 Gut. Okay, dann heiß ich alle hier im Saal und auch die Zuschauer vom Live-System, vom Livestream, alle hier willkommen bei, für unsere nächste Rednerin natürlich auch, zum Thema Erlernen, warum die Zivilgesellschaft ein eigener Kompetenzzentrum brauchen. Für mich ist das Thema auch relevant, deswegen bedanke ich mich da auch schon mal direkt bei ihr, weil ich auch im familiären Raum Leute habe, die in dem Bereich was lernen. Und deswegen gebe ich auch direkt weiter an unsere Rednerin. Danke schon mal. Okay, ich bin anmuted, ihr hört mich super. Ja, vielen Dank, dass wir hier die Möglichkeit haben, unsere Lernplattform vorzustellen. Ich bin Lisa Reiber, eine von vielen, vielen Datenwissenschaftlerinnen aus dem Correlate-Netzwerk. Wir sind Correlate, wie gesagt, ein Netzwerk, was skilled volunteers verbindet oder verbindet, schafft zu gemeinnützigen Organisationen. Und was wir machen, pfust so ein bisschen auf drei verschiedenen Bereichen. Zum einen, und das ist einer der Haupttätigkeitsbereiche, in dem die volunteers tätig sind, sind es so pro Bono-Projekte mit gemeinnützigen Organisationen, die so von eins bis sechs Monaten dauern. Zweiter Tätigkeitsbereich ist Bildung, wo wir versuchen, nicht nur punktuell mit den gemeinnützigen Organisationen zusammenzuarbeiten, sondern auch in den Organisationen selbst Fähigkeiten und Data Literacy Skills aufzubauen. Und der dritte Tätigkeitsbereich ist so zusammengefasst als Dialog. Also da geht es auch sehr viel um Öffentlichkeitsarbeit, das Thema Digitalisierung und Data Literacy in der Zivilgesellschaft politisch voranzutreiben und im Gespräch mit den gemeinnützigen Organisationen und der Öffentlichkeit zu bleiben. Und da haben wir zum Beispiel den Podcast Correl Talk, den ich eine empfehlen kann und verschiedene Blockposts. In dem Talk heute geht es quasi um den mittleren Teil Bildung und um die Frage, wie wir digitale Kompetenzen nachhaltig vermitteln können, vor allem in Bezug auf die Zivilgesellschaft und gemeinnützige Organisationen. Und dafür haben wir in den vergangenen Jahren eine Lernplattform bei Correlate entwickelt, um ein niedrigschwelliges Format zu schaffen, was vor allem die Bedarfe von gemeinnützigen Organisationen auf die Bedarfe zugeschnitten ist. Die Herausforderungen, die wir nämlich meistens in den Projekten mit gemeinnützigen Organisationen festgestellt haben, ist, dass sehr geringe Kenntnisse teilweise in den Organisationen selbst gibt und es keine Ressourcen oder keine Zeit gibt, diese aufzubauen. Mit Datenkompetenzen meinen wir die Fähigkeiten, Daten auf kritische Art und Weise zu sammeln, zu verwalten, zu bewerten und auszuwerten. Und daraus ergibt sich quasi die Notwendigkeit, wenn wir Projekte mit gemeinnützigen Organisationen haben, dass dort zumindest ein Mindestmaß an Data Literacy Skills vorhanden ist, damit sie uns zum Beispiel ihre Bedarfe überhaupt mitteilen können und überhaupt in der Lage sind, uns zu erzählen, was denn ihre Bedarfe sind, damit dann die Freiwilligen diese umsetzen können. Oder zum Beispiel auch damit entwickelte Lösungen dann in der Organisation Fortbestand haben und überhaupt genutzt oder verstanden werden können. In der Zivilgesellschaft ist der Bedarf quasi auch schon bekannt, dass was wir in der Praxis in Zusammenarbeit mit den NGOs und Non-profits erleben, spiegelt sich auch in dem Digital Report Non-profits und IT wieder, wo Non-profits unter anderem angeben, dass ein häufiges Hindernis eben ist, dass sie über nicht genug Wissen in dem Bereich verfügen und auch nicht über genug Ressourcen, um Digitalisierung bei ihnen selbst voranzutreiben. Und wenn man sich anguckt, was in der Privatwirtschaft dort für Angebote sind, was es dafür Angebote gibt, ist es teilweise so, dass die Angebote zu teuer sind oder nicht auf die Bedarfe von gemeinnützigen Organisationen