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_id: '65679'
abstract:
- lang: eng
text: "Zusammenfassung\r\n Das
Positionspapier formuliert neun Thesen zur Weiterentwicklung der Statistikausbildung
im Kontext von Data Science und Künstlicher Intelligenz. Im Zentrum stehen Data
& Statistical Literacy, Datenqualität und -ethik, die Verbindung von Statistik
und Machine Learning sowie die Stärkung einer eigenständigen Statistikdidaktik.\r\n
\ Die Diskussionsbeiträge erweitern diese Perspektiven:
Christina Elmer betont Wissenschaftskommunikation und AI Literacy, Helmut Küchenhoff
projektbasiertes Lernen und Datenschutz, Christoph Weisser die industrielle Praxis
und organisationsweite Datenkompetenz, Göran Kauermann die Verzahnung von Statistik
und Data Science, und Rolf Biehler sowie Karin Binder die didaktische und institutionelle
Weiterentwicklung.\r\n Die Replik greift diese
Impulse auf und unterstreicht die interdisziplinäre Verantwortung für eine zukunftsfähige
Statistikausbildung."
alternative_title:
- Diskussion und Erwiderung
- Discussion and rejoinder
author:
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citation:
ama: Berger U, Biehler R, Binder K, et al. Daten, Künstliche Intelligenz und Evidenz –
neue Anforderungen an die Statistikausbildung an Hochschulen Data, artificial
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AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv. Published online 2026.
doi:10.1007/s11943-026-00372-0
apa: Berger, U., Biehler, R., Binder, K., Elmer, C., Ertz, F., Hotz, T., Huber,
S., Ickstadt, K., Kauermann, G., Küchenhoff, H., Lübke, K., Münnich, R., Schüller,
K., Skill, T., Weihs, C., Weinert, H., & Weisser, C. (2026). Daten, Künstliche
Intelligenz und Evidenz – neue Anforderungen an die Statistikausbildung an Hochschulen
Data, artificial intelligence, and evidence—new requirements for statistics education
at universities. AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv. https://doi.org/10.1007/s11943-026-00372-0
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chicago: Berger, Ursula, Rolf Biehler, Karin Binder, Christina Elmer, Florian Ertz,
Thomas Hotz, Sarah Huber, et al. “Daten, Künstliche Intelligenz und Evidenz –
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intelligence, and evidence—new requirements for statistics education at universities.”
AStA Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2026. https://doi.org/10.1007/s11943-026-00372-0.
ieee: 'U. Berger et al., “Daten, Künstliche Intelligenz und Evidenz – neue
Anforderungen an die Statistikausbildung an Hochschulen Data, artificial intelligence,
and evidence—new requirements for statistics education at universities,” AStA
Wirtschafts- und Sozialstatistisches Archiv, 2026, doi: 10.1007/s11943-026-00372-0.'
mla: Berger, Ursula, et al. “Daten, Künstliche Intelligenz und Evidenz – neue Anforderungen
an die Statistikausbildung an Hochschulen Data, artificial intelligence, and evidence—new
requirements for statistics education at universities.” AStA Wirtschafts- und
Sozialstatistisches Archiv, Springer Science and Business Media LLC, 2026,
doi:10.1007/s11943-026-00372-0.
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Ickstadt, G. Kauermann, H. Küchenhoff, K. Lübke, R. Münnich, K. Schüller, T. Skill,
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(2026).
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