1. Mit welchen Daten arbeiten Sie in Ihrer Lehre?

In der Studieneingangsphase arbeite ich überwiegend mit Datensätzen, die für Studienanfänger:innen inhaltlich leicht zugänglich sind, wie beispielsweise zu Schul- oder Hochschulabschlüssen und Einkommen. Anhand dieser zeige ich zentrale Aspekte der Datenanalyse auf, wie beispielsweise den Unterschied zwischen Korrelation und Kausalität oder Scheinkorrelationen. Im weiteren Studienverlauf liegt der Fokus auf makroökonomischen Daten u.a. zu Wirtschaftswachstum und Zinsentwicklungen. Dabei ist mir in der Auswahl der Datensätze ein Aktualitätsbezug wichtig. So habe ich mit meinen Studierenden in einer Lehrveranstaltung die zeitliche Entwicklung des Gini-Koeffizienten, also der Verteilung von Einkommens- bzw. Vermögensungleichheit in Deutschland, analysiert. In dieser Studienphase ist auch die Vermittlung von mathematischen Analysemethodiken zentral. In der Qualifikationsphase für eine Promotion liegt ein Fokus zudem auf der Replikation von wissenschaftlichen Artikeln. Die Studierenden lernen hierbei, wissenschaftliche Fragestellungen zu reproduzieren und mathematische Methoden in der Analyse von Datensätzen anzuwenden.

2. Datenkompetenz geht für Sie nicht ohne…?

...aktive Kompetenzen in der Anwendung statistischer, skriptbasierter Software zur Reproduktion und kritischen Würdigung von wissenschaftlichen Studien – oder zumindest deutlich weniger gut.

3. Der interessanteste Datensatz, über den Sie zuletzt gestolpert sind?

Auf der Website „Our World in Data“ (https://ourworldindata.org/) findet sich eine Sammlung von Datensätzen, die verschiedene zentrale Herausforderungen aus einer globalen Perspektive adressieren, wie beispielsweise Armut, Klimawandel, Hunger oder Ungleichheit. Forscher:innen aus aller Welt speisen Datensets ein, die über die ökonomische, geographische und kulturelle Entwicklung der Lebensverhältnisse der Menschheit informieren. Dabei sind positive, globale Trends erkennbar, wie ein erhöhter Zugang zu Bildung, höhere Lebenserwartung der Menschen, höherer Anteil von Frauen auf dem Arbeitsmarkt oder geringere Kindersterblichkeit. Ein Blick auf diese Daten kann dazu beitragen, vorgefertigte Meinungen und feste Denkmuster zu hinterfragen und gleichzeitig zu erkennen, dass es viele positive Entwicklungstrends auf der Welt gibt.

4. Wo sind Daten im Alltag für Sie unverzichtbar?

In meinem Alltag möchte ich nicht auf meine Strava-App verzichten, über die ich meine Rennrad-Touren tracke. Seit ich vor drei Jahren mit dem Fahren begonnen habe, kann ich so mein Training steuern und neue Routen erkunden.

Im Rahmen des DataCampus-Projekts entwickelt und implementiert Prof. Dr. Christoph Hanck ein Konzept zur Abbildung adaptiver Lernpfade in JACK 3 zur Förderung von Studierenden mit passgenauen Übungseinheiten zu datenanalytischen bzw. statistischen Kompetenzen. Die Aufgaben sollen in den Vorlesungen zur Einführung in die deskriptive und die induktive Statistik eingesetzt werden.

1. Mit welchen Daten arbeiten Sie in Ihrer Lehre?

In meiner Lehre arbeite ich mit Sekundärdaten aus dem Gesundheitswesen, insbesondere aus den USA. Ein Schwerpunkt liegt dabei auf personenbezogenen Gesundheitsdaten aus Haushaltspanels (Medical Expenditure Panel Survey – MEPS), also Daten zur spezifischen Nutzung von Gesundheitsleistungen, deren Kosten, Umfang von Krankenversicherungen und Soziodemografie der Befragten. Hierdurch lässt sich beispielsweise analysieren, wie Aspekte der Finanzierung und die Rolle von Innovationen den Gesundheitszustand oder die Inanspruchnahme medizinischer Leistungen verändern. Ein weiterer Fokus liegt auf Daten zur Bereitstellung ambulanter, medizinischer Versorgungsleistungen in den USA (Ambulatory Health Care Data). Im Rahmen eines Seminars arbeiten die Studierenden an Daten aus Fachartikeln und werden hierbei schrittweise an die Reproduktion bzw. Adaption einer Forschungsfrage herangeführt. Dabei lernen sie, wissenschaftliche Fragestellungen zu strukturieren und datenbasiert zu analysieren.

2. Datenkompetenz geht für Sie nicht ohne…?

…das Verständnis für Quelldaten, also den Ursprung und die Grundlage eines Datensatzes.

