DDKE in GdW an der HAW LA, WS 2016

DDKE als Block in GdW

  • Idee: In der Vorlesung http://www.jbusse.de/2016_ws_gdw/ einen ca. 4-wöchigen Block DDKE unterbringen ... Erstsemester ... Mischung von Orientierung geben und selektiv in die Tiefe gehen, damit es nicht nur oberflächlich bleibt
  • Dieser Text: Didaktische Überlegungen, zum Mitlesen für die Studierenden

Warum sollte Data Science als Kernthema in eine Einführungsveranstaltung in die Wirtschaftsinformatik aufgenommen werden?

Quellen: Data Science (und erst recht DDKE) ist eine (Mashup-) Disziplin, die sich rasant fortentwickelt: Falls es ein (noch dazu deutschsprachiges) Lehrbuch geben sollte, wäre es veraltet. Wir beziehen uns also auf aktuelle Originaltexte aus dem Netz.

Nachgeschaut bei Wikipedia: spannende Artikel in EN, viel zu wenig auf DE. Das ist nicht überraschend, denn Fortschritt im Bereich IT (und Life Sciences und vielen anderen Wissenschaften) findet "auf englisch" statt.

Wikipedia als Quelle an einer Hochschule? Hier gibt es Für und Wider:

  • gut
    • aktuell
    • crowdsourced
    • einfaches englisch
  • problematisch
    • Wahrheitsgehalt
    • Auswahl des Stoffes
  • heißt für uns: Wir haben einen Text
    • aus dem wir viel Neues schöpfen können
    • der aber keinesfalls "wahr" ist
    • an dem wir lernen können, einen Inhalt kritisch zu betrachten
  • Aufgabe des Prof
    • Auswahl von Auszügen von Artikeln
    • Beurteilungsfunktion: Das ist nicht die ganze Wahrheit, aber schon mal nicht falsch
    • gemeinsames Lesen in einer Gruppe incl. Diskussion: keine reine Stoff-Rezeption, sondern auch Erarbeitung

Ausschlaggebende Überlegung: Zu den Lernzielen an einer Hochschule gehört es auch, mit nicht "zertifizierem" Wissen umgehen zu lernen. Wikipedia, User-Communities, der eigene Chef (im Unterschied zum Springer-Lehrbuch): Hier sind Irrwege ebenso häufig dabei wie innovative Perlen. Diese voneinander unterscheiden zu können wäre wünschenswert - aber junge, dynamische Disziplinen zeichnen sich eben besonders dadurch aus, dass sich erst sehr viel später herausstellt, "wer den Porsche fährt".

Entscheidung: Auch wenn uns eine wissenschaftliche Grundlage lieber wäre, eignen sich vom Dozenten ausgewählte und in der Vorlesung kommentierte Wikipedia-Artikel durchaus als Textgrundlage bei einem aktuellen Thema wie z.B. Data Science.