DGB 3: Daten Ursache Wirkung Vorhersagen

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Daten können Argumente stützen, Entwicklungen sichtbar machen und Ideen verständlich vermitteln. Sie beweisen aber nicht automatisch Ursachen. Eine zentrale Kompetenz besteht darin, Beobachtung, Zusammenhang, Ursache und Vorhersage sauber auseinanderzuhalten.

Lehrplanbezug

Bereich	Zuordnung
Kompetenzbereich	Information
Perspektiven	T, G, I
Schwerpunkt	Datenmaterial nutzen, um Ursache-Wirkung-Beziehungen, Vorhersagen und Ideen darzustellen
Kompetenz	Datenmaterial verwenden, um Ursache-Wirkung-Beziehungen und Vorhersagen aufzuzeigen sowie Ideen zu vermitteln, ohne Zusammenhang und Ursache zu verwechseln.

Lernziele

Die Schülerinnen und Schüler können:

Datenmaterial gezielt zu einer Fragestellung auswählen;
Aussagen mit passenden Daten belegen;
zwischen Zusammenhang und Ursache unterscheiden;
mögliche Ursache-Wirkung-Beziehungen als Hypothesen formulieren;
einfache Vorhersagen aus Daten ableiten;
Daten in Excel oder Calc ordnen und visualisieren;
Diagramme für eine sachliche Kurzpräsentation auswählen;
Datenlücken, Unsicherheiten und alternative Erklärungen benennen;
Daten fair darstellen und manipulative Verkürzungen vermeiden;

Lerninhalte

Datenmaterial als Grundlage für Aussagen

Eine Aussage wird stärker, wenn sie auf nachvollziehbaren Daten beruht. Dafür müssen Quelle, Zeitraum, Einheit und Erhebungsmethode bekannt sein.

Nicht jede Zahl ist automatisch aussagekräftig. Ein Einzelwert ohne Vergleich oder Kontext kann leicht falsch interpretiert werden.

Ursache-Wirkung-Beziehungen mit Daten aufzeigen

Daten können Hinweise liefern, dass eine Veränderung mit einer anderen zusammenhängt. Um Ursache und Wirkung zu begründen, braucht es jedoch zusätzliche Argumente oder Untersuchungen.

Eine plausible Ursache sollte zeitlich passen, fachlich erklärbar sein und alternative Erklärungen berücksichtigen.

Zwischen Zusammenhang und Ursache unterscheiden

Wenn zwei Größen gleichzeitig steigen, bedeutet das zunächst nur einen Zusammenhang. Eine dritte Größe könnte beide beeinflussen oder der Zusammenhang könnte zufällig sein.

Eine hilfreiche Formulierung lautet: Die Daten zeigen einen Zusammenhang; ob A die Ursache von B ist, muss weiter geprüft werden.

Daten für Vorhersagen nutzen

Aus stabilen Mustern können vorsichtige Prognosen abgeleitet werden. Dazu wird beschrieben, welche bisherige Entwicklung fortgesetzt wird und unter welchen Bedingungen die Vorhersage gelten könnte.

Je weiter in die Zukunft vorhergesagt wird, desto größer wird häufig die Unsicherheit.

Daten nutzen, um eine Idee zu vermitteln

Eine Präsentation kann eine Kernbotschaft mit wenigen passenden Daten verständlich stützen. Diagramm und Text sollten dieselbe Aussage unterstützen und nicht gegeneinander arbeiten.

Ein gutes Datenargument nennt nicht nur eine eindrucksvolle Zahl, sondern auch Bezugsgröße und Quelle.

Geeignete Daten auswählen und ordnen

Für eine Fragestellung werden nur relevante Daten verwendet. In Excel oder Calc helfen klare Spalten, einheitliche Datentypen, Sortierung und Filter.

Vor dem Diagramm muss geprüft werden, ob fehlende Werte, doppelte Einträge oder falsche Einheiten vorliegen.

