Digital Literacies#
Ziel#
Entwicklung eines kompetenzorientierten Orientierungsrahmens, um das Niveau bzw. die Teilkompetenzen zu bestimmen, die notwendig sind, um spezifische Forschungsfragen mit digitalen Methoden bearbeiten zu können.
Problemaufriss#
Digital, Data, AI Literacy – zusammengefasst als Digital Literacies – sind Kompetenzen, die heute zum Kernrepertoire an Kompetenzen gehören. Auch wenn es in unterschiedlichen Anwendungskontexten verschiedene Ausprägungen und Anforderungen gibt, wie diese Digital Literacies ausgebildet sein sollten, sind sie infolge der umfassenden Digitalisierungsprozesse unerlässlich. Forschen, Lernen und Lehren kommen ohne Daten, Software und zunehmend auch ohne KI gar nicht mehr aus. Dennoch sind diese digitalen Kompetenzen noch zu wenig fachspezifisch definiert und selten explizit in Curricula oder der Lehre adressiert.
Um digitale Kompetenzen fördern zu können, braucht es einen Kompetenzrahmen, der Kompetenzniveaus und Kompetenzdeskriptoren für eine Anwendungsdomäne definiert:
Was soll gefördert werden?
Welches Niveau soll gefördert werden?
Wie sind Komptenzen zu gliedern und zu stufen?
Woran sollen diese Kompetenzen überprüft werden?
Die vorhandene Kompetenzstufe kann entweder durch externe Einschätzung (Test, Beobachtung) oder durch eine Selbsteinschätzung (Test, Selbstreflexion) bestimmt werden. Gerade letztere lebt von einer ausgeprägten intrinsischen Motivation und hohen Reflexionsfähigkeit (Metakognition, exekutives Wissen), die mit dem Willen zu Veränderung durch Lernen (Volition, emotionales Wissen) gekoppelt sein müssen, damit Selbsttests eine Wirkung erzielen können.
Digital Literacies#
In die Entwicklung eines fach- und fallspezifischen Kompetenzmodells sind verschiedenen Modellierungen eingeflossen:
Digital Literacy [Bawden, 2008, Buckingham, 2010, Carretero et al., 2017, Eickelmann et al., 2019, Eshet, 2004, Gilster, 1997, Koehler and Mishra, 2009, Mishra and Koehler, 2006, Vuorikari et al., 2022, Sekretariat der Kultusministerkonferenz, 2016],
Data Literacy [Borek et al., 2021, Neuroth et al., 2025, Petras et al., 2025, Ridsdale et al., 2015, Schmidt et al., 2021, Schüller et al., 2019] und
AI Literacy [Commission and OECD, 2025, Laupichler et al., 2022, Long and Magerko, 2020, Lorenz and Romeike, 2023, Miao and Cukurova, 2024, Ng et al., 2021, Ng et al., 2021]
Auf der Basis der Literatur werden diese drei Literacies unter dem Oberbegriff “Digital Literacies” zusammengefasst und wie folgt definiert:
Unter Digital Literacies versteht man alle (Teil-)Fähigkeiten, die einem dabei helfen, sich kritisch, selbstreflektiert und mündig mit den Anforderungen einer digitalen und KI-durchdrungenen Umwelt auseinander zu setzen. Diese Kompetenzen erstrecken sich ebenso auf den (gestaltenden) Umgang mit Daten, Methoden und Infrastrukturen wie auf das Verstehen von Konzepten oder das Entwickeln von Ideen, die Annahmen hinterfragen, neue Denkansätze hervorbringen oder Vorhandenes neuartig miteinander verknüpfen.
Wie auch die zugrundeliegenden Modellierungen ist diese Definition fachunabhängig angelegt, so dass sie auf verschiedene Domänen übertragen werden kann. Da sich kompetentes Handeln allerdings erst durch die Performanz in konkreten Anwendungsszenarien erkennen lässt, ist es sinnvoll, mithilfe eines Kompetenzrahmens eine fach- und fallspezifische Kompetenzmodellierung vorzunehmen