Mirjam Weder - Schrift - Bild - Ton (E-Book)

Betrachten wir die von den Studierenden kreierten Produkte, so widerspiegeln diese teils die oben beschriebenen Schwierigkeiten. Es finden sich aber auch gelungene Botschaften in den Diagrammen. Zur Illustration der Ergebnisse führen wir unten exemplarisch drei Diagramme an.

Im ersten Beispiel (vgl. Abbildung 9) ist die Headline stimmig; auch im Set ist das Diagramm sinnvoll, da die Studentin in allen Grafiken auf Gesundheitskosten (hier relativ zum Bruttosozialprodukt eines Landes) der OECD-Staaten fokussiert. Ebenso gibt sie die Datenquelle an. Einziger Kritikpunkt ist, dass das Diagramm der Musterlösung, die im Unterricht vorgestellt worden war, formal sehr ähnlich ist. Aber die Studentin hat in den Daten ihre eigene Botschaft gesucht und gefunden.

Abbildung 9: Beispiel aus den Studierendenportfolios – gelungen

Weniger gelungen ist das Beispiel in Abbildung 10. Die Headline passt nicht zu den Zahlen. Entwicklungen werden üblicherweise als Liniendiagramme dargestellt, wobei der Zeitraum von 2012 bis 2015 zu kurz ist, um die Entwicklung der Lebenserwartung aussagekräftig darzustellen. Das verwendete Säulendiagramm zeigt auch nur einen Ausschnitt der Y-Achse an, was zu einer visuellen Überhöhung der Unterschiede führt. Hier zeigt sich zudem die Schwierigkeit, Diagramme richtig zu interpretieren oder – vice versa – die gefundene Botschaft mit den richtigen Datendarstellungen zu untermauern. So stellt das Diagramm nur Daten des einen inhaltlichen Aspekts dar, während die Headline zwei Themen in Zusammenhang bringt.

Abbildung 10: Beispiel aus den Studierendenportfolios – misslungen

Abbildung 10 illustriert weiter eine zentrale Stolperfalle im Umgang mit Daten: Die Korrelation von Daten können einen vermeintlichen Zusammenhang insinuieren. Über die Qualität der Abhängigkeit sagt statistische Korrelation jedoch nichts aus. Trotzdem geschieht es häufig, dass wir in diesen Fällen fälschlicherweise Kausalität ableiten, was dann die Interpretation der Daten entsprechend verzerrt oder gar falsch ausfallen lässt.

Neben der Schwierigkeit mit den Inhalten zeigen einige Beispiele aus den Portfolios fehlende Überprüfung der Daten bzw. der mathematischen Zusammenhänge. Das dritte Beispiel (vgl. Abbildung 11) illustriert die falsche Verwendung eines Baumdiagrammes, das trotz der Diskussionen während der Werkstattsitzungen in einem der Portfolios doch so verwendet wurde.

Abbildung 11: Beispiel aus den Studierendenportfolios – falsche Flächenproportionalität

Flächenproportionale Grafiken wie dieses Baumdiagramm eignen sich, um die Anteile der Kategorien (hier Länder) an einer geschlossenen Menge aufzuzeigen. Geht es jedoch um den Vergleich von Länderkennzahlen, so muss man die Flächen auch visuell möglichst vergleichbar gestalten, sprich unterschiedlich große Quadrate, Kreise oder Balken mit gleicher Breite nebeneinander reihen. Die ausgewählten Kennzahlen geben zwar relative Zahlen wieder, bilden in der Summe aber keine Gesamtheit, was jedoch durch den gewählten Diagrammtyp suggeriert wird. Weitere Schwächen des Beispiels sind fehlende Zahlen zu den Teilflächen sowie eine rein zufällige, nicht funktional begründete Farbgebung.

Neben den gelungenen und den misslungenen Diagrammen wurden in Einzelfällen auch substanzarme Diagrammsets abgeliefert, besonders von jenen Studierenden, die sich schon während des Werkstattunterrichts kaum auf die Arbeit an den Aufgaben einließen.

