{"id":13566,"date":"2020-05-08T12:23:26","date_gmt":"2020-05-08T10:23:26","guid":{"rendered":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=13566"},"modified":"2020-06-09T10:17:16","modified_gmt":"2020-06-09T08:17:16","slug":"wie-kann-data-literacy-kurzfristig-ausgebaut-und-langfristig-sichergestellt-werden-ansaetze-aus-der-praxis-und-ueberlegungen-fuer-die-zukunft","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dhd-blog.org\/?p=13566","title":{"rendered":"Wie kann Data Literacy kurzfristig ausgebaut und langfristig sichergestellt werden? Ans\u00e4tze aus der Praxis und \u00dcberlegungen f\u00fcr die Zukunft"},"content":{"rendered":"\n

Nachbericht zur Session 3.2 des Barcamp „Vermittlung von Data Literacy in den Geisteswissenschaften<\/a>“ auf der DHd 2020 in Paderborn<\/p>\n

\u00dcbersichtsblogpost zum Barcamp: Ulrike Wuttke, Marina Lemaire: \u201eOffen, vielf\u00e4ltig und kreativ. Ein Bericht zum Barcamp Data Literacy #dhddatcamp20 bei der DHd 2020<\/a>\u201c, 08.06.2020, DHd Blog.<\/p>\n

Autor*innen:
Patrick Helling<\/a>, Data Center for the Humanities (DCH), Universit\u00e4t zu K\u00f6ln
Jacqueline Klusik-Eckert<\/a>, IZdigital, Friedrich-Alexander-Universit\u00e4t Erlangen-N\u00fcrnberg
Julian Schulz<\/a>, IT-Gruppe Geisteswissenschaften, LMU M\u00fcnchen<\/p>\n\n\n\n

Im Fokus der Session stand die Auseinandersetzung mit der Rollen- und Kompetenzverteilung unterschiedlicher Akteure und Infrastrukturen, die im Kontext von Data Literacy innerhalb der Geisteswissenschaften aktiv sind. Im Rahmen der Diskussion wurden folgende Fragen behandelt: Welche (universit\u00e4ren) Institutionen spielen eine tragende Rolle bei der Vermittlung von Data Literacy? Wie ist das Verh\u00e4ltnis zwischen fachspezifischen Kompetenzzentren und generischen Serviceeinrichtungen? Welche Strukturen sind n\u00f6tig, um (geisteswissenschaftliche) Data Literacy in einem so heterogenen \u00d6kosystem wie der Universit\u00e4t koordiniert und zielorientiert zu vermitteln?<\/p>\n\n\n\n

Ans\u00e4tze aus der Praxis: Unterschiedliche Organisationsformen f\u00fcr die Vermittlung von Data Literacy<\/h3>\n\n\n\n

Ausgangspunkt der Diskussion waren die Angebote des Digital Humanities Virtual Laboratory (DHVLab<\/a>), das an der Ludwig-Maximilians-Universit\u00e4t (LMU) M\u00fcnchen entwickelt wurde und mittlerweile an verschiedenen Standorten zum Einsatz kommt sowie des Digital Humanities Lab (DHLab<\/a>) der Friedrich-Alexander-Universit\u00e4t Erlangen-N\u00fcrnberg (FAU). Trotz der sehr \u00e4hnlich klingenden Akronyme handelt es sich hierbei um zwei unterschiedliche Strategien hinsichtlich der Vermittlung von Data Literacy:<\/p>\n

Das DHVLab ist eine virtuelle, modulare Infrastruktur, die Studierenden und Forschenden einen m\u00f6glichst niederschwelligen Zugang zu zentralen Werkzeugen und Methoden der Digital Humanities bieten m\u00f6chte. Es eignet sich in diesem Sinne f\u00fcr die praxisnahe Vermittlung von grundlegenden Kompetenzen im Bereich Data Literacy. Das DHLab versteht sich als Forum des offenen Austausches \u00fcber die Digital Humanities und zentrale Anlaufstelle f\u00fcr DH-Angelegenheiten. Mit Schulungen, Vortr\u00e4gen und Unterst\u00fctzung bei DH-bezogenen Fragestellungen sowohl f\u00fcr Studierende als auch f\u00fcr Forschende tr\u00e4gt es zur Bildung von Data Literacy am Standort bei.<\/p>\n

