Data Literacy

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Daten sind die Ressource der Gegenwart. Und dies gilt nicht nur für die Forschung. Digitalisierung ist für Unternehmen aller Branchen und jeder Größe eine strategische Frage. Alle großen Unternehmen beschäftigen einen Chief Digital Officer, mittelständische Unternehmen tun sich dabei sehr viel schwerer und sind in der Regel auf Beratung von außen angewiesen. Das ZAK-Zertifikat Data Literacy besteht seit dem Wintersemester 2019/2020. In den zugeordneten Vorlesungen und Seminaren erhalten Studierende Kenntnisse zu wichtigen den wichtigsten Aspekten der Datennutzung und -analyse.

Das Hauptziel des Zertifikats ist es, für alle Studierende am KIT die Möglichkeit zu bieten, ein Grundverständnis dafür zu entwickeln, wie Daten gesammelt, bearbeitet, verwaltet, ausgewertet und angewendet werden. Auf diesem Wissen bauen Fähigkeiten auf, die es ermöglichen, evidenzbasiert Entscheidungen zu treffen, was zunehmend in allen wissensbasierten Branchen und Berufen benötigt wird. Um diese Fähigkeiten entwickeln zu können, sollen in Zukunft mehr projektorientierte Seminare angeboten werden, die praktische Übungen mit frei verfügbaren Daten beinhalten.

Das Zertifikat umfasst die Ringvorlesung Data Literacy im Wintersemester. Es wird empfohlen, diese Veranstaltung als Einführung zu besuchen.
Eine Übersicht über alle DaLi-Lehrveranstaltungen finden sich unten angefügt.

Ringvorlesung Data Literacy

 

Zeit: Mittwoch, 15.45 – 17.15 Uhr
Ort:  50.31, Raum 106

In der Ringvorlesung Data Literacy setzen sich KIT-interne und externe Expertinnen und Experten mit den wichtigsten Aspekten der Datenanalyse und -nutzung auseinander. Interdisziplinäres Wissen zur Digitalisierung und eine grundlegende Informationskompetenz für die digitale Arbeitswelt, für maschinelles Lernen und für Anwendungen von Künstlicher Intelligenz werden in Zukunft auf vielen Ebenen von großer Bedeutung sein. So wird Datenkompetenz und KI für die Wertschöpfung von Unternehmen und damit für die Forschung und die akademische Lehre weiter an Bedeutung gewinnen. Die Ringvorlesung bietet einen vertiefenden Einblick und behandelt grundlegende Fragestellungen des Themas, ausgehend von den Möglichkeiten, Datenkompetenz für Studierende und Absolventen zu fördern, über die notwendigen Voraussetzungen, mit Daten zu arbeiten, bis zu den Risiken und gesellschaftlichen Implikationen.

Die Vorlesungsreihe ist auch für Gäste geöffnet, herzliche Einladung!

 

Mittwoch, 23. November 2022, 15.45 Uhr

Angewandte KI-Ethik und Strategien der kritischen Reflexion in der Data Science

Dr. Simon David Hirsbrunner

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Internationalen Zentrum für Ethik in den Wissenschaften (IZEW) der Universität Tübingen


Verfahren des maschinelles Lernens revolutionieren derzeit die Art, wie wir aus digitalen Daten Wissen generieren können. Dadurch ergeben sich neue Möglichkeiten wissenschaftlicher Erkenntnisse, vielfältige Vorteile für Konsument*innen, neue Geschäftsfelder für Unternehmen, aber auch potentielle Chancen für die Adressierung gesellschaftlicher Herausforderungen wie dem Klimawandel. Durch die Kraft dieser Technologien und deren Einbettung in Dateninfrastrukturen und soziale Handlungsfelder ergeben sich jedoch auch eine Reihe gesellschaftlicher Risiken. Gerade in Hochrisiko-Bereichen wie der Verarbeitung biometrischer Daten oder der Anwendung von KI in der polizeilichen Ermittlungsarbeit muss sichergestellt werden, dass Betroffene vor ethisch problematischen Wirkungsweisen der Technologie geschützt werden. So muss beispielsweise verhindert werden, dass es bei Entscheidungen der KI zu Verzerrungen kommt, die Nachteile für Betroffene aus unterprivilegierten Gruppen (Gender, Ethnie, Behinderung, etc.) mit sich bringen. Mit diesen und ähnlichen Fragen (bspw. Schutz von Privatheit, Erklärbarkeit und Transparenz, Vertrauenswürdigkeit) beschäftigt sich das Forschungsfeld der KI-Ethik. Doch wie können ethische Prinzipien in der praktischen Entwicklung von KI verhandelt und operationalisiert werden? Wie lassen sich die unterschiedlichen Interessen von technischen Entwickler*innen, Anwender*innen und Betroffenen miteinander in Einklang bringen oder auch kontrovers diskutieren? Der Beitrag führt hierzu in inter- und transdisziplinäre Ansätze wie die integrierte Technikentwicklung, Werte-sensitives Design und reflexive data science ein und illustriert anhand von verschiedenen KI-Anwendungsfeldern (Social Media Analytics, Erkennungstechnologie in der polizeilichen Ermittlungsarbeit, etc.).

