QUADRIGA Data Literacy Framework

German version below QUADRIGA Data Literacy Framework The QUADRIGA Data Literacy Framework is a key component of the QUADRIGA project. It forms the basis for the Open Educational Resources (OER) designed for specific data types, as well as for the QUADRIGA Navigator, which enables users to filter teaching and learning resources tailored to their needs. The aim is to develop a framework that is aligned with the scientific data flow, covers the competencies identified for QUADRIGA as comprehensively as possible, and remains comparable with existing national and international frameworks. Furthermore, it should be possible to add further components to the framework.   Development Version 1 was developed for the project application, integrating an analysis of the Data Literacy Competencies Matrix by Ridsdale et al. (2015), the Future Skills Framework for Data Literacy by Schüller et al. (2019) and the FAIR4S Framework by Whyte et al. (2019). It comprises the seven dimensions of data flow, data competencies, data skills/knowledge, application domains, basic sciences, data types and competency level. Version 2 emerged from the internal further development of a draft created as part of a Master’s thesis for the Digital Data Management (DDM) programme at Humboldt University of Berlin and the University of Applied Sciences Potsdam (Walter, 2024). This, in turn, is a continuation of the first version, following a further review of the three frameworks mentioned above and incorporating the Data Management Skills Competency Matrix by Sapp Nelson (2017), the Data Literacy Maturity Model by Sternkopf (2019) and the DaLiCo Dimensions Framework by the DaLiCo Team (2022).  Version 3 represents a further refinement of the processes and initial findings from the QUADRIGA project, as well as a clarification and streamlining of the dimensions of knowledge, skills and attitude, and the examples. This framework comprises 15 competencies that can be mapped to six phases of the data flow. Version 4 moves the ‘basic competence’ (the ‘Foundation’ phase) into a grey box preceding the data flow, as it is not part of the data flow but can serve as a helpful foundation. Also depicted there from this version onwards is attitude (previously a dimension of the competencies alongside knowledge and skills), as individual competencies are generally intended to foster attitude and it could not be directly represented in the developed OERs.   QUADRIGA Data Competence Centre QUADRIGA is the Data Competence Centre for the Berlin-Brandenburg region. Drawing on expertise from the disciplines of computer science and information science, self-learning resources are being developed for the two application domains of Digital Humanities and Public Administration; these are made available as OER in the form of Jupyter Books for free reuse. To reflect the research process as realistically as possible, the OERs are based on case studies, which in turn are underpinned by the Data Literacy Framework developed specifically for the project. The case studies focus on three data types representative of the application domains: moving images, tables and text. QUADRIGA’s target groups include, in particular, PhD students and postdoctoral researchers in the aforementioned disciplines who wish to learn about and further develop their skills in working with digital data, methods and tools. QUADRIGA is one of 11 data competence centres in Germany and is funded by the Federal Ministry of Research, Technology and Space (BMFTR) and the European Union as part of NextGenerationEU. The consortium partners include: University of Potsdam (consortium coordinator) (grant reference: 16DKZ2034A) Konrad Wolf Film University Babelsberg (grant reference: 16DKZ2034B) Potsdam University of Applied Sciences (grant reference: 16DKZ2034C) Fraunhofer FOKUS (grant reference: 16DKZ2034D) Free University of Berlin (grant reference: 16DKZ2034E) Technical University of Berlin (grant reference: 16DKZ2034F) German Informatics Society (grant reference: 16DKZ2034G) Humboldt University of Berlin (grant reference: 16DKZ2034H)   You can find out more about the structure and implementation of the project in the implementation plan ("Umsetzungskonzept", German only). Further information and publications can be found on the website, in the Zenodo community and on the project’s GitHub organisation.   ---   QUADRIGA Datenkompetenzframework Das QUADRIGA Datenkompetenzframework ist ein wesentlicher Baustein des Projekts QUADRIGA. Es ist Grundlage der für einzelne Datentypen entworfenen Open Educational Resources (OER) sowie des QUADRIGA Navigators, der es Anwender:innen ermöglicht, auf sie zugeschnittene Lehr-/Lernangebote zu filtern. Ziel ist die Entwicklung eines Frameworks, das am wissenschaftlichen Datenfluss ausgerichtet ist, die für QUADRIGA ausgemachten Kompetenzen möglichst umfassend abdeckt und mit existierenden nationalen und internationalen Frameworks vergleichbar bleibt. Darüber hinaus sollte es möglich sein, weitere Komponenten zum Framework hinzuzufügen.   Entstehung Version 1 entstand für die Antragstellung des Projekts unter Einbindung einer Analyse der Data Literacy Competencies Matrix von Ridsdale et al. (2015), des Future Skills Framework für Data Literacy von Schüller et al. (2019) und des FAIR4S Frameworks von Whyte et al. (2019). Es beinhaltet die 7 Dimensionen Datenfluss, Datenkompetenzen, Datenfähigkeiten/Wissen, Anwendungsdomänen, Basiswissenschaften, Datentypen sowie Kompetenzniveau.Version 2 entstand aus der projektinternen Weiterentwicklung eines Entwurfs der im Rahmen einer Masterarbeit für den Studiengang Digitales Datenmanagement (DDM) der Humboldt Universität zu Berlin und der Fachhochschule Potsdam entstanden ist (Walter, 2024). Dieser ist wiederum die Fortführung der ersten Version unter nochmaliger Prüfung der drei o. g. Frameworks und unter Einbeziehung der Data Management Skills Competency Matrix von Sapp Nelson (2017), des Data Literacy Maturity Models von Sternkopf (2019) und des DaLiCo Dimensions Frameworks des DaLiCo Teams (2022). Version 3 ist eine weitere Anpassung hinsichtlich der Prozesse und ersten Ergebnisse im Projekt QUADRIGA und eine Präzisierung und Kürzung der Dimensionen Wissen, Fähigkeiten und Haltung sowie der Beispiele. Dieses Framework besteht aus 15 Kompetenzen, die sich 6 Phasen des Datenflusses zuordnen lassen. Version 4 verschiebt die "Basiskompetenz" (Phase "Grundlagen") in einen dem Datenfluss vorangestellten, grauen Kasten, da sie nicht Teil des Datenflusses ist, aber eine hilfreiche Grundlage sein kann. Ebenfalls dort abgebildet ist ab dieser Version die Haltung (vorher neben Wissen und Fähigkeit eine Dimension der Kompetenzen), da einzelne Kompetenzen die Haltung generell fördern sollen und sie sich in den entwickelten OER nicht direkt abbilden ließ.   QUADRIGA Datenkompetenzzentrum QUADRIGA ist das Datenkompetenzzentrum der Wissenschaftsregion Berlin-Brandenburg. Für die beiden Anwendungsdomänen Digital Humanities und Verwaltungswissenschaft entstehen unter der Einbindung der Expertise der beiden Disziplinen Informatik und Informationswissenschaft Selbstlernangebote, die als OER in Form von Jupyter Books zur freien Nachnutzung zur Verfügung gestellt werden. Um den Forschungsprozess möglichst realistisch abzubilden, basieren die OER auf Fallstudien, denen wiederum das eigens für das Projekt entwickelte Datenkompetenzframework zugrunde liegt. Die Fallstudien nehmen drei für die Anwendungsdomänen repräsentativen Datentypen in den Blick: Bewegtes Bild, Tabelle und Text. Zu den Zielgruppen von QUADRIGA zählen insbesondere promovierende und promovierte Wissenschaftler:innen der genannten Disziplinen, die den Umgang mit digitalen Daten, Methoden und Werkzeugen erlernen und weiterentwickeln wollen. QUADRIGA ist eins von 11 Datenkompetenzzentren in Deutschland und wird vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) und von der Europäischen Union im Rahmen von NextGenerationEU finanziert. Zu den Verbundpartnern zählen: Universität Potsdam (Verbundkoordination) (Förderkennzeichen: 16DKZ2034A) Filmuniversität Babelsberg KONRAD WOLF (Förderkennzeichen: 16DKZ2034B) Fachhochschule Potsdam (Förderkennzeichen: 16DKZ2034C) Fraunhofer FOKUS (Förderkennzeichen: 16DKZ2034D) Freie Universität Berlin (Förderkennzeichen: 16DKZ2034E) Technische Universität Berlin (Förderkennzeichen: 16DKZ2034F) Gesellschaft für Informatik (Förderkennzeichen: 16DKZ2034G) Humboldt-Universität zu Berlin (Förderkennzeichen: 16DKZ2034H)   Mehr zum Aufbau und zur Umsetzung des Projekts können Sie im Umsetzungskonzept erfahren. Weitere Informationen sowie Publikationen finden Sie auf der Webseite, in der Zenodo-Community und der GitHub-Organisation des Projekts.

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