RHI Zukunftsnavigator 2021: In Deutschland neu denken. Группа авторов

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interdisziplinäre Programme an Hochschulen zur Etablierung von Data Literacy Education einen wertvollen Beitrag leisten. In Deutschland beispielsweise fördert das bundesweite Data Literacy Education Netzwerk, an dem der Stifterverband maßgeblich beteiligt ist, seit Herbst 2019 die teilnehmenden Hochschulen bei der Entwicklung und Umsetzung von Good Practices und Data-Literacy-Curricula 9.

      Corona bietet die Chance, zukünftige Krisen besser zu messen und zu managen, wenn mehr Vielfalt in den Gremien, die sich mit derart großen Problemen befassen, geschaffen wird.

      Es sollten zukünftig verstärkt Menschen in die Expertenräte eingebunden sein, die die Diversität der Perspektiven abbilden. Dabei geht es sicher nicht ausschließlich um die Perspektive von Frauen, aber es fällt auf, wie wenige Frauen in entscheidenden Positionen vertreten sind und an den Strategien zur Bewältigung der Krise mitarbeiten. Dies wiederum spiegelt sich in den Daten, die als Grundlage für Entscheidungen zur Verfügung stehen.

      Es ist nichts darüber zu erfahren, wie sich die Schulschließung auf Kinder und Familien auswirkt, insbesondere auf diejenigen aus benachteiligten Verhältnissen. Offen bleibt, was Kurzarbeit und Kündigungen für Menschen unterschiedlichen Geschlechts, unterschiedlicher Qualifikationen und unterschiedlicher Einkommensgruppen bedeutet. Genauso wenig wird thematisiert, ob die Schere zwischen den Hochqualifizierten und denjenigen in prekären Beschäftigungsverhältnissen weiter auseinandergeht oder wie stark das Armutsrisiko steigt für diejenigen, die zuvor schon gerade so über die Runden kamen, jetzt und später, wenn sie in Rente gehen. Schließlich fehlen Zahlen zur Zunahme häuslicher Gewalt, psychischer Erkrankungen und von Suiziden.

      In der verstärkten Förderung der Kooperation zwischen staatlichen Einrichtungen und privaten Partnern liegt die zweite große Chance zur Erhöhung von Data Literacy. Trotz der mittlerweile ausgebauten Testkapazitäten gibt es in Deutschland voraussichtlich erst ab September 2020 eine repräsentative Panelstichprobe für die Gesamtbevölkerung. Selbst für eine Institution wie das RKI scheint diese Aufgabe alleine zu groß, und erst in Kooperation mit dem SOEP am Deutschen Institut für Wirtschaftsforschung Berlin (DIW) und der Universität Bielefeld wird sie lösbar.

      Offenbar braucht es gemeinsame Anstrengungen von öffentlicher Hand, Universitäten und privaten Forschungseinrichtungen, um hohe Daten- und Forschungsqualität mit Agilität und der Fähigkeit zur schnellen Datenbeschaffung zusammenzubringen. Genau diese Mischung wird zukünftig benötigt, weil die großen Herausforderungen unserer Zeit – nicht nur Pandemien, sondern auch Migrationsbewegungen, Finanzkrisen, Klimaveränderung, wirtschaftliche Verflechtungen – nur noch von großen interdisziplinären Teams bewältigt werden können.

      DIE KRISE LEHRT SCHMERZLICH, DASS NICHT JEDE ENTSCHEIDUNG DURCH DATEN »VORAUSBERECHNET« WERDEN KANN. DATA LITERACY IST DARUM VIELMEHR DIE FÄHIGKEIT, MIT UNSICHERHEIT UMZUGEHEN UND DIE VERANTWORTUNG FÜR ENTSCHEIDUNGEN NICHT AN DATEN UND ALGORITHMEN ZU DELEGIEREN.AUSBLICK: DATA LITERACY OHNE GRENZEN

      Dies alles führt zu der klaren Erkenntnis, dass derartige Krisen nicht mehr von einzelnen Disziplinen und auch nicht in nationalen Alleingängen gelöst werden können. Das gilt umso stärker, als Daten heute eine unverzichtbare Grundlage möglicher Lösungsstrategien sind. Es braucht ein koordiniertes internationales Vorgehen über Institutionen und Disziplinen hinweg, und das gilt insbesondere für die Frage, mit welchen Daten eine Krise gemessen und gemanagt werden kann. Nur so entstehen verlässliche, vergleichbare Informationen.

      Es braucht eine Zusammenarbeit über Grenzen hinweg – Grenzen zwischen Nationen, Grenzen zwischen öffentlicher Hand und privaten Institutionen, Grenzen zwischen unterschiedlichen Gruppen Betroffener, Grenzen zwischen Fachdisziplinen. Nur so wird es zu schaffen sein, große Risiken für unsere Gesellschaft zukünftig schneller und in allen Dimensionen zu verstehen. Hochschulen nehmen hierbei eine Schlüsselposition ein.

      Damit sie diese Position kompetent ausfüllen können, fördert das Data Literacy Education Netzwerk in Deutschland den fachlichen Austausch, Peer-to-Peer-Formate sowie kollegiale Beratung. So können die beteiligten Hochschulen von ihren Erfahrungen wechselseitig profitieren und sich so bei der Umsetzung ihrer Data-Literacy-Programme unterstützen.

      Damit ist es aber nicht genug. Data Literacy darf nicht an den Grenzen der akademisch gebildeten Bevölkerung enden.

      Datenbasiertes Entscheiden als Spiel? Womöglich


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