So, meine Pferden, Damen und Herren,
herzlich willkommen zu unserer Session zu Data Litercy.
Welche digitalen Kompetenzen brauchen alle? Freue mich,
dass Sie alle da sind zu diesem sozusagen letzten Akt
in der Reihe Konferenztag-U-15-Dialog, zur Zukunft universitärer Lehre.
Wir nehmen uns noch ein sehr wichtiges Thema vor heute Nachmittag,
bevor dann die abschließende Keynote, die Campus Innovation abrunden und abschließen wird.
Ich habe die große Freude, Sie durch diese Session begleiten zu dürfen.
Mein Name ist Norbert Dritter, ich bin Informatikprofessor hier an
der Uni Hamburg, für die, die mich nicht kennen.
Bin auch Protikan für Studium und Lehre, der Fakultät für Mathematik,
Informatik und Naturwissenschaften zudem der aktuelle Vorsitzende des Fakultätentags Informatik,
also in vielfacher Hinsicht auch mit diesem Thema,
das wir heute beleuchten, befasst und daran interessiert.
Data Litercy, Education, ja, wie definieren wir das,
um Sie einzustimmen? Will ich einfach mal kurz zitieren aus
einem der vielen Positionspapiere, Arbeitspapiere des Hochschulforums Digitalisierung.
Das steht in einem. Welches Wissen, welche Fähigkeiten,
welche Haltung benötigt es in Gesellschaft, Arbeitswelt und Wissenschaft,
in denen Daten als wertvolle,
mitunter die wertvollste Ressource gelten und Entscheidungen zunehmend auf der Grundlage
von Daten getroffen werden
Zweifellos werden Digitalisierung und Datafizierung,
das Leben und Arbeiten im 21. Jahrhundert nachhaltig verändern.
Künstliche Intelligenz, vernetzte Produktion, kommunizierende Maschinen und selbstfahrende Autos
werden von Daten gesteuert und produzieren selbst Daten am laufenden Wald.
Daten sind die Ausgangsbasis für Wissens bzw. Wertschöpfung als Grundlage für
bessere Entscheidungen. Datalitercy ist eine Schlüsselkompetenz des 21. Jahrhunderts,
die in der modernen Gesellschaft und Arbeitswelt unerlässlich sein wird.
Datalitercy muss deshalb von Beginn an und Fächer
übergreifend an Hochschulen vermittelt werden
Hierzu bedarf es eines Kompetenzrahmens, Zitat Ende,
und ich füge hinzu und viele mehr.
Und was es alles sein kann, wollen wir heute in
diese Session diskutieren, mit Ihnen diskutieren, miteinander diskutieren.
Wir haben dazu drei Impulsvorträge. Und danach eine Podiumsdiskussion,
die wir dann rasch auch für Sie öffnen wollen,
damit wir alle miteinander reden können.
Wir beginnen mit den Impulsvorträgen und ich freue mich
als ersten Redner begrüßen zu dürfen, Herrn Daniel Gruppka.
Er ist der Leiter der Geschäftsstelle in der Hauptstadt.
Der Gesellschaft für Informatik der größten Fachgesellschaft für Informatik in Europa
im deutschsprachigen Raum
In der Welt. Und die GI hat sich in verschiedenen Arbeitskreisen,
sie arbeitet auch sehr wissenschaftsnah, das heißt Fakultätentag und Gesellschaft
für Informatik verstehen sich sehr gut in allen Fragen,
die das Wissenschaftssystem betrifft.
Und die Gesellschaft der Informatik hat in mehreren Arbeitskreisen Dingen wie der Delitrecy Education,
Data Science, Kompetenzen betrachtet und er wird uns jetzt den aktuellen Stand vorstellen.
Ja, vielen Dank. Vielen Dank, Herr Ritter.
Vielen Dank, Frau Schirmer. Vielen Dank für die Einladung
. Ich freue mich, hier zu sein und ein bisschen
über das Thema Data Litercy
zu sprechen
Der Ritter war so freundlich,
mich und die Gesellschaft für Informatik ja schon mal kurz vorzustellen.
Wir sind 20.000 Informatikerinnen und Informatiker, vertreten gewissermaßen die Informatik.
Wir sind sehr wissenschaftsgeprägt. Also wir verstehen uns auch als Fachgesellschaft,
sind aber eben nicht nur in der Akademia unterwegs,
sondern auch in der Praxis. Wir haben 14 Fachbereiche,
150 Fach- und Arbeitsgruppen, haben noch so eine Regionalgruppenstruktur.
Aber das soll nicht das Thema sein.
Wie sind wir zu dem Thema gekommen? Wir haben vor
zweieinhalb Jahren als das Thema Data Science aufkam, gesagt,
wir müssen uns da ein bisschen reinknien
Das ist im Kern eine wissenschaftliche,
eine Frage der Hochschule der Universitäten der Wissenschaft und sind dann,
beziehungsweise das praktisch so vom oberen Ende.
Wir haben jetzt eben auch ein White Paper zum Thema Data Science entwickelt,
das Hochschulen, Universitäten und den Leuten,
die da gewissermaßen Data Science Studiengänge aufbauen, helfen soll.
Zum einen ein Gefühl dafür zu bekommen,
was muss da eigentlich drinstecken und ein Stück weit auch,
wie man
das machen kann
Die Gesellschaft für Informatik ist seit jeher,
also solange es die Informatik in Deutschland gibt,
gibt es auch die GE seit 50 Jahren,
immer damit beschäftigt, Curriculumsempfehlungen zu geben,
sowohl für Studiengänge als auch eben in der Schule.
Und das ist praktisch das andere, die andere Seite,
von der wir uns da nähern. Wir haben praktisch Empfehlungen für
den Informatikunterricht und zwar mittlerweile von der Grundschule bis zur Sekundarstufe
2. Nun ist Data Litercy nicht gleich gleich Informatik. Aber,
und das Herr Ritter hat es eben auch schon angesprochen,
Also zum einen, das war schon 2012,
hat Tom Davenport im Harvard Business Review, diesen Satz getätigt,
das Data Science, der sexiste Job des 21. Jahrhunderts ist,
und nur drei Jahre später hat auch Angela Merkel erkannt,
dass Daten in Zukunft eine größere Rolle spielen werden.
Erst Anfang der Woche hat ja die Bundesregierung auch eine
nationale Datenstrategie, oder zumindest mal Eckpunkte dafür festgelegt.
Da können wir vielleicht nachher auch nochmal drüber sprechen.
Da ist bisher noch nicht so richtig viel bekannt. Die anderen Dinge,
die die Bundesregierung in dem Kontext macht, sollen da so
ein bisschen da drunter subsumiert werden oder drunter eingegliedert werden.
Einer von diesen vier Eckpfeilern ist digitale und Datenkompetenzen letztlich in der Breite der Bevölkerung auszubilden.
Ich habe ein paar Beispiele mitgebracht, ich will das aber relativ kurz halten,
warum Daten wichtiger werden oder wo Daten in Zukunft eine größere Rolle spielen. Vielleicht nochmal ganz kurz,
also wenn wir diese Analogie,
die ist an manchen oder in mancher Hinsicht ist es treffend,
in mancherlei Hinsicht vielleicht nicht so ganz treffend,
aber wenn wir davon ausgehen,
dass Daten der neue Rohstoff sind und das mit der Rohstoffförderung eben vergleichen,
dann ist eigentlich dieser vierte Schritt, der hier,
also von der Förderung über die Aufbereitung, dann das Kompilieren,
das Zusammenfügen, ist der vierte Schritt eigentlich der Zentrale,
gewissermaßen der Erkenntnisgewinn aus den Daten,
die es da gibt und dann eben diese Erkenntnis in Handlungen auch umzusetzen.
Ich weiß nicht, ob jemand von ihnen diesen Film kennt,
das ist ein Netflix-Film, die Geldwäscherei mit Mary Streep,
ist ehrlich gesagt ein sehr mittelmäßiger Film von Steven Soderbergh,
aber was dahinter steht, ist die das Leak,
aus denen dann die Panama Papers entstanden sind.
Und ich habe hier mal eine Grafik aufbereitet,
beziehungsweise habe ich eigentlich, wir müssen mal,
wenn wir mit dem Vortrag bereitstellen, mal gucken,
die habe ich lässt sich aus dem Internet gezogen.
Aber also das, sagen wir mal, das Datenleak,
das da eben stattgefunden hat, ist enorm.
Also 2,6 Terabyte an Daten wurden da in einem Redakteur der Süddeutschen Zeitung zugespielt.
Dagegen ist Wikileaks, das sehen sie oben links mit 1,7 Gigabyte wirklich sehr klein.
Also da war auch letztlich ein Team aus 100,
über 100 Journalisten, Investigativjournalisten damit beschäftigt, diese Daten aufzubereiten.
Das war unstrukturierte Daten, das waren einfach irgendwelche Verträge,
eingescannte Dokumente, aber es zeigt das,
und das finde ich eigentlich ein sehr gutes Beispiel,
sagen wir mal, welchen Wertdaten da haben,
da sind letztlich Ministerpräsidenten drüber gestützt, über die Geschichten,
die dann aus diesen Daten letztlich herausgefiltert werden.
Ich habe noch eine ganze Reihe von weiteren Beispielen,
die sagen wir mal, die Bedeutung unterstreichen sollen,
wenn wir uns die wertvollsten Unternehmen weltweit anschauen.
Dann war das, also es ist,
die Zahlen sind jetzt auch schon wieder drei Jahre alt,
aber 2006 sehen sie, das ist so ein bisschen Old Economy.
Und ich meine, die Story kennen sie alle. Mittlerweile,
die hier mittlerweile hat wahrscheinlich Facebook auch exon überholt,
aber die fünf wertvollsten Unternehmen der Welt sind im Kern,
ist deren Geschäftsmodell ein datengetriebenes.
Das kann man weitermachen im Bereich Gesundheit. Es gibt ja den,
nicht nur den Traum, sondern auch reale Pläne einer individualisierten
und personalisierten Medizin, dass praktisch jeder beispielsweise in der Krebsbehandlung.
Jeder Patient wirklich eine individuelle oder zumindest mal eine sehr viel passgenauere Behandlung bekommt.
Das ist nur möglich, wenn die entsprechenden Daten verfügbar sind,
ausgewertet werden und dann eben in Therapien umgesetzt werden. Das Beispiel Bildung,
sie kennen möglicherweise die School of One,
so ein Pilotprojekt in New York,
wo praktisch auch zum einen personalisierte Curricula für die Schülerinnen und Schüler entwickelt wurden und mit Da gibt es natürlich eine ganze Reihe von kritischen Stimmen,
da sollte man sicherlich nachher auch mal drüber reden,
über den grundsätzlich den Umgang mit Daten,
aber dieses School of One hat doch sehr beeindruckende Erfolge,
was den Bildungserfolg der Schülerinnen und Schüler angeht.
Ich selber bin eigentlich empirischer oder komme aus der empirischen Sozialforschung
, bin gar kein Informatiker.
Aber da haben Daten eigentlich auch, sagen wir mal,
eine elementare Bedeutung, die Sonntagsfrage kennt auch jeder.
Und ja, unsere großen Marktforschungsinstitute,
die machen letztlich auch nichts anderes als Data Science
Ja. Und dann der aktuelle Hype um das Thema künstliche Intelligenz
ist letztlich auch daher getrieben, dass es halt mittlerweile,
also zum einen natürlich die Rechenleistung, sich massiv verbessert haben,
dass es mittlerweile einfach vor allen Dingen so im maschinellen Lernverfahren gibt,
die es schaffen, eben riesengroße Datenmengen zu verarbeiten.
Und hier sind auch nur drei Beispiele,
also die Navigations-Apps kennt mittlerweile jeder,
wenn wir über das autonome Fahren reden,
was ja auch gewissermaßen vor der Haustür steht
Dann ist es auch nur möglich,
wenn gewissermaßen die Sensoren in den Autos zum einen soweit verbaut
sind und die Daten auch entsprechend verarbeitet werden können.
Aber, und das ist praktisch so ein Stück weit
auch die, auch die Kehrseite.
Und deswegen ist es beispielsweise auch für Sozialwissenschaftler,
für Juristen enorm wichtig, da eine gewisse Kompetenz und und Sensibilität aufzuweisen.
Das ist ein Bild aus China, die Geschichten,
um die Überwachung bzw. auch das Social Scoring,
sind ihnen wahrscheinlich
auch hinlänglich bekannt
Genau, ich hatte es eben schon gesagt,
die Bundesregierung hat erst Anfang der Woche die Eckpunkte,
eine Datenstrategie bekannt gegeben und da spielt der Punkt Datenkompetenz in der Gesellschaft.
Ja, es ist einer von vier zentralen Eckpunkten. Letztlich die Bundesregierung,
die denkt sich ja sowas nicht auf der grünen Wiese aus,
sondern die versucht ja auch nur, sagen wir mal,
gesellschaftliche Entwicklungen gewissermaßen in politisches Handeln zu übersetzen.