zugeschnitten sind, weil dort meistens nicht die Ressourcen vorhanden sind, dass eine Person ein komplettes Studium Data Science ablegt. Und darüber hinaus haben wir festgestellt, dass teilweise Wirkungsorientierung in diesen Angeboten fehlt. Oder zum Beispiel das Thema Datenschutz und Datenethik, was viele Organisationen im gemeinnützigen Bereich sehr beschäftigt da unterrepräsentiert sind. Also, dass quasi die Angebote in der Privatwirtschaft nicht unbedingt die Bedarfe, die in der Zivilgesellschaft vorhanden sind, abdecken. Und deswegen haben wir, ich sage immer wir, aber es ist hauptsächlich eine Person. Bei Correlate gibt es quasi drei Hauptangestellte und der Rest ist ehrenamtlich. Und Nina, die bei Correlate bisher in diesem Bildungsbereich quasi zuständig war, hat dieses Projekt vor allem konzipiert und da sehr viel Herzblut reingesteckt und dann die anderen meistens koordiniert. Und daraus ist die Lernplattform Erlernen entstanden. Es sind zwölf Lektionen, die einmal im Quartal runterlaufen, durchlaufen. Und da gibt es quasi jeweils 15 Plätze für Menschen aus der Zivilgesellschaft, die daran teilnehmen können. Und diese Plattform, die wir gebaut haben, basiert auf Markdown und Erl. Dafür benutzen wir LernR, das ist ein R-Package. Und was diese Verbindung quasi uns ermöglicht, ist es in der Plattform sowohl normalen Text als auch Abbildung und Illustrationen und dazu bringen aber auch Codeübungen, die direkt interaktiv auf der Lernplattform ausgeführt werden können. Außerdem diese interaktive Quiz-Fragen und das gibt die Möglichkeit, Videos einzubetten. Und das wollte ich euch jetzt direkt schon mal kurz zeigen. Genau, hier seht ihr die Willkommenseite unserer Lernplattform. Und hier links sind die verschiedenen Themen. Also ganz am Anfang geht es zum Beispiel dann auch um Datenschutz und Datenetik. Und die Leute brauchen keine Vorkenntnisse und werden direkt in R und in die R-Studio, die eine Coding-Umgebung für R eingeführt, direkt vom Anfang mitgenommen, lernen dann über Datenimport, wie sie verschiedene Daten auch importieren können, auch über APIs. Und dann geht es weiter zu Datentransformierung, Data-Cleaning, Datenvisualisierung. Und das passt dann auch zu meiner Rolle in dem Projekt. Da war ich dann Tutorin für Reports in R-Markdown und Report-Automatisierung. Da komme ich dann später nochmal zu. Also hier sind quasi die verschiedenen Inhalte der Plattform und das ist eine Art Menü. Und hier seht ihr quasi den Teil, mit dem man dann interagieren kann. Das ist quasi die Willkommenseite, wo die Leute nochmal einen Überblick bekommen. Und hier seht ihr auch die drei Leute, die da maßgeblich an der Stellung beteiligt waren. Das ist jetzt erstmal nur zum Einstieg, aber ihr seht schon hier wie ein, zum Beispiel, ein Video eingebettet ist, was geguckt werden kann. Und hier ist so ein Beispiel, wo man, ah, das hatte ich schon vorhin getestet, wo man hier quasi aufgefordert wird, seinen Namen einzugeben. Ich sehe jetzt den Bildschirm nicht so gut, aber wenn man es dann macht, und hier auf Ausführen drückt und das Internet funktioniert, okay, dann würde jetzt im besten Fall darunter der Output quasi, der durch diesen Code generiert wird, erscheinen. Aber das Internet scheint nicht zu funktionieren. Ja, classic. Okay, ich glaube, ich gehe nochmal zurück zum Vortrag und dann gucken wir mal, ob es später besser funktioniert. Genau, also jetzt habt ihr so einen Überblick bekommen, wie sowas aussehen kann. Genau, das ist quasi die Rechtsnummer, die Lernplattform, was ihr eben gesehen habt, und hier links ist der R-Code, der das quasi dann produziert. Also die Lernplattform ist quasi auch in R und Markdown geschrieben. Genau, wie ich eben schon erwähnt hatte, haben wir darauf gesetzt, dass es nicht nur so ein massive Open Online-Kurs ist, wo Leute teilnehmen können und das