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Studienangebote

Digital and Data Literacy in Teaching Lab

Digital denken von Anfang an

Abstraktes Bild mit Bezug zu Data Literacy

Foto: Growtika / unsplash

Das Projekt „Digital and Data Literacy in Teaching Lab“ (kurz: DDLitLab) fördert Digital- und Datenkompetenzen von Studierenden durch fachspezifische, fachübergreifende und transferorientierte Lehrangebote an allen Fakultäten der Universität Hamburg. Zudem unterstützt es Lehrende dabei, ihre digital-didaktischen Kompetenzen weiter auszubauen. Das DDLitLab wird von der "Stiftung Innovation in der Hochschullehre" für eine Gesamtlaufzeit von viereinhalb Jahren gefördert.

Mehr zum Projekt

Inhalt

Projektziele

DLE

Foto: Joseph Mucira / Pixabay

Was ist Digital & Data Literacy?

Das bedeutet die allgemeine Befähigung zur Orientierung und Mitgestaltung von Prozessen der (digitalen) Datenerhebung, ihrer Verarbeitung, Analyse und Visualisierung sowie eine kritische Reflexion zeitgenössischer Digital- und Datenpraktiken und ihrer Konsequenzen in Gesellschaft, Wissenschaft, Politik und Wirtschaft.

Zur Digitalstrategie der UHH
Lehrarbeit

Foto: Moondance / Pixabay

DUTy: Digital-didaktische Qualifizierung von Lehrenden

Das Teilprojekt DUTy (Digital University Teaching Literacy) hat das Ziel, Lehrende für digitale und hybride Lehrformate weiter zu qualifizieren. Das DUTy-Team bietet eine Vielzahl an Beratungs- und Austauschangeboten zum Thema an.

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Data Literacy Lehrlabor / Cross-Disciplinary Teaching Labs

Mit dem Data Literacy Lehrlabor / Cross-Disciplinary Teaching Labs (CDTLs) werden vielfältige, innovative Lehrveranstaltungen an allen Fakultäten und zentralen Einrichtungen der UHH gefördert, die Studierende zum Umgang mit Digitalität und Daten bzw. ihrer Reflexion befähigen.

Lehrlabor SymbolbildSymbolbild Lehrlabor

Foto: fauxels / Pexels

Interaktive Karte: Hier sind die Lehrlabore angesiedelt

Lehrlaborprojekte im Spotlight

deepmind x / unsplash

Foto: deepmind x / unsplash

BreAkIng Bad: Hacking the AI Act

In einem hermeneutischen Lehransatz treten die Studierenden als „Advocatus Diaboli“ auf: Die Beratungskonzepte sollen zeigen, wie der AI Act mit minimalem Aufwand erfüllt wird und dabei wirtschaftlicher Profit und Inkaufnahme von gesellschaftlichem Risiko maximiert werden können.

Projektdetails
Stable diffusion: painting-of-diverse-women-with-smartphones-with-neon-colours

Foto: https://stablediffusionweb.com: painting-of-diverse-women-with-smartphones-with-neon-colours

Feministische Intervention in Nachrichtendistribution

Im Rahmen des Seminars setzen sich Studierende mit kritischen Perspektiven auseinander, die beispielsweise aus einer intersektional feministischen Haltung folgen können, um diese Datenpraktiken zu analysieren und eigene vertiefende Fragestellungen sowie Lösungsansätze zu entwickeln.

Projektdetails
Brainstorming mit Sticky Notes

Foto: ux indonesia / unsplash

Data-Driven Digital Innovation Lab

Im D³ Innovation Lab werden Studierende in datengetriebenen Innovationsprojekten durch alle Phasen des Datenlebenszyklus geführt. Dabei lernen sie neben der Planung von Projekten auch Datenpraktiken anzuwenden und erhobene Daten zu verwalten.

Projektdetails
Bildschirme in der Schule

Foto: https://stablediffusionweb.com mit Bezug auf ddle schule digital literature in school

Daten und die digitale Welt – Thema für Schule & Unterricht!

