In der Wissenschaft wird die Fähigkeit, grafisch dargestellte Daten zu verstehen und zu analysieren, häufig als „Kompetenz im Umgang mit Datenvisualisierungen“ bezeichnet. Diese Kompetenz umfasst nicht nur das Verständnis visualisierter Informationen, sondern auch die Fähigkeit, Muster, Trends und Zusammenhänge in Daten zu erkennen, und fördert quantitatives Denken und analytische Fähigkeiten.
In ähnlicher Weise beinhaltet der Begriff „statistische Kompetenz“ die Interpretation von Informationen aus Grafiken und Tabellen sowie die kritische Bewertung statistischer Fakten, wodurch Personen fundierte, evidenzbasierte Entscheidungen treffen können. Sie ist auch Teil der Zukunftskompetenz „kritisches Denken“.
Warum ist Kompetenz im Umgang mit Datenvisualisierungen wichtig?
Kompetenz im Umgang mit Datenvisualisierungen ist in der heutigen Arbeitswelt von entscheidender Bedeutung und fungiert als Türöffner: Sie gilt als Indikator für das Potenzial einer Person, sich anzupassen und neue Konzepte zu erlernen. Besonders relevant ist sie in Bereichen wie MINT, Wirtschaftswissenschaften und Sozialwissenschaften, in denen die Fähigkeit, aus grafischen Darstellungen Erkenntnisse abzuleiten, für Problemlösung und Entscheidungsfindung unerlässlich ist.
Die Bedeutung von Datenkompetenz geht über die Wissenschaft hinaus, da Arbeitgeber diese Fähigkeiten zunehmend schätzen. Mitarbeitende mit guten Fähigkeiten im Umgang mit Datenvisualisierungen sind besser in der Lage, evidenzbasierte Entscheidungen zu treffen und effektiv zu kommunizieren, was die Leistungsfähigkeit von Organisationen verbessert. Die zunehmende Nutzung grafischer Darstellungen unterstreicht die Bedeutung von Datenkompetenz. So wie Lesekompetenz im Zeitalter des Buchdrucks unerlässlich war, ist die Fähigkeit, grafische Daten zu verstehen und zu nutzen, im digitalen Zeitalter zu einem integralen Bestandteil geworden.
Wie lässt sich Kompetenz im Umgang mit Datenvisualisierungen messen?
Initiativen zur Messung und Verbesserung von Datenkompetenz, wie das Modul „Grafiken und Tabellen“, wurden entwickelt, um die Fähigkeit von Personen zur objektiven Interpretation und Analyse visualisierter Daten zu erfassen. Das Modul „Grafiken und Tabellen“, das in verschiedenen Studierfähigkeitstests und Assessment-Centern eingesetzt wird, enthält Aufgaben zur Bewertung der Kompetenz von Personen im Umgang mit Datenvisualisierungen. Diese Aufgaben sind so konzipiert, dass sie keine spezifischen Vorkenntnisse erfordern, sondern sich auf die Fähigkeit konzentrieren, Informationen deduktiv zu verarbeiten – eine Kompetenz, die als grundlegend für den Erfolg in Wissenschaft und Arbeitswelt gilt.
Ein solches Modul findet sich in verschiedenen Studierfähigkeitstests für unterschiedliche Studienfelder (z. B. TM-WISO, GMAT, TMS, Eignungstest der Bucerius Law School). Forschung zur Wirksamkeit des Moduls belegt seine Validität: Die Leistung korreliert mit Schulnoten (z. B. r = .23 bis r = .45) und sagt Ergebnisse in der beruflichen Ausbildung (z. B. r = .42 mit der Theorie-Note) sowie im Hochschulstudium (z. B. r = .35 mit dem GPA in einem Bachelorstudiengang der Wirtschaftswissenschaften) voraus. Wenn Sie das Modul mit etablierten Intelligenzmodellen verknüpfen möchten, erfasst es insbesondere kognitive Fähigkeiten hinsichtlich Informationsverarbeitung, visuellem Denken und quantitativem Denken.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Förderung von Datenkompetenz, insbesondere im Bereich der Datenvisualisierung, für Personen, die sich in der heutigen datengetriebenen Welt bewegen, von entscheidender Bedeutung ist. Indem wir diese Kompetenzen in der Hochschulbildung und darüber hinaus fördern, befähigen wir Menschen dazu, fundierte Entscheidungen zu treffen, effektiv zu kommunizieren und in einem zunehmend komplexen und vernetzten Umfeld erfolgreich zu sein.
Weiterführende Literatur: Börner, K., Bueckle, A. & Ginda, M. (2019). Data visualization literacy: Definitions, conceptual frameworks, exercises, and assessments. Proceedings of the National Academy of Sciences, 116(6), 1857-1864.
