Data & AI Literacy

Was ist Data & AI Literacy?

Scheme der Datenwertschöpfung von der realen Welt zu Daten und Analysen
Bild: Volker U. Schwartze

Data & AI Literacy bezeichnet die Fähigkeit, Daten und KI-basierte Systeme zu verstehen, anzuwenden und kritisch zu reflektieren.

Dazu gehören analytische Grundlagen, der praktische Umgang mit digitalen Werkzeugen sowie die Fähigkeit, Auswirkungen und Grenzen daten- und KI-gestützter Systeme einzuordnen. Data & AI Literacy verbindet damit technische, methodische und gesellschaftliche Perspektiven und bildet eine zentrale Kompetenz für Studium, Forschung und Beruf.

Im Kern geht es darum, den Prozess daten- und KI-gestützter Erkenntnisgewinnung sowohl nachvollziehen als auch selbst verantwortungsvoll gestalten zu können: von der Übersetzung realer Fragestellungen in Daten über deren Analyse und Modellierung bis zur Interpretation der Ergebnisse und ihrer Anwendung im jeweiligen Kontext.

Warum brauche ich Daten- und KI-Kompetenzen?

Digitale Technologien, datenbasierte Verfahren und KI-Systeme prägen in immer stärkerem Maße Wissenschaft, Arbeitswelt und gesellschaftliche Prozesse.
Der kompetente Umgang mit Daten und KI ist daher keine Spezialqualifikation einzelner Expert:innen, sondern eine grundlegende Schlüsselkompetenz für Studierende aller Fachbereiche.

Data & AI Literacy befähigt dazu,

datenbasierte Ergebnisse nachvollziehen und kritisch einordnen zu können,
digitale Werkzeuge zur Organisation, Verarbeitung und Analyse von Daten anzuwenden,
KI-Werkzeuge reflektiert und verantwortungsvoll einzusetzen,
Informationsquellen und algorithmische Systeme zu bewerten,
und digitale Entwicklungen in Wissenschaft, Beruf und Gesellschaft aktiv mitzugestalten.

Damit stärkt sie sowohl die Qualität der wissenschaftlichen Arbeit als auch die Fähigkeit zur verantwortungsvollen Teilhabe in einer zunehmend datengeprägten Welt.

Was umfasst Data & AI Literacy?

Data & AI Literacy umfasst verschiedene Bereiche, die zusammen den kompetenten Umgang mit Daten und KI-Systemen ermöglichen:

Grundlagen verstehen
Dazu gehört, zu wissen, wie Daten (z.B. Zahlen, Texte, Bilder, Videos) gewonnen und analysiert werden, wie Modelle funktionieren und nach welchen Prinzipien KI-Systeme arbeiten.

Anwenden und gestalten
Data & AI Literacy bedeutet auch, digitale Werkzeuge, Daten und KI-Anwendungen zielgerichtet und transparent einzusetzen.

Reflektieren und bewerten
Ebenso wichtig ist es, rechtliche, ethische und gesellschaftliche Fragen zu berücksichtigen, z.B. im Hinblick auf Datenschutz, Fairness oder Risiken automatisierter Entscheidungen.

Diese Bereiche greifen ineinander: Wer datenbasierte Methoden wie KI nutzt, sollte ihre Funktionsweise verstehen und ihre Auswirkungen mitdenken. Umgekehrt können sich aus der Reflexion neue Anforderungen an Analyse und Gestaltung von Datenanwendungen ergeben.

In der Darstellung haben wir ausgewählte Aspekte von Data & AI Literacy zusammengestellt, die für Studierende aller Fachbereiche von Bedeutung sind.

Netzwerk aus Kompetenzen im Bereich Data Literacy
Foto: Volker U. Schwartze

Data & AI Literacy ist dabei nicht mit Data Science gleichzusetzen. Während Data Science ein spezialisiertes wissenschaftliches Fachgebiet mit stark technischer Ausrichtung darstellt, beschreibt Data & AI Literacy grundlegende Kompetenzen im Verstehen, Anwenden und Reflektieren daten- und KI-basierter Systeme. Sie richtet sich an Studierende aller Fachrichtungen und ist nicht auf vertiefte Programmier- oder Statistikkenntnisse ausgerichtet.