01.2021).

Andreas Hütig, Sabine, Fetzer, Thomas Vogt: Studium generale digital - Bürgeruni in pandemischen Zeiten, in: Journal "Wissenschaftskommunikation.de", https://www.wissenschaftskommunikation.de/studium-generale-digital-buergeruni-in-pandemischen-zeiten-48057/ (12.05.2021).

Matthias Bandtel, Andreas Hütig, Henrike Weinert, Juliane Theiß, Christina Kläre: Organisationsentwicklung, in: J. Ebeling / H. Koch / A. Roth-Grigori (Hgg.): Kompetenzerwerb im kritischen Umgang mit Daten - Data Literacy Education an deutschen Hochschulen, Essen: edition Stifterverband 2021, S. 6-19.

Christina B. Class, Andreas Hütig: Data Ethics, in: J. Ebeling / H. Koch / A. Roth-Grigori (Hgg.): Kompetenzerwerb im kritischen Umgang mit Daten - Data Literacy Education an deutschen Hochschulen, Essen: edition Stifterverband 2021, S. 86-99.

 

Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der Projekte

Derian Boer, M.Sc. (bis Dezember 2020: Studium generale; seit Januar 2021: Universitätsmedizin Mainz)

Dr. Sophie Fellenz (geb. Burkhardt) (bis Juli 2020: Studium generale; seit November 2020: Jun.-Prof., TU Kaiserslautern)

Kim Deutsch, M.A. (bis Dezember 2020: assoziiertes Mitglied des Studium generale; seit Januar 2021: Universität Bielefeld)

Max Grüntgens (April bis August 2022; seit September 2022: Deutsches Dokumentationszentrum für Kunstgeschichte – Bildarchiv Foto Marburg)

Dr. Andreas Hütig (Studium generale)

Lennart Linde, M.A. (Studium generale und Institut für Archäologische Wissenschaften/Universität Frankfurt)

Prof. Dr. Cornelis Menke (Studium generale und Philosophisches Seminar)

Anna-Maria Nothelfer, BA, MA (seit Juli 2022)

Stephan D. Müller, M.A. (bis Dezember 2020: Studium generale; seit Januar 2021: Referent für Digitalisierung an der Universitätsmedizin Mainz)

Frauke Pirk (Studium generale)

Das Projekt „Data Literacy Education“wurde von 2019-2020 gefördert vom Gutenberg-Lehrkolleg (GLK).

 

Das Projekt „Universitätsweite Verankerung von Angeboten zur Data Literacy Education“ wird 2021 gefördert durch das Ministerium für Wissenschaft und Gesundheit des Landes Rheinland-Pfalz.

 


Im Wintersemester 2022/2023

  • einen Basiskurs “Einführung in Python für Geistes- und Kulturwissenschaften
  • zwei Kurse “Webscraping mit Python” und “Literatur als Zeichenkette: Einführung in die computergestützte Textanalyse
  • einen Kompaktkurs “Understanding Media: Was machen soziale Medien mit uns?
  • ein Projektseminar “Digitale Transformationen
  • Medizin im digitalen Zeitalter – Wahlfachangebot für Medizin-Studierende
  • die Studium generale-Vorlesung “Grundfragen der Wissenschaftsreflexion” mit einem Schwerpunkt in der Philosophie der Simulation

Im Sommersemester 2022

  • einen Basiskurs “Creative Coding als spielerischer Einstieg in Python und Data Science
  • zwei Kurse “Graphentechnologien mit Neo4j” und “Modellierung und Verarbeitung von Forschungsdaten mit XML
  • die interdisziplinäre Vortragsreihe “Mündigkeit 4.0 - Ethik im datafizierten Zeitalter
  • Medizin im digitalen Zeitalter – Wahlfachangebot für Medizin-Studierende
  • die Studium generale-Vorlesung “Grundfragen der Wissenschaftsreflexion” mit einem Schwerpunkt in der Philosophie und Geschichte der Statistik

Im Wintersemester 2021/2022

  • einen Basiskurs “Datenanalyse 101: Python für die Geistes- und Kulturwissenschaften
  • zwei Praxis- und Projekt-Übungen: “Daten (in) der Wissenschaft
  • Medizin im digitalen Zeitalter – Wahlfachangebot für Medizin-Studierende
  • die Studium generale-Vorlesung “Grundfragen der Wissenschaftsreflexion” mit einem Schwerpunkt in der Philosophie und Geschichte der Statistik

Im Sommersemester 2021

  • einen Basiskurs “Critical Thinking (in englischer Sprache)
  • die Vorlesungsreihe “Neue Bilder - Daten, Wissen Visualisierungen
  • Praxis- und Projekt-Übungen: “Neue Bilder
  • Medizin im digitalen Zeitalter – Wahlfachangebot für Medizin-Studierende
  • die Studium generale-Vorlesung “Grundfragen der Wissenschaftsreflexion” mit einem Schwerpunkt in der Philosophie und Geschichte der Statistik