 

Mittwoch, 30. November 2022, 15.45 Uhr

Schöne neue (Arbeits-)Welt. Über den Einsatz von Algorithmen in der Personalführung

Miriam Klöpper, M.A.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin am FZI Forschungszentrum Informatik Karlsruhe


In weiten Teilen des Personalmanagements kommen immer häufiger sogenannte People-Analytics-Anwendungen zum Einsatz. Basierend auf algorithmischen Auswertungen sollen diese Anwendungen automatisiert beispielsweise Produktivität der Beschäftigten ermitteln, geeignete Teamzusammensetzungen und ungewollte Fluktuation prognostizieren oder auch Lebensläufe von Bewerber*innen auswerten. Dabei analysieren die Anwendungen sowohl historisch im Unternehmen gewachsene Datensätze, sammeln aber auch kontinuierlich von Arbeitnehmer*innen ganz nebenbei generierte Daten, wie die Anzahl der gesendeten Emails oder geführten Telefonate bis hin zu Mausbewegungen oder Tastenanschlägen. Während Befürworter*innen der Systeme deren vermeintliche Neutralität und Fairness loben, kommen einige Wissenschaftler*innen zu dem Schluss, dass die Nachteile der Technologie, zum Beispiel die Verstärkung sozialer Ungerechtigkeiten und Diskriminierung durch Vorurteile in den Datensätzen, die positiven Aspekte deutlich überwiegen. Im Vortrag werden diese Systeme und die zugrundeliegenden Datensammlungen betrachtet und es wird erörtert, ob ein Einsatz der Systeme in Sinne der Arbeitnehmenden überhaupt möglich ist.

 

Mittwoch, 7. Dezember 2022, 15.45 Uhr

Data Literacy und die Rolle der wissenschaftlichen Bibliotheken

Diana M. Tangen

Stellv. Leitung Benutzung, Leitung Informationskompetenz, Fachreferat. Leitung der Fachbibliotheken der Hochschule Karlsruhe, Technik und Wirtschaft (FBH) sowie der Dualen Hochschule Baden-Württemberg, Standort Karlsruhe (FBD)

 

Im Zuge der digitalen Transformation gewinnen Datenkompetenzen zunehmend für die globale Wissensgesellschaft in allen Bereichen und Disziplinen an Bedeutung. Bereits im Studium sollte die Fähigkeit, planvoll mit Daten umzugehen und sie im jeweiligen Kontext bewusst einzusetzen, vermittelt werden.Wissenschaftliche Bibliotheken übernehmen eine aktive Rolle bei der Förderung von überfachlichen Datenkompetenzen und bei der Entwicklung von Werkzeugen zum Forschungsdatenmanagement sowie dem dauerhaften Betrieb von Datenrepositorien.

 

14. Dezember 2022, 15.45 Uhr

Datenintensives Rechnen ermöglichen

Prof. Dr. Achim Streit

Direktor des Steinbuch Centre for Computing (SCC), KIT

 

Big Data, Data Analytics, Künstliche Intelligenz und Cloud Computing sind Schlagworte des heutigen Lebens in Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Aktivitäten des Steinbuch Center for Computing (SCC) des KIT in diesen Themenbereichen und ermöglicht und unterstützt damit die Generierung von Wissen aus Daten.

 

Mittwoch, 11. Januar 2023, 15.45 Uhr

Metadaten: Daten über Daten

Prof. Dr. Michael Mönnich

Stellvertretender Direktor der KIT-Bibliothek

 

Metadaten sind Daten, die Informationen über Objekte enthalten. Dabei kann es sich um analoge Dinge wie Bücher, Gemälde und andere Artefakte oder digitale Daten wie Computerdateien, Videos oder Forschungsdaten handeln. Metadaten sind immer strukturiert und maschinell lesbar. Sie sind unerlässlicher Bestandteil jeder größeren Datensammlung und stellen die Grundlage für Vorgänge wie Internetsuche, Webindexierung und Data Mining dar. Auf der Auswertung von Metadaten basieren auch neuere Konzepte des Information Retrievals wie Semantic Web oder Web 3.0. Bei der Erstellung und Verarbeitung von Metadaten kommt dem Aspekt der Interoperabilität und der Standardisierung besondere Bedeutung zu. Im Vortrag werden neben den Grundlagen des Metadatenmanagements exemplarisch wichtige Standards für das Erstellen von interoperablen Metadaten vorgestellt sowie einige Beispiele für deren Verarbeitung gezeigt.

 

Mittwoch, 18. Januar 2023, 15.45 Uhr

Von Bauernregeln zu Künstlicher Intelligenz - Die Rolle von Daten in der Wettervorhersage

Angela Hühnerfuß, M.A.

