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Spotlight Forschung: Prof. Katja Ickstadt zu Data Literacy in der Forschung

„Datenkompetenz heißt: Sprache lernen einmal anders“

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Portrait von Prof. Katja Ickstadt © Felix Schmale​/​ TU Dortmund
Prof. Katja Ickstadt ist seit 2004 Professorin für Mathematische Statistik und Biometrische Anwendungen an der Fakultät Statistik der TU Dortmund.

Prof. Katja Ickstadt leitet als Dekanin an der TU Dortmund die einzige eigenständige Fakultät Statistik im deutschsprachigen Raum. Täglich arbeitet sie in ihrer Forschung mit enormen Datenmengen, die nach sinnvollen Verfahren modelliert und klassifiziert werden müssen. Auch in anderen Fachdisziplinen wird ein kompetenter und zielgerichteter Umgang mit Daten immer wichtiger: Wissenschaftliche Thesen werden mit großen Datenmengen unterfüttert, Drittmittelgeber fordern Pläne für ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement. Um Studierenden und Promovierenden aller Fächer diese Kompetenzen frühzeitig zu vermitteln, startete vor Kurzem das Data Competence Network (DaCoNet). Geleitet wird es von Prof. Katja Ickstadt und Prof. Henrik Müller vom Institut für Journalistik der TU Dortmund. Das Projekt konnte sich erfolgreich im Wettbewerb „Data Literacy Education.NRW“ durchsetzen und wird vom Stifterverband NRW für die kommenden drei Jahre gefördert. Im Interview spricht Prof. Ickstadt über die Herausforderungen beim Umgang mit Daten und erklärt, warum Data Literacy nicht nur in der Statistik eine zentrale Bedeutung hat.

Prof. Ickstadt, woran forschen Sie gerade?

Methodisch beschäftige ich mich vor allem mit der Analyse hochdimensionaler Daten. Dabei geht es darum, sehr große Datenmengen zu reduzieren, ohne dass sich das Ergebnis einer Analyse wesentlich ändert. Einen weiteren Schwerpunkt meiner Forschung bildet die Modellierung von Daten mit raum-zeitlicher Struktur, bei der sogenannte Bayesianische Modelle zum Einsatz kommen. Diese ermöglichen es, Wahrscheinlichkeiten unter Berücksichtigung von Vorwissen zu bestimmen und sie können auch aus wenigen oder unvollständigen Daten Aussagen ableiten. Für uns Statistikerinnen und Statistiker sind die Anwendungsgebiete vielfältig – das macht unser Fach so abwechslungsreich. Hauptsächlich beschäftige ich mich mit epidemiologischen Fragestellungen, zum Beispiel: Welchen Einfluss haben bestimmte Schadstoffe oder genetische Dispositionen auf verschiedene Erkrankungen? Aber auch Fragen aus dem Bauingenieurwesen wie die Rissentwicklung im Beton bearbeiten wir gerade. Spaß machen natürlich auch Forschungsfragen aus dem Sport, etwa beim Fußball: Hat ein Stürmer, der mehrere Treffer erzielt und somit einen „Lauf“ hat, tatsächlich eine höhere Wahrscheinlichkeit, ein weiteres Tor zu erzielen? Es gibt Hinweise auf diesen sogenannten „Hot Shoe Effect“. Analog dazu untersuchen wir gerade, ob es auch einen „Hot Glove“-Effekt bei Torhütern gibt.

Was bedeutet eigentlich Data Literacy?

Kurz gesagt beschreibt Data Literacy die Kompetenz, sinnvoll mit Daten umgehen zu können. Dazu gehören beispielsweise die Fähigkeiten, Daten zu erfassen, zu visualisieren und zu analysieren, zu interpretieren und im jeweiligen Kontext zu beurteilen. Wenn Daten der neue Grundstoff unserer Gesellschaft sind, ist Data Literacy die nötige Kulturtechnik für den Umgang damit. Deshalb betrifft das Thema alle Fächer. Daten begegnen uns täglich, seien es die neuesten Corona-Zahlen, Börsenkurse oder Sportergebnisse – doch sie werfen viele Fragen auf: Kenne ich die Quelle und ist sie verlässlich? Sind es Rohdaten oder wurden sie bereits vorbearbeitet und/oder zusammengefasst? Welche Antworten liefern sie, welche Methoden eignen sich zur Analyse und welche Sorgfaltspflichten habe ich im Umgang mit den Daten? Um diese Fragen zu beantworten, ist das Zusammenspiel aller Fachdisziplinen notwendig – und für die Verständigung braucht es eine gemeinsame Sprache. Insofern bedeutet Datenkompetenz: Sprache lernen einmal anders.

Welche Ziele verfolgen Sie mit dem Projekt DaCoNet?