Im Wintersemester 2020/2021

  • einen Basiskurs “Python (zur Datenanalyse)
  • die Vorlesungsreihe “Digital Humanities
  • Praxis- und Projekt-Übung: “Digital Humanities – Techniken und Praktiken
  • Medizin im digitalen Zeitalter – Wahlfachangebot für Medizin-Studierende
  • die Studium generale-Vorlesung “Grundfragen der Wissenschaftsreflexion” mit einem Schwerpunkt in der Philosophie und Geschichte der Statistik

Im Wintersemester 2019/2020

  • die Vortragsreihe “KI²: Künstliche Intelligenz – kompakt und interaktiv

Vortragsreihe für Studierende aller Fächer

Digital Humanities

Computergestützte Verfahren und digitale Ressourcen werden auch in den Geistes- und Kulturwissenschaften wichtiger, auch wenn aktuelle Forschung in den Fächern zumeist (noch?) auf andere Arten verläuft und entsprechende Inhalte auch bei weitem nicht in jedem Studiengang enthalten sind. Zudem wird vielfach auch grundsätzlich diskutiert, inwiefern datengestützte und statistische Methoden geeignet sind, kulturelle Praktiken und Artefakte mit ihrer spezifischen ästhetischen und sinnhaften Struktur angemessen zu erfassen. Die Veranstaltung bietet - im Hybrid-Format - einen Einblick in das spezifische Denken und Arbeiten mit computationalen und experimentellen Ansätzen und Methoden und bezieht sowohl grundsätzliche Reflexionen über ein neu entstehendes Wissenschaftsfeld wie auch Werkstatt- und Forschungsberichte aus der Praxis ein.
Die hybride Reihe enthält aufgezeichnete Videos, live übertragene Vorträge und Werkstattgespräche im bzw. aus dem Hörsaal heraus und kann von Studierenden aller Fächer ohne Vorkenntnisse besucht werden. Mehr erfahren

 

Wahlpflichtangebot für Studierende der Medizin

Medizin im digitalen Zeitalter

Wie hat sich die medizinische Praxis durch die Digitalisierung verändert? Wie sieht die Zukunft der Medizin und die des Medizinstudiums aus? KI, Smart devices, Telemedizin – es lässt sich feststellen, dass die Medizin im digitalen Zeitalter bereits fundamentale Veränderungen in Bezug auf Patienten, Ärzte und medizinische Praxis erfahren hat. Diese Entwicklung erfordert neue Kompetenzen und somit auch ein neues Kompetenzprofil der angehenden Ärzte.
Der einwöchige Kurs setzte sich aus fünf Lernmodulen zusammen, die jeweils ein Blended Learning-Konzept mit Kombination aus E-Learning und Präsenzunterricht verfolgen. Digitale Arzt-Patienten-Kommunikation, Smart Devices und Apps, Telemedizin, Virtual/Augmented Reality und Big Data/KI sind die fünf Module des Curriculums. Das lokale Dozententeam setzt sich aus Ärzten, Psychologen, Informatikern, Ethikern und Medizin- sowie Medienpädagogen zusammen. Es wird durch externe Dozenten von medizinischen Startups, dem Landesdatenschutz sowie Patienten, die digitale Applikationen verwenden, ergänzt. Ziel ist es, die Interdisziplinarität der digitalen Medizin mit einer Perspektivenvielfalt und breiten Expertise abzubilden.

Sebastian Kuhn: Medizin im digitalen Zeitalter. Deutsches Ärzteblatt 2018

Medizin im Digitalen Zeitalter* besteht seit 2017 als Wahlfachangebot der Universitätsmedizin Mainz und ist in vielfältiger Weise mit Data Literacy Education verbunden.

*Gefördert von Stifterverband und der Carl-Zeiss-Stiftung im Rahmen des Förderprogramms Curriculum 4.0

 

Vorlesung im Studium generale

Grundfragen der Wissenschaftsreflexion

Die Vorlesung gibt einen Überblick über Grundansätze der wissenschaftlichen Methodenlehre. Im Rahmen des Data-Literacy-Schwerpunkts liegt ein Fokus auf der Methodologie statistischer Methoden - Signifikanztests, Entscheidungsverfahren und Bayesscher Erkenntnistheorie.

Die Vorlesung steht Studierenden aller Fächer offen und kann besonders besucht werden als Teil des Studium generale-Moduls "Wissenschaftliche Grundfragen und Grundkompetenzen" sowie im Rahmen einzelner Philosophie-Module.

 

Vortragsreihe für Hörer aller Fachbereiche, Winter 2019/20

KI²: Künstliche Intelligenz – kompakt und interaktiv

Fortschritte in der Künstlichen Intelligenz (KI) und im Maschinellen Lernen (ML) sind mittlerweile Gegenstand medialer Berichterstattung und werden als wichtige Treiber wirtschaftlicher und wissenschaftlicher Innovationen gesehen. Die Vorstellungen von KI/ML und die Realität liegen dabei oft weit auseinander, was häufig auf ein mangelhaftes Verständnis der grundlegenden Begriffe zurückzuführen ist.

