data literacy
Definitionen
Data Literacy versetzt Menschen in die Lage, auf Basis von Daten
Phänomene zu verstehen und Probleme zu lösen (vgl. Schüller, 2019, S. 300). In
Zeiten von beschleunigtem Wachstum von Informationen und Daten ist es von
zentraler Bedeutung, dass man diese Datenflut bewältigen kann. Nicht alle vorliegenden
Daten sind korrekt. Manche Daten werden bewusst manipuliert.
Gleichzeitig wird es ohne technische Unterstützung immer schwieriger bis nahezu
unmöglich für einen Menschen, diese Daten überhaupt zu sichten. Data Literacy
fokussiert daher die Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) und speziell des maschinellen
Lernens, um Muster in großen Datenmengen (Big Data) zu erkennen
und um diese für automatisierte Handlungen, Empfehlungen, Entscheidungen
und Prognosen nutzen zu können. Kompetenzfelder der Data Literacy adressieren
unter anderem spezielle statistische/algorithmische Lösungsansätze, einschlägige
Programmiersprachen und den Aufbau und den Betrieb von Rechnerinfrastrukturen,
die sich für die Auswertung der Datenmassen eignen.
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Statistisches Begriffsnetz 
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Zeitleiste
62 Erwähnungen
- Visual Complexity - Mapping Patterns of Information (Manuel Lima) (2011)
- The Information Diet (Clay Johnson) (2012)
- Datenflut und Informationskanäle (Heike Ortner, Daniel Pfurtscheller, Michaela Rizzolli, Andreas Wiesinger) (2014)
- Digital Sociology (Deborah Lupton) (2015)
- Claim Your Domain - And Own Your Online Presence (Audrey Watters) (2015)
- Big Data: Chancen, Risiken und Handlungsbedarf des Bundes - Ergebnisse einer Studie im Auftrag des Bundesamts für Kommunikation (Thomas Jarchow, Beat Estermann) (2015)
- Big Data und Medienbildung - Zwischen Kontrollverlust, Selbstverteidigung und Souveränität in der digitalen Welt (Harald Gapski) (2015)
- Medienpädagogik und (Big) Data - Konsequenzen für die erziehungswissenschaftliche Medienforschung und -praxis (Valentin Dander, Sandra Aßmann)
- Medienbildung in der Medienkatastrophe - Big Data als Herausforderung
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- What does it mean for teachers to be data literate - Laying out the skills, knowledge, and dispositions (Ellen B. Mandinach, Edith S. Gummer) (2016)
- Mobile Learning Design - Theories and Application (Daniel Churchill, Jie Lu, Thomas K.F. Chiu, Bob Fox) (2016)
- 24. Future Directions in Mobile Learning (Mark Pegrum)
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- Measuring and Visualizing Learning in the Information-Rich Classroom (Peter Reimann, Susan Bull, Michael Kickmeier-Rust, Ravi Vatrapu, Barbara Wasson) (2016)
- SIGCSE 2017 - Proceedings of the 2017 ACM SIGCSE Technical Symposium on Computer Science Education, Seattle, WA, USA, March 8-11, 2017 (Michael E. Caspersen, Stephen H. Edwards, Tiffany Barnes, Daniel D. Garcia) (2017)
- Using AppVis to Build Data-rich Apps with MIT App Inventor (Abstract Only) (Fred Martin, Samantha Michalka, Harry Zhu, Jere Boudelle) (2017)
- Das metrische Wir - Über die Quantifizierung des Sozialen (Steffen Mau) (2017)
- Second Handbook of Information Technology in Primary and Secondary Education (Joke Voogt, Gerald Knezek, Rhonda Christensen, Kwok-Wing Lai) (2018)
- 3. Digital Citizenship and Social Media: A Curriculum Perspective (Nancy Law, Siu-Lun Chow, King-Wa Fu)
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- SIGCSE 2018 - Proceedings of the 49th ACM Technical Symposium on Computer Science Education, SIGCSE 2018, Baltimore, MD, USA, February 21-24, 2018 (Tiffany Barnes, Daniel D. Garcia, Elizabeth K. Hawthorne, Manuel A. Pérez-Quiñones) (2018)
- Programming the Central Dogma - An Integrated Unit on Computer Science and Molecular Biology Concepts (Anna M. Ritz) (2018)
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- Damit Maschinen den Menschen dienen - Lösungsansätze, um algorithmische Prozesse in den Dienst der Gesellschaft zu stellen (Julia Krüger, Konrad Lischka) (2018)
- (Un)berechenbar? - Algorithmen und Automatisierung in Staat und Gesellschaft (Resa Mohabbat Kar, Basanta Thapa, Peter Parycek) (2018)
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- Drafting a Data Science Curriculum for Secondary Schools (Birte Heinemann, Simone Opel, Lea Budde, Carsten Schulte, Daniel Frischemeier, Rolf Biehler, Susanne Podworny, Thomas Wassong) (2018)
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- Infusing Data Science Across Disciplines (Debzani Deb, Russell M. Smith, Muztaba Fuad) (2019)
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- The Datafication of Education (Juliane Jarke, Andreas Breiter) (2019)
- Editorial: the datafication of education
- 2. Configuring the teacher as data user - public-private sector mediations of national test data (Helene Ratner, Bjarke Lindsø Andersen, Simon Ryberg Madsen)
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- Proceedings of the 14th Workshop in Primary and Secondary Computing Education, WiPSCE 2019, Glasgow, Scotland, UK, October 23-25, 2019 (2019)
- Interdisciplinary Data Education - Teaching Primary and Secondary learners how to be data citizens (Kate Farrell, Judy Robertson) (2019)
- Why Not Ask Those Who Are Affected? - Development of an Instrument to Measure Students' Interests (Stephan Napierala) (2019)
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- EDUsummIT2019 - Learners and learning contexts: New alignments for the digital age (2019)
- Preparing for Life in a Digital World - IEA International Computer and Information Literacy Study 2018 International Report (Julian Fraillon, John Ainley, Wolfram Schulz, Tim Friedman, Daniel Duckworth) (2019)
- Grundständige digitale Lehrpersonenbildung - nicht in Sicht - Editorial (Ralf Tenberg) (2020)
- Handbook of Research on Integrating Computer Science and Computational Thinking in K-12 Education (Jared Keengwe, Patrick Wachira) (2020)
- Rethinking education in the digital age (Anette Braun, Anna März, Fabian Mertens, Annerose Nisser) (2020)
- Future Skills - Lernen der Zukunft - Hochschule der Zukunft (Ulf-Daniel Ehlers) (2020)
- 7. Forschungsstand - old bottle, new wine?
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- Ist das Digitalisierung oder kann das weg? (Angelika Beranek)
- Das Ende der Universität als Ort der Lehre? (Juliane Besters-Dilger)
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- «Big Data» aus der Perspektive von Informatischer Bildung und Medienpädagogik - Bildung in einer datifizierten Gesellschaft (Johannes Magenheim)
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