3. Der interessanteste Datensatz, über den Sie zuletzt gestolpert sind?

Der Covid-19 vaccine tracker, der einen Überblick über die Entwicklung und Wirksamkeit aller Impfstoffe bietet, die für das Coronavirus bereits verfügbar sind oder sich noch in der Entwicklungsphase befinden: https://vac-lshtm.shinyapps.io/ncov_vaccine_landscape/#

4. Wo sind Daten im Alltag für Sie unverzichtbar?

Durch den coronabedingten Homeoffice-Alltag achte ich verstärkt darauf, mich ausreichend zu bewegen. Mein Fitnesstracker bietet mir dabei nicht nur einen Überblick über meine sportlichen Aktivitäten, sondern motiviert und unterstützt mich auch bei der Trainingsvorbereitung für einen Halbmarathon.

Im Rahmen des DataCampus-Projekts entwickelt Prof.'in Blankart ein Online-Tutorial für eine Masterveranstaltung im Fach Gesundheitsökonomik zur Reproduktion von Data Science-Forschungsprojekten.

1. Mit welchen Daten arbeiten Sie in Ihrer Lehre?

In meiner Lehre liegt der Fokus auf der Vermittlung von berufsspezifischen Datenkompetenzen an Lehramtsstudierende. Zunächst erhalten die Studierenden eine Einführung in das Thema, in der sie konzeptuelle Modelle sowie Datenquellen kennenlernen und ihr datenkritischer Blick geschärft wird. Im Anschluss an diese theoretische Einstiegsphase folgt eine praxisorientierte Anwendungsphase. Hierbei werden unterschiedliche Datenquellen aus dem Schulkontext, ihre Spezifika und Anwendungsrahmen sowie -grenzen vorgestellt. Unser Schwerpunkt liegt dabei auf Daten von Schüler*innen, Daten zum eigenen Unterricht und Daten aus fremdem Unterricht. Im Umgang mit Daten von Schüler*innen widmen wir uns neben dem Aspekt des Datenschutzes auch der Fragestellung, welche personenbezogenen Daten neben den klassischen Noten und der Anwesenheit im Unterricht entstehen. In Bezug auf den eigenen Unterricht lernen die angehenden Lehrkräfte, wie sie über Feedbackinstrumente Daten zur Evaluation und Verbesserung des eigenen Unterrichts erheben können.

2. Datenkompetenz geht für Sie nicht ohne…?

…dass die Lehrkraft ihr pädagogisches „Bauchgefühl“ bei ihren Urteilen zugunsten von Daten vernachlässigt.

3. Der interessanteste Datensatz, über den Sie zuletzt gestolpert sind?

Eine Datenvisualisierung des französischen Ingenieurs und Statistikers Charles Joseph Minard. Neben seiner bekannten mehrdimensionalen Infografik über Napoleons Russlandfeldzug fasziniert mich seine Visualisierung der weltweiten Migrationsströme im 19. Jahrhundert.

4. Wo sind Daten im Alltag für Sie unverzichtbar?

Im Alltag sind Kommunikationsdaten für mich unverzichtbar. Neben Messenger-Diensten für die direkte Kommunikation gehört für mich hierzu auch mein Newsfeed. Und natürlich Navigationsdaten, um staufrei über die A40 zu kommen.

Im Rahmen des DataCampus-Projekts entwickelt Prof. Marten Clausen gemeinsam mit seiner Kollegin Dr. Kim Diebig eine Master-Lehrveranstaltung, die verschiedene datenbezogene Kompetenzen angehender Lehrkräfte adressiert.

1. Mit welchen Daten arbeiten Sie in Ihrer Lehre?

In meiner Lehre kommen administrative Daten von Eurostat sowie Befragungsdaten zur Gesellschaft der Europäischen Union zum Einsatz, die die Studierenden in Gruppenarbeiten selbst auswerten, analysieren und bewerten. Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Analyse von „modernen“ Datentypen, wie Textdaten aus Tweets, Parteiprogrammen und politischen Reden. Die Studierenden lernen hierbei die Methodik des Web Scrapings kennen, also das automatisierte Auslesen von großen Mengen an (Text-)Daten aus Websites.

2. Datenkompetenz geht für Sie nicht ohne…?

…genaues Hingucken, also den kritischen Blick auf die Erhebungsmethodik und fachliche Begrifflichkeiten, und natürlich nicht ohne eigene Fragestellungen. Man lernt den verantwortungsvollen Umgang mit Daten am besten in der direkten Anwendung..

3. Der interessanteste Datensatz, über den Sie zuletzt gestolpert sind?

Die Website „The popuList“. Sie bietet einen Überblick über populistische, rechtsextreme, linksextreme und euroskeptische Parteien in Europa. Die bereitgestellten Statistiken lassen sich mit anderen Datensätzen, wie Parteiprogrammen (Manifesto Project Database) oder der European Election Study verknüpfen.

4. Wo sind Daten im Alltag für Sie unverzichtbar?

Im Alltag versuche ich ziemlich „datensparsam“ unterwegs zu sein, auf meine tägliche Playlist von Spotify möchte ich dabei aber nicht verzichten.

Stefan Haußner wirkt im Projekt DataCampus an der Entwicklung des Basiskurses „Discover the Data“ mit. Er begleitet die fachliche Entwicklung eines Veranstaltungsmoduls zur Analyse und Auswertung von Umfragedaten zur Europäischen Union und der Informationsgesellschaft.