In dieser vom Institut für Informatik der JGU konzipierten Vortragsreihe soll nach und nach, auf einer allgemein verständlichen Ebene, ein besseres Verständnis von KI und ML vermittelt werden, sollen Begriffe klar definiert und Missverständnisse ausgeräumt werden. Sprecher verschiedener Lehrstühle und Fachbereiche werden aufeinander aufbauende Vorträge von 30 bis 40 Minuten zu sowohl grundlegenden als auch aktuellen Themen halten. Der Schwerpunkt der Vorträge liegt auf dem maschinellen Lernen. Nach den Vorträgen ist reichlich Zeit für Fragen und Antworten, d.h. für eine Diskussion mit dem Publikum, vorgesehen. Die Vorträge werden aufgenommen und in einem Live-Stream übertragen. Die Diskussion zu den Vorträgen findet zusätzlich und begleitend auf Twitter statt. Programm der Vortragsreihe

Die Vorträge wurden aufgenommen und in einem Live-Stream übertragen. Die Live-Streams und Videos sind öffentlich abrufbar: zu den Videos der Vorträge

Die Diskussion zu den Vorträgen findet zusätzlich und begleitend auf Twitter unter dem Hashtag #KI2UniMainz statt.

 

 


Links zum Themenfeld Data Literacy

JGU-Landing page: Digitaler Wandel in Lehre und Studium

Hochschulforum Digitalisierung: Hinweise zu digitaler Lehre anlässlich des Coronavirusausbruchs

Virtueller Campus Rheinland-Pfalz

 


Projekte und Materialien zu Data Literacy an der JGU

Data Literacy an Hochschulen

Data Literacy Education Netzwerk

Mit dem GLK-Projekt "Data Literacy Education" und dem Themenschwerpunkt "Schöne neue Datenwelt" ist die JGU Teil des vom Stifterverband und der DATEV-Stiftung Zukunft geförderten Data Literacy Education Netzwerks. Das bundesweite Netzwerk befördert die Entwicklung von Data-Literacy-Angeboten durch den Austausch mit anderen Hochschulen. Die Mitglieder des Netzwerks werden zwischen 2019 und 2021 gefördert. Data Literacy Education Netzwerks

 

Öffentliche Vorlesungsreihe, Winter 2019/20

Schöne neue Datenwelt!? Datenkompetenz und Digitalisierung

Persönliche Assistenzsysteme, Meinungsmache in Netzwerken, individualisierte Preise anhand des Nutzerprofils, Big Data – die systematische und zunehmend automatisierte Erfassung, Verknüpfung und Verarbeitung von Daten umfasst inzwischen alle Lebensbereiche, gestaltet unsere sozialen Beziehungen und unsere Freizeit, verändert Arbeitswelt und Wissenschaft. Die datafizierte Gesellschaft entsteht – unklar ist aber noch, welche neuen Herausforderungen dies für uns bedeutet, wenn wir unbewusst Daten produzieren, mit ihnen umgehen, digitale Verarbeitungen in Gang setzen oder als Kunden oder Zielgruppen betroffen sind.

Brauchen wir also eine neue Art Datenkompetenz? Wie können die Besonderheiten dieser neuen digitalen Datenverarbeitung kommuniziert werden – und welche Akteure können und sollen das tun? Welche Fallstricke lauern beim Umgang mit großen Datenmengen, welche Chancen und Gefahren birgt die automatisierte Verarbeitung in Wirtschaft und Wissenschaft? Wie wollen wir mit der zunehmenden Macht von Algorithmen und der Digitalisierung von Arbeits- und Lebenswelten politisch und sozial umgehen? Wie können wir Datenschutz und Datensouveränität weiter gewährleisten und sichern?

Die Reihe geht diesen und anderen aktuellen Fragen mit Vorträgen aus Technik-, Sozial- und Rechtswissenschaften sowie der Ethik nach. Vorlesungsreihe am Donnerstag

 

Online-Kurs

Data Confidence: Umgang mit Daten

Der Online-Kurs DATA CON vermittelt Grundlagen im Umgang mit Daten aus juristischer, informationstechnologischer und arbeitspraktischer Perspektive. Das Ziel ist, Selbstsicherheit im Umgang mit Daten, besonders nach den Maßgaben der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) zu erlangen. Er richtet sich an alle Angehörigen der JGU. Das Projekt DATA CON wurde von Dr. Hans-Jürgen Schröder vom Institut für Informatik an der JGU Ende 2017 ins Leben gerufen und durch den Senatsausschuss für Informationstechnologie und Digitale Prozesse gefördert. Online-Kurs Data Con