Die erste Durchführung des Moduls hat gezeigt, dass unsere Studierenden in ihrem Umgang mit Diagrammen unsicher sind. Es fällt ihnen schwer, Daten zu lesen, sie flüchten sich rasch in elektronische Tools oder sie unterschätzen die Komplexität der Aufgabe. Die Hilfsmittel nehmen es den Autorinnen und Autoren nicht ab, vorgängig Inhalte zu erarbeiten, sprich, die Themen und Botschaften zu finden und die Visualisierung zu konzipieren. Die Darstellungen mögen zwar schön aussehen, inhaltlich können sie aber nichtssagend bis falsch sein. Hier zeigt sich weiter, dass für solche Visualisierungen ein mathematisches Basiswissen, etwas Erfahrung im Umgang mit Daten sowie ein Gespür für Datenqualität nötig sind. Das erste Learning ist also, dass das Modul einem Bedarf der Studierenden entspricht.

Die zweite Erkenntnis ist, dass die Studierenden in der Sequenz Infografik überfordert wurden. Die Aufgabe war zu wenig strukturiert, sowohl in Bezug auf den Umgang mit Datenmaterial wie auch in der Erarbeitung der visuellen Darstellung der Information. Folgende didaktische Anpassungen sind daher nötig:

Die Sequenz muss zusätzlich strukturiert werden. Es braucht eine Trennung zwischen den Arbeitsschritten: Zuerst ist der Inhalt zu entwickeln (Thema wählen, Daten sichten, Botschaft erkennen), auf dessen Basis dann die Visualisierung konzipiert wird. Dann sollen die Zahlen aufbereitet und gestaltet werden. Erst in dieser zweiten Phase geht es darum, Tools kennenzulernen und richtig anzuwenden. Davor müssen diese noch ausgeschlossen werden. Die Visualisierung wird idealerweise zuerst von Hand skizziert.

Didaktisch ist es geschickter, wenn Erfolgserlebnisse eingebaut werden. Der Auftrag muss in kleinere Arbeitspakete gebündelt werden. Anhand dieser kann die Dozentin oder der Dozent konsequenter durch den gesamten Auftrag führen. So werden auch Zwischenerfolge für die Studierenden möglich, was für sie befriedigender ist und den Lernerfolg erhöhen dürfte.

Obwohl die Aufgabe insgesamt sehr schwierig angelegt war, wurde sie dennoch von vielen Studierenden unterschätzt. Mit modernen Tools können mit nur wenigen Klicks grafisch sehr ansprechende Diagramme erstellt werden. Für die Lernsequenz bedeutet dies, dass die Komplexität der Aufgabe mit den Studierenden besser reflektiert werden sollte. Gute Infografiken sind aufwendig und anspruchsvoll. In der Übungssequenz sollten neben der Diskussion von problematischen Beispielen auch gelungene, anspruchsvolle Beispiele in ihrer Komplexität von den Studierenden analysiert werden.

Die Voraussetzung an mathematisches Grundwissen und das nötige Bewusstsein für den Umgang mit Zahlen muss mitbedacht werden. Allenfalls sind individualisierte Tutorials während der Werkstatt einzubauen, in denen Studierende mit mangelnden Vorkenntnissen unterstützt werden können. Weiter ist die Konzeptions- und Strukturierungsphase zentral für die Qualität des Schlussresultats. Studierende unterschätzen die Wichtigkeit der Planung und beginnen zu schnell mit Umsetzungen.

Die gesamthafte Bewertung der Studierenden nach Abschluss des Moduls war äußerst positiv. Sie beurteilten den Kurs als sehr praxisrelevant, lehrreich und spannend. Dies war für die Dozierende umso erfreulicher, als die Infografik-Sequenz noch didaktische Mängel aufwies. Die Erkenntnisse aus der teilnehmenden Beobachtung während der Workshops und die Reflexion der Resultate haben zentrale Schwachstellen in der Sequenz Infografik aufgezeigt und wichtige Impulse gegeben, um das Modul für seine nächste Durchführung zu verbessern.