Zusammenfassung
Der Beitrag weist auf die Zusammenhänge zwischen der (Re)Produktion digitaler Ungleichheiten und zunehmender Datafizierung im Kontext Schule sowie Schulsozialarbeit hin. Dabei werden pädagogische sowie technische Herausforderungen aufgezeigt. Die fortschreitenden Prozesse der Digitalisierung, die Tempoverschärfung durch die Covid-19-Pandemie sowie Learning Analytics als Beispiel für aufkommende Daten(quellen) werden rahmend herangezogen.
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Notes
- 1.
Zum Zeitpunkt der Fertigstellung dieses Beitrages (September 2020) war die Covid-19-Pandemie nicht ausgestanden, sodass auf weitere Erläuterungen hierzu verzichtet wird.
- 2.
‚Educational Data Mining‘ beschreibt die systematische Auswertung großer Datenbestände mit dem Ziel, die im Zuge des „technologisierten“ Lernens anfallenden Informationen zu ordnen und in Zusammenhang zu bringen.
- 3.
Eine Übersicht zu den einschlägigen Studien bietet der Abschlussbericht des BMBF-Projektes „Unterricht – Heterogenität – Ungleichheit (UHU)“: https://doi.org/10.2314/GBV:866229728.
- 4.
Das Forschungsprojekt „All is data“ fokussiert neue Anforderungen an Pädagog*innen (d. h. Lehrer*innen, Medienpädagog*innen, Schulsozialarbeiter*innen) hinsichtlich des Umgangs mit digitalen Daten und Daten-Bildung als Teil pädagogischen Handelns in Schule und untersucht diese. Dabei stehen unter anderem Datenpraktiken und Datenhandeln im Fokus. Der Verbund besteht aus der FernUniversität Hagen, der Technischen Universität Kaiserslautern sowie dem Institut für Informationsmanagement Bremen und wird durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert. Weitere Informationen sind unter all-is-data.de abrufbar.
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Roeske, A. (2021). Datafizierung, Daten(quellen) und die (Re)produktion digitaler Ungleichheiten in Schule und Schulsozialarbeit. In: Freier, C., König, J., Manzeschke, A., Städtler-Mach, B. (eds) Gegenwart und Zukunft sozialer Dienstleistungsarbeit. Perspektiven Sozialwirtschaft und Sozialmanagement. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-32556-5_23
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