dataonderwijs

Dataonderwijs verwijst naar onderwijs en leeractiviteiten die gericht zijn op het verwerven van data-vaardigheden en een verantwoord begrip van data. Het omvat basisvaardigheden zoals het kunnen lezen, interpreteren en kritisch evalueren van datasets, maar ook de technieken van verzamelen, verwerken en analyseren van gegevens. Doel is dat leerlingen en studenten data op een doelgerichte en verantwoorde manier kunnen gebruiken bij probleemoplossing, besluitvorming en communicatie.

Kerncompetenties omvatten data-geletterdheid (inzicht in wat data betekenen en hoe ze interpreteerbaar zijn, met aandacht voor bias), data-analyse en -verwerking (verzamelen, schoonmaken en eenvoudige analyses uitvoeren), data-visualisatie en -presentatie, en data-etiek en privacy (toepassen van relevante principes en wetten, verantwoord omgaan met persoonlijke gegevens en reproducibiliteit). Daarnaast gaat het om het vermogen om data-gedreven beslissingen uit te leggen en te verantwoorden aan verschillende doelgroepen.

Onderwijsvormen variëren van project- of probleemgestuurd leren tot praktijkgericht oefenen met echte datasets en interdisciplinaire samenwerking. In het basisonderwijs ligt de nadruk vaak op datageletterdheid en statistische basisbegrippen, terwijl in voortgezet onderwijs en hoger onderwijs meer geavanceerde analyse en mogelijk programmeren aan bod komen. Evaluatie vindt plaats via portfolio’s, projecten en sequenties van opdrachten naast traditionele toetsen.

Uitdagingen en beleidsvraagstukken betreffen onder meer de snelle veranderingen in technologie, waardoor leraren continu bijgeschoold moeten worden en curricula moeten worden bijgewerkt. Daarnaast spelen inclusie, toegankelijkheid en privacy een cruciale rol, evenals de aansluiting op de arbeidsmarkt in een data-gedreven economie. Dataonderwijs is daarmee zowel een pedagogische als een sociaal-economische dimensie.