Ricerca e sviluppo

Uno standard di data literacy nelle università europee con Dedalus

Insieme all’ITD-CNR e a diverse Università in Spagna, Germania, Regno Unito, Serbia, Lituania, stiamo lavorando per costruire uno standard di competenza sulla data literacy a livello europeo.

25 febbraio 2020

Andrea Nelson Mauro

Dal 2012 uno dei pilastri delle attività di Dataninja è sempre stato lo sforzo per diffondere le competenze sue dati, con particolare attenzione a tutti i settori che non sono Data Science. Per diventare un Data Scientist il percorso è chiaro: ci sono corsi di laurea, master di primo e di secondo livello e quindi non c’è che da scegliere. Ma qual è invece la situazione per la “Data literacy” cioè l’insieme di competenze “basiche” sui dati che possono servirci nella vita quotidiana, anche se non siamo data scientist?

Per scoprirlo abbiamo avviato un progetto di ricerca che si chiama Dedalus che è stato finanziato grazie ad un Erasmus+, in collaborazione con l’Istituto per le Tecnologie Didattiche (ITD) del CNR (che coordina la ricerca) e numerosi altri partner accademici in Spagna, Germania, Regno Unito, Serbia, Lituania. Il progetto ci porterà a mappare le offerte didattiche, creare dei contenuti formativi “pilota” e testare – diciamo così – un framework di competenze indispensabili sulla data literacy a livello europeo, competenze che possono essere apprese durante percorsi universitari anche differenti da quelli di Data Science.

Il progetto Dedalus è partito ufficialmente da qualche mese e in gennaio abbiamo tenuto il primo meeting del consorzio a Palermo (in basso una foto scattata durante la riunione di due giorni al CNR). È un progetto che ci aiuterà a migliorare la nostra esperienza e a uniformare i nostri contenuti didattici disponibili sulla Dataninja School a uno standard a livello europeo, standard che grazie a Dedalus siamo per di più chiamati a co-progettare. Una cosa che ci fa essere molto ottimisti sul miglioramento progressivo della qualità dei nostri corsi per cercare di arrivare a un numero di “data literate” il più ampio possibile.

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