In diesem Rahmen kommen jeweils unterschiedliche universit\u00e4re Institutionen zusammen: W\u00e4hrend das DHLab aus einem Zusammenschluss von Universit\u00e4tsbibliothek, dem Interdisziplin\u00e4ren Zentrum f\u00fcr Digitale Geistes- und Sozialwissenschaften (IZdigital<\/a>) und den Digital Humanities Studieng\u00e4ngen der FAU entstanden ist, wurde die Plattform DHVLab von der IT-Gruppe Geisteswissenschaften<\/a> der LMU in Kooperation mit den Fachbereichen Kunstgeschichte, Geschichte, Sprachwissenschaften sowie der Statistik und Informatik entwickelt.<\/p>\n

Die Gr\u00fcndung von Labs im Sinne der beiden vorgestellten Initiativen stellt eine Struktur- und Organisationsform zur Vermittlung von Data Literacy dar, die eine zentrale, gemeinsame Entit\u00e4t aus unterschiedlichen Einrichtungen und Institutionen bildet und somit die Kooperation in den Vordergrund stellt. Ein solcher Zusammenschluss ist jedoch stark vom individuellen Engagement der einzelnen Mitglieder abh\u00e4ngig. Aktuell zeigt sich auch, dass durch das Ansiedeln an neutralen, au\u00dferfakult\u00e4ren Einrichtungen die Inhalte nicht automatisch in die Curricula der Studieng\u00e4nge eingebunden werden. Es handelt sich im Fall des DHLabs um ein erg\u00e4nzendes Angebot auf freiwilliger Basis.<\/p>\n

Im Rahmen der Diskussion wurde dar\u00fcber hinaus noch ein weiteres, kollaboratives Modell vorgestellt: An der Universit\u00e4t zu K\u00f6ln gibt es mit dem Institut f\u00fcr Digital Humanities<\/a> (IDH) einen institutionellen Fokus auf DH-Lehre und -Forschung, mit dem Cologne Center for eHumanities<\/a> (CCeH) ein zentrales DH-Forschungs- und Lehrzentrum und mit dem Data Center for the Humanities<\/a> (DCH) ein Forschungsdatenzentrum f\u00fcr die Geisteswissenschaften. Dieser Dreierbund, dessen Teilbereiche unterschiedlich konstituiert und institutionell verankert sind, vermittelt geisteswissenschaftliche Data Literacy individuell, aber abgestimmt auf den Ebenen der DH-Forschung und -Lehre sowie des Forschungsdatenmanagements (FDM) an unterschiedliche Zielgruppen.<\/p>\n

Ein anderes Modell, das in der Session identifiziert wurde, ist die Bildung zentraler, institutioneller Informationsschnittstellen mit Vermittlungsfunktion, bspw. an einer Bibliothek oder einem universit\u00e4ren Rechenzentrum, die verschiedene (Fach-)Zentren und -einrichtungen mit mehr oder weniger klar definierten Kompetenzen zu Aspekten von Data Literacy koordinieren. Es gibt allerdings auch Standorte, die nur \u00fcber eine einzelne, zentrale Anlaufstelle f\u00fcr die Vermittlung generischer Data Literacy verf\u00fcgen.<\/p>\n\n\n\n

\u00dcberlegungen f\u00fcr die Zukunft: Bedingungen f\u00fcr zielorientierte Data Literacy Vermittlungskonzepte <\/h3>\n\n\n\n

Generalisierte One-Fits-All-Bestrebungen, so ein Ergebnis der Diskussionen, scheinen allein auf Grund der individuellen, fachspezifischen Komplexit\u00e4t von Data Literacy und der h\u00e4ufig ohnehin bereits vorhandenen Diversit\u00e4t von Strukturen an einzelnen Standorten, keine zielorientierte und umf\u00e4ngliche L\u00f6sung zu sein. Dennoch, so die Erfahrungen aus dem Plenum, existiert an Standorten trotz verteilter Servicestrukturen weiterhin h\u00e4ufig die Vorstellung einer zentralisierten Verantwortlichkeit und schlie\u00dflich auch eines entsprechenden Kompetenzmonopols in Bezug auf Data Literacy. Dies erschwert es, entsprechende Inhalte f\u00fcr unterschiedliche Zielgruppen abgestimmt zu platzieren und auf diverse Strukturebenen hineinzutragen. Hinsichtlich einer langfristigen, nachhaltigen Gew\u00e4hrleistung von bedarfsorientierten Angeboten zur Vermittlung von Data Literacy bedarf es, den Teilgebenden folgend, einer grunds\u00e4tzlichen Ver\u00e4nderung der Perspektive weg von zentralen Dienstleistungsstrukturen hin zu dezentralen, verteilten und vor allem kooperativen L\u00f6sungsans\u00e4tzen.<\/p>\n

