Spielerisch Daten visualisieren – OER & Podcast aus dem data:viz:lab (Teil 2/2)
von Sophie Leubner
Chicken, American Football, Minecraft und dazwischen jede Menge Daten: Im data:viz:lab haben wir mit Jugendlichen in unserem Medienkompetenzzentrum Lichtenberg Daten gesammelt, kreativ visualisiert und sichtbar gemacht. Jetzt gibt’s die OER 4, 5 und 6 zum Nachmachen – begleitet von kompakten Podcastfolgen mit ehrlichen Einblicken aus der Praxis. Wer Teil 1/2 verpasst hat: die ersten drei OER inklusive Podcasts gibt es hier.
Datenkompetenz mit Spaßfaktor
TikToks schauen und analysieren, um Datenvisualisierung verständlicher und spaßiger zu machen? Das klingt erstmal komisch, aber es geht und ist eine von mehreren Methoden, die wir bei data:viz:lab genau zu diesem Zweck genutzt haben.
Aber von Vorne:
data:viz:lab ist ein Pilotprojekt, das wir gemeinsam mit unseren Partnern der Anna-Seghers-Bibliothek und dem Netzwerk Digitale Kinder- und Jugendbeteiligung entwickelt haben.
Über einen Zeitraum von 5 Monaten haben wir mit Jugendlichen (12-17 Jahre) aus Berlin-Lichtenberg unterschiedliche Einheiten zum leichteren Verständnis von Daten entwickelt und ausprobiert. Es sollten Methoden entstehen, die dafür sorgen, Daten mit Spaß und Interesse zu erfassen und weiterzuverarbeiten.
Der Fokus bei all den Einheiten liegt auf dem spielerischen und niedrigschwelligen Zugang zum Thema. Sich zum Beispiel einfach mal anzuschauen, welche TikToks viral gehen und warum eigentlich. Jede*r soll erstmal mitmachen können und so in Berührung mit Daten und deren Nutzung kommen.
Offene Bildungsressourcen – frei nutzbar und flexibel anpassbar
Nachdem wir viel ausprobiert und gespielt haben, wurden zum Ende des Projektes die besten Einheiten ausgearbeitet und zu offenen Bildungsressourcen entwickelt. Das bedeutet, jede*r kann sie frei nutzen und an die jeweiligen Grundvoraussetzungen der Gruppe und Einrichtung anpassen, mit bzw. in der sie damit arbeiten.
Praxiswissen im ergänzenden Podcast
Und gerade weil jede Gruppe anders ist, haben wir zu jedem verschriftlichten Konzepten noch eine Podcastfolge aufgenommen. In kurzen Episoden führen wir eine Art Nachgespräch zu unseren Durchführungen der ausgearbeiteten Methoden. Wir möchten dadurch unsere individuellen Erfahrungen mit euch teilen und durch bildhafte Erzählungen unsere Learnings und Tipps an euch weitergeben. Zusätzlich geben wir detaillierte Einordnungen der minimalen und maximalen Lernziele der jeweiligen Einheiten.
Durch den Podcast begleiten euch Janine Radeke, Expertin für interaktive Bildungsformate und barrierefreie Kommunikation und Nils Sommer, Medienpädagoge und Game Designer.
OER: Stärke ist nicht gleich Stärke
Mit kurzweiligen Turnierspielen wird Stärke sichtbar gemacht und gezeigt, wodurch sie alles beeinflusst werden kann. In die Spiele lässt man Grundbegriffe der Statistik wie „Korrelation“ einfließen, um sie zu verbildlichen und dadurch verständlicher zu machen. Die Turniere können mit viel Bewegung oder auch nur mit Bewegungen von Gegenständen wie Papierschnipseln stattfinden – leckere Preise sorgen natürlich für noch mehr Motivation.
Zielgruppe: ab 12 Jahren · Kategorie: Kritische Medienbildung / Datenkompetenz
Podcastfolge 5: Chicken und American Football
OER: Trendy Data
Virale TikToks schauen und analysieren. Eine Win-Win-Situation für alle, denn man taucht direkt in die Lebenswelt der Jugendlichen ein und anhand von konkreten TikToks wird die Datenanalyse verständlicher.
Zielgruppe: ab 14 Jahren · Kategorie: Kritische Medienbildung / Medienanalyse
Podcastfolge 6: Trendy Data
OER: Data Mining und Minecraft Exploration
In dieser mehrteiligen Einheit lernen die Teilnehmenden, Daten aktiv zu erheben, zu recherchieren und visuell darzustellen – mithilfe von Minecraft. Gemeinsam bauen sie Gebäude und Installationen, visualisieren Daten und erforschen Statistiken, um sie kreativ umzusetzen.
Zielgruppe: ab 12 Jahren · Kategorie: Making / Digitale Datenbildung / Medienpädagogik
Podcastfolge 7: Data Mining und Minecraft Exploration
Und so sah das ganze in der Praxis aus …
Und jetzt ihr!
OER ausprobieren – Material frei nutzen, anpassen und teilen. Podcast hören und aus der Praxis lernen oder einfach inspirieren lassen. In Teil 1/2 dieser Blogbeitragsreihe erfahrt ihr unter anderem, wie man mit Hilfe von Mario Kart Wahrscheinlichkeiten zu verstehen lernt oder, dass Emojis zeigen, wie unterschiedlich Daten interpretiert werden können. Einen Deepdive zu diesen Methoden bekommt ihr hier.
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Vielleicht auch interessant:
Mehr zum Entstehungsprozess von data:viz:lab in unserer Podcastfolge aus dem “mp Maschinenraum”, inklusive Checkliste, wie Projekte wirklich (also wirklich wirklich) zielgruppengerecht gestaltet werden.
