1. – 4. Schuljahr

Daniel Frischemeier | Rolf Biehler

Big Data in der Grundschule?

Auf dem Weg zur Datenkompetenz

Mit einer immer stärkeren Digitalisierung und der Allgegenwärtigkeit von Daten werden eine statistische Allgemeinbildung und eine kompetente Nutzung von Daten zunehmend wichtiger. Die Basis hierfür kann bereits im Unterricht der Primarstufe gelegt werden sowohl analog als auch unter Verwendung von digitalen Datenanalysetools.

Riesige Datenmengen (sog. Big Data) sind heutzutage durch das Internet, durch Social-Media-Kanäle, durch Sensoren etc. frei verfügbar und für jedermann zugänglich. Data Science ist in diesem Sinne eine neue aufstrebende Disziplin, die über die Statistik hinausgeht und das Ziel verfolgt, mithilfe von Bezugsdisziplinen, wie der Informatik und den Gesellschaftswissenschaften, diese riesigen Datenmengen handhabbar und gesellschaftlich verantwortlich einsetzbar zu machen. Dass dies ein relevantes Thema der Gegenwart und der Zukunft ist, wird daran deutlich, dass viele Entscheidungsprozesse im täglichen Leben, beispielsweise in der Politik, der Wirtschaft, den Sozialwissenschaften oder der Medizin, auf Daten und Statistiken basieren (Engel 2017). Um diese Prozesse zu verstehen und an ihnen aktiv teilnehmen zu können, benötigen mündige Bürgerinnen und Bürger eine statistische Allgemeinbildung und einen kompetenten Umgang mit Daten. Ein grundlegendes Verständnis für multivariate Daten im Kontext von u.a. Umwelt-, Gesundheits-, Migrationsstatistiken sogenannten Zivilstatistiken (Engel et al. 2019) zu vermitteln und diese Daten und Kontexte für mündige Bürgerinnen und Bürger zugänglich zu machen, ist sicher nicht das primäre Ziel des Mathematikunterrichts der Grundschule, aber es ist ein Ziel für Erwachsene und insbesondere auch für Lehrkräfte. Erste Schritte zur Entwicklung einer Datenkompetenz können und sollten aber bereits im Mathematikunterricht der Grundschule gefördert werden.
Der Datenanalyse-Zyklus
Ein typischer Datenanalyse-Zyklus wie der PPDAC-Zyklus nach Wild und Pfannkuch (1999) besteht aus den Phasen Problem (Entwicklung einer statistischen Fragestellung), Plan (Planen der Datenerhebung), Data (Datenerhebung auf Basis einer Umfrage, Beobachtung oder eines Experiments), Analysis (Darstellung und Analyse der gesammelten Daten) und Conclusions (Interpretation der Ergebnisse). Diese Phasen finden sich auch in den von Hasemann und Mirwald (2012) konkretisierten Bildungsstandards Mathematik für die Primarstufe wieder. So sollen Schülerinnen und Schüler lernen, ...
  • „wie man Daten über Objekte oder Ereignisse erfasst,
  • wie man sie dokumentiert, insbesondere dann, wenn sie flüchtig (vergänglich) sind,
  • wie man die so erfassten Daten für andere Personen übersichtlich in Tabellen und Diagrammen darstellt,
  • dass es hilfreich oder sogar notwendig sein kann, die Daten noch weiter zu bearbeiten um ihren Informationswert zu erhöhen,
  • wie man solchen Darstellungen Informationen entnimmt und diese dann benutzt. (Hasemann & Mirwald 2012, S. 145)
Konkrete Umsetzungsideen für den Mathematikunterricht in der Primarstufe finden sich unter anderem beispielsweise in Neubert (2012) sowie Sill und Kurtzmann (2019).
Digitale Werkzeuge und Präkonzepte
Mit Blick auf die neuen Herausforderungen und die Allgegenwärtigkeit von Daten stellt sich die Frage, ob ein solcher Datenanalysezyklus auch im Hinblick auf die Exploration größerer Datenmengen im Mathematikunterricht der Primarstufe realisierbar ist. Wie lassen sich z.B. große Datenmengen, wie die Daten von Schülerinnen und Schülern mehrerer Schulen, explorieren? Insbesondere in der internationalen Diskussion (siehe u.a. Leavy, Meletiou-Mavrotheris & Paparistodemou 2018) werden auch Umsetzungsmöglichkeiten zur Thematisierung der Datenanalyse im Mathematikunterricht der Primarstufe diskutiert, die in der deutschen Grundschullandschaft noch weitgehend unbekannt sind. Alle Vorschläge basieren auf dem Datenanalyse-Zyklus. Daneben lassen sich...

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