In dieser Lehrveranstaltung werden Digital- und Datenkompetenzen von angehenden Lehrkräften gestärkt. In Bezug auf die Lehrpläne für Hamburger Schulen werden konkrete didaktische Konzepte für die Digital und Data Literacy Education (DDLE) erarbeitet. Wie kann DDLE in- und außerhalb des Unterrichts berücksichtigt werden?

Projektdetails
Logo Causality Lab

Foto: UHH / Bach

Das Digital Causality Lab – Kausale Inferenz für Alle!

Dieses Lehrlaborprojekt besteht aus zwei Teilen. In einem Online-Kurs werden den Teilnehmenden Grundlagen und Methoden der Kausalen Inferenz mithilfe innovativer Lehrmaterialien und Lernvideos vermittelt. Außerdem wird die Möglichkeit geboten, die Methoden in einem eigenen Projekt praktisch anzuwenden.

Projektdetails

Ringvorlesung Datenwelten

Symbolfoto Datenwelten

Foto: Google DeepMind / unsplash

Die interdisziplinäre Ringvorlesung Datenwelten vermittelt Studierenden aller Fächer Grundlagen der Digital- und Datenkompetenz sowie Vertrautheit im Umgang mit datengetriebenen Methoden. Um Digitalisierung und Datafizierung zu verstehen, werden technisch-praktisches Wissen und kritische Reflexion eng miteinander verknüpft und aus verschiedenen Perspektiven beleuchtet.

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Generative KI in der Hochschullehre

Im Kontext des Einsatzes von generativer künstlicher Intelligenz (gKI) in der Hochschullehre organisieren wir Veranstaltungen, diskutieren aktuelle Entwicklungen, führen Umfragen durch und lassen die daraus entstehenden Erkenntnisse in unsere Projektarbeit einfließen.

gki Bildgki Symbol

Foto: Mojahid Mottakin / unsplash

Studentische Forschungsgruppen mit Schwerpunkt Data Literacy

Wirf einen Blick auf ausgewählte Projekte der Studentischen Forschungsgruppen mit Schwerpunkt Data Literacy und lerne die Gruppen und ihre Projekte kennen.

Forschungsaufbau

Foto: Google DeepMind / unsplash

Das sind die Studierendenprojekte!

Wir unterstützen Studierende, ihre Digital- und Datenkompetenzen im Rahmen eigenständiger Projekte auf- und auszubauen. Insgesamt umfassen unsere Förderungen 77 Studierende in 31 Projektgruppen, die sich intensiv mit eigens gewählten, datengetriebenen Themenstellungen auseinandersetzen und so ihre Datenkompetenzen erweitern können.

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Projektgruppe NoLock

Foto: UHH / Rehder

NoLoCK

Das Ziel des NoLoCK-Projekts bestand darin, No- & Low-Code Plattformen und ihre Grenzen im Vergleich zur nativen Entwicklung zu untersuchen und zu evaluieren. Dabei wurde untersucht, ob diese Plattformen als Kompetenzbrücken im Kontext mitarbeitergetriebener (digitaler) Innovationen geeignet sind.

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Projektgruppe FinWAIID

Foto: UHH / Rehder

FinWAIID

Our world is changing, and the tools we use to research it must change too. In cetacean (whale) research, photo identification is a crucial technique for tracking individuals and studying population size and dynamics. FinWAIID explores an automated approach to streamline this process by developing a deep learning pipeline for detection.

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Projektgruppe Beenough

Foto: UHH / Rehder

Beenough

Untersuchungen zur Nahrungskonkurrenz von Wild- und Honigbienen sind uneinheitlich und oft nur lokal aussagekräftig. Ziel des Projekts ist es daher, eine solche Analyse für Norddeutschland durchzuführen. So sollen mögliche regionale Unterschiede und Gebiete mit besonders hohem Konkurrenzpotenzial identifiziert werden.

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outro

Foto: iStock

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