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Freitag, 04.11.22 / 10:30-12:00 / CAU-WiZe-Bosch
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Ebene der Organisation, Ebene der Lehr-Lern-Prozesse
DDLitLab – Lehrlabore als Mittel zur Förderung des souveränen und kritischen Umgangs mit Daten in der Hochschullehre
Julia Niemann-Lenz (Universität Hamburg, Deutschland), Sören-Kristian Berger (Universität Hamburg, Deutschland), Moritz Kreinsen (Universität Hamburg, Deutschland), Stephan Leible (Universität Hamburg, Deutschland), Max Ludzay (Universität Hamburg, Deutschland), Eylem Tas (Universität Hamburg, Deutschland), Carolin Scharfenberg (Universität Hamburg, Deutschland)
Data Literacy Education, Lehrlabor, Studium Generale, interdisziplinär, transferorientiert

Data Literacy – der souveräne und kritische Umgang mit Daten – ist ein zentraler Future Skill. In unserem Beitrag stellen wir das Projekt Digtal & Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) vor, mit dem die Universität Hamburg (UHH) die Herausforderungen der zeitgemäßen Data Literacy Education adressiert. Zentrales Mittel sind dabei Lehrlabore. Lehrlabore wurden an der UHH bereits in anderen Kontexten erprobt und haben sich bewährt: Sie ermöglichen Lehrenden durch personelle, finanzielle und strukturelle Ressourcen Freiräume, um neue Inhalte aufzugreifen und innovative Lehr-Lern-Szenarien zu erproben.

DDLitLab fördert Data-Literacy aus drei Perspektiven:

(1) Im Studium Generale wird Data Literacy als grundständige und interdisziplinäre Basiskompetenz in den Blick genommen.

(2) Fachspezifische Lehrlabore betrachten Daten und den Umgang damit vor dem Hintergrund einzelner Disziplinen.

(3) Im Rahmen transferorientierter Lehrlabore werden kooperative Daten-Projekte mit Akteuren aus öffentlicher Verwaltung, Zivilgesellschaft und Wirtschaft umgesetzt.

Durch die Dreiteilung wird Data Literacy gezielt weiterentwickelt und in unterschiedliche Bereiche der Hochschullehre integriert. Das Lehrlabor wird dem hochkomplexen Gegenstand in besonderer Weise gerecht: Zum einen, weil es an den vorhandenen Interessen und Expertisen der Lehrenden ansetzt und die spezifischen Gegebenheiten eines Studienprogramms berücksichtigt werden. Zum anderen ermöglicht es, flexibel auf das sich dynamisch entwickelnde Themenfeld zu reagieren.

Ergänzt werden die Lehrlabore durch eine organisatorische Rahmung, die den regelmäßigen Austausch fördert, Peer-Feedback sowie interdisziplinäre Kooperation anregt und sowohl hochschuldidaktische als auch technische Unterstützung leistet. Diese Maßnahmen sind essenziell für die gelingende Initiierung, Umsetzung und Verstetigung der Projektziele. Sie gewährleisten den hochschulweiten Impact und die nachhaltige Verankerung der Data Literacy Education an der UHH.