Das vom Stifterverband und der Digitalen Hochschule NRW geförderte Projekt data.RWTH baut bei der Data Literacy-Vermittlung auf hochschulweit bestehenden Strukturen, Lehrformaten und Tools der exzellenten RWTH-Digitalisierungsstrategie auf. Mit dem Ziel ein verbindliches Kernprogramm und einen damit verbundenen Micro-Bachelor zu schaffen und auszudifferenzieren, steht die Projektumsetzung im Zeichen der fächerübergreifenden Vernetzung und Skalierbarkeit. Dabei werden programmatisch insbesondere drei Handlungsfelder adressiert:

1. Involvierende Lehre

Im gesamten Projektprozess findet eine ständige Rückbindung an verfügbare Expertise und bestehende Lehrveranstaltungen statt. Von Beginn an sind dabei systematisch Stakeholder sowie interdisziplinär zusammengesetzte Projektgruppen involviert, die die Entwicklung, Implementierung und Evaluation des Data Literacy-Angebots begleiten. Während erste Basismodule des Kernprogramms kollaborativ entlang der Bedarfe der Studierenden entwickelt und produziert werden, wird in weiterführenden Vertiefungskursen Freiraum für die Erprobung innovativer Lehrformate geschaffen. Ausgangspunkte für die Einbindung von Lehrenden aller Fakultäten sind unter anderem ein Wettbewerb um die Erstellung von einzelnen Kurseinheiten oder die Aufnahme von bewährten datenbezogenen Lehrveranstaltungen in das Vertiefungscurriculum. So sollen im Rahmen von data.RWTH möglichst viele projektinterne und -externe Perspektiven und Facetten der Erhebung, Verwaltung und Anwendung von Daten im Projekt-programm abgebildet werden.

1. Adaptives Lernen

Das data.RWTH-Kernprogramm ist, basierend auf einem hochschulweit definierten Kompetenzrahmen, umfassend auf die Bedarfe der Studierenden zugschnitten. Vor dem Hintergrund der zielgruppenspezifisch unterschiedlichen Voraussetzungen, Interessen und Fachhintergründe ist dem Projekt ein obligatorisches Self-Assessment (data.SAM) vorgeschaltet, in welchem Studierende bestehende Vorkenntnisse selbst einschätzen und Erwartungen an das Data Literacy-Angebot formulieren können. Die maximal skalierbaren Online-Kurse des Basiscurriculums finden digital statt und ermöglichen über die Modellierung adaptiver Lernpfade und einer Modularisierung der Lehrinhalte und Kursmaterialien ein selbstgesteuertes und flexibles Lernen.

Ein wichtiger Faktor der Zielgruppenadressierung und -motivierung bildet der explizite Anwendungsbezug, der projektbasiert durch die Arbeit mit realitätsnahen Daten und anhand konkreter Fallbeispiele hergestellt wird. Im zunehmend durch eine Ausdifferenzierung gekennzeichneten Projektverlauf werden für Studierende insbesondere im Vertiefungsbereich Möglichkeiten geschaffen, mit Hilfe von Data Study Guides aus einem breitgefächerten Angebot personalisiert ein Portfolio an datenbezogenen Lehrveranstaltungen auszuwählen und so fachspezifischen Kompetenzprofile zu schärfen.

1. Curriculare Verankerung und innovative Prüfungskonzepte

Ein zentrales Projektziel besteht in der zu verstetigenden curricularen Verankerung des data.RWTH-Kernprogramms in allen Fachbereichen und Fakultäten. Um diese curriculare Implementierung gemäß unterschiedlicher Integrationsmodelle optimal zu unterstützen, ist die Gestaltung von Lehrmaterialien und Übungen auf eine einfache Übernahme, Ergänzung und Adaptation durch die Fachgruppen ausgelegt.

Eine übergeordnete normierende Projektmaßnahme in Bezugnahme auf einen gemeinsamen Kompetenzrahmen besteht in der Einführung eines Zertifikats (data.EXPLORER) und eines darauf aufbauenden Micro-Bachelors (data.PROFESSIONAL). Der Micro-Bachelor als Diploma Supplement ermöglicht einen aussagekräftigen und einheitlichen Nachweis über die erworbenen Qualifikationen im Bereich Data Literacy und ist unabhängig von spezifischen und möglicherweise divergierenden Modellen der Kursimplementierung und -anrechnung innerhalb der jeweiligen Studiengänge konzipiert. Sowohl die einheitliche Zertifizierung als auch die bedarfsorientierte Modularisierung des Curriculums unterstützen die schnelle, systematische und adaptive Programmrealisierung.

Der das Projekt wesentlich prägende Anspruch an eine Entwicklung innovativer, skalierbarer und interdisziplinärer Lehrformate spiegelt sich in data.RWTH auch in der Gestaltung von Prüfungskonzepten wider. So sind in Übereinstimmung mit der RWTH-Digitalisierungsstrategie von Beginn an Prüfungsportfolios und Take-Home-Exams vorgesehen, die die Flexibilität und das selbstgesteuerte Lernen der Studierenden auf höheren Kompetenzebenen unterstützen. Darüber hinaus kommt in den Prüfungsformaten auch die explizite Praxisbezogenheit der Kursmodule unter Einsatz realer oder realitätsnaher Anwendungsbeispiele zum Tragen. Bewährte automatisiert überprüfbare Aufgabentypen werden hier zum Teil direkt um interaktive Software-Übungen in R, Python, MATLAB oder Excel ergänzt.

Projektprogramm

Die im data.RWTH-Kompetenzrahmen definierten Data Literacy-Inhalte werden in mehreren aufeinander bezogenen Programmlinien vermittelt. Innerhalb des Kernprogramms sind drei Kursmodule des Basiscurriculums (data.ONE/data.TWO/data.THREE) auf die Vermittlung von Basiskompetenzen ausgelegt, während zeitgleich in begleitenden Softwaremodulen (data.PREP/data.LAB) grundlegende Softwarekenntnisse aufgebaut und in praxisnahen Übungen trainiert werden.

Das Vertiefungscurriculum setzt die im Basiscurriculum erworbenen Datenkompetenzen voraus und differenziert diese in Form eines breitgefächerten Veranstaltungsangebots in den Fachgruppen aus. Mit Absolvieren des Kernprogramms erwerben Studierende den hochschulweit einheitlich geschaffenen Micro-Bachelor als dem Hochschuldiplom angehängten Qualifikationsnachweis.

Das Kernprogramm wird perspektivisch durch ein berufsvorbereitendes Qualifizierungsprogramm für die Ausbildung von Datenkompetenzen in der Lehrerbildung und bei Angehörigen des Gesundheitswesens ergänzt. Für beide Qualifikationslinien sind auf das jeweilige Berufsbild zugeschnittene Micro-Master (Data Educator / Medical Data Professional) vorgesehen.

Die gesamte Projektumsetzung wird von einem transparenten Qualitätsmanagement und -monitoring begleitet und kontinuierlich evaluiert. Eine Maßnahme des multiperspektivischen Qualitätsmanagements bildet dabei unter anderem die Erfassung von studentischem Feedback zu den data.RWTH-Basismodulen, welches im Zuge eines testweisen Kursdurchlaufs erhoben wird. Diese Modulevaluation durch Studierende als „Beta-Testende“ ermöglicht in Kombination mit der systematischen Qualitätssicherung und Evaluation eine frühzeitige und effiziente Ausrichtung und Anpassung von Lehr- und Übungsmaterialien auf Bedarfe der Zielgruppe.

Ansprechpartner für die Projektvorstellung:

• Dr. Malte Persike (persike@cls.rwth-aachen.de)
• Sophie Sossong (sossong@cls.rwth-aachen.de)

Institution: Center für Lehr- und Lernservices der RWTH Aachen University