Data Science und Big Data in der beruflichen Bildung – Konzeption und Erprobung eines Projektkurses für die Sekundarstufe II - Opel, Simone Anna; Schlichtig, Michael; Vollmer, Thomas; Karges, Torben; Richter, Tim; Schlömer, Britta; Schütt-Sayed, Sören; 20. Hochschultage Berufliche Bildung (HTBB) "Digitale Welt - Bildung und Arbeit in Transformationsgesellschaften". (Sammelband der 27. Fachtagung der BAG Berufliche Bildung, 2020)
Die Themen „Big Data“, „Künstliche Intelligenz und „Data Science“ werden seit einiger Zeit nicht nur in der breiten Öffentlichkeit kontrovers diskutiert, sondern stellen für die Ausbildung in den IT- und IT-nahen Berufen schon heute neue Herausforderungen dar, die in Zukunft durch die gesellschaftliche und technologische Weiterentwicklung hin zu einer Datengesellschaft noch größer werden. An dieser Stelle stellt sich die Frage, welche Aspekte dieses großen Themenkomplexes für Schule und Ausbildung von Wichtigkeit sind und wie diese Themen sinnstiftend und gewinnbringend in die informatische Ausbildung in verschiedenen Bildungsgängen integriert werden können. Im Rahmen des von uns im Jahr 2017 organisierten Symposiums zum Thema „Data Science“ wurden für die Bildung relevante Aspekte erörtert, wodurch als Kernelemente für den Unterricht Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und ihre Anwendung in Industrie und Gesellschaft, Explorationen von Big Data sowie der Umgang mit eigenen Daten in sozialen Netzwerken herausgearbeitet wurden. Ziel ist, aus diesen Themenbereichen sowohl ein umfassendes Curriculum als auch Module für verschiedene Unterrichtsszenarien zu entwickeln und zu erproben. Durch diese Materialien soll es Lehrkräften aus der Informatik, Mathematik oder Technik ermöglicht werden, diese Themen auf Basis des Curriculums und der erprobten Unterrichtskonzepte selbst zu unterrichten. Hierfür wurde im Rahmen des Projekts ProDaBi (Projekt Data Science und Big Data in der Schule, https://www.prodabi.de), initiiert von der Telekom Stiftung, ein experimenteller Projektkurs entwickelt, den wir mit Schüler:innen der Sekundarstufe II an der Universität Paderborn im Schuljahr 2018/19 durchführten. Dieser Kurs enthält neben einem Modul zur Exploration von Big Data und einem weiteren Modul zum Maschinellen Lernen als Teil der Künstlichen Intelligenz auch eine Projektphase, die es in Zusammenarbeit mit lokalen Unternehmen den Schüler:innen ermöglicht, das Erlernte in ein reales Data Science-Projekt einzubringen. Aus den Erfahrungen dieses Projektkurses sowie den parallel durchgeführten Erprobungen einzelner Bausteine auch mit beruflichen Schulen werden ab dem Schuljahr 2019/20 die hierfür verwendeten Materialien weiterentwickelt und weiteren Kooperationspartnern zur Erprobung zur Verfügung gestellt. Damit wurden zum Ende des Projekts nicht nur vollständige Unterrichtsmaterialien, sondern auch ein umfassendes Curriculum entwickelt.
The topics ”Big Data”, “Artificial Intelligence” and “Data Science” are controversially discussed among the general public, but they present new challenges for training in IT and IT-related professions. These challenges will become more important in the future as a result of further social and technological development towards a data society. At this point, the question arises as to which aspects of this large complex of topics are important for school and education, and how these topics can be integrated in a meaningful and profitable way into informatics education in vocational education. In 2017, we organized a symposium towards the topic “Data Science” and discussed relevant aspects for general and vocational education. Algorithms of artificial intelligence and their application in industry and society, explorations of Big Data as well as the handling of one's own data in social networks were worked out as core elements for teaching. For this reason, our aim is to develop a comprehensive curriculum on this topic from these subject areas and to develop and test modules for various teaching scenarios in order to enable teachers from computer science, mathematics or technology to teach these topics themselves. For this purpose, an experimental project course was developed within the framework of the ProDaBi project (Project Data Science and Big Data at School, https://www.prodabi.de), which we conducted with students from upper secondary classes at the University of Paderborn in the school year 2018/19. In this course we try to address all these aspects. This course consists of several modules: One module has been designed to teach the exploration of Big Data. Another module encompasses aspects of machine learning as part of artificial intelligence. The course concludes in a project phase which, in cooperation with local companies, will enable the students to apply what they have learned into a real Data Science project. Based on the experiences of this project course and the parallel testing of individual modules with vocational schools, we will further develop the material and make it available to other cooperation partners for testing, so that not only complete teaching materials but also a comprehensive curriculum will have been developed until the end of the project.
published
Keywords: conference paper; Berufsbildung -- vocational education -- Ausbildung -- training -- berufliche Weiterbildung -- advanced vocational education -- Digitalisierung -- digitalization -- Unterricht -- teaching -- Lehrmethode -- teaching method -- Interdisziplinarität -- interdisciplinarity -- Fachdidaktik -- subject didactics -- Curriculum -- curriculum -- gewerblich-technischer Beruf -- vocational/technical occupation -- Fachkraft -- specialist -- Qualifikationsanforderungen -- qualification requirements -- Kompetenz -- competence -- Lehrerbildung -- teacher training -- Bundesrepublik Deutschland -- Federal Republic of Germany