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Explorer Band · EXPDLL 6

Explorer Phase - DLL 6

In DLL 6 verknüpfen Lernende zwei Variablen, analysieren Muster und Ausreißer und erläutern, warum eine wahrheitsgemäße Interpretation wichtig ist. Das ethische Thema ist Integrität in der Schlussfolgerung — Schlussfolgerungen zu ziehen, die sowohl die Daten als auch die Menschen respektieren.

Standards version 1.0 · Released 1.1.2025

Standards

DLL 6 Standards (10)

Band: Explorer · Bereichsabdeckung: 5

EXP.F.6.1

Foundations · F

DOK 2

Die Lernenden identifizieren Streudiagramme oder Doppelliniendiagramme als Darstellungen von Beziehungen zwischen zwei Variablen.

Evidenz

Zeigt auf ein Diagramm und benennt beide Variablen (z. B. Lernstunden vs. Punktzahl).

Globale Verknüpfungen

CCSS · 6.SP
ISTE · 1a

EXP.F.6.2

Foundations · F

DOK 3

Die Lernenden erkennen visuell positive, negative oder keine Trends.

Evidenz

Sagt: "Wenn das eine steigt, steigt das andere auch."

Globale Verknüpfungen

NGSS · SEP Analyzing Data
OECD_LC2030 · (Pattern Recognition)

EXP.R.6.1

Reading & Interpreting · R

DOK 3

Die Lernenden vergleichen die Stärke zweier Beziehungen mithilfe visueller Darstellungen.

Evidenz

Beurteilt, welches Datenset eine engere Gruppierung oder steilere Steigung zeigt.

Globale Verknüpfungen

CCSS · 6.SP.B
ISTE · 3a

EXP.R.6.2

Reading & Interpreting · R

DOK 3-4

Die Lernenden sagen wahrscheinliche Ergebnisse basierend auf beobachteten Trendlinien voraus.

Evidenz

Sagt: "Wenn die Stunden steigen, wird wahrscheinlich auch die Punktzahl steigen."

Globale Verknüpfungen

C3 · D3 (Evidence & Inference)
NGSS · SEP Using Mathematics

EXP.C.6.1

Creating & Communicating · C

DOK 3

Die Lernenden zeichnen gepaarte Daten korrekt mit beschrifteten Achsen und Titel.

Evidenz

Erstellt ein Streudiagramm, das beide Variablen klar zeigt.

Globale Verknüpfungen

ISTE · 6a
UNESCO_MIL · (Accurate Visualization)

EXP.C.6.2

Creating & Communicating · C

DOK 3-4

Die Lernenden entwerfen ein Doppelliniendiagramm zum Vergleich verwandter Datensätze.

Evidenz

Erstellt zwei Linien mit konsistenter Skalierung und Legende.

Globale Verknüpfungen

ISTE · 6b
UNESCO_MIL · (Design Integrity)

EXP.CR.6.1

Critical & Ethical · CR

DOK 4

Die Lernenden erkennen Anomalien oder Ausreißer und fragen, ob diese die Interpretation verändern.

Evidenz

Kreist unpassende Punkte ein und fragt: "Sollten wir diese erneut überprüfen?"

Globale Verknüpfungen

ISTE · 2a
UNESCO_MIL · Integrity

EXP.CR.6.2

Critical & Ethical · CR

DOK 4

Die Lernenden bewerten Aussagen im Hinblick auf Überverallgemeinerung oder Verzerrung.

Evidenz

Sagt: "Dieses Diagramm zeigt nur unsere Schule; das muss nicht überall gelten."

Globale Verknüpfungen

CASEL · Ethical Decision
OECD_LC2030 · (Ethical Inference)

EXP.L.6.1

Leadership & Application · L

DOK 3-4

Die Lernenden unterstützen Mitschüler bei der Überprüfung der Genauigkeit gepaarter Daten.

Evidenz

Überprüft Achsen, Beschriftungen und Punkte der Mitschüler vor der Abgabe.

Globale Verknüpfungen

C3 · D2 (Civic Review)
CASEL · Collaboration

EXP.L.6.2

Leadership & Application · L

DOK 4

Die Lernenden erklären, warum ehrliche Interpretation von Beziehungen Vertrauen aufbaut.

Evidenz

Sagt: "Wenn wir raten, ohne nachzuprüfen, werden die Leute unseren Daten nicht glauben."

Globale Verknüpfungen

CASEL · Responsible Decision
UNESCO_SDG · 4.7

Niveau-Zusammenfassung

In DLL 6 üben Lernende verantwortungsvolle Schlussfolgerung — sie erkennen, dass eine Beziehung in Daten eine moralische Verantwortung zur wahrheitsgemäßen Interpretation mit sich bringt. Sie verstehen nun, dass Klarheit eine Form von Fürsorge ist und dass ethisches Denken die Genauigkeit jeder Vorhersage stärkt.

DLL 6 | Datenkompetenz-Niveaus | Chart-Ed Institute