Zentrales Ziel dieses digitalen Selbstlernkurses ist die Vermittlung der notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten, um in Zeiten der Digitalisierung und der zunehmenden Verfügbarkeit von (empirisch begründeten) Informationen mit Daten und Datenquellen informiert und verantwortungsvoll umgehen zu können. In digitalen Selbstlerneinheiten werden hierzu die Fragen „Was sind Daten?“ und „Woher kommen Daten?“ mit Bezug auf die Bedeutung der Wahl von Forschungsfragen und –samples und die zunehmende Bedeutung von Algorithmen im digitalen Alltag (und ggf. die Emanzipation davon) ebenso thematisiert wie die Information über Datenverfügbarkeit und Datennachnutzung (z.B. über Forschungsdatenzentren). Darüber hinaus werden zentrale empirische Konzepte und Probleme wie Data Mining, Selektionseffekte, Korrelation vs. Kausalität oder einfache und bedingte Wahrscheinlichkeiten anhand konkreter Fallbeispiele vermittelt und die Möglichkeiten der perspektivisch gefärbten Datenvisualisierung transparent gemacht. Schließlich werden Themen des Datenschutzes und der Datengenerierung in einer digitalen Welt, z.B. durch Nutzung von Trackingverfahren, diskutiert.
Für die Vertiefung und Anwendung der in den Selbstlerneinheiten vermittelten Inhalten, werden digitale Materialien und Aufgaben bereitgestellt und die Möglichkeit zum fachlichen Diskurs in einem eigens eingerichteten Online-Forum in Moodle gegeben.
- Kursleiter/in: Franzis Heßling
- Kursleiter/in: Sebastian Jeworutzki
- Kursleiter/in: Anna-Lena Kwelik