Herzlichen Glückwunsch! Sie haben Datenanalysen verwendet, um die Ursache einer Epidemie zu identifizieren und haben damit nun (hoffentlich) einen Eindruck davon gewonnen, wie mit Computern große Datenmengen beherrscht werden können. John Snow wäre von einem solchen Werkzeug begeistert gewesen.
In einer digitalisierten Welt sind Daten und der Umgang mit selbigen ein wichtiges Thema. Die Analyse und Visualisierungen großer Datenmengen führen zu interessanten Fragestellungen: Welche Ursachen hat der Einbruch der Lebenserwartung im Jahre 1918? Wie verbreitet sich ein Grippevirus? Wie häufig treten bestimmte Zeichenfolgen in der Literatur auf?
Sie haben nun ja bereits ein Beispiel gesehen, wie Sie Daten mit Snap! auswerten können. Weitere Ideen gibt es unter anderem in der Snap! Cloud.
Ein beliebtes Werkzeug, um Daten auszuwerten oder zu visualisieren sind natürlich Tabellenkalkulationsprogramme. Hier finden Sie ein Beispiel, wie mithilfe einer Tabellenkalkulation ein Klimadiagramm erstellt werden kann. Im Mathematikunterricht können auch Häufigkeiten in Zufallsdaten ermittelt werden, um beispielsweise das Gesetz der großen Zahlen nachzuvollziehen.
Orange 3 erlaubt die Datenauswertungen und -visualisierungen durch das Platzieren und Verbinden von Widgets (wie der Darstellung einer Tabelle (Data Table) oder einem Box Plot) auf einer Leinwand. Um Orange 3 verwenden zu können, müssen Sie das Programm allerdings installieren.
Wie damit COVID-19 Daten exploriert werden können, zeigt beispielsweise dieser Blog-Eintrag.
Der Blick von oben (BLIF) ist ein Werkzeug, mit dem Satellitenbilder ausgewertet werden können. Innerhalb des Werkzeugs stehen nicht nur jede Menge Satellitenbilder, sondern auch jede Ideen zur Verfügung. Anhand der Satellitenbilder kann dann beispielweise die Landnutzung untersucht werden.
Googles Ngram Viewer untersucht, wie häufig in Büchern ausgesuchte Wortfolgen, sogenannte n-grams, benutzt werden. Innerhalb des Werkzeugs können beliebige Wortfolgen analysiert und miteinander verglichen werden. Im Beipiel unten sehen Sie eine Gegenüberstellung der Ngramme "Er" und "Sie". Tolle Ideen für den Ngram Viewer im Geschichtsunterricht gibt's hier.
Für die Datenerfassung (insbesondere bei Experimenten) sind kleine Mikrocontroller (z.B. Arduinos oder Calliopes) denkbar, die mit unterschiedlichen Sensoren ausgestattet, leicht für eine Datenerfassung genutzt werden können. Darüberhinaus verfügt auch das eigene Smartphone über eine Menge Sensoren. Auslesen (und auch schon Auswerten) kann man diese Daten dann z.B. mit der App Science Journal.
Die Analyse von Daten muss selbstverständlich nicht mit dem Computer erfolgen. Wie wäre es, alle Schulwege der Schülerinnen und Schüler auf einer Karte einzeichnen zu lassen und dann die Zusammenfassung aller Wege zu analysieren. Wo sollten Schülerlots*innen stehen, wo reichen Zebrastreifen aus? Auch andere Daten, etwa die Ergebnisse der eigenen Umfrage können natürlich ohne PC analysiert werden.