Lehrer und ihre kritischen Datenkompetenz-Lehrpraktiken: Die Rolle von Disziplinen, Forschungserfahrung und organisatorischem Kontext

Zusammenfassung In den letzten Jahren hat Daten eine wachsende Industrie für Automatisierung und künstliche Intelligenz (KI) gefördert. Außerdem hat die COVID-19-Pandemie die "Digitalisierung" der Bildung erzwungen und beschleunigt, was Fragen zur Datenerhebung und -nutzung, zur Privatsphäre und zur Ethik aufwirft. Diese Arbeit untersucht eine Umfrage zu Lehrpraktiken in Bezug auf Datenkompetenz an zwei großen euro-mediterranen Universitäten. Das Ziel war unter anderem, herauszufinden, welche Variablen die kritischen Lehrpraktiken zur Datenkompetenz beeinflussen (nämlich Fachbereich, Forschungserfahrung und organisatorisches Umfeld). Nach der Bereinigung des Datensatzes blieben 562 von 1174 Datensätzen übrig. Die Ergebnisse zeigen statistisch signifikante Unterschiede zwischen der Sozialwissenschaft und den MINT-Fächern in ausgewählten Dimensionen der Datenkompetenzpraktiken. Lehrer der Sozialwissenschaften berichteten von einer höheren Beteiligung an der Auseinandersetzung mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit der Datenerhebung und -nutzung im Lernen (SDL4, M = 2.49, + 0,63, p = .002) und in Bildungs- und Forschungskontexten (SDL5, M = 2.66, + 0,73, p < .001). Sie berichteten auch von einem häufigeren Augenmerk auf die sozialen Bedingungen, die die Nutzung von Daten und KI prägen (SDL3, M = 2.35, + 0,60, p = .001), was auf eine stärkere Tendenz hinweist, Datenpraktiken im Rahmen breiterer gesellschaftlicher und institutioneller Einschränkungen zu betrachten. Die Rolle der Forschungserfahrung und der organisatorischen Rahmenbedingungen der Lehrenden bleibt jedoch weniger klar strukturiert und weist auf heterogene Konfigurationen von Datenpraktiken hin, die weitergehend untersucht werden sollten.