Eine Person tippt auf einem silbernen Laptop.

Projekt MaDaLi²

In einer digitalisierten Welt spielt der Umgang mit Daten eine zentrale Rolle.

Data Literacy kann als „Schlüssel­kompetenz des 21. Jahrhunderts“ verstanden werden, die Personen in die Lage versetzt, Daten nicht nur zu sammeln und zu analysieren, sondern auch kritisch zu bewerten und sinnvoll zu interpretieren. Diese Kompetenz ist essentiell, um fundierte Entscheidungen zu treffen, sei es in der Wissenschaft, Wirtschaft oder im täglichen Leben. Vor diesem Hintergrund erweitert die Universität Mannheim ihr extracurriculares Lehr­angebot um den E-Learning-Kurs MaDaLi2, mit dem wir unseren Studierenden die Möglichkeit geben wollen, sich grundlegende, praxis­orientierte Daten­kompetenz zu erarbeiten.

Was ist Data Literacy?

Icon Fragezeichen in einem Kreis

Data Literacy ist die Fähigkeit, Daten auf kritische Weise zu sammeln, zu verwalten, zu bewerten und anzuwenden." (vgl. Ridsdale et al., 2015, S. 8)

Data Literacy (dt. etwa „Daten­kompetenz“) meint die Fähigkeit, kritisch mit Daten umgehen zu können. Häufig werden mit diesem Begriff verschiedene Einzel­fähigkeiten beschrieben, beispielsweise die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu bewerten, zu analysieren oder auch zu visualisieren. Data Literacy kann somit als grundlegende Kompetenz verstanden werden, um souverän und verantwortungs­voll an einem durch Digitalisierung geprägten Alltag teilzunehmen.

Daten­kompetenz für Studierende aller Fach­richtungen

Der in Kooperation mit dem Zentrum für Lehren und Lernen (ZLL), der Universitäts­bibliothek (UB) sowie Vertreter*innen der Fakultät für Betriebs­wirtschafts­lehre (Lehr­stuhl Stahl) und der Philosophischen Fakultät (Lehr­stuhl Altvater-Mackensen und Lehr­stuhl Naab) konzipierte Kurs bietet Studierenden der Universität Mannheim eine fächer­übergreifende Vermittlung von theoretischen Grundlagen sowie praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Daten an.

Der Grundlagenkurs besteht aus acht Modulen, die sich am Data-Literacy-Framework von Schüller et al. orientieren. Er ist aktuell in einer Beta-Version verfügbar. Die Lernmodule können flexibel im Selbststudium bearbeitet werden. Studierende können zudem einzelne ausgewählte Module belegen. Für die Teilnahme am Kurs sind keine Vor­kenntnisse nötig.

Icon Glühbirne

Die Beta-Version des Grundlagenkurses steht ab sofort zur Verfügung. Treten Sie einfach dem ILIAS-Kurs Mannheim Data Literacy – MaDaLi²  bei.

Einzelne Module können auch in Lehr­veranstaltungen integriert werden. Wir beraten Sie gerne!

Modulübersicht

  • Modul 1: Datenkultur etablieren

    • Grundlagenwissen zum Begriff der Data Literacy
    • Daten in Alltag und Forschung
    • Vermittlung von Methoden­kenntnissen (qualitative und quanti­tative Forschung)
    • Einführung in den (Forschungs-)Datenlebens­zyklus
    • Ethische Probleme im Umgang mit Daten
  • Modul 2: Datenethik verankern

    • Datenschutz
    • Urheber*innen- und Lizenzrecht
    • Einführung in das Konzept der personenbezogenen Daten
  • Modul 3: Daten erheben und (nach)nutzen

    • Erläuterung qualitativer und quanti­tativer Datenerhebung anhand verschiedener Datenerhebungs­methodiken
    • Ablauf empirischer Unter­suchungen
    • Open Data
    • Umgang mit geschützten Daten
  • Modul 4: Daten managen

    • Metadaten und Dokumentation
    • Bedeutung von Kennzahlen
    • Datenkonvertierung
  • Modul 5: Daten auswerten

    • (Explorative) Datenanalyse und -bereinigung
    • Einführung in statistische Kennzahlen
    • Grundlagen der Inferenzstatistik und Auswertung von Stichprobendaten
    • Erkennung von Mustern und Trends in Daten
    • Datenvisualisierung
  • Modul 6: Daten interpretieren

    • Einführung in das Konzept der Visual Literacy
    • Kritische Analyse von Datenvisualisierungen
    • Bias und Verzerrungen
  • Modul 7: Daten einordnen

    • Kritische Einordnung und Bewertung von Daten
    • Interpretation eigener Datenanalysen
  • Modul 8: Daten publizieren und archivieren

    • Nachhaltige Datenpublikation in Repositorien
    • Nachnutzung und Langzeitarchivierung
    • Einführung in die FAIR-Prinzipien
    • Open Science und Open Access
    • Exkurs zur Nationalen Forschungs­dateninfrastruktur (NFDI)
Icon Kalenderblatt

Weitere Angebote

Über diesen Link gelangen Sie zu den semesteraktuellen Kursangeboten der Universitäts­bibliothek zu Themen wie Forschungs­daten­management, Open Science oder KI-Tools.

Team

Beteiligte Institutionen

Kontakt

MaDaLi²

MaDaLi²

Kontaktieren Sie unser Team gerne bei Fragen oder Anregungen!

madalimail-uni-mannheim.de

Publikationen und Vorträge im Rahmen des Projekts

Ansprech­partner*innen

Dr. Leonie Bröcher

Dr. Leonie Bröcher (sie/ihr)

Konzeption eines Data-Literacy-Angebots, Entwicklung und Bereitstellung von E-Learning-Ressourcen, Beratung bei der Integration von Data-Literacy-Inhalten in Lehr­veranstaltungen
Universität Mannheim
Zentrum für Lehren und Lernen
Schloss – Raum ZEO 094
68161 Mannheim
Isabella Hartig, M.A.

Isabella Hartig, M.A.

Lehr­stuhl für Quanti­tatives Marketing
Universität Mannheim
Mannheim Business School
L 5, 2
68161 Mannheim
Thomas Schmidt, M.A.

Thomas Schmidt, M.A.

Referent für Forschungs­daten­management (Data Literacy) | Management ExpLAB
Universität Mannheim
Universitäts­bibliothek
Schloss Schneckenhof West – Raum SN279
68161 Mannheim
Jonathan Schwenzer, M.A.

Jonathan Schwenzer, M.A. (er/ihn)

Akademischer Mitarbeiter
Universität Mannheim
Institut für Medien- und Kommunikations­wissenschaft
B6, 30–32 – Raum 443
68159 Mannheim
Sprechstunde:
nach Vereinbarung
Christos Sidiropoulos, M.Ed.

Christos Sidiropoulos, M.Ed.

Referent für Forschungs­daten­management (Data Literacy) | Fach­referent für Mathematik
Universität Mannheim
Universitäts­bibliothek
Schloss Schneckenhof West – Raum SN 281
68161 Mannheim