Alla inlägg av Marie Gustