So schließt das Forschungsgebiet Human-Centered Data Science die Lücke an dem Schnittpunkt zwischen Mensch-Maschine-Interaktion, Computergestütztes kooperatives Arbeiten, Human Computation und den statistischen und numerischen Techniken der Data Science.

In einer Einführung in das Themengebiet „Learning Analytics“ werden beispielhafte Anwendungen gezeigt: Dashboards im Projekt SLHw (Smart Learning im Handwerk), typische Lernverhalten in MOOCs und im Studium. Schließlich werden Grenzen dieses Gebietes diskutiert.

Es wird gezeigt, wie Daten von Sensoren der städtischen Straßenverkehrsinfrastruktur und von Positionssensoren aus Fahrzeugen für die Einschätzung der Verkehrssituation, die Planung und Vorhersage genutzt werden können.

Der Vortrag „Moderne Datenbanktechnologien als Grundlage für Data Science“ gibt einen Überblick über die technische Realisierung und den Mehrwert moderner Datenbanktechnologien gerade für den Bereich Data Science.

Im Workshop „Geschlechtergerechtigkeit und die Berücksichtigung von Vielfalt als Aufgabe der Digitalisierung“ gehen die Teilnehmerinnen der Frage nach, ob verbindliche Leitlinien für mehr Chancengerechtigkeit eingeführt und durchgesetzt werden können. Und im Workshop „Digitalisierung und Nachhaltigkeit“ wird es um die weitere digitale Vernetzung im Kontext einer Nachhaltigkeitsbetrachtung gehen.