Also von daher ist das letztlich auch nur nochmal,
um die Bedeutung dessen, worüber wir jetzt heute hier sprechen,
zu unterstreichen.
So, das war eigentlich
nur die Vorrede
Wie haben wir uns dem Thema genähert? Wie gesagt,
wir hatten uns mit dem Thema Data Science auseinandergesetzt,
als nehmen wir uns das auch immer noch auseinander.
Und dann ist irgendwann der Stifterverband auf uns zugekommen,
der auch diese Veranstaltung hier unterstützt. Und hat gesagt,
können wir nicht gemeinsam das Thema Data Litercy mal so ein bisschen aufbereiten.
Und was wir dann letztlich gemacht haben, ist,
also die Gesellschaft für Informatik mit dem Fraunhofer-Institut für experimentelles Software-Engineering,
haben eine Studie gemacht. Das ist so ein 100-Seiten-Papier,
in dem wir im ersten Schritt mal eine gewissermaßen Literaturrecherche gemacht haben.
Wir haben knapp 100 Beispiele aus dem internationalen Kontext auch oder
vor allen Dingen eigentlich aus dem internationalen Kontext uns angeschaut.
Wie Hochschulen, Universitäten, aber eben auch darüber hinaus das Thema,
das Thema adressieren. Wir haben dann knapp 100,
also eine Expertenbefragung gemacht, eine Online-Befragung und ein,
ich glaube, sechs Interviews mit Experten geführt,
die Data Litucy-Programme bei sich vorrangig an den Hochschulen und Universitäten implementiert haben.
Und rausgekommen ist eben dieses Papier, das finden sie
auch im Internet. Das heißt, Future Skills,
Ansätze zur Vermittlung von Data Lyrics in der Hochschulbildung.
Können sie googeln. Ansonsten kann ich Ihnen, also ein Exemplar habe ich dabei.
Genau, also was haben wir gemacht? Wir haben uns
zuerst mal angeschaut, was ist denn die Definition von Data Lit Receiver?
So ganz klar ist es eigentlich nicht. Und da ist das,
was wir jetzt hier gleich präsentieren, möglicherweise auch nicht,
der Weisheit letzter Schluss, aber zumindest mal die Recherche,
die wir da angestellt haben und mit denen Expertinnen und Experten,
mit denen wir gesprochen haben, gab es doch da eine relativ große Schnittmenge.
Dann haben wir geschaut, wir haben das Hochschulen,
wir haben das Universitäten adressiert und implementiert, natürlich die Frage,
was ist, also was sind die Kompetenzen, die jemand haben muss,
wenn er data literat ist und dann eher so ein bisschen das gröbe,
größere Bild auch nochmal, was sind die Anforderungen,
die sich für Absolventinnen und Absolventen ergeben.
Genau, und was sind Erfolgsfaktoren? Und das ist sicherlich was,
über das wir nachher auch nochmal dann im Panel sprechen wollen.
Ich habe es gerade schon gesagt, also in der,
sowohl in der Literatur als auch, als wir dann die Experteninterviews gemacht haben,
gibt es riesengroße Überschneidungen zu anderen Konzepten.
Also wenn wir irgendwie in den Bibliothekswissenschaften unterwegs sind,
da ist der Begriff Information Litercy sehr, sehr präsent in der Mathematik. Ihr so Statistical Litercy,
das wird auch so im Kontext des maschinellen Lernens oder der künstlichen Intelligenz immer,
auch immer wichtiger bei uns in der Informatik ist es eher competational Litercy und da gibt es eine ganze Reihe von,
ja, sagen wir mal, überschneidenden Konzepten,
aber wie es der Name schon sagt,
ist bei der Data Litercy steht vor allen Dingen,
stehen die Daten,
die Erhebung,
der Umgang mit den Daten
eben im Mittelpunkt
Wir hatten dann, ja, sind dann gewissermaßen zu einer Definition gekommen,
die wir uns auch nicht selber ausgedacht haben,
sondern die ist letztlich entstanden aus einem,
auch einem größeren Forschungsprojekt in Kanada.
Das waren die Frau Riddsdale und Kollegen, die die angestellt haben,
diese Definition. Und demnach heißt es,
dass Data Litris wie die Fähigkeit ist,
planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext auf
kritische Art und Weise zu sammeln,
zu managen,
zu bewerten und anwenden
zu können
So, wir haben das dann auch eben jeweils mit den Experten
gespiegelt und da gab es dann doch eine relativ hohe Übereinstimmung,
sodass man sagen kann, wir würden jetzt mal als Arbeitshypothese davon ausgehen,
dass diese Definition zumindest nicht am Kern vorbeigeht.
So, dann haben wir geschaut, was sind denn Erfolgsfaktoren,
wie schafft man es, das Thema in Curricula zu verankern.
Und vor allen Dingen, wie schafft man Anreiz für Lehrende?
Also alle sind in den Hochschulen unterwegs, sie wissen,
dass es an jeder Ecke an Ressourcen,
an Zeit mangelt und das ist auch einer der größten Hemmnisse,
dass ja, dafür einfach ein Stück weit auch Raum geschaffen werden muss.
Und dann einer der zentralen Punkte war,
dass die Vermittlung eigentlich möglichst früh beginnen soll. Sprich,
wenn wir uns jetzt hier im Hochschulkontext oder im Universitätskontext bewegen,
idealerweise, wenn die Studierenden an die Universität kommen.
Wir würden eben, und das war auch einer der Outcomes,
die wir in unseren Interviews und in den Workshops hatten,
eigentlich schon viel früher anfangen.
Also eigentlich muss das ganze Thema schon in die Schulen,
da wir uns hier, also auch bei der Studie vor
allem vor allen Dingen mit der universistären Ausbildung beschäftigt haben,
da die Aussage möglichst früh im Studium.
Man muss grundsätzlich ein Bewusstsein dafür schaffen und zwar natürlich letzten Endes
bei den Studierenden, dass das Thema, dass es wichtig
ist, sich damit zu befassen. Das heißt nicht,
dass jeder ein Data Scientist werden muss,
aber man muss zumindest mal eine Sensibilität haben und ein Bewusstsein,
wie wichtig Daten sind und in Zukunft noch werden und man braucht eben auch ein Bewusstsein bei den Organisationen.
Deswegen freut es mich, dass natürlich auch die Hochschulleitung jetzt in dem Fall hier dabei ist.
Ich werde nachher auch nochmal auf das Programm vom Stifterverband eingehen,
da war das auch einer der zentralen Punkte,
dass es eben jetzt nichts ist,
was sich irgendwie einen Fachbereich irgendwie ausdenkt, sondern das muss eigentlich,
ja, hochschulweit institutionsweit zum einen gedacht werden und dann auch vorangetrieben werden.
Dann ist es so, dass es praktisch das eine Programm schwergeben wird,
weil natürlich jede Institution eigene Anforderungen hat, jede Disziplin hat eigene Anforderungen.
Das heißt, für jede Disziplin sind auch,
sagen wir mal, andere Schwerpunkte in dem Bereich wichtig.
Und wenn wir es auf die Institutionen sehen,
natürlich ist ist jede Hochschule an,
das hat andere Fächer, gibt es jeweils andere Anforderungen.
Das heißt, die Angebote müssen eigentlich sehr genau auf den jeweiligen Kontext angepasst werden.
Und dann sind grundsätzlich verschiedene Modelle der Integration denkbar.
Da werden sicherlich nachher auch noch mal ein paar Beispiele hören. Genau,
was er hilfreich war, in den Fällen oder in den Beispielen,
die wir uns angeschaut haben, ist gewissermaßen ein modularer Aufbau.
Also, dass man jetzt nicht, ich weiß nicht,
das Data-Litercy-Studium schafft, aber dass man immer wieder an
verschiedenen Stellen
Anknüpfungspunkte hat
Moderne Vermittlungsformate können sicherlich auch nicht schaden. Und dann,
und das war, sagen wir mal,
einer der Erfolgsfaktoren, beziehungsweise auch einer der Punkte,
an denen manche gescheitert sind, dass es, oder andersrum,
an den Stellen, wo erfolgreich Programme implementiert wurden,
war das sehr stark von einzelnen Personen und von der Motivation der Lehrenden abhängig.
Und deswegen ist es umso wichtiger,
dass es eben übergreifende Institutionen oder zumindest mal Stellen gibt,
die sich dafür verantwortlich fühlen,
eben um auch Strukturen da aufzubauen, um die einzelnen Lehrenden,
die da möglicherweise ein Interesse dran haben, zu entsprechend zu unterstützen.
Genau, und dann der Punkt, es braucht eine nationale Agenda,
ja, aber man muss jetzt, soll jetzt hier nicht Thema sein.
Da passiert ja auch einiges,
wenn wir jetzt im Forschungsbereich an den Forschungsbereich denken,
da gibt es ja gerade einen großen, oh,
Zeit, ja, ich gebe Gas.
So, was sind Fachübergreifen, was ist das fachübergreifende Set an Data Litercy Kompetenzen?
Man kann das so gewissermaßen so am Data Lifecycle ein Stück weit aufmachen. Die haben insgesamt 25 Kompetenzen identifiziert,
die will ich jetzt nicht im Einzelnen durchgehen,
die lassen sich aber entlang dieser fünf Oberkategorien gewissermaßen auffädeln,
der konzeptionelle Rahmen, das Thema Datensammlung, das Thema Datenmanagement,
wie gehen wir um mit den Daten,
dann wie evaluieren wir sie und dann letztlich die Frage der Datenanwendung.
Da will ich jetzt im Einzelnen nicht durchgehen,
wir haben praktisch das unterteilt in, sagen wir mal,
konzeptionelle Kompetenzen, die einfach grundlegend sind,
wie sagen wir erstmal ein grundlegendes Verständnis für Daten,
was gibt es für verschiedene Datentypen, dann eine gewisse,
ein Set an Basiskompetenzen und dann einige Fortgeschrittene,
die vielleicht nicht für alle Studierenden oder alle Disziplinen relevant sind.
Genau, also bei der Datensammlung ist eben Daten erschließen,
grundsätzlich auch die Frage der Datenqualität, die ist letztlich entscheidend,
Garbage, In-Garbage-Out, wenn ich schlechte Daten habe,
dann kann ich auch keine gute Erkenntnis daraus ziehen.
Das Datenmanagement können sie auch wie gesagt in der Studie nachlesen,
ich will angesichts der Zeit dann jetzt im Einzelnen nicht
drauf eingehen
Genau, also Datenwerkzeuge, bis hin zu Datenpräsentation,
da geht es eigentlich eher darum,
dass ich mich auch hinstellen kann und den Leuten erzählen kann,
was ich in den Daten da möglicherweise verbirgt.
Genau. So, grundsätzlich gab es eine relativ große Übereinstimmung mit allen Leuten,
mit denen wir gesprochen haben, zu diesem Set. Es gab sehr große Differenzen,
was tatsächlich dann wichtig ist und das unterstreicht eigentlich nur,
dass da jede Disziplin, jede Institution, sagen wir mal,
gewissermaßen seine eigenen Schwerpunkte eben finden muss.
Also große Übereinstimmung gab es bei diesen grundlegenden Fragen auch kritisches Denken,
also da das einordnen zu können,
relativ geringe Zustimmung über die verschiedenen Disziplinen hinweg bei den Fragen,
jetzt eher so technischen Fragen der Datenkonvertierung oder der Datenaufbewahrung.
Gut, dann vielleicht noch ein letztes, je nachdem,
aus welchem Blick man oder aus welcher Richtung man eben auf das Thema blickt,
sind da auch wieder eben andere Fragen stehen im Vordergrund.
Also sagen wir mal,
wenn man eh aus einer Gesellschaftspolitischen oder einer gesellschaftlichen Perspektive draufdeckt sind,
die Punkte kritisches Denken, Datenethik, aber auch Datenteilung,
also die ganze Thema Open Data,
wichtiger als es jetzt vielleicht in der oder in der Wissenschaft
ist dann der beispielsweise das Thema Datenzitierung eben signifikant wichtiger als,
ja, wenn man sich aus gesellschaftlicher Perspektive drauf guckt.
Gut, über die Herausforderungen können wir vielleicht nachher sprechen.
Ich will vielleicht noch zwei Sätze sagen zu dem Programm des Stifterverbandes,
weil sich das wirklich lohnt, da drauf zu schauen.
Die haben einen Call gemacht, bei dem sich
50 Hochschulen und Universitäten beworben haben. Drei wurden ausgezeichnet,
das Land NRW hat das jetzt erst letzte Woche auch gemacht.
Wir haben insgesamt, glaube ich, drei Millionen Euro zur
Verfügung gestellt zum Aufbau von Data Litercy-Strukturen an den Hochschulen,
da haben also 10 Nordrhein-Westfälische Hochschulen und Universitäten Geld bekommen.
Genau, und ein Beispiel haben wir ja, glaube ich,
auch hier von der Uni Göttingen, genau,
die sind eine der drei, die in diesem ersten Call gewissermaßen ausgezeichnet wurden.
Ich habe das Beispiel auch dabei, aber da werden sie,
glaube ich, gleich auch noch mal was dazu sagen.