selbstständig konsumieren und dann hoffentlich was daraus lernen, haben auch auf menschliche Interaktionen gesetzt, um eben auch von den großen Abbruchquoten wegzukommen und da so ein bisschen die Leute mehr mit an die Hand zu nehmen und den menschlichen Faktor zu berücksichtigen. Weshalb wir für jede Lektion ehrenamtliche TutorInnen gefunden haben, die dann für diese Woche die 15 teilnehmenden Betreuen und für Feedback und Fragen zur Verfügung stehen. Genau, das haben wir quasi als hybride Struktur entworfen, indem wir regelmäßige Treffen bei Zoom hatten, Kommunikationsräume eingerichtet haben, zum Beispiel mit Slack, wo auch ständig Rückfragen gestellt werden konnten und beantwortet wurden. Außerdem diese interaktiven Übungen, die eben ja schon mal ein bisschen schief gelaufen ist aufgrund der Internetverbindung und wir haben Wert darauf gelegt, verschiedene Lernformate zu inkupertieren. Also wir haben immer jeweils eine Video-Zusammenfassung, die die TutorInnen gedreht haben und dann nochmal textbasierte Zusammenfassung, damit Leute, je nachdem wie sie besser lernen können, da überall was quasi Abdeckung finden. Und der Ablauf war, dass wir jeden Freitag neue Materialien veröffentlicht haben mit dem Video und den wichtigsten Kernaussagen. Dann standen die Übungsmaterialien zur Verfügung und wir hatten freiwillige Lernzielkontrollen, die die Teilnehmenden dann ausprobieren konnten und dann am nächsten Freitag da drauf gab es dann wieder die Live-Session, wo die Übungen quasi besprochen wurden mit der TutorIn für das jeweilige Thema und zusätzlich konnten die Teilnehmenden one-on-one Sprechstunden in der Woche buchen, falls sie Probleme hatten, die gelernten Inhalte auf ihre Arbeit zu übertragen und da direktes Feedback bekommen zu können. So, und jetzt wäre der Zeitpunkt, wo ich es nochmal probieren würde. Ja, das könnte sich... Also hier sehen wir jetzt nochmal die Vorschau und dann wird quasi direkt das, was hier der Code gewesen wäre, ausgeführt und man kann direkt sehen, was dabei rauskommt. Hier unten sind dann quasi so Quiz-Fragen und man bekommt auch direkt Feedback, wenn man falsche oder richtige Antworten gibt. Man kann es dann nochmal versuchen, bis es irgendwann richtig ist. Genau, so. Bisher hatten wir schon vier erfolgreiche Durchläufe von diesen zwölf Lektionen, jeweils mit Teilnehmenden aus der Zivilgesellschaft. Und das Feedback, was wir bisher bekommen haben, war, dass es sehr praktisch war, dass es so hands-on war und die Person ist quasi auch teilweise in ihren Alltag, also in ihrer Arbeitsprobleme gleich übertragen konnten. Und das ist vor allem nicht dazu gefüttert, dass sie jetzt komplett ein Data Science Curriculum durchlaufen haben, aber zumindest dazu befähigt sind, sich mit Datenanalystinnen in Zukunft auszutauschen und da zumindest mitreden zu können oder die Sachen einordnen zu können, die sie jetzt so lesen oder mitbekommen. Ja, ich glaube, ich würde das jetzt mal so stehen lassen und nochmal Zeit für, also das Eröffnen und für Fragen. Falls ihr mehr von uns hören wollt, haben wir die Website und der nächste Erlernzyklus fängt am 7. Oktober an, also jetzt schon bald, genau. Gibt es Fragen, falls nicht, hätte ich vielleicht noch eine Minute um euch auch den Code aufgetan, zu zeigen. Einfach von Mund halten, prima. Ich habe nur eine kurze Frage. Ich bin eben auch kurz auf Ihrer Website gesehen. Ich bin hier bei Bits und Bäumen. Ich kann die Bäume bei Ihnen überhaupt nicht erkennen. Also wir sagen, den Sachverhalt nachhaltige Digitalisierung scheint irgendwie bei Ihnen nicht angekommen zu sein. Sie arbeiten mit Google, Sie arbeiten mit Sugum. Wo ist da die Vision? Welchen Beitrag zur Nachhaltigkeit? Ich sage mal außerdem der Bildung, sozusagen der natürlich auch ein ganz wichtiger Aspekt ist, liefern Sie sonst warum nicht nachhaltige