I forbindelse med ny forskrift for den alternative karriereveien via førstelektor til dosent kan det kanskje være nyttig med scenarier der vi utvikler tanke og fantasi om hvilke kvalifikasjonsområder som kan bli aktuelle. Her er et lite innspill.
Som følge av omfattende digitalisering legges det nå større vekt på å fortelle med tall eller dataanalyse/statistikk i ulike utdanningsretninger, profesjonsfelt og – selvsagt – i forsknings- og utviklings-arbeid.
I et hjørne finner vi den klassiske kvalifisering som statistiker eller samfunnsviter med tyngre metode-bakgrunn. Karriereveien går ofte via doktorgrad til forskningsprosjekt som post-doc og fram til professor med en blanding av kvantitativt orienterte forskningsarbeider og undervisning som kvalifiseringsgrunnlag.
Dataanalytisk kvalifiseringsgrunnlag i alternativ karrierevei
Vi kan se for oss en kvalifiseringsvei som er supplement og alternativ til fagstatistikeren. Generelt hviler det på en faglig forskyvning fra matematiske statistikk i retning av dataanalyse og tolkningsferdighet for undervisnings- og veiledningsformål. Her er noen mulige dimensjoner:
Undervisning og formidling overfor studenter i mange utdanningsløp, profesjonsfelt og offentligheten der man gjør seg nytte av digitale løsninger. Dette må håndteres faglig (semantisk) korrekt, men uten å arbeide mye med underliggende statistiske formler og deres syntaks.- God orienterings- og anvendelse-evne av datasett som er frambrakt og gjort tilgjengelig av offentlig administrasjon, universiteter og forsknings-institusjoner
- Spesiell ferdighet innen åpen vitenskap, dvs. åpen forskningspublisering, åpne utdanningsressurser, åpne datasett, åpne programskripts.
- Kuratering og “sheer curation” (på-stedet kuratering av digitale ressurser) av datasett og data-skripts
- Særegen ferdighet i visuell formidling og hvordan omsette numeriske størrelser i visuelle uttrykk.
- Evne å bruke generativ KI for å utvikle statistiske skripts og visualiseringer i “stringent dagligtale” og pseudo-kode.
Kvalifiseringsgrunnlag
Kvalifisering og stilling som 1.lektor/dosent på slike områder kan ha ulike typer faglig grunnmur så som
Faglærer på områder som tradisjonelt nyttiggjør seg dataanalyse i samfunnsfag og naturvitenskapelige helsefag.- Pedagoger og fagdidaktikere som utvikler praksis- og undervisningsnær bruk av kvantitative metoder.
- Bibliotekarer, dokumentalister og andre kunnskapsorganisatorer som kan kuratere, formidle og stille datasett og programskripts til disposisjon for forskere, lærere og studenter.
Slike ferdigheter kan spisses, men også utvikles i kombinasjon. Som lite eksempel på data-analyse, se åpent e-læringskurs (under arbeid):
