Datenwissenschaft für die Forstwissenschaften
Die entwickelten Tools und Konzepte ermöglichen ein schrittweises und anwendungsorientiertes Erlernen von Datenwissenschaft und Visualisierung für die Forstwissenschaften.
Laufzeit: Juli 2022 – Dezember 2022
Status: Abgeschlossen
Bildungsstufe: Tertiärstufe
Thema: Data Science for Education
Keywords: Data Science
Ausgangslage
Die Vermittlung von Data Science und Datenvisualisierung an Lernende ohne vertiefte Kenntnisse in angewandter Mathematik oder Informatik stellt eine didaktische Herausforderung dar. Traditionelle, abstrakte Ansätze sind häufig ungeeignet für Student*innen und Fachpersonen aus angewandten Bereichen wie den Forstwissenschaften. Um dem zu begegnen, braucht es angepasste Werkzeuge und didaktische Konzepte, welche diese Themen zugänglicher und praxisorientierter gestalten. Das Projekt nutzt die Plattform martelage.sylvotheque.ch (MSC), die Daten von über 130 bewirtschafteten Waldflächen umfasst und bereits in der Grundausbildung sowie in der beruflichen Weiterbildung im Forstbereich eingesetzt wird.
Ziele
Das Projektteam verfolgte das Ziel, eine Reihe von Werkzeugen und innovativen didaktischen Konzepten für Data Science und Datenvisualisierung zu entwickeln, die speziell auf Lernende im Bereich Forstwirtschaft zugeschnitten sind. Diese Werkzeuge sollten ein schrittweises, praxisorientiertes Lernen unterstützen und über die formalen Wissenschaften hinaus anwendbar sein.
Methode
Die BFH-TI entwickelte einen Dashboard-Editor für die Webplattform martelage.sylvotheque.ch, wobei die BFH-HAFL das forstwissenschaftliche Konzept erarbeitete. Parallel wurde eine technische Schnittstelle (API) programmiert, die den Datenabruf von der Plattform ermöglicht. Die BFH-HAFL erstellte Anleitungen und Beispiel-Dashboards für die Datenvisualisierung mit Power BI, die von Student*innen und Praktiker*innen angepasst werden können. Zudem wurden didaktische Konzepte für den Einsatz dieser Tools in der forstwissenschaftlichen Aus- und Weiterbildung entwickelt.
Ergebnisse
Das Team entwickelte drei Hauptwerkzeuge mit zunehmender Komplexität und Flexibilität:
- Einen in die MSC-Plattform integrierten Dashboard-Editor für grundlegende Datenvisualisierungen;
- Eine gebrauchsfertige Projektvorlage in Power BI, die eine flexible Definition von Workflows und die Erstellung von Dashboards ohne Programmierkenntnisse ermöglicht;
- Eine Web-API für den einfachen Datenexport aus MSC zur Weiterverwendung in R- oder Python-Projekten.
Ergänzend zu diesen Werkzeugen wurden didaktische Konzepte entwickelt, um ihre Integration in die Grundausbildung sowie in die berufliche Weiterbildung zu unterstützen.
Umgesetzte Translation
Die Werkzeuge wurden für den unmittelbaren Einsatz in Bildungskontexten konzipiert. Der Dashboard-Editor ist bereits ab dem ersten Studienjahr für Bachelor-Student*innen zugänglich. Power BI ermöglicht es den Student*innen, Datenworkflows ohne Programmierkenntnisse zu definieren und anzupassen, während die API fortgeschrittene, programmierbasierte Data-Science-Projekte unterstützt. Diese Ressourcen ermöglichen es den Student*innen, sich schrittweise mit realen Daten auseinanderzusetzen – von der einfachen Visualisierung bis hin zur komplexen Analyse. Das Projekt ermöglicht die Vermittlung von Data Science und Datenvisualisierung an Lernende ohne vertiefte Informatik- oder Mathematikkenntnisse. Die drei entwickelten Werkzeuge mit gestufter Komplexität – vom integrierten Dashboard-Editor über Power BI-Vorlagen bis zur Web-API – unterstützen ein schrittweises, praxisorientiertes Lernen und berücksichtigen unterschiedliche Vorkenntnisse. Die didaktischen Konzepte und Werkzeuge werden in der forstwissenschaftlichen Grund- und Weiterbildung eingesetzt und machen Data-Science-Kompetenzen für angewandte Fachbereiche zugänglich. Der Ansatz ist auf andere Disziplinen übertragbar und bietet ein Modell für die Vermittlung digitaler Kompetenzen in nicht-technischen Studiengängen.