DaCoNet verfolgt beim Umgang mit Daten drei Ziele, die aufeinander aufbauen: sensibilisieren, qualifizieren und spezialisieren. Zunächst wollen wir Bachelor-Studierenden aller Fächer ein elementares Datenverständnis vermitteln und sie für die verschiedenen Bereiche sensibilisieren, die mit Datenkompetenz verbunden sind. Dazu nutzen wir eine Kombination aus Präsenzveranstaltungen und digitalen Lernangeboten sowie eine interdisziplinäre Ringvorlesung. Im zweiten Schritt können Studierende in ihren Fächern ein fortgeschrittenes Datenverständnis erwerben. Das geschieht in Tandems aus Lehrenden datenwissenschaftlicher und anwendungsorientierter Disziplinen. Level drei, das Expert-Level, richtet sich schließlich an Masterstudierende und Promovierende in datenintensiven Fächern. Sie erlernen hier den automatisierten Umgang mit Forschungsdaten im gesamten Prozessablauf und erstellen eigene Programmskripte. Auch an ein Fortbildungsangebot für Lehrerinnen und Lehrer ist auf diesem Level gedacht. Auf jeder der drei Stufen ist es zudem möglich, ein DaCoNet-Zertifikat zu erwerben. Wir freuen uns sehr, dass das Projekt nun gestartet ist und hoffen, es zusammen mit dem Dortmund Data Science Center (DoDSc) weiter ausbauen zu können, um Datenkompetenz als Thema dauerhaft an unserer Universität zu verankern.
 

Zur Person:

●    1994 Promotion in Mathematik an der TU Darmstadt
●    1997-1998 Assistant Professor am Department of Statistics, University of North Carolina, Chapel Hill, USA     
●    2001 Habilitation in Mathematik an der TU Darmstadt     
●    Seit 2004 Professorin für Mathematische Statistik und Biometrische Anwendungen an der Fakultät Statistik der TU Dortmund
●    Seit 2011 Teilprojektleitung im Sonderforschungsbereich 876 „Verfügbarkeit von Information durch Analyse unter Ressourcenbeschränkung“
●    Seit 2013 Teilprojektleitung im Sonderforschungsbereich 823 „Statistik nichtlinearer dynamischer Prozesse“
●    Seit 2018 Vorstandsmitglied des interdisziplinären Dortmund Data Science Center(DoDSc) an der TU Dortmund
 

Weitere Informationen:
Projekt DaCoNet an der TU Dortmund
Ausschreibung „Data Literacy Education“ des Stifterverbandes NRW
Beratung zum Forschungsdatenmanagement durch das Referat Forschungsförderung der TU Dortmund

 

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Der Campus der TU Dortmund liegt in der Nähe des Autobahnkreuzes Dortmund West, wo die Sauerlandlinie A45 den Ruhrschnellweg B1/A40 kreuzt. Die Abfahrt Dortmund-Eichlinghofen auf der A45 führt zum Campus Süd, die Abfahrt Dortmund-Dorstfeld auf der A40 zum Campus-Nord. An beiden Ausfahrten ist die Universität ausgeschildert.
Für E-Autos gibt es eine Ladesäule am Campus Nord, Vogelpothsweg.

Direkt auf dem Campus Nord befindet sich die S-Bahn-Station „Dortmund Universität“. Von dort fährt die S-Bahn-Linie S1 im 15- oder 30-Minuten-Takt zum Hauptbahnhof Dortmund und in der Gegenrichtung zum Hauptbahnhof Düsseldorf über Bochum, Essen und Duisburg. Außerdem ist die Universität mit den Buslinien 445, 447 und 462 zu erreichen. Eine Fahrplanauskunft findet sich auf der Homepage des Verkehrsverbundes Rhein-Ruhr, außerdem bieten die DSW21 einen interaktiven Liniennetzplan an.
 

Zu den Wahrzeichen der TU Dortmund gehört die H-Bahn. Linie 1 verkehrt im 10-Minuten-Takt zwischen Dortmund Eichlinghofen und dem Technologiezentrum über Campus Süd und Dortmund Universität S, Linie 2 pendelt im 5-Minuten-Takt zwischen Campus Nord und Campus Süd. Diese Strecke legt sie in zwei Minuten zurück.

Vom Flughafen Dortmund aus gelangt man mit dem AirportExpress innerhalb von gut 20 Minuten zum Dortmunder Hauptbahnhof und von dort mit der S-Bahn zur Universität. Ein größeres Angebot an internationalen Flugverbindungen bietet der etwa 60 Kilometer entfernte Flughafen Düsseldorf, der direkt mit der S-Bahn vom Bahnhof der Universität zu erreichen ist.

Die Einrichtungen der TU Dortmund verteilen sich auf den größeren Campus Nord und den kleineren Campus Süd. Zudem befinden sich einige Bereiche der Hochschule im angrenzenden Technologiepark. Genauere Informationen können Sie den Lageplänen entnehmen.