Der E-Learning-Kurs – Mannheim Data Literacy (MaDaLi²)
Datenkompetenz für Studierende aller Fachrichtungen
Der E-Learning-Kurs Mannheim Data Literacy (MaDaLi²) bietet Studierenden eine fächerübergreifende Vermittlung von theoretischen Grundlagen sowie praktischen Fähigkeiten im Umgang mit Daten an. Er wurde innerhalb eines Kooperationsprojekts (Zentrum für Lehren und Lernen (ZLL), Universitätsbibliothek (UB), Vertreter*innen der Fakultät für Betriebswirtschaftslehre (Lehrstuhl Stahl) und der Philosophischen Fakultät (Lehrstuhl Altvater-Mackensen und Lehrstuhl Naab)) konzipiert.
Der Grundlagenkurs besteht aus acht Modulen, die sich am Data-Literacy-Framework von Schüller et al. orientieren. Studierende können die Lernmodule flexibel im Selbststudium bearbeiten. Als Lehrende können Sie die Module auch in Lehrveranstaltungen integrieren (zum Beispiel im Rahmen eines Inverted-Classrooms-Konzepts) . Zur Bearbeitung benötigen die Studierenden keine Vorkenntnisse.
Modulübersicht
Modul 1: Daten verstehen
- 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 beachten
- 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)
Der Grundlagenkurs steht ab sofort zur Verfügung. Treten Sie einfach dem ILIAS-Kurs Mannheim Data Literacy – MaDaLi² bei.
Zur Integration einzelner Module in Lehrveranstaltungen beraten wir Sie gerne!
Kontakt
Dr. Leonie Bröcher (sie/ihr)
Zentrum für Lehren und Lernen
Schloss – Raum ZEO 094
68161 Mannheim
Thomas Schmidt, M.A.
Universitätsbibliothek
Schloss Schneckenhof West – Raum S 264.1
68161 Mannheim