Digitalisierung? Danke für die Nachfrage. Ich würde sagen, die Nachhaltigkeit bei dem Projekt oder bei unserem Ansatz ist eher darin, dass wir über dieses punktuelle helfen, also punktuelle Zusammenarbeiten mit den NGOs oder gemeinnützigen Organisationen hinaus wollen, die Organisation selbst dazu befähigen, eigene Projekte zu machen, leichte Analysen selbst zu machen und quasi schon mal, ja, in Zukunft dann auch selbstständig damit weiterarbeiten können, damit, genau. Kurz noch mal die Frage war, warum die Digitalisierung nicht selbst nachhaltig gestalten? Das muss man sagen, sonst wird es uns ziemlich gehört. Ja, ich glaube, das ist eine Frage, die man in einer größeren Runde diskutieren könnte. Weitere Fragen. Ja, also erst mal vielen Dank auch für den Vortrag. Ich finde es sehr spannend und erst finde ich persönlich, also ich kann zum Kleinen ein bisschen airprogrammieren und finde es auch ganz gut, weil damit kann man sehr viele Fragen beantworten oder gerade, wenn es um größere Datenmengen geht. Wenn ich es jetzt richtig verstanden habe, ich bin mir nicht ganz sicher, ob das so ist, kannst du es gerade nochmal sagen. Das Ziel ist, dass man NGOs dazu befähigen soll, selber Probleme zu lösen oder dass sie dann mit, ja, also mit Wissenschaftlern zusammen irgendwelche Fragestellungen beantworten. Es geht ja wahrscheinlich nicht darum, die Leute dann selbst zu Programmierern auszubilden oder programmierenden Personen. Oder kannst du gerade nochmal so die Ziele umreißen? Ja, ich glaube so in the best of all worlds hätte wahrscheinlich, hätten viele gemeine Zykonaktionen, alle ihre eigene IT-Person oder ihre eigenen Data Analysts diese einstellen könnten, wo sie Geld dafür hätten. Und dieses Geld oder das Wissen, was damit einherkommt, fehlt halt häufig. Und statt quasi dann in Zusammenarbeit mit Freiwilligen, wie zum Beispiel von Correlate, halt immer punktuell nur zu helfen, ist es das Ziel, langfristig auch Datenkompetenzen in den gemeinnützigen Organisationen aufzubauen. Und da ist der erste Schritt quasi erstmal Grundlagen und Basiswissen, in dem Themenfeld zu vermitteln, damit die Leute dann auch zum Beispiel überhaupt mitreden können oder ihre Bedarfe besser formulieren können, um zum Beispiel Ausschreibungen zu schreiben oder auch Anträge zu schreiben. Weil da teilweise auch so ein Grundwissen nötig ist, um überhaupt zu wissen, was man braucht oder wie man dann mit Leuten kommunizieren kann, die einem dann weiterhelfen können. Hallo, Clemens Gruber von der Uni Bremen damals noch. Zur Nachhaltigkeit. Wir hatten ein Projekt, das wurde vom Bundesforschungsministerium gefördert und hatten netterweise Unterstützung durch Correlate. Die hatten nämlich uns bei der Datenauswertung von Bienenvölkern unterstützt. Also das war sehr nachhaltig und vielen herzlichen Dank dafür. Also ich denke schon, dass man eben auch mit diesen Datenmanagement, Datenauswertungen solche Projekte unterstützen kann, wenn dann eben die Ressourcen vielleicht, wie bei uns nicht so da waren, dass wir eben das nur zum Teil selber machen konnten. Klar, ich denke, ich kann mal irgendwie auf Slack verzichten und auf Zoom und kann da vielleicht Big Pro Button und was anderes dafür nehmen, aber jeder kann ja noch lernen und weiterarbeiten. Und diese Ansatz jetzt zu sagen, okay, R zu nehmen als Open Source Projekt und Produkt und da eben jetzt die Leute wirklich zu enhanzen, Daten selber auszuarbeiten, aber ich habe noch mit SPSS gearbeitet in der Uni und wäre eigentlich ganz froh heute, wenn ich es mit er damals gelernt hätte, weil, ja, es ist einfach Open Source. Vielen Dank für die Vorstellung. Dankeschön. Gut, dann denke ich, das ist auch ein gutes Schlusswort für den Vortrag. Dann bedanke ich mich noch mal am Namen von Bitz und Bäume, aber auch von mir selbst bei Lisa Reiber und Correlate. Danke sehr.