Beispiele aus Alltag, Schule und Gesellschaft

Themen wie Schulweg, Energieverbrauch, Müllmenge, Mensa, Sport oder Verkehrssicherheit eignen sich für datengestützte Untersuchungen.

Bei Klassenprojekten sollten keine unnötigen personenbezogenen Daten erhoben werden. Häufig genügen anonyme Summenwerte.

Grenzen und Risiken bei der Datennutzung

Daten können selektiv ausgewählt, ungünstig skaliert oder ohne Kontext präsentiert werden. Auch eine große Datenmenge schützt nicht vor einer falschen Fragestellung.

Seriöse Darstellung nennt daher Grenzen und vermeidet Formulierungen, die mehr Sicherheit vortäuschen, als der Datensatz erlaubt.

Aufgaben für den Unterricht

Daten und Aussagen zuordnen

Arbeitsauftrag: Ordnet mehreren Aussagen die Datensätze zu, die sie tatsächlich stützen, und markiert unbelegte Behauptungen.

Erwartetes Ergebnis: Zuordnung mit Begründung.

Mögliche Ursache-Wirkung-Beziehungen entwickeln

Arbeitsauftrag: Formuliert zu einem beobachteten Zusammenhang mehrere mögliche Ursachen und notwendige Zusatzinformationen.

Erwartetes Ergebnis: Hypothesenliste.

Zusammenhänge und Zufälle unterscheiden

Arbeitsauftrag: Analysiert Beispiele, bei denen zwei Größen gemeinsam verlaufen, ohne dass daraus automatisch Ursache folgt.

Erwartetes Ergebnis: kritische Einordnung.

Vorhersagen aus Daten ableiten

Arbeitsauftrag: Erstellt eine vorsichtige Prognose und notiert Voraussetzungen sowie Unsicherheiten.

Erwartetes Ergebnis: Prognosekarte.

Daten nutzen, um eine Idee zu stützen

Arbeitsauftrag: Entwickelt eine Kernbotschaft zu einem Sachthema und wählt passende Daten dafür aus.

Erwartetes Ergebnis: Botschaft mit Datenbeleg.

Daten fair und passend darstellen

Arbeitsauftrag: Erstellt in Excel oder Calc ein Diagramm mit sauberer Achse, Einheit, Titel und Quellenhinweis.

Erwartetes Ergebnis: sachgerechte Visualisierung.

Daten kritisch auf Lücken und Grenzen prüfen

Arbeitsauftrag: Markiert fehlende Werte, kleine Stichproben, unklare Definitionen und mögliche Verzerrungen.

Erwartetes Ergebnis: Datenqualitätscheck.

Eigene Daten erheben und deuten

Arbeitsauftrag: Erhebt einen kleinen anonymen Datensatz und trennt bei der Auswertung sichere Befunde von Vermutungen.

Erwartetes Ergebnis: Mini-Auswertung.

Datengestützte Kurzpräsentationen erstellen

Arbeitsauftrag: Präsentiert ein Thema mit Kernbotschaft, Diagramm, Erklärung und begrenzter Empfehlung.

Erwartetes Ergebnis: Kurzpräsentation.

Reflexion zum Abschluss

Arbeitsauftrag: Vervollständige die Sätze „Daten helfen mir, wenn …“, „Eine Ursache darf ich erst behaupten, wenn …“ und „Bei Vorhersagen muss ich …“.

Erwartetes Ergebnis: Reflexionsnotiz.

Selbstcheck

Ich kann den Schwerpunkt „Datenmaterial nutzen, um Ursache-Wirkung-Beziehungen, Vorhersagen und Ideen darzustellen“ mit eigenen Worten erklären.
Ich kann Datenmaterial gezielt zu einer Fragestellung auswählen.
Ich kann Aussagen mit passenden Daten belegen.
Ich kann zwischen Zusammenhang und Ursache unterscheiden.
Ich kann mögliche Ursache-Wirkung-Beziehungen als Hypothesen formulieren.
Ich kann einfache Vorhersagen aus Daten ableiten.

Siehe auch