DATA Literacy

Arbeiten mit Daten als herausragende Form der Informationen und Medien. Themen aus "Strategies and Best Practices for Data Literacy Education", Ridsdale et al.**

Schützen und sicher Agieren

Notwendigkeit zur Anonymisierung bewerten

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden kennen und bedarfsgerecht einsetzen; Anforderungen bewerten und formulieren

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden kennen und bedarfsgerecht einsetzen; Anforderungen bewerten und formulieren

Analysieren und Reflektieren

Daten und Datenquellen bewerten und vergleichen

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden kennen und bedarfsgerecht einsetzen; Anforderungen bewerten und formulieren

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden kennen und bedarfsgerecht einsetzen; Anforderungen bewerten und formulieren

Produzieren und Präsentieren

Daten in passende Formate konvertieren

Problemlösen und Handeln

Verschiedene Datentypen und Konvertierungsmethoden kennen; Werkzeuge zum Datenkonvertieren bedarfsgerecht einsetzen

Produzieren und Präsentieren

Metadaten erstellen, weiterverarbeiten und integrieren

Problemlösen und Handeln

Anforderungen bewerten und formulieren

Problemlösen und Handeln

Anforderungen bewerten und formulieren

Analysieren und Reflektieren

Bedeutung der Langzeitarchivierung für die eigene wissenschaftliche Praxis reflektieren

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden zur Datenevaluation und -bewertung kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Produzieren und Präsentieren

Analyseplan entwickeln; Hypothesen formulieren

Problemlösen und Handeln

Methoden der Datenanalyse kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Analysieren und Reflektieren

Bewertungs- und Vergleichsmaße kennen und reflektieren

Produzieren und Präsentieren

Analysen durchführen und dokumentieren

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden der Datenanalyse kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Analysieren und Reflektieren

Analyseergebnisse reflektieren

Problemlösen und Handeln

Verschiedene Probleme effizient lösen; Algorithmen erkennen und formulieren

Analysieren und Reflektieren

Analyseergebnisse und Hypothesen in Beziehung setzen und reflektieren; Mögliche Fehlerquellen in der Analyse identifizieren und beheben

Produzieren und Präsentieren

Grafische Ergebnispräsentationen entwickeln und produzieren; Ergebnisse aufbereiten und integrieren

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden der Datenvisualisierung kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Analysieren und Reflektieren

Bedeutung der grafischen Visualisierung auf die Aussagekraft und mögliche Barrieren reflektieren und konstruktiv damit umgehen

Produzieren und Präsentieren

Ergebnispräsentationen aufbereiten; Ergebnisse kontextualiseren; Zielgruppengerecht reduzieren

Problemlösen und Handeln

Präsentationstechniken und Werkzeuge kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Analysieren und Reflektieren

Bedarfe der Zielgruppen anlaysieren; Bedeutung der Visualiserung auf die Aussagekraft und mögliche Barrieren reflektieren und konstruktiv damit umgehen

Produzieren und Präsentieren

Daten in nutzbare Informationen konvertieren

Problemlösen und Handeln

Algorithmen zur Entscheidungsfindung entwickeln, parametrisieren und programmieren

Analysieren und Reflektieren

Anwendung von Daten als Entscheidungsgrundlage analysieren und bewerten, verstehen und reflektieren; Grenzen der Algorithmen erkennen

Analysieren und Reflektieren

Anwendung von Daten in Medien und Anwendungen analysieren, verstehen, reflektieren; Grenzen der Aussagen erkennen

Problemlösen und Handeln

Open Access und Datenrepositorien kennen und sicher anwenden

Analysieren und Reflektieren

Vorteile und Nachteile von offenen Datenrepositorien kennen und auf die eigene Arbeit reflektieren

Produzieren und Präsentieren

Rechtliche Vorgaben beachten

Analysieren und Reflektieren

Anwendung von Daten in Fragestellungen analysieren, verstehen, bewerten und deren Auswirkung reflektieren

Produzieren und Präsentieren

Vorhandene (Forschungs)daten weiterverarbeiten und integrieren; Rechtliche Vorgaben beachten

Kommunizieren und Kooperieren

Strategien entwickeln und einsetzen; Umgangsregeln kennen und einhalten (Netiquette)

Produzieren und Präsentieren

Daten in verschiedenen Formaten präsentieren, veröffentlichen, teilen; Rechtliche Vorgaben beachten

Schützen und sicher Agieren

Maßnahmen für Datensicherheit und gegen Datenmissbrauch kennen und anwenden; Privatsphäre durch geeignete Maßnahmen schützen

Problemlösen und Handeln

Werkzeuge und Methoden kennen und bedarfsgerecht einsetzen

Analysieren und Reflektieren

Datenbasierte Entscheidungsunterstützungssysteme verstehen und deren Grenzen und Möglichkeiten reflektieren; Auswirkungen des Einsatzes von Entscheidungssystemen auf höhere Skalierungseben analysieren und reflektieren

Matrix des Clusters als PDF herunterladen

Bildnachweise

Auf dieser Seite kommen Grafiken zum Einsatz, deren Urhebern wir für die Vorlagen danken möchten:

Foto "Data Literacy" (aufgeteilt): Pixabay