Dies setzt jedoch zun\u00e4chst eine Festigung des Verst\u00e4ndnisses f\u00fcr die Komplexit\u00e4t von Data Literacy voraus, sprich f\u00fcr den Bedarf an fachspezifischen und forschungsnahen Expertisen und die daraus resultierende Konsequenz, dass umfassende Data Literacy nicht von einzelnen Institutionen oder Einrichtungen allein vermittelt werden kann.<\/p>\n

Entsprechend stellen insbesondere die Definition und Verteilung von Verantwortlichkeiten und Kompetenzbereichen sowie die kooperative Zusammenarbeit zwischen verschiedenen (generischen und fachspezifischen) Einrichtungen gro\u00dfe Herausforderungen f\u00fcr die nachhaltige Vermittlung von Data Literacy dar. Dies gilt umso mehr vor dem Hintergrund ungleicher Ausgangssituationen wie bspw. einerseits zeitlich begrenzter und andererseits dauerhafter personeller und finanzieller Ausstattungen und entsprechend auch individueller, institutioneller Verankerungen.<\/p>\n

Unter diesen Voraussetzungen und mit einem klaren Willen zur Kooperation ist die eindeutige Trennung zwischen der Vermittlung von generischen Basisinhalten und -kompetenzen auf der einen und fachspezifischen Anforderungen auf der anderen Seite m\u00f6glich. F\u00fcr eine effektive Zusammenarbeit zwischen generisch ausgerichteten, institutionellen Strukturen und fachspezifischen Kompetenzzentren oder Labs, muss es jedoch auch eine entsprechende inhaltliche und organisatorisch zust\u00e4ndige, klare Kompetenz- und Aufgabenverteilung geben, sowie eine offene und klare Kommunikations- und inhaltliche Abstimmungskultur dar\u00fcber.<\/p>\n

Umsetzbar erscheint dieser Ansatz jedoch nur, wenn man sich auf allen Ebenen der universit\u00e4ren Lehre darauf verst\u00e4ndigen kann, dass Data Literacy im Bereich der allgemeinen Fachkompetenzen verankert werden sollte. Damit w\u00fcrde es wie wissenschaftliches Arbeiten oder Quellenkunde zum Kanon guter wissenschaftlicher Praxis geh\u00f6ren und sollte entsprechend in allen Studieng\u00e4ngen Teil des Kerncurriculums sein. Allgemeine Einf\u00fchrungen k\u00f6nnten von zentralen Einrichtungen \u00fcbernommen werden, w\u00e4hrend die facheigene Vertiefung in den Lehreinheiten selbst stattfinden m\u00fcsste.<\/p>\n

Dies scheint, so das grunds\u00e4tzliche Fazit der Gruppe, die Basis daf\u00fcr zu sein, Data Literacy, sowohl in Bezug auf Inhalte als auch auf Zielgruppen, bedarfs- und zielorientiert und auf klar definierten Kompetenzverteilungen beruhend, koordiniert und effizient umzusetzen und langfristig sicherzustellen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Im Fokus der Session des Barcamps „Data Literacy auf der DHd 2020 in Paderborn stand die Auseinandersetzung mit der Rollen- und Kompetenzverteilung unterschiedlicher Akteure und Infrastrukturen, die im Kontext von Data Literacy innerhalb der Geisteswissenschaften aktiv sind. Im Rahmen der Diskussion wurden folgende Fragen behandelt: Welche (universit\u00e4ren) Institutionen spielen eine tragende Rolle bei der Vermittlung von Data Literacy? Wie ist das Verh\u00e4ltnis zwischen fachspezifischen Kompetenzzentren und generischen Serviceeinrichtungen? Welche Strukturen sind n\u00f6tig, um (geisteswissenschaftliche) Data Literacy in einem so heterogenen \u00d6kosystem wie der Universit\u00e4t koordiniert und zielorientiert zu vermitteln?<\/p>\n","protected":false},"author":222,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[103,534,242,10,67],"tags":[1046,252,489,922,807,957,97,16],"class_list":["post-13566","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-community","category-konferenz","category-lehre-und-ausbildung","category-reflektion","category-studium","tag-ag-datenzentren","tag-barcamp","tag-bibliothek","tag-data-literacy","tag-datenzentren","tag-dhd2020","tag-forschungsdaten","tag-forschungsdatenmanagement"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/13566","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/222"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=13566"}],"version-history":[{"count":18,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/13566\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":13836,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/13566\/revisions\/13836"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=13566"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=13566"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/dhd-blog.org\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=13566"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}