Von daher würde ich es an der Stelle damit belassen und
freue mich auf das Gespräch gleich. Dankeschön. Ja,
vielen Dank, die Ankündigung des zweiten Vortrags ist schon geschehen.
Also wir haben jetzt einen Vertreter der Liste da drüben,
der U15, nämlich Göttingen. Herr Dr. Alexander Silbersdorf,
berichtet uns von dem diesen Wettbewerb geförderten Projektdaten lesen lernen.
Er kommt aus dem Bereich Statistik und Ökonomietrie und das Projekt
läuft näher und er wird uns die ersten Erfahrungen...
Ja, wo ist das jetzt? Ja, vielleicht wären das hier eingerechnet,
wird noch eine Information zu mir, wurde jetzt eigentlich schon gesagt,
dass ich nämlich im Bereich Statistik bin. Herr Kroka hat ja erwähnt,
dass 2018 Tom Devin Port gesagt hat, dass Data Scientist,
der Sexist Jobs der nächsten zehn Jahre wäre,
glaube ich, und 2009 hat Hell Varian gesagt,
dass Statistiker der Sexist Job der nächsten Dekade sein wird und das war die Phase,
in der ich mich entschieden habe, wo möchte ich hin,
also bin ich dann Statistiker geworden.
Und genau, als Dann der Call von dem Stifterverband rauskam zu,
eben dieser Datalitricy Education haben wir uns damals als Uni beworben oder ich und vor allen Dingen zwei Kollegen,
haben dort ein Konzept geschrieben und sind glücklicherweise als eine der drei Projekte ausgewählt worden,
die dort jetzt gefördert werden.
Und ja, haben uns dann gedacht, ja gut,
jetzt haben wir den Preis gewonnen, jetzt müssen wir es
auch machen und uns überlegen, wie wir es wirklich machen.
Und bevor ich darüber reden möchte,
wie wir es dann konkret gemacht haben, beziehungsweise was unsere Überlegungen sind,
möchte ich einmal kurz Ihnen folgendes Video zeigen,
was Ihnen so ein bisschen nochmal die Zielstellung von dem vermitteln soll,
was wir dann versuchen in der Uni Göttingen jetzt umzusetzen.
Und ich hoffe, dass das jetzt technisch funktioniert
Du wirst in der digitalen Welt in Wissenschaft, Arbeitswelt und Gesellschaft
bestehen und teilhaben können. Du wirst interaktiv und projektbezogen
an echten Datenbeispielen aus der Praxis deines Faches arbeiten.
Die Georg-August-Universität Göttingen bietet dir die Möglichkeit, bereits im Bachelorstudium
essentielle Datenkompetenzen zu erwerben. Egal, in welchem Fach du studierst.
Ich studiere klassische Archäologie und allgemeine Sprachwissenschaft im fünften Semester.
Und meine bisherige Erfahrung mit Daten beschränkt sich darauf,
dass sich im letzten Semester eine Übung belegt habe,
bei der wir mit SQL-Daten erfasst haben und daraus Datenbanken erstellt haben.
Und dabei ist mir aufgefallen, wie wichtig es ist,
auch als Geisteswissenschaftler, Daten lesen zu können,
was mir persönlich schwer gefallen ist.
Und deshalb finde ich, ist es wichtig,
dass auch in der Zukunft noch mehr Angebote für Geisteswissenschaftler angeboten werden,
damit wir es lernen, weil ich auch selber technisch nicht so affin bin.
Und ich denke, dass das wahrscheinlich auch für viele andere Geisteswissenschaftler zutrifft.
Die Universität Göttingen hat sich zum Ziel gesetzt,
dass alle Studierenden unabhängig von dem Fach, was sie studieren,
in die Lage versetzt werden, kompetent mit digitalen Daten umgehen zu können.
Deshalb haben wir die Digitalisierung auch zum Bestandteil unseres Lehrleitbildes gemacht,
indem sie zusammen mit Diversitätsorientierung und Internationalisierung im Dreiklang dafür sorgen soll,
dass alle unsere Studierende
ein gutes,
forschungsorientiertes Studium absolvieren können
Ja, das war also die Zielstellung, dass wir eine Veranstaltung entwickeln, die es sich eben zum Ziel setzt,
dort recht flächendeckend in der Universität Göttingen einen Kurs anzubieten,
der Datenkompetenz vermitteln soll und der vor allen Dingen auch Datenkompetenzen in Fakultäten reinträgt,
wo bis jetzt vielleicht nicht so wahnsinnig viel mit Daten umgegangen wird,
beziehungsweise eben gerade so die Computationalitracy, die hier angesprochen wurde auf der Computerseite, eben nicht vorhanden ist.
Und jetzt war es klar, was die Zielstellung ist,
worüber wir, glaube ich,
gerade am Anfang bei der Antragschreibung nicht so ausführlich drüber nachgedacht haben, ist,
was eigentlich die Problemstellung ist, wenn es dann darum geht,
dass in die Curricula der Uni zu integrieren,
weil natürlich klar ist, dass kein Fach sagt,
ja gut, also wir finden Data Litercy wichtig,
also kriegt ihr mal hier drei, vier, fünf Module A,
20, 30, 40 ICTS, sondern es war klar,
ja, wir wollen Data Litercy, aber wir wollen das, dass ihr das in einem möglichst kurzen Zeitraum macht.
Und klar, es sollte auch kein zusätzlicher Aufwand für die Fakultäten
bedeuten und so weiter und so fort. Das heißt,
für uns war eben die Problemstellung gut, wie kriegen wir es jetzt hin,
dass wir dort ein Basisangebot schaffen, was diese Kompetenzen vermittelt,
was dann aber auch in möglichst viele Studiengänge reinpasst.
Das heißt, was so klein ist,
dass es eben in verschiedenen Curricula dann verankert werden kann
Wobei wir dann rausgekommen sind, ist eine Veranstaltung,
die wir versucht haben auf sechs ECTS beziehungsweise vier Semesterwochenstunden zu kondensieren.
Und haben das aufgebaut, um drei Säulen,
die ich jetzt kurz vorstellen würde und woraus ich dann jeweils
eine These versuchen würde, abzuleiten,
die wir dann in der Diskussion vielleicht anreißen können oder auch das sein lassen.
Und die drei Säulen, die wir jetzt aufgezogen haben,
die wir in diesen vier SWS dann mit Leben füllen wollten,
ist zum einen Data Litercy Basics,
dann das Data Lab und dann der sogenannte Data Learning Katalog
Was wir jetzt in diesem Dating Literity Basics machen,
ist letzten Endes eine Großveranstaltung, eine Vorlesung,
die ich mit einem Kollegen zusammenhalte, wo wir versuchen,
in zehn Vorlesungen a 90 Minuten die absoluten Fundamente für Datenanalyse,
für Date Elitercy zu vermitteln,
was überhaupt nicht viel Zeit ist, beziehungsweise wo klar ist,
da werden wir keine Data Scientists am Ende rauskriegen,
sondern wir mussten uns dann überlegen,
vor dem Hintergrund dieses sehr engen Zeitbudgets,
was wollen wir eigentlich in diesem engen Zeitbudget vermitteln,
was ist für uns absolut prioritär zu behandeln und wir haben uns dann in dem Dreierteam,
in dem wir das hauptsächlich gemacht haben,
recht ausführlich drüber unterhalten, auch ein bisschen gestritten,
sind dann aber zu einem einigermaßen tragfähigen Konsens gekommen,
beziehungsweise haben uns darauf geeinigt,
dass wir vor allen Dingen vor dem Hintergrund der sehr heterogenen Studierenden schafft und der Vorkenntnisse,
die da sind, uns auf zwei Sachen konzentrieren wollen.
Nämlich zum einen wollen wir mit den Studierenden darüber reden,
was Daten sind,
beziehungsweise wie sie zustande kommen und was man bei Daten an sich,
was ja der Rohstoff ist, mit dem die dann arbeiten sollen,
was da zu behandeln ist, was sie da reflektieren sollen,
worüber sie da nachdenken sollen.
Also solche Sachen wie was, was passiert eigentlich, wenn ich Daten in Zahlen gieße?
Also wenn ich verschiedene Informationen, die ich sammle,
dann in Zahlen darstelle und dann mit den Zahlen rechnen kann,
was muss ich da als Student oder Studentin beachten?
Und dann als zweiten Schritt, wenn ich einen Wust an Daten habe,
den ich analysieren möchte, wie kriege ich den analysiert,
beziehungsweise wie kriege ich den dargestellt, das mit den menschlichen limitierten,
kognitiven Fähigkeiten, dass ich diese Daten greifen kann,
dass ich da Aussagen drüber machen kann.
Das heißt, das zweite,
worauf wir uns konzentriert haben, ist die Frage,
wie kriege ich Daten greifbar dargestellt auf irgendeine Art und Weise,
wo wir letzten Endes dazu gekommen sind, naja,
was die Quintessenz dafür ist,
dass wir es greifbar machen können, ist,
dass wir es beschreiben können.
Heißt, wir machen das, was klassischerweise als deskriptive Statistik bezeichnet wurde.
Das heißt, wir bringen vor allen Dingen den Leuten zwei Sachen näher.
Zum einen, wie kriege ich Daten über Maßzahlen beschrieben?
Also Mittelwerte, Mediane, aber auch Streumaße, Varianz und solche Sachen.
Und was bedeutet das? Was kann ich darüber darstellen?
Was kann ich auch nicht darüber darstellen? Was ist problematisch
daran? Wenn ich ganz viele einzelne Zahlen in eine Zahl,
in einen Mittelwert übertrage, was muss ich dabei bedenken?
Und das zweite, worauf wir dann viel Zeit in dieser investieren,
ist das Darstellen nicht über Maßzahlen, sondern über Grafiken, über Visualisierung. Das heißt,
wir investieren in dieser Veranstaltung viel Zeit auf die Visualisierung,
weil wir glauben, dass das erstmal der intuitivste und zugänglichste Weg ist,
um über Daten zu reden und Studierende dazu bringen zu können,
Daten zu reflektieren, Aussagen zu reflektieren, zu diskutieren miteinander.
Und genau, wir haben dann auch versucht,
so eine intuitive Einführung tatsächlich schon zu Programmiersprachen zu kriegen.
Das hat einen gemischten Erfolg erzielt. Da kann ich vielleicht
dann nochmal was drüber sagen in der Diskussion.
Was ich jetzt erstmal als These einfach in den Raum werfen würde,
ist, dass wir zum Erlangen von Datenkompetenzen erst mal die Kompetenzen schulen müssen,
Daten überhaupt greifen zu können oder greifbar machen zu können.
Und dafür haben wir uns entschieden,
eben die klassische deskriptive Statistik prioritär zu behandeln und dann weitere Aspekte,
die aus meiner Sicht zweifelsohne sehr, sehr spannend sind,
aber auch sehr fordernd sind, gerade im Hinblick auf KI,
neuronale Netze, Modellierung im Allgemeinen, auch Hypothesentests.
Diese ganzen Sachen, die wichtig sind,
aber eben auch herausfordernd sind und wo man gewisse Grundlagen braucht,
die am Ende sehr kurze, intuitiv, sehr oberflächlich zu behandeln.
Und da eben die Hauptzeit aus diesen 10 SWS eben auf
deskriptive Statistiken zu verwenden
Ja, die zweite Komponente oder die zweite Säule von diesem Konzept
wäre dann das sogenannte Data Lab, das besteht eigentlich aus verschiedenen Komponenten.
Ich würde mich hier auf eine Komponente konzentrieren wollen,
nämlich klassische Kleinübungen. Wir haben im Zuge dieser Lehrveranstaltung,
bieten wir klassische Kleinübungen an, die dann anhand von fachspezifischen Beispielen,
die Inhalte, die wir in der Vorlesung besprochen haben,
dann konkret behandeln sollen, wo die Studierenden eben lernen sollen,
wie gehe ich jetzt mit diesen Inhalten der Vorlesung um,
mit diesen Datenanalyse-Methoden,
die dort in der Vorlesung vorgestellt wurden
Wir haben dann darüber diskutiert, wollen wir eigentlich diese Übung,
gerade vor dem Hintergrund von einem interdisziplinären Kurs, wo Zeitslot schwierig zu alluzieren sind?
Wollen wir für alle Studierende das eigentlich verpflichtend machen, dass sie in den Tutorien drin sind?
Weil das wird einfach schwierig von den Zeitplänen her,
wenn wir da aus drei Fakultäten eben uns versuchen, Studierende daran zu holen.
Auch da haben wir länger diskutiert und haben uns dann entschieden,
ja, wir wollen, dass die Leute in die Tutorien reingehen,
das ist ein ganz elementarer Bestandteil. Zum einen,
weil wir sie dann vor Ort haben und glauben,
dass wir gute Tutorinnen und Tutoren haben,
die nochmal im individuellen Austausch mit den Studierenden nochmal sehr viel mehr Vertiefendes für tiefenden Erkenntnisgewinn erzielen,
als wir das vielleicht in der Großveranstaltung tun können.
Und zum anderen haben wir dann auch darüber nachgedacht,
naja, eine Sache, über die man nachdenken sollte,
auch als Informatiker oder Statistiker oder Sozialwissenschaftler ist die Frage,
naja, wie passt das eigentlich in den ganzen gesellschaftlichen Rahmen ran,
in dem wir uns bewegen, wo ja viel darüber gesprochen wird, naja, wir leben in postfaktischen Zeiten.
Und reicht es eigentlich aus, dass wir Studierenden dazu ausbilden,
immer besser Fakten zu analysieren, immer besser Daten zu generieren,
die dann als Fakten dargestellt werden? Und was wir dann gesagt haben,
ist ein ganz wichtiger Bestandteil dieser fundamentalen oder dieser elementaren Veranstaltung ist,
dass wir von Beginn an versuchen, dieses kritische Bewusstsein,
was Herr Kruppka ja auch angesprochen hat, dass wir das schulen,
um eben zu die Leute dahin zu bringen, zu sagen,
naja, das eine ist das Faktische, was ich aus den Daten generiere.
Die Analyse, die ich als Faktum hinstellen kann. Das andere,
was aber in unserer Gesellschaft wahnsinnig wichtig ist,
ist die Reflexion oder die Erkenntnis zu sagen,
Fakten sind das eine Perspektiven, sind das andere. Und ich muss,
oder ich sollte aus meiner Sicht als reflektierte Datenwissenschaftlerin oder Data Literate Person,
sollte ich in der Lage sein,
mit Leuten über Daten und Erkenntnisse aus Daten zu diskutieren und zu reflektieren,
was das aus meiner Perspektive bedeutet, aber was das auch aus anderen Perspektiven bedeuten könnte, wie andere Personen draufgucken auf diese Datenlage.
Und dementsprechend haben wir gesagt, die Möglichkeit,
wo wir das am besten können, sind nicht Chatrooms,
sondern das wollen wir in einem Klassenraum haben,
wo die Menschen noch ganz klassisch interagieren, wo all das,
was in der klassischen menschlichen Kommunikation, Gestik-Mimik, Intonationen,
Modulationen von der Stimme, Tränen in den Augen,
was auch ich, was weiß ich,
dass das eben rüberkommt, weil ich glaube,
dass das gerade in der heutigen Zeit auch wichtig ist und dementsprechend haben wir da gesagt,
nein, wir wollen diese Tutorien,
wir wollen diesen Austausch zwischen den Leuten haben,
wir wollen auch in einem Datenkurs, wollen wir nicht nur,
dass sich die Leute mit Daten beschäftigen,
sondern sie sollen sich auch mit ihren Mitmenschen beschäftigen.
Und das haben wir versucht, in diesen Data Labs umzusetzen,
Was wir jetzt dementsprechend zur zweiten These führen würde,
die ich in den Raum stellen würde,
dass nämlich gerade in unserem postfaktischen Zeiten sollten, auch bei begrenzten zeitlichen Ressourcen,
Freiräume für den Austausch über und die Diskussion von unterschiedlichen Perspektiven auf Daten geschaffen werden.
Das versuchen wir mit dieser zweiten Säule zu erreichen. Und die dritte Säule der Data-Learning-Katalog war letzten Endes der Gedanke,
dass es da draußen schon wahnsinnig viel tolle Angebote gibt,
wo Leute sich weiterbilden können und dass wir versuchen,
im Zuge dieses Kurses auch diese Open Education Resources,
die zur Verfügung stehen, zu kuratieren,
um letzten Endes zu versuchen, Anschluss Angebote zu finden für Studierende,
die jetzt dieses Basismodul haben und die sagen,
die hoffentlich begeistert wurden von dieser Veranstaltung und sagen,
wir wollen uns jetzt weiterbilden an dieser Stelle.
Und das haben wir gemacht, da beschäftigt sich eine Kollegin von uns seit jetzt neun Monaten mit. Und das Zwischenfazit ist,
dass das wahnsinnig wünschenswert wäre, aber dass gerade so,
wie wir die Veranstaltung konzipiert haben, wie große Probleme haben,
dort anschlussfähige Veranstaltungen zu finden, gerade deutschsprachige, anschlussfähige Veranstaltungen,
die es eben den Studierenden erlauben, dann von dem Niveau,
wo wir sie dann haben nach der Veranstaltung,
hoffentlich weiterzugehen, weil von da, wo wir aufhören,
bis hin zu neuronale Netze, Deep Learning Algorithmen und so weiter,
ist es leider noch ein ziemlich weiter Weg.
Und da Transition zu schaffen, also den Übergang zu schaffen,
das ist recht herausfordernd und da fehlt meines Erachtens nach leider auch noch gerade im deutschsprachigen Raum einiges an irgendeinem Education Resource oder an Ressourcen, die wir nutzen können. Das heißt,
die dritte These, mit der ich dann auch schließen würde,
wäre, dass es gute Übergänge braucht von dem Fundamenten der Data Literity,
die wir versuchen in dieser Veranstaltung zu legen,
hin zu dann fortgeschrittenen Methoden, den Data Science Master Programm,
Bachelor Programm, die wir jetzt auch in Göttingen etablieren,
die aber natürlich nicht an die breite Masse der Studierenden gerichtet sind,
sondern nur ausgewählte oder sehr affine Leute ansprechen und da zu gucken,
was gibt es eigentlich für die, die nicht bis ganz hin zu den Data, zu den Deep Learning Algorithmen hinwollen und auch hängen können.
Damit bin ich am Ende vielen Dank für die Aufmerksamkeit.
Vielen Dank, Herr Silbersdorf. Wir kommen zu einer weiteren U15-Universität,
nämlich der Humboldt-Universität zu Berlin. Jetzt geht es weniger um die Art und Weise,
wie der Delitercy vermittelt wird,
sondern wir haben hier den Blick aus der Stabsstelle Qualitätsmanagement und ich freue mich,
dass Herr Dr. René Gremkopf hier ist und er berichtet über die Erfassung,
fächerübergreifender und digitaler Kompetenzen für die Qualitätsentwicklung
Ich habe so was. Ja, ich freue mich,
dass ich hier unseren nochmal etwas anderen Ansatz vorstellen kann.
Und das knüpft einerseits an die Vorredner an.
Also wir machen es tatsächlich hochschulweit und fächerübergreifend.
Aber wie der Titel schon sagt, wir untersuchen digitale Kompetenzen,
was natürlich eng verwandt, aber doch ein bisschen anders ist.
Das heißt, ganz kurz einfach in einem Satz zusammengefasst,
souveränes Handeln in digitalen Umgebungen. Da geht es eben nicht
nur um Daten, sondern darüber hinaus. Ich komme darauf zurück,
was das im Einzelnen bedeutet und welche weiteren Einzelkompetenzen das dann
im Einzelnen noch Konkret auch in der Erfassung ein Problem verursacht.
Ja, also Überblick ist klar. Zielkonzept, Operationalisierung,
erste Ergebnisse und dann ein kleiner Ausblick, wie wir weitermachen wollen.
Die Ausgangssituation ist so, dass es bisher jedenfalls im
deutschsprachigen Raum eigentlich fehlt. So kann man das zusammenpassen.
Angesichts der Zeit versuche ich das nochmal ein bisschen straffer zusammenzufassen.
Also wir haben schon ein bisschen was in den absolventen Studien,
sowohl fächerübergreifend als auch rudimentär digitale Kompetenzen.
Aber wir wissen letztlich nicht, wie es am Anfang des
Studiums insbesondere aussieht. Und unser Thema ist deswegen auch,
dass wir überhaupt erst mal wissen wollen, auch gemäß den Zielen,
was deine Kruppka vorhin schon sagte, ja, wo müssen wir eigentlich ansetzen?
Was ist da und was ist vielleicht noch nicht so da,
um dann später auch sagen zu können, okay,
da haben wir vielleicht ein Stück weit was geschafft und an
anderen Stellen muss man vielleicht auch noch nachjustieren mit entsprechenden Förderungen und so weiter.
Und Daraus ergab es sich dann die Frage unseres Projektes,
inwieweit ist es derzeit in Deutschland möglich zu erfassen,
in welchem Ausmaß solche Kompetenzen im Studium gefördert werden und vorhanden sind?
Und unser Ziel war, dass eben mal,
zumindest mit einer Pilotierung, an der Humboldt-Universität zu versuchen.
Und dazu muss man sich natürlich zuerst überlegen,
welche konzerttionelle Grundlage, welches Modell haben wir dafür?
Und im Grunde steckt da ganz stark auch vom Aktionsrat Bildung
die Idee einer, digitalen Souveränität dahinter.
Aber es geht auch auf das schon erwähnte Papier des Stifterverbandes zurück,
wo eben differenziert wird, nicht digitale und digitale Schlüsselkompetenzen.
Das entspricht da im Grunde dann auch den fächerübergreifenden oder generischen
Kompetenzen, die nicht digitalen.
Und es wird abgegrenzt zu digitalen Spezialistenkompetenzen. Also das ist etwas,
was zum Beispiel in der Informatik sicher gut aufgehoben ist.
Aber was sicherlich nicht für alle Fächer diese Bedeutung hat und
deswegen geht es letztlich auch um grundlegende, digitale Kompetenzen.
Ja, und da gibt es aber auch Überschneidungen mit den klassischen Fächerübergreifenden oder generischen Kompetenzen.
Ein gutes Beispiel ist, glaube ich, diese Dimension Problemlösung,
die findet sich in beiden Konzepten. Und deswegen haben wir auch gesagt,
es ist uns an der Humboldt-Uni beides wichtig,
wir erfassen das auch gemeinsam und gucken dann auch hinterher,
an welcher Stelle können wir vielleicht auch bestimmte Dinge in der Erfassung weglassen,
weil sie sowieso in einem anderen Konzept schon mit erhoben werden.
Daraus ergibt sich die These,
dass es für uns auch nicht so sehr als technologische Kompetenzen zu verstehen ist,
sondern stärker als zum Teil bisher, auch als in meinen vorangegangenen,
in den Referaten hier gesagt wurde, auch um digitale Bildung,
auch insbesondere den Einbezug gesellschaftlicher, ethischer und sozialer Aspekte,
als zentrale Aspekte gehen sollte.
Ich habe, und da provoziere ich ganz bewusst so ein bisschen manchmal den Eindruck,
ja, ja, das müssen wir auch machen,
also Herrn Krupke hatte ich jetzt nicht so verstanden,
aber manchmal klingt es schon so.
Und das ist ein Randaspekt,
aber er ist nicht zentral
Und in unserem Konzept wird es aber schon als zentraler Aspekt verstanden. Und die Idealvorstellung wäre,
dass Hochschulbildung und digitale Kompetenzen zumindest als Beginn einer wunderbaren Freundschaft möglich wäre,
vielleicht sogar ein Traumpaar sein könnten,
denn gerade in der höchsten Kompetenzausprägung,
wo es wirklich um selbstständigen Umgang und Gestaltung geht,
das passt doch eigentlich genau zu dem,
was auch im Hochschulqualifikationsrahmen gefordert wird.
Und ja,
das lasse ich jetzt mal so stehen
Dann, was haben wir gemacht? Ganz kurz,
wir haben natürlich auch die verfügbare Literatur ausgewertet nach geeigneten Modellen geguckt.
Das Ergebnis lässt sich auch ganz kurz zusammenfassen,
zufälligerübergreifenden Kompetenzen gibt es schon eine ganze Menge.
Da können wir auf vorhandenen Instrumente zurückgreifen, zum Beispiel aus den absolventen Studien.
Bei digitalen Kompetenzen war ich dann doch sehr überrascht,
dass es dazu keinerlei Erhebungs-, Erfassungsinstrumente im deutschsprachigen Raum gibt.
Und das ist schon auch stark kulturabhängig.
Also man kann das nicht einfach so wörtlich übersetzen.
Man muss das
schon auch anpassen
Und das haben wir dann eben versucht,
obwohl das jetzt nicht die genuine Aufgabe an der Staatsstelle ist,
aber ich bin von Hause aus eben auch Sozialwissenschaftler.
Und dann wurde mir dann auch gesagt, ach, versuchen Sie es doch mal.
Sie haben doch die methodischen Kompetenzen. Ich sagte, naja,
ich bin jetzt nicht der Digitalisierungsexperte, da arbeiten Sie sich rein.
Aber wie ich hier auch in Gesprächen gemerkt habe,
das ging ja ganz vielen so und ja. Ja,
wir haben uns dann auf das Digicom-2-1-Modell konzentriert und
dort sind aus unserer Sicht, alle Dimensionen sehr gut nutzbar.
Also da gehört eben neben Aspekten,
die schon angesprochen wurden, wie eben Datenverarbeitung und Bewertung,
dann auch Kommunikation und Zusammenarbeit dazu, erstellen von Inhalten,
also digital natürlich. Sicherheit, also nicht nur Datensicherheit,
sondern überhaupt Sicherheit in digitalen Umgebungen und die schon erwähnte Problemlösung.
Und das haben wir dann halt operationalisiert in Einzelfragen und haben das,
das ist deswegen auch als Vorrede notwendig, Natürlich,
wenn wir das bei Studierenden machen wollen,
nur als Selbsteinschätzung erheben können.
Das hat seine Vor- und Nachteile. Vorteil ist,
wir erfassen die Wahrnehmung, die handlungsleitend ist bei den Studierenden.
Denn je nachdem, wie kompetent und souverän die sich fühlen,
werden sie auch in bestimmten Umgebungen sich eine Entscheidung zutrauen und den anderen nicht.
Aber es kann zu Selbstüberschätzungen kommen, das können wir sicherlich alle.
Und deswegen haben wir uns was zusätzlich überlegt,
nämlich zu einigen zentralen Einschätzungsfragen Wissensbestände zu erfassen.
Ein Beispiel ist die Kriterien, mit denen Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit
von Informationen aus dem Internet erklärt wird.
Das sollten die Studierenden einerseits einschätzen, wie gut sie das
meinen zu können. Und dann kam die Frage anschließend,
ja, dann bitte nennen sie diese Kriterien.
Das war ganz interessant, was rauskam.
Ich stelle das auch noch an ein Beispiel vor. Ja,
und das haben wir eben erstmal exemplarisch an mehreren Fakultäten,
natürlich aus unterschiedlichen Fächergruppen gemacht.
Die Informatik war auch dabei, aber eben auch Geisteswissenschaften,
da schließt es auch gut an die Vorredner an.
Und das ist das Ergebnis. Also wir müssen das nicht
alles im Einzelnen lesen. Ich springe mal gleich weiter aus Zeitgründen.
Und Ich nenne jetzt einfach mal ein paar wenige ausgewählte Ergebnisse,
die ich jetzt selber hier auf der Präsentation nicht lesen kann.
Aber die ich hier lesen kann. Also recht positiv sind
ausgefallen. Zum Beispiel, ich kann mittels bestimmter Kritialien für
die Zuverlässigkeit und Glaubwürdigkeit von Sportionen aus dem Internet.
Nicht so gut ausgefallen sind Aspekte, wie man dann mit Feier
, da kommt es gleich.
Ja, genau. Ja. In der Mitte?
Ja, danke. In der Mitte. Ich weiß,
wie man Lizenzen und Copyrights anwendet. Also, wie Sie sehen,
bei einer Fünfer-Skala schon doch deutlich eher kritischen Selbsteinschätzungsbereich.
Da trauen sich die Studierenden also gar nicht viel zu.
Und ebenfalls eher eine kritische Selbsteinschätzung war, ich weiß,
wie ich digitale Technologien zur Besserung,
besseren Wahrnehmung sozialer Verantwortung und soziale Inklusion
anpassen kann
Also die Formulierung habe ich mir auch nicht ausgedacht.
Die kommt eben aus dem Diggi-Com. Das ist eben dieser
europäische Qualifikationsrahmen für digitale Kompetenzen. Und ich finde,
die Formulierung auch nicht ideal, weil da zwei Aspekte drinstecken.
Aber wir haben sie erstmal so ausprobieren wollen. Und ja,
unsere Vizepräsidentin fand das auch sehr interessant, was hier so rauskam.
Und das ist jetzt auch der Vorschlag,
dass auch in Fördermaßnahmen an der Humboldt-Uni mit einfließen zu lassen,
die von der entsprechenden Kommission demnächst ausgeschrieben werden.
Aber es gibt auch schon Fördermaßnahmen
In der Humboldt-Uni zur Förderung digitaler Kompetenzen.
Also das fließt dann auch in Handeln der Universität mit ein.
Aber es ist natürlich noch nicht das Ende der Fahnenstange.
Also wir wollen das natürlich dann auch ausrollen.
Aber ich hatte ja versprochen, zumindest die Antworten auf eine
offene Frage noch zu zeigen. Und das ist eben das,
was jetzt hier in einer Lehrveranstaltung als Antworten kam.
Und sie können sich ja mal überlegen,
wie sie das selber einschätzen,
ob das angemessene Antworten sind oder nicht angemessene
Wir haben das auch in der Stabsstelle versucht und da gibt es ja auch dann entsprechende methodische Vorgehensweisen,
da kann man dann halt zwei Leute,
das unabhängig voneinander reden lassen und dann die Interräter Reliabilität berechnen und wenn das beeinstimmt,
dann kann man das auch in Zahlen umsetzen,
aber ja, ich zeige Ihnen das jetzt einfach mal,
wie wir es gemacht haben.
Also die beiden Erstgenannten Antworten haben wir als angemessen eingestuft und
die hier rot eingerahmten nicht.
Hier ist sicherlich Googles Gollar gemeint. Und wer das kennt,
der weiß, dass dort eben nicht nur wissenschaftliche Bücher
und Veröffentlichungen zu finden sind, sondern auch durchaus,
ich umschreibe es mal freundlich, esoterische Veröffentlichungen.
Und das ist jetzt vielleicht nicht unbedingt ein Kriterium für Glaubwürdigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen.
Und der andere Aspekt, es ist sicherlich gut,
wenn es eine verschlüsselte Verbindung ist,
verschlüsselte Website,
aber das sagt noch nichts über die Qualität der Informationen auf
dieser Webseite aus
Und deswegen haben wir das auch nicht als angemessen eingestuft.
Und so könnte man sich das natürlich auch an anderen Stellen vorstellen,
wie man hier vorgeht. Und daraus kann man natürlich auch Schlüsse ziehen,
was auch in Lehrveranstaltungen noch vielleicht stärker unterstützt werden könnte in
der Auseinandersetzung, aber auch in hochschulübergreifenden Programmen.
Wie soll es weitergehen? Wir wollen das ganze Verfahren,
also wir haben jetzt auch gerade erst die ersten Auswertungen gemacht,
mit den Lehrenden in den Fakultäten und von Lehrveranstaltungen diskutieren,
wollen aber dann natürlich auch eine möglichst angemessene Aufbereitung machen.
Also wir haben natürlich erstmal das in dieser Detailliertheit auch vorgestellt,
aber auf Dauer ist das vielleicht ein bisschen zu viel Information.
Man kann diese fünf Dimensionen auch jeweils zu einem Index verdichten.
Das geht. Und dann hat man es natürlich sehr viel übersichtlicher,
aber das sind Dinge,
die diskutieren wir natürlich mit den Zuständigen und machen das dann so,
wie das gewünscht ist.
Und das ist halt das, was vielleicht nochmal mit ein
bisschen anderer Perspektive des Qualitätsmanagements auf diese Diskussion
ist.
Ja, vielen Dank. Vielen Dank, Herr Kremmkopf.
Wir kommen nun zum Teil Podiumsdiskussionen. Ich würde
die drei Vortragenden nach vorne bitten und zusätzlich freue ich mich
hier aus unserem Haus der Universität Hamburg, zwei Professorinnen,
auch auf das Podium bitten zu dürfen.
Und da haben wir Frau Katharina Kleinen von Königslöw.
Sie vertritt das Fachgebiet Kommunikationswissenschaft. Jetzt habe ich
den falschen Zettel hier
Egal. Kommunikationswissenschaft, insbesondere auch digitale Kommunikation. Sie wird
oft gefragt, wenn es um die digitale Transformation geht.
Ich freue mich, dass ich hier dabei ist.
Und sie hat so ein bisschen die Aufgabe hier,
die Disziplin zu vertreten, in die wir sozusagen die Digital Witracy Education integrieren,
hineinbringen wollen.
Herzlich willkommen. Auch herzlich willkommen. Meine liebe Kollegin aus
dem Fachbereich Informatik Ingrid Schirmer.
Sie vertritt das Fachgebiet
Informationstechnikgestaltung und Genderperspektive am Fachbereich Informatik. Sie ist auch sehr
aktiv im Bereich digitale Transformation, kann ja sehr gut,
die sich der Informatik als wissenschaftliche Disziplin beisteuern und hat so
ein bisschen den Lead bei den Digital Litercy Education Bestrebungen der
Universität Hamburg und kann uns dazu entsprechend auch Auskunft geben.
Gut, ja, wir haben schon einiges gehört.
Wichtig ist, ganz bestimmt der Kompetenzrahmen,
auf den wir uns hier beziehen wollen,
beziehungsweise was wir denn wirklich erreichen wollen,
welche Kompetenzen wir vermitteln wollen.
Es gibt ja
verschiedene Ansätze
Ihr habt einen Vorschlag gemacht in der Studie von der GI-Seite aus.
Hier wurden andere Rahmen benutzt, die es schon gibt,
auf europäischer Ebene. Sie beziehen sich im Wesentlichen
auf die diskriptive Statistik, als Grundlage für Datalitracy Education.
Wie weit sind wir denn auf dem Weg,
einen allgemeinen akzeptierten Kompetenzrahmen zu haben?
Und wie heterogen und homogen sind denn im Moment noch diese Ansätze?
Es sind ja doch schon unterschiedliche Ansätze,
jetzt auch hier deutlich geworden.
Was glauben Sie
Also die Erfahrung, die wir gemacht haben,
insbesondere als wir es dann versucht haben, konkret umzusetzen,
ist zu differenzieren, was ist denn wünschenswert?
Ich glaube, da können wir uns hier auf dem Podium
wahrscheinlich einigen, das viel wünschenswert wäre.
Und das sind eine Menge Professorinnen und Professoren an uns herangetreten und gesagt,
ja, also wir brauchen Leute für die Forschung,
die dann direkt datashgraping machen können in den Literaturwissenschaften,
wo dann aber natürlich sich die Frage stellt, okay,
aber was ist denn der Status Quo?
Wo kommen denn die Studierenden her und was bringen sie mit?
Und was kann ich dann, in welchem Zeitrahmen umsetzen?
Und ich glaube, das ist das Entscheidende, die Frage,
wie viel Zeit wollen wir denn geben für diese Data Literacy?
Was können wir da rein investieren und von wo starten wir
Ich habe was vergessen. Ich würde gerne sagen, Entschuldigung
, ich habe was vergessen. Und zwar wollte ich natürlich
den beiden Kolleginnen die Gelegenheit geben und Eingangsstatements zu machen.
Und deswegen würde ich gerne nochmal als erstes Frau Kleinford Königsle fragen,
welche Rolle spielt denn der Delicracy Education vor dem Hintergrund ihres Fachgebiets der Kommunikationswissenschaften?
Und warum engagieren Sie sich in der Universität Hamburg für Delicracy Education?
Sie sind ja in dieser Gruppe drin,
die das Ganze hier befördern will und soll und darf
Also ich engagiere mich für das Thema Detailitracy letztendlich nicht nur als Kommunikationswissenschaftlerin,
die halt sieht, dass in meinem Fachgebiet,
das kam ja jetzt auch bei Ihnen schon gleich schön als Beispiel,
was für Datenmengen der Journalismus inzwischen konfrontiert ist,
das ist auch Teil der Kommunikationswissenschaft.
Ich interessiere mich nicht nur aus meiner Fachperspektive daraus,
sondern auch als Studiendekanin der Fakultät für Wirtschafts- und Sozialwissenschaften,
wo wir einfach insgesamt das Problem haben, dass sich unser Gegenstand,
die Gesellschaft, die soziale und die wirtschaftliche Welt unglaublich stark,
unglaublich schnell momentan transformieren durch die Verfügbarkeit von Daten, durch die neuen Analysemöglichkeiten.
Und jetzt in meiner eigenen Wahrnehmung habe ich einfach das Gefühl habe,
wir tun uns als Fan ja momentan sehr, sehr schwer,
diesen Wandel auch adäquat aufzugreifen und in unserer Forschung und der Lehrer richtig abzubilden.
Wir haben einfach das Problem,
dass die meisten unserer Kolleginnen und Kollegen und unserer Studierenden jetzt eben nicht zu uns gekommen sind,
weil sie sich so wahnsinnig für Daten und Statistik interessieren,
sondern eben gerade, weil sie andere Zugänge zur sozialen Welt haben,
andere Wege und andere Fragestellungen damit auch in der Regel daran richten.
Gleichzeitig eben durch den Wandel, den wir jetzt sehen können,
in der sozialen Welt wird es, glaube ich,
aber, dass,
wenn wir zukünftig auch immer noch wirklich die Kernfragestellungen erforschen wollen,
müssen wir eine breitere Affinität für Daten,
Data Literity haben
Sprich, ich sehe das bei uns ans Fakultät eben tatsächlich als das Problem an,
dass, wie kriegen wir Menschen,
die jetzt erstmal nicht so affin sind, dazu zu verstehen,
zumindest so viel zu verstehen, dass sie darüber anders nachdenken können,
darin Fragestellungen entwickeln können und dann verstehen,
was sie vielleicht an Tools brauchen,
an welcher Stelle sie vielleicht einen Informatiker dazuholen müssen,
der ihnen dann bei irgendwas hilft oder einen Statistiker,
aber einfach ein solches Verständnis von Daten, Datenwelten,
dass sie andere Fragestellungen entwickeln können als jetzt.
Glauben Sie, dass man diese Affinität zu Daten,
die Sie gerade beschrieben haben und die wir trainieren sollten,
dass wir die klar und eindeutig runterbrechen können auf Lehrinhalte
Das stimmt immer alles. Die Frage ist natürlich,
wie kriegen wir das hin? Also einfach nur mal von
der Frage her gedacht, welche Inhalte müssen wir dazu lehren?
Haben Sie da dazu eine konkrete Vorstellung oder müssen wir darüber noch viel reden?
Also wir haben inzwischen ja ein Konzept dazu entwickelt,
was für Inhalte unserer Meinung nach nötig sind.
Wir haben zwei aufeinander aufbauende Vorlesungen entwickelt,
wo es im ersten Semester viel stärker darum geht,
was sind überhaupt die Datenwelten,
wo kommen die Daten denn plötzlich her
Die fahren ja eigentlich vom Himmel. Wo werden überall Daten
erzeugt? Was sind die Analysemöglichkeiten, die diese Daten haben?
Und der Teil, für den ich verantwortlich bin,
das zweite Semester ist ja dann die Reflexion der Datenwelt.
Was heißt das eigentlich? Erkenntnis theoretisch? Was sind denn
das für Daten? Was sehen wir damit? Und was
sehen wir nicht mit diesen Daten? Die ethischen Fragen,
die sich dahinter stecken. Das ist für mich als Kommunikationswissenschaftlerin
beispielsweise ein ganz interessanter Schlüsselmoment gewesen.
Meine Kernmethode ist die Inhaltsanalyse. Ich analysiere Texte. Das
ist sozusagen ein Kernbereich meines Faches. Und da haben sich
ethische Fragen nie gestellt. Wir haben journalistische Texte analysiert,
da hat uns niemand gefragt,
ob wir das dürfen
Ob wir damit die Privatsphäre von irgendjemandem verletzen oder ob wir den sogar gefährden,
dadurch, dass wir seine Meinung analysieren und dann wieder sichtbar machen in wissenschaftlichen Veröffentlichungen.
Nun da aber unser Gegenstand sich ausgeweitet hat und wir nicht nur journalistische Kommunikation neuerdings analysieren,
sondern das, was normale Menschen in sozialen Netzwerken posten,
ohne darüber nachzudenken, was danach damit passiert,
eröffnet sich für mich ein ganz anderer Blick auf mein Fach,
auf meine Methoden.
Das ist so für mich das Beispiel,
wo ich gemerkt habe, wir müssen da anders drüber nachdenken.
Und das wird auch Teil dieser Vorlesung sein.
Das haben Sie gemerkt oder glauben Sie,
dass in Ihrer Community akzeptiert ist,
dass Sie da Platz dafür schaffen müssen in ihren Studiengängen
Ich fürchte, der Umbruch ist erst, fängt erst gerade an.
Also es ist noch nicht in den Lehrbüchern drin, beispielsweise.
Wir müssen dafür gerade noch sehr stark werben,
dass das überall angemessen in den Lehrbüchern und natürlich vor allen
Dingen in den Curricular drin ist.
Ja, wunderbar. Frau Klein von Königslöw hat gesprochen von
unserem Ansatz hier. Den kennt niemand besser als du,
Ingrid. Du hast dazu mal einen Antrag geschrieben.
Würdest du uns ein bisschen auf den Stand bringen,
was hier in der Uni Hamburg so im Bereich Dead Elitercy Education passiert,
wie weit wir sind? Und du warst auch, ich glaube,
letzte Woche gerade auf einem Auftakttreffen das Data Literaturcy Netzwerks,
das mittlerweile gerade eingerichtet worden ist.
Vielleicht kannst du auch dazu ein, zwei Worte sagen,
was das ist und was wir von diesem Netzwerk in Zukunft vielleicht erwarten dürfen.
Ich glaube, ich gebe noch eine Frage hinterher.
Interessant ist natürlich auch die Rolle der Informatik aus deiner Sicht,
bei dieser ganzen Geschichte als wissenschaftliche Disziplin an der Universität,
die du vielleicht auch mal einfließen lassen kannst.
Sehr gerne. Ich beginne mal mit dem Stand,
was wir hier an der Universität Hamburg in dem Zusammenhang tun.
Und interessant ist ganz sicher, dass eine Initialzündung,
war auch dieser Call des Stifterverbandes und dadurch haben wir uns von mir
Also es waren natürlich schon einzelne Initiativen im Hintergrund,
aber das hat es tatsächlich bewirkt, auch wenn wir nicht gewonnen haben,
was ich immer noch sehr bedauere. Aber wir sind 27,
27 Kolleginnen und Kollegen, die sich zusammengetan haben,
aus vier Fakultäten und das unter der Schirmherrschaft oder Leitung unserer Vizepräsidentin für Lehre.
Frau Rupp, die dann zu den Treffen eingeladen hat,
das hat das Ganze natürlich noch befeuert. Wir haben dann ein Konzept geschrieben und auch,
also in dem war ja auch gefordert, dass wir uns einen Studienverlauf überlegt haben,
der sehr gut hineinpasst in das Studium Generale,
dass jetzt in Gang gesetzt wird, also das Studierende,
ist relativ leicht in ihre Studiengänge, also die Angebote einfügen können.
Das ist also schon mal etwas, was steht,
was weniger steht, ist der Staat,
es hat sich etwas verzögert und das sind eben die üblichen Gründe,
ja, obwohl wir wissen, wer welche Lehrveranstaltungen planen,
dass das Ganze natürlich sehr aufwendig ist,
auf den Weg zu bringen, wenn alle es nur zusätzlich tun.
Deswegen haben wir jetzt auch zusätzliche Ressourcen,
aber bis neues Personal kommt, dauert das,
wir haben eine Postdoc-Stelle, die wir in der Richtung ausschreiben werden,
also falls dass jemand hier im Raum Interesse hat,
draufschauen und aus der Informatik eine W1-Professor, beides zu Data Litercy Education,
die eng zusammenarbeiten wollen und in dem Zusammenhang peilen wir an,
ein Zentrum zu gründen dafür,
dass sich alle Fakultäten dann einfach andocken können und wir natürlich auch noch mehr brauchen.
Insgesamt ist im Moment in Hamburg sehr viel in Bewegung,
das darf ich noch mal nennen, vor dem Hintergrund,
dass sie auch in der Koordinierungskommission von Ahoi-Digital bin,
also die Allianz Hamburger Hochschulen für Informatik,
wo wir einen großen Aufwuchs von unbefristeten neuen Professuren in Informatik haben und
daraus habe ich jetzt in der Vorbereitung für diese Podiumsdiskussion nochmal nachgedacht und gelernt,
wir brauchen auch eine Geschäftsführerin oder ein Geschäftsführer einfach für die ganzen Vernetzungskoordinations- und so weiter Tätigkeiten.
Das heißt, im zweiten Teil sollten wir unbedingt auch auf die Frage kommen,
wie bekommen wir noch einen Schub hin, dass wir flächendeckend uns vernetzen.
Da komme ich jetzt gleich drauf. Und natürlich um Ressourcen
uns bemühen und das im größeren Stil, als wir bisher für diese Mammutaufgabe haben.
Ich hoffe, ich habe jetzt, was uns betrifft,
nicht zu viel vergessen. Jetzt komme ich mal auf unser
Data Literacy Education-Netzwerk treffen das schon vor gefühlt drei oder vier Wochen,
vier Wochen stattgefunden hat, aber es geht immer ganz schnell. Ich schaue nochmal auf meinen Zettel,
habe ich mich wesentliches noch, ach ja, ja,
vielleicht noch, wir wollen natürlich auch die Verbindung zur Schule,
Lehramtsausbildung, Landesinstitut, da sind die Türen offen,
ja, und natürlich müssten wir, wenn wir Module haben,
dann die auch gleich für Lehramtsstudierende anbieten, wir wollen da auch spezifische Lehramtslehramts,
also Module für Lernstudierende haben und auch für Juristen,
die auf jeden Fall auch mitmachen.
So, dann Vernetzung mit Unternehmen, da sind wir
auch bestens aufgestellt, aber es braucht alles Zeit.
Und vielleicht noch eine Sache, die ich auch gelernt habe,
weil beim Stifterverbandstreffen dieser Übergabe seiner Zeit des Preises war Catherine Carson von der UC Berkeley da.
Und die habe ich in meinem Forschungssemester besuchen können,
weil mir das sehr wichtig war. Und sie hat,
also aus dem Gespräch mit ihr, habe ich auch nochmal drei Dinge gelernt.
Es braucht auf jeden Fall einen Treiber, eine Treiberin.
Ja, also ich hoffe, die haben wir hier gemeinsam als Team. Dann braucht es,
also sie meint auch, auch dort,
obwohl sie das geschafft haben, innerhalb von vier oder fünf
Jahren die Hälfte aller ihrer Anfänger und Anfängerinnen zu erreichen mit Data Lecracy Educations,
die größte Vorlesung, die sie in Bertley haben.
Und die haben auch über 40.000 Studierende. Also wir haben
was vor. Sie meint, es ist die Bottom-Ups,
also ich habe es jetzt mal übersetzt, Bottom-Up-Strategie derer, die sich engagieren wollen.
Genauso machen wir es hier auch, aber mit Unterstützung des Präsidiums. So,
das ist dort auch so gewesen, was wir nicht haben,
aber was einige, denke ich, der anderen haben,
ist, gleichzeitig ein, aber das wollen wir auch,
der Science,
Bachelor und Master aufzubauen.
Das war dort sehr wichtig,
kann ich nur empfehlen
Also von da. Jetzt aber zu unserem Data Elitracy Education Netzwerk treffen,
derer, die jetzt, ja, schon umsetzen oder dabei sind,
umzusetzen mit den drei Preisträgern und anderen, die noch angesprochen wurden.
Da haben wir einmal, also einmal uns mit pfiffigen,
ja, kennenlernen, ja,
Aufgaben uns erstmal kennengelernt und dann Infos halten von den Universitäten,
die jetzt umsetzen und Was wichtig ist, Fachkreise gebildet.
Ja, und die Themen kann ich gerade noch mal vorstellen.
Einmal, was ist datalitrecy addication, die Eingangsfrage,
zu der ich auch gerne noch was sagen möchte aus der Informatik, kommt gleich.
Dann Data Litercy Lehren und kurikulare Integration. Klar,
großes Thema, Organisationsentwicklung, also Transformation der Universitäten,
dann Zusammenarbeit mit der Praxis, auch um Daten,
echte Daten zu gewinnen oder zu erhalten und Qualifizierung der Lehrenden und Ausbildung.
Auch ganz Wesentliche und als sechstes Thema habe ich noch eingebracht,
was wir hoffentlich auch auf den Weg bringen,
ist die nationale Vernetzung
Ja, also mit all denen, was ich jetzt gelernt habe,
wer in diesem Thema unterwegs ist, Konzepte schreibt und etwas initiieren möchte.
Das halt für ganz wichtig, sollten wir hoffentlich am Schluss nochmal,
wo wir schon hier zum Teil versammelt sind, besprechen.
Also von Fakultäten, Tag GI, Fraunhofer über Datenethik,
Kommission. Und es gibt noch eine ganze Reihe andere.
Ja, das müssen wir zusammen bekommen. Und ob da
der eine oder andere ein wenig mehr dieses oder jenes bei
Data Litricy Education betont, ist mir nicht ehrlich,
nicht so wichtig.
Es wird sich sowieso dauernd verändern und erweitern.
Ja, vielleicht passt das ganz gut. Also ich bin auch nicht der Meinung,
dass man bei den Modellen schon den Stein der Weisen gefunden hat,
auch wenn bestimmte Rahmenwerke wie der europäische Qualifikationsrahmen für fächerübergreifende Kompetenzen
eigentlich schon durch Akkreditierung und so weiter rechtlich bindend sein sollte,
bis zu den einzelnen Modulen bei digitalen Kompetenzen ist das noch nicht der Fall.
Ist auch im Moment gut so,
weil die Diskussion soll ja auch noch Freiräume haben,
aber ich würde nicht ausschließen wollen, dass das irgendwann passiert.
Und da wird es jetzt eigentlich interessant, denn je nachdem,
welche Aspekte man wie stark drin hat.
Es wurde jetzt mehrfach auch schon gesagt, wir haben da unbefristete Informatikprofessuren geschaffen.
Finde ich super. Wir haben ja gestern auch diskutiert im Zusammenhang mit KI,
kamen aber relativ schnell drauf, also mit Informatikexperten,
wie divers sie auch immer zusammengesetzt sein mögen, alleine,
kommen wir da an ganz viele Probleme gar nicht ran.
Und da finde ich, steht zumindest die Gefahr,
dass was Ähnliches passiert, wie in der Anfangsphase der Einsteinprofessoren in Berlin,
dass es 50 Professuren gab, alle ausgeschrieben, technische Informate und so weiter,
naturwissenschaftliche Grundlagen, eine Professur zur Begleitung, ja, technologische Folgenabschätzung.
Aber in enger Zusammenarbeit mit den Drittmittelgebern aus der Industrie,
ich lasse mal eine kurze Pause, weil viele,
die auch in Drittmittelprojekten gearbeitet haben, sich,
glaube ich, vorstellen können, was das bedeutet,
also grundlegend in Frage stellen, ist da schwierig.
Und da gab es dann doch intern einige Diskussionen,
ob das jetzt schon so gut ist oder ob man dann nachjustieren muss.
Man hat sich in dem Fall für die nächsten 50 dann doch
eines anderen entschieden. Ich würde sagen, eines Besseren,
das ist deutlich breiter aufgestellt. Und dann kam auch dazu,
dass eben auch ein Konsortium mit dem WZB und so,
die ja sowieso auch sehr viel stärker sozialwissenschaftlich ausgerichtet sind,
da ganz viele Professoren gab.
Das hat das wieder ausgeglichen. Aber wenn es diese Diskussion nicht gegeben hätte,
hätte ich die Gefahr gesehen, dass ganz viele aus meiner Sicht
gesellschaftlich wichtige Aspekte hinten runtergefallen wären und zwar auf Jahrzehnte,
weil die Professoren dann eben erstmal vergeben und besetzt sind.
Und das finde ich, das bestimmt man vor mit
dem Modell, das man wählt.
Und im Grunde stellen wir jetzt schon ein bisschen die
Weichen dafür
Also ich glaube, das ist ein ganz, ganz wichtiger Aspekt, auch grundsätzlich für die Akzeptanz dieser Programme.
Also das haben wir eben auch in diesen Untersuchungen gemerkt und das ist ja auch ein bisschen das Modell,
dass die an der UC Berkeley gefahren wird,
dass es eigentlich nicht jetzt, sagen wir mal,
an einer Disziplin oder einer Fakultät anhängig ist,
sondern dass es gewissermaßen interdisziplinär gedacht wird und dass vor allen Dingen eben die Hochschulleitung jeweils involviert sind,
weil die natürlich auch den Blick auf die gesamte Institution haben und da jetzt nicht irgendwie einen Bereich irgendwie besser herausstellen wollen oder oder betonen wollen,
so.
Also deswegen ist es, glaube ich, wichtig,
eben diese übergreifenden Institutionen zu schaffen.
An vielen Stellen gibt es die ja möglicherweise auch schon, ja.
Also ich meine, wir hatten uns bei diesem Data Legacy,
bei dieser Veranstaltung vom Stifterverband von, da waren relativ viele Bibliothekswissenschaftler da.
Also es können beispielsweise Bibliotheken, das kann möglicherweise auch das Rechenzentrum sein.
Möglicherweise sind es ganz neue Strukturen, die man da schafft,
aber ich glaube auch, dass es eben wichtig ist,
dass, sagen wir mal,
von einzelnen Fakultäten oder Fachbereichen
zu lösen
Gut, es scheint ein interessantes Thema zu sein.
Es haben sich mittlerweile alle gemeldet. Dazu also die große Frage dahinter ist,
was sind die Strukturen, die wir brauchen,
um das so wirklich umzusetzen und zu befördern?
Die andere Frage ist aber auch, die dann mitschwingt,
wie kriegen wir das mit dieser notwendigen Interdisziplinarität hin,
um das Angebot zunächst einmal zu schaffen.
Und von der anderen Seite betrachtet ist das die Frage,
die ich eben schon mal hatte,
was ist denn dabei jetzt dann auch die Rolle der Informatik,
beziehungsweise was ist die Erwartung an die Informatik von den Vertretern der anderen Disziplinen.
Und ich würde jetzt einfach mal von links nach rechts durchgehen,
weil sich alle von ihnen
dazu gemeldet haben
Ja, vielleicht noch einfach auch zwei Bemerkungen zur Interdisziplinarität 1
aus der Erfahrung jetzt aus dem aktuellen Datenlesen-Lernen-Kurs.
Wir hatten ursprünglich diese Struktur, dass wir dort fachspezifische Tutorien eingerichtet haben,
wo die Idee war, quasi jede Fakultät oder jede Fachrichtung,
die da teilnimmt, soll auch ihr eigenes Tutorium kriegen.
Und haben dann festgestellt, dass gerade was so die Diskussion,
dir ein Ziel waren zwischen den Studierenden und Perspektiven auszutauschen,
dass die aus unserer Sicht am spannendsten und hoffentlich auch für die Studierenden am fruchtbarsten waren,
gerade wenn es wirklich interdisziplinäre Tutorien waren.
Das heißt, wenn ich nur aus einer Fachrichtung dort
die Leute saßen und ich glaube, großer Charme,
den wir jetzt versuchen werden, noch weiter zu vertiefen.
Ist das gerade, weil das eine interdisziplinäre Veranstaltung ist,
wir eigentlich die Chance haben, dort wirklich interdiszipliniert zwischen den Fakultäten zu unterrichten?
Was, glaube ich, für die Studierenden und auch für uns Statistiker,
Informatiker manchmal super spannend sein kann. Der zweite Punkt,
ich habe das Glück gehabt,
dass ich zwei Jahre lang nach meiner Statistikausbildung einer historischen Fakultät geforscht habe
zu Professorengehältern und dort habe ich verschiedene Sachen über Professorengehälter gelernt,
was aber das Einschneidendste war, ist,
dass die ich dort einen Kurs gegeben habe zur Statistik für für Historiker und Soziologen an der Universität Bielefeld,
die eine explizit qualitative Ausrichtung dort haben.
Und das war das spannendste Seminar, was ich hier gegeben habe,
weil mir die Studierenden sowas von Feuer gemacht haben und alles,
was ich gesagt habe, über Daten hinterfragt haben.
Und da habe ich von mir wahnsinnig viel gelernt und ich glaube,
dass wenn wir darüber reden,
wie diese Lehrveranstaltungen und auch dann die Forschungsverbünde funktionieren sollten,
da es natürlich nicht so sein,
dass die Statistikerinformatiker den Sozialwissenschaften, Geistwissenschaften erklären,
wie sie Daten zu analysieren haben,
sondern dass das natürlich ein Verkehr in beide Richtungen sein sollte,
wo,
glaube ich,
wir wahnsinnig viel lernen können
Schön, dass ich das sage, weil das ist auch etwas,
was mir sehr wichtig ist. Also die Erwartung,
der Vertreter der anderen Disziplin an die Informatik an der Stelle.
Es ist echt schwierig als Informatiker in dieser Diskussion immer die
richtigen Begriffe zu finden. Wir schwappen immer hin und her
zwischen Hilfsdisziplin und Leitdisziplin oder Schlüsseldisziplin. Wir werden Grundlagendisziplin,
was das alles so bedeutet und insbesondere für den Umgang und
die Zusammenarbeit mit den anderen Disziplinen in diesem Zusammenhang.
Das ist für mich immer noch eine interessante Frage und
deswegen interessiert mich ganz besonders Ihre Sicht vor,
klein von Pönigslev
Ich hatte eigentlich einleitend zunächst was anderes sagen wollen,
nämlich nochmal dazu, wie wir es in Hamburg machen.
Und was ich momentan als sehr gewinnbringend erlebe. Also das eine ist eben,
dass ich völlig zustimme, dass es eine große Gefahr ist,
wenn das irgendwie als Thema der Informatik allein gesehen wird.
Und die soll es dann möglicherweise auch noch für die anderen mitmachen oder in irgendeiner Form so mitgestalten.
Jetzt bei uns im Netzwerk hier an der Uni Hamburg,
habe ich gerade jetzt in der Vorbereitung dieser Vorlesung den Austausch mit den anderen Disziplinen,
also dass sozusagen jetzt in der Kernarbeitsgruppe man eben das
nicht immer gleich interdiszipliniert denkt und miteinander diskutiert,
was sind denn jetzt relevante Inhalte, wenn wir über Datenwelten reden?
Was sind die relevanten Inhalte, wenn wir über Reflexion
der Datenwelten reden
Für mich schon der Schlüssel dazu, um erst einmal zu verstehen,
was denn aus der Sicht der anderen Disziplin da mit reingedacht werden muss.
Jetzt im Kontext der Reflexion der Datenwelten machen wir das beispielsweise mit der Rechtswissenschaft gemeinsam,
mit der Informatik gemeinsam und dann eben mit mir aus
den Sozialwissenschaften und da dann Politik und Kommunikationswissenschaft.
Und darüber stellen sich halt ganz neue Fragen für an alle von uns.
Insofern sehe ich auch ganz klar den Punkt,
dass es nicht daheim umgehen kann, Professuren in der Informatik zu schaffen.
Also das ist für mich auch momentan das Gute.
Wir haben jetzt in dem Sinne eine Welle an unserer Fakultät,
wo wir, es klingt dann, wenn man in der Gesamtschau,
ich bin jetzt digitalisierte Kommunikation, jetzt haben wir gerade digitale Sozialwissenschaften,
setzen wir digitalen Journalismus besetzen, wir digitale Wirtschaftswissenschaften besetzen.
Wir also versuchen, eine Reihe von Professuren tatsächlich so zu schaffen,
die daran anknüpfen können, unmittelbar anschlussfähig sind,
selber schon anders gewohnt sind, mit Daten umzugehen.
Also einen Blick darauf haben, was in ihre Disziplinen hinein gebraucht wird und wirken kann.
Ich glaube, mein Blick auf die Informatik dabei ist sozusagen allein,
ich möchte das ungern in Begriffe von Hilfswissenschaft, Leitwissenschaft oder ähnliches.
Ich ziehe für mich aus der Informatik einerseits eben tatsächlich in dem Sinne,
für mich in dem Sinne Hilfestellung, weil da die methodischen Kompetenzen sind,
die bei mir und in meiner Fakultät schlicht nicht vorhanden sind.
Da bin ich darauf angewiesen, dass es Leute gibt,
die Dinge umsetzen können und auch genau eine Vorstellung haben, was alles möglich wäre.
Aber die auch den Blick gleichzeitig auf das haben,
was jetzt aus Sicht der Informatik da die Bewegungen drin sind,
das Spannende, also die Art und Weise,
uns zu erklären, was Daten denn eigentlich sind.
Datenbankstrukturen, all das, da habe ich sozusagen,
gab es in meinem Fach nie Anlässe,
darüber nachzudenken und je mehr ich verstehe,
was eigentlich in der Informatik die Themen sind,
desto besser kann ich auch wieder greifen,
was ich davon brauche
Halten Sie diese Entwicklung, das jetzt in den verschiedenen Disziplinen Professuren geschaffen werden,
für Digital irgendwas. Aber jetzt haben Sie gesagt,
ist das sinnvoll oder ist das nur ein Zeichen dafür,
dass die Rahmenbedingungen nicht so sind, dass die eigentliche Interdisziplinarität klappt?
Oder umgekehrt, wir machen, wir haben in der Informatik das große Glück,
zum Beispiel eine Ethikprofessur zu haben, was wunderbar funktioniert.
Aber ist es wirklich ratsam, dass man sich sozusagen immer alles reinholt,
was man noch so braucht, statt mehr und verstärkt dafür zu sorgen,
dass die Zusammenarbeit doch noch besser funktioniert.
Also jetzt aus Sicht unserer Fakultät, würde ich sagen, wir brauchen diese Speerspitzen gerade.
Brückenköpfe. Brückenköpfe, genau das ist das richtige Wort. Brückenköpfe,
die eben tatsächlich in dem Sinne auch dadurch,
dass sie eben jünger sind im Fach und näher dran sind,
an dem, was sich gerade dort entwickelt,
eben diese Brücke herstellen können, dann zurück in die Soziologie hinein,
in die Politikwissenschaft, die BWL hinein,
wo auch immer es gebraucht wird.
Also insofern halte ich da viel mehr von,
als es dann, dass es sich in der Informatik Fündlich.
Also wir brauchen, wir brauchen auf jeden Fall nach
heute Digital 2 zur Installation dieser Brückentöpfe, Ingrid.
Ich wollte noch mal zurückgreifen, dass ich nicht missverstanden werde.
Wir brauchen klar Konzepte und Einigung, aber das dauert halt sehr lang.
Und wir sind, ich würde schon sagen, in Deutschland
Konzeptweltmeister, in manchem, aber in der Umsetzung dauert es mir zu lange.
Natürlich haben wir gemerkt, mit den 27 aus verschiedenen Disziplinen,
dass wir da erst mal verstehen müssen,
was der andere meint oder die andere.
Und das dauert. Und wir wollen auch ein Data Litricy Education
Rat oder so einführen, der das ganze Zeit, ja,
also kontinuierlich begleitet und genau auch die Interdisziplinarität da drin bedenkt und versucht zu vermitteln und so weiter.
Das brauchen wir. Trotzdem müssen wir parallel umsetzen und das auch agil,
fluide, wie auch immer. Ja, sonst, ja,
sonst wären wir der Aufgabe nicht gerecht. Wir brauchen da auch neue Strukturen,
das ist ganz klar und diese Interdisziplinarität ist eine riesen Herausforderung,
werden das in einem BMBF geförderten Projekt, gerade für Technikkompetenzen,
für Studieren, also Studentinnen und da wurde deutlich,
dass das sehr beliebig ist an den Universitäten derzeit.
Ja, diese Angebote und in Data Litercy
Education sollten wir das eben formiert
dahin bekommen
Ja, und auch vielleicht gleichförmiger, dass wir uns besser austauschen können.
Und das passiert ja jetzt in den Netzwerken,
aber das könnte auch noch anders unterstützen werden.
Jetzt wollte ich aber noch mal was von der Informatikseite her.
Da hattest du mich ja eingangs gefragt,
beitragen sich ja auch wieder nur meine Sicht. Ja,
wir haben in der Informatik ja sehr viele Sichten,
aber mit Data Litricy Education verbinde ich auch viel mehr,
also auch in Richtung digitale Souveränität.
Für mich bedeutet, dass das Studierende,
die Gesetzmäßigkeiten des digitalen Raums oder unserer smarten Welt,
die wir uns schaffen, verstehen.
Und das ist nun mal sehr deutlich datenbasiert. Das steht hinter
einer Smart Factory, wo sie in Zukunft vielleicht arbeiten oder diese steuern.
Im Smartpod, einer Smart City, aber das ist es längst nicht nur,
sondern das, was überall diskutiert wird, The High Cost of Free Services.
Unsere wunderbaren, kostenfreien Dienste, die personalisiert und individualisiert sind.
Was da dahinter steht. Und wir haben überall mehrere Identifikatoren im Netz,
also unsere Personalausweise da, wenn man so sagt, wenn man die Daten,
die da überall gesammelt werden, hinter E-Mail-Adresse hinter Ja,
Accounts in Plattformen oder meiner Telefonnummer oder meiner Smartphone-ID oder meiner IP-Adresse, das geht von technisch wie organisatorisch.
Wenn man die Daten alle korrelieren kann, ja,
was da eben möglich ist, an sehr zugeschnittenen Services,
die meine Gewohnheiten kennen und wie das wirklich alles funktioniert,
das können wir beitragen, ja, weil wir arbeiten daran,
die Dienste zu verbessern und auf der anderen Seite wissen wir genau,
sagen, wo, wo wollen wir denn da Grenzen einziehen und das können wir sehr Wunderbar, gemeinsam mit anderen Disziplinen tun.
Und das machen wir auch schon in einem Forschungsprojekt zum Beispiel hier
in Hamburg mit den Juristen, Edekain zusammen in Information Governance Technologies.
Welche Regularien brauchen wir? Das sind die Fragen der Zukunft,
die wir nur noch gemeinsam beantworten können. Und das ist unser Beitrag,
die Innovation, die Möglichkeiten und auch ein Stück verständlich zu machen,
wie dieses Riesendatenanalyse, Auswertungsökosystem mit verschiedensten Akteuren,
derzeit funktioniert und dass die AGBs, wo wir da überall einen Haden machen,
die wir gar nicht verstehen können oder so analysiert durchlesen können,
wo wir da überall auch sagen, ja,
Nehmt die Daten, ja.
Und das können wir aus der Informatik beitragen und eben auch die Innovationen gleich aufzeigen,
was in den nächsten fünf Jahren die Themen sind.
Und das wollen wir auch gerne und müssen wir auch aus unserer Verantwortung.
Ja, vielen Dank. Also auch die Verantwortung der Informatik ist natürlich
sehr viel größer geworden und die Verpflichtung zu diesem Offensein mit anderen zusammenzuarbeiten,
auch in diesen Fragen.
Bei Data Litercy Education reden wir jetzt eigentlich so drüber,
als wäre es eine Grundrechenart. Also wir reden von Teilhabe.
Wir reden von Datensouveränität. Wir reden also von Unverzichtbaren Kompetenzen,
die jemand haben muss, der am gesellschaftlichen Leben teilnimmt.
Guck mal, ganz zu schweigen von der Arbeitswelt ist vielleicht
nochmal der Schippe obendrauf und dann nochmal an der Wissenschaft.
Also Data Science zu machen, das sind ja alles unterschiedliche Grade und Stufen.
Diese Grund, wenn das so was ist wie eine Grundrechenart,
erreichen wir wirklich genug Studierende damit.
Zum Beispiel mit unserem Konzept, wir machen Studiumgenerale,
da kann man vielleicht mal hingehen, wenn man will.
Ist das ausreichend? Müssen wir viel strikter vorgehen?
Müssen wir verpflichtende Elemente einführen? Müssen wir Freiraum schaffen in
allen Studiengängen dafür
Schöne Frage. Also ich denke, was wir versuchen ist,
dass wir, bevor wir anfangen, deswegen haben wir es auch nochmal verschoben, auch mit.
Deswegen ist gut bewerben. Wir haben ja hier auch schon Beispiele gesehen.
Ja, schöne Videos dazu, werben die Videos, wie wichtig diese Kompetenz ist. Ich könnte mir vorstellen,
dass man Schritt um Schritt auch verpflichtend machen könnte,
ja, weil ich es wirklich als grundlegend halte,
aber das wird man sehen, bloß zum Beispiel in Berkeley,
es ist freiwillig und wenn man super gute Angebote hat,
dann kommen die Studierenden und das Schöne ist ja dort auch,
dass es die ganze Universität verändert dadurch,
dass die Studierenden mit neuen Kompetenzen in ihre Disziplinen gehen,
mit neuen Methoden und neu und anders sich in der Forschung einbringen.
Also das bleibt nicht alles so, wie es ist und
das muss auch so sein und das könnte davon ausgehen.
Und deswegen meine ich, wir sollten einmal anfangen und hoffen,
dass die Füße entscheiden. Also in meiner Wahrnehmung müssen wir
tatsächlich zweigleisig fahren, also Data Litercy als Programm.
Einerseits finde ich Toll und unbedingt notwendig. Gleichzeitig steht jetzt
für mich als Studiendekan in meiner Fakultät ganz klar die Modernisierung
allein oder Digitalisierung der Methodenausbildung ganz klar im Zentrum momentan.
Einfach schlicht und ergreifend, weil da unglaublich viel passieren muss.
Und ich hoffe mir natürlich, dass das auch über dieses Programm,
ich wiederum Impulse daraus zurücknehmen kann in die Methodenentwicklung bei uns an der Fakultät.
Also wie wir unsere Methodenausbildung umstellen können durch digitale und Elemente.
Und ich hoffe, dass ich das nicht bin.
Doch, ich bin es. Entschuldigung, die Heimat hat
gerufen. Sie muss jetzt warten,
die Heimat
Genau. Also ich glaube, wir brauchen beides parallel eine Entwicklung in
den Fächern, in den Fakultäten. Auch dort die Methodenausbildung,
nicht nur Methoden, es ist ja nicht nur Methodenausbildung,
sondern es ist auch Teil, wenn die ethischen Fragestellungen,
die damit verknüpft sind, die rechtlichen Fragestellungen,
das geht ja in alle Fachdisziplinen hinein, das noch stärker mit zu berücksichtigen.
Aber ich glaube eben tatsächlich, ich hoffe das,
ich hoffe mir diesen Effekt, dass wir in die Fächer hineinwirken können.
Also wir hatten das ja auch in unserer Untersuchung gesehen,
dass häufig, sagen wir mal,
oder in der Vergangenheit war es so,
dass der Impuls häufig irgendwie von aus einzelnen Disziplinen oder sogar von einzelnen Köpfen letztlich kam,
die gesagt haben, okay, wir müssen da Wir müssen da was verändern.
Und das ist, glaube ich, sagen wir mal,
grundsätzlich auch die Stärke, jetzt dieses Stifter-Verbandprogramm ist,
dass die da aufgesetzt haben, dass da einfach mittlerweile bei den Institutionen,
auch was in Bewegung kommt.
Und es freut mich ja zu hören,
dass praktisch das hier an der Uni Hamburg quasi nicht aufhört mit,
okay, wenn die Förschheit nicht entscheidet, nicht bekommen, widmen uns jetzt anderen Dingen.
So, also ich glaube, da kommt richtig was in Bewegung. Und sagen wir mal,
das ist auch letztlich die zentrale Erkenntnis, dass diese Leute,
die da an vielen Stellen in der Vergangenheit vielleicht auch so als Einzelkämpfer unterwegs waren,
sagen wir mal so ein institutionelles Backing bekommen,
einen Rahmen bekommen und dann, und dann bewegt sich auch was.
Es gibt, glaube ich, nicht den einen Faktor,
sondern es ist ein Zusammenwirken aus vielen und es müssen einfach viele,
viele Player da an einem Strang ziehen,
dass das da eine grundsätzliche Wandel ist.
Und ich meine, es ist ja so, die Disziplin,
sie sind ja das beste Beispiel, die wandeln sich ja.
Und das weiß jede Disziplin aus sich heraus am besten,
in welche Richtung und wo da Schwerpunkte gesetzt werden.
Deswegen, sagen wir mal,
das von Universitätsleitungsseite gewissermaßen dem Raum zu geben,
ist, glaube ich,
der richtige Weg
Ja, wunderbar. Jetzt habe ich am Anfang so großbuchig versprochen,
dass die Diskussion öffnen will. Jetzt ist die Zeit fahren beinahe rum.
Aber dieser Punkt ist natürlich sehr wichtig. Die Frage ist,
also Bereitschaft ist da, Motivation ist da,
wenn ich mir den Vertretern anderer Disziplinen rede,
dann merke ich sehr wohl, dass die bereit sind,
sich da auch zu verändern.
Aber trotzdem gibt es Hemmnisse, es gibt Hürden,
was müssen wir tun, wie laut müssen wir werden,
um jetzt wirklich voranzukommen.
Dazu hätte ich gerne nochmal gerne Ihre Einschätzung und dann
gibt es noch ein paar Fragen von Ihnen
Darf ich? Ja gut, ich wollte noch einen kurzen,
ja eine kurze Anmerkung machen. Ich hatte vorhin einen Titel
zitiert, The High Cost of Free Services.
Das ist ein sehr schöner Artikel von Landwehr,
Borning und Wulf, wollte ich nur noch hinzufügen.
Jetzt aber zu der Frage. Und zwar,
wir haben Erfahrungen gemacht und zwar auch wirklich sehr gute.
Ich denke, was wir tun müssen, ist bei diesen
verschiedenen Akteuren. Ich habe mir mal einiges aufgeschrieben.
Also Hochschulforum, Digitalisierung
Das war übrigens prima, dass das mit dem Netzwerktreffen auch
kombiniert war, dass wir beides bei beiden teilnehmen können.
Dann Zentrum für Hochschulentwicklung, H-R-K-G-I-Stifterverband, Fraunhofer, Fakultätentag.
Curriculum 4.0, Datenego, Ethikkommission und, und, und.
Dass wir uns irgendwie so vernetzen, dass wir sagen,
wir sprechen mit einer Stimme. Wie haben wir die Erfahrung gemacht,
dass wir an Politiker, Politikerinnen herangetreten sind, mit Aheutigital,
die Hochschulen übergreifen, die waren so froh,
dass wir gemeinsam kamen.
Ein gemeinsames Konzept,
nicht als Konkurrentinnen oder Konkurrenten
Hat Türen geöffnet. Hier genauso, wir sprechen gemeinsam.
Wir legen ein überzeugendes Konzept vor und sprechen dann und sprechen uns ab,
machen eine konzertierte Aktion, dass wir dann auf in unseren
Bundesländern oder einige im Bund zu den entsprechenden Verantwortlichen gehen.
Und dieses Konzept vorstellen. Ich hatte auch eine Podiumsdiskussion auf
der Bukov mit Frau Borgräve von Bundesministerium für Arbeiten Soziales.
Sie sagt ihr, ihr solltet mal mit 10.000 Wissenschaftlern vom
Bundeskanzleramt stehen oder so. Aber ich denke,
wenn wir uns einig wären und dann eine konstatierte Aktion machen und
zu den Verantwortlichen Bundesländern und in Berlin im Bund auftreten,
das sollte jetzt nicht Jahre dauern, sondern in einem halben Jahr.
Und da einen guten, durchdachten Vorschlag haben. Ich glaube,
das kann gehört werden. Und das würde ich mir wünschen,
dass wir vielleicht auch im Nachklang oder hier jetzt noch gemeinsam
in der Diskussion überlegen, bekommen wir uns zusammen schlank.
Was wäre die Forderung? Ich meine,
es gibt verschiedene politische Programme vor dem Hintergrund der Digitalisierung.
Dann sagen die, machen wir doch. Was willst du
fordern? Ja, die Vernetzung dieser verschiedenen Programme, ja,
und das müssen wir eben im Vorhinein durchdenken und ein stimmiges Konzept hinlegen. Ja,
das ist wirklich das Wichtige, dass einfach genug ist,
dass man es ganz schnell vortragen kann,
aber auch ja zusammenhängt und für jede,
jeden Akteur auch entsprechend Ressourcen, Benefits und so weiter erhält,
dass jeder was davon hat, dann an seinem Platz es umzusetzen.
Und ich glaube, sowas, also bedarf es,
wenn wir immer nur einzeln vorgehen,
wenn wir nie die Stoßkraft haben und wir können uns ja vernetzen,
ist ja möglich