Koordination KIT Graduate School Computational and Data Science


Dr. Sebastian Lerch

Leiter der Nachwuchsgruppe KI-Methoden für probabilistische Wettervorhersagen am Institut für Volkswirtschaftslehre (ECON)


Kontinuierliche wissenschaftliche und technologische Fortschritte haben in den vergangenen Jahrzehnten zu einer fundamentalen, jedoch oft wenig beachteten, Revolution der Wettervorhersage beigetragen. Dieser Vortrag gibt einen Überblick über die Entwicklung der Wettervorhersage von historischen Anfängen in der Antike bis hin zu physikalischen Modellen der Atmosphäre und modernen Methoden der Künstlichen Intelligenz. Der Fokus wird insbesondere auf der Rolle der Mathematik und der Daten für die moderne Wettervorhersage liegen.

Im Rahmen des Vortrags wird die KIT Graduate School Computational and Data Science des KIT-Zentrums MathSEE vorgestellt, die im Wintersemester 2022/23 startet. Die englischsprachige internationale Graduiertenschule bietet ein dreijähriges interdisziplinäres Qualifizierungsprogramm für Doktorandinnen und Doktoranden an, die am KIT an daten- und modellgetriebenen Projekten an der Schnittstelle zwischen Mathematik und einem SEE-Fach (Natur-, Wirtschafts- und Ingenieurwissenschaften) arbeiten. Die Themen der Promotionsprojekte umfassen ein breites Spektrum, von der Wettervorhersage bis hin zu cyber-physikalischen Systemen, die beim autonomen Fahren zum Einsatz kommen.

 

Mittwoch, 25. Januar 2023, 15.45 Uhr

Smart Citizens: Finden und Nutzen von "Open Data" aus Verwaltung und Politik

Dr. Andreas Kugel

OK Lab Karlsruhe

 

Neben wissenschaftlichen Daten (z.B. Satellitenbilder oder Wetterdaten) versuchen sich seit einiger Zeit auch öffentliche Verwaltungen an der digitalen Datenbereitstellung. Mit der Nutzung solcher Daten durch die Zivilgesellschaft - also durch uns alle - kann mehr Transparenz und demokratische Teilhabe erreicht werden. Im Vortrag werden zunächst am Beispiel einiger Open-Data-Portale typische Quellen, Zugangsmöglichkeiten und -probleme sowie nützliche Fertigkeiten und Werkzeuge gezeigt. Eine Auswahl von nicht-kommerziellen Anwendungen aus dem Umfeld des "Code For Germany" Netzwerks dient anschließend als Einstieg in die Diskussion.

 

08. Februar 2023, 15.45 Uhr

Bildung für das digitale Zeitalter - Data Science als Spezialdisziplin oder als Basiskompetenz für alle?

Dr. Maren Lübcke

HIS-Institut für Hochschulentwicklung, stellvertretende Leiterin des Geschäftsbereichs Hochschulmanagement, Schwerpunkt Digitalisierung in Lehre und Forschung, Hannover

 

„Data Science“ bzw. Datenwissenschaft etabliert sich als rasch wachsende Wissenschaftsdisziplin mit hohem Innovationspotenzial an der Schnittstelle zwischen Angewandter Informatik, Mathematik, Statistik und weiteren Fachgebieten (z. B. Betriebswirtschaftslehre, Informationswissenschaften, Design und Kommunikation). Da die neuen Methoden der Aus- und Verwertung von großen Datenmengen international u. a. weitreichende Auswirkungen auf Geschäftsmodelle von Unternehmen und implizit auch auf die Ansprüche von Bürgern oder der Politik an die Akteure im öffentlichen Bereich haben, kommt der Wissenschaftsdisziplin Data Science gesamtgesellschaftlich wie makroökonomisch erhebliche Bedeutung zu. Angesichts eines vielfach diagnostizierten erheblichen Mangels an Expert(inn)en in diesem Bereich wird die Frage gestellt, welche Rolle Hochschulen bei der Deckung der Nachfrage nach Data ScienceExpert(inn)en am Arbeitsmarkt zukommt und ob Data Science darüber hinaus Potentiale auch für andere Wissenschaftsdisziplinen bietet.

 

15. Februar 2023, 15.45 Uhr

Digitalisierung und Datenschutz – Wie Datenschutz uns dazu befähigt, in einer neuen Welt heimisch zu werden

© Kristina Schäfer

Dr. Stefan Brink

Landesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit Baden-Württemberg a.D.

 

 

Abstract

 

Leistungsnachweis:
Zum Erwerb der 3 LP ist es erforderlich, 2 Lernprotokolle zu ausgewählten Sitzungen der Ringvorlesung zu erstellen.
Leitfaden für Lernprotokolle
Leitfaden (PDF, ca 90KB)

 

Data Literacy im Wintersemester 2022/23
LVNr. Titel Dozent Typ
11300340 Vorlesung (V)
6020231 Dr.-Ing. Sven Wursthorn Vorlesung / Übung (VÜ)
5011015 Dr. Andreas Haupt Vorlesung (V)
2151643 Prof. Dr.-Ing. Gisela Lanza Seminar (S)
6232901 PD Dr.-Ing. Martin Kagerbauer Vorlesung / Übung (VÜ)
2511000 Prof. Dr.-Ing. Johann Marius Zöllner Vorlesung (V)
1130414 Katja Dittrich Seminar (S)
1130544 Seminar (S)

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