Themen

Abstraktion und analytisches Denken

Sorgfalt und Professionalität

Fachkompetenz

Digitalkompetenz

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Glossar

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• Abstraktion ist das einzige mentale Werkzeug,
  um mit der Komplexität und Vielfalt der Realität umzugehen.
• Prozesse lassen sich erst dann digital abbilden bzw. automatisieren,
  wenn ich sie intellektuell durchdrungen habe.
• Ausreichende Forschungserfahrung und analytisches Denken sind
  Voraussetzung für die intellektuelle Durchdringung von Abläufen.
• Die besten Konzepte, Prinzipien, Werkzeuge und Strategien
  helfen wenig, wenn es an Sorgfalt und Professionalität mangelt.
• Zunehmende Datenmengen erzwingen den kompetenten Umgang
  mit digitalen Werkzeugen und Fach- und Recherchekompetenz.

Diese Fragen dienen der persönlichen Beschäftigung mit der Thematik, werden aber nicht separat in der Vorlesung besprochen.

• Was ist eine entscheidende Voraussetzung für die Automatisierung und Digitalisierung von Prozessen? Welche Kompetenzen sind dafür entscheidend?
• Welches mentale „Werkzeug“ ermöglicht es, komplexe Zussammenhänge intellektuell beherrschbar zu machen?
• Nennen Sie Symptome fehlender Abstraktionen sowie Voraussetzungen und Strategien, um zu tragfähigen Abstraktionen zu kommen.
• Was bedeuten Sorgfalt und Professionalität für das wissenschaftliche Arbeiten?
• Welche drei Aspekte umfasst der Begriff der Fachkompetenz?
• Warum ist es für ein zielführendes wissenschaftliches Arbeiten mit sinnvollem Ressourceneinsatz fast unumgänglich, zumindest in Grundzügen programmieren zu können?
• Wie unterscheiden sich Programmierung und Softwareentwicklung? Warum ist dieser Unterschied entscheidend? Wo müsste aus dem Wesen der Wissenschaft heraus der Schwerpunkt für digitale Werkzeuge in der Forschung liegen?

Eine kommentierte und handverlesene Liste mit weiterführender Literatur zum Thema. Die Auswahl ist zwangsläufig subjektiv.

Der Begriff „Datenkompetenz“ (data literacy) irrlichtert durch die Literatur zum Forschungsdatenmanagement und wird für gewöhnlich auf [Ridsdale, 2015Ridsdale, Chantel; Rothwell, James; Smit, Mike; Bliemel, Michael; Irvine, Dean; Kelley, Dan; Matwin, Stan; Wuetherick, Brad; Ali-Hassan, Hossam (2015): Strategies and Best Practices for Data Literacy Education Knowledge Synthesis Report, Dalhousie University, CA (TECHREPORT)] zurückgeführt. Die deutsche Rezeption inklusive sinnentstellender Übersetzungsfehler in [Heidrich, 2018Heidrich, Jens; Bauer, Pascal; Krupka, Daniel (2018): Strukturen und Kollaborationsformen zur Vermittlung von Data-Literacy-Kompetenzen - Stand der Forschung] und [Schüller, 2019Schüller, Katharina; Busch, Paulina; Hindinger, Carina (2019): Future Skills: Ein Framework für Data Literacy] offenbart mangelnde Reflektion und Kompetenz der Autoren. Sinnvolle Definitionen für den Begriff finden sich bei Borgman [Borgman, 2012Borgman, Christine L. (2012): The conundrum of sharing research data, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 63:1059-1078]. Letztlich verbirgt sich dahinter aber lediglich der professionelle und kompetente Umgang mit Forschungsdaten.

Die zentralen Qualifikationen bzw. Kompetenzen für Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler wurden von Dijkstra [Dijkstra, 1972Dijkstra, Edsger W. (1972): The humble programmer, Commun. ACM 15:859-865, Dijkstra, 1982Dijkstra, Edsger W. (1982): On the Role of Scientific Thought (EWD447), in Selected Writings on Computing: A Personal Perspective, S. 60-66, Springer-Verlag, New York] und Feynman [Feynman, 1974Feynman, Richard P. (1974): Cargo cult science, Eng. Sci. 37:10-13] treffend zusammengefasst. Zum Begriff der Fachkompetenz sei auf die auf alle Berufsgruppen und Bildungsniveaus anwendbare Definition der Kultusministerkonferenz [Kultusministerkonferenz, 2021Kultusministerkonferenz, (Hg.) (2021): Handreichung für die Erarbeitung von Rahmenlehrplänen der Kultusministerkonferenz für den berufsbezogenen Unterricht in der Berufsschule und ihre Abstimmung mit Ausbildungsordnungen des Bundes für anerkannte Ausbildungsberufe] verwiesen.

Digitalkompetenz, wie sie hier verstanden wird, hat wesentlich mit der Beherrschung digitaler Werkzeuge zur Automatisierung von Abläufen zu tun. Zwei empfehlenswerte Bücher, die sich vom Titel her an unterschiedliche Zielgruppen richten, aber letztlich beide ähnliche Aspekte beschreiben, sind „Effective Computation in Physics“ [Scopatz, 2015Scopatz, Anthony; Huff, Kathryn D. (2015): Effective Computation in Physics, O'Reilly, Sebastopol] und „Computing Skills for Biologists“ [Allesina, 2019Allesina, Stefano; Wilmes, Madlen (2019): Computing Skills for Biologists, Princeton University Press, Princeton and Oxford]. Auch wenn Programmieren und Softwareentwicklung zwei grundlegend verschiedene Dinge sind, sei hier für Interessierte auf die Vorlesung des Dozenten zum Thema Wissenschaftliche Softwareentwicklung verwiesen.

• Kultusministerkonferenz, (Hg.) (2021): Handreichung für die Erarbeitung von Rahmenlehrplänen der Kultusministerkonferenz für den berufsbezogenen Unterricht in der Berufsschule und ihre Abstimmung mit Ausbildungsordnungen des Bundes für anerkannte Ausbildungsberufe
• Allesina, Stefano; Wilmes, Madlen (2019): Computing Skills for Biologists, Princeton University Press, Princeton and Oxford
• Borgman, Christine L. (2012): The conundrum of sharing research data, J. Am. Soc. Inf. Sci. Technol. 63:1059-1078
• Dijkstra, Edsger W. (1972): The humble programmer, Commun. ACM 15:859-865
• Dijkstra, Edsger W. (1982): On the Role of Scientific Thought (EWD447), in Selected Writings on Computing: A Personal Perspective, S. 60-66, Springer-Verlag, New York
• Feynman, Richard P. (1974): Cargo cult science, Eng. Sci. 37:10-13
• Heidrich, Jens; Bauer, Pascal; Krupka, Daniel (2018): Strukturen und Kollaborationsformen zur Vermittlung von Data-Literacy-Kompetenzen - Stand der Forschung
• Ridsdale, Chantel; Rothwell, James; Smit, Mike; Bliemel, Michael; Irvine, Dean; Kelley, Dan; Matwin, Stan; Wuetherick, Brad; Ali-Hassan, Hossam (2015): Strategies and Best Practices for Data Literacy Education Knowledge Synthesis Report, Dalhousie University, CA (TECHREPORT)
• Schüller, Katharina; Busch, Paulina; Hindinger, Carina (2019): Future Skills: Ein Framework für Data Literacy
• Scopatz, Anthony; Huff, Kathryn D. (2015): Effective Computation in Physics, O'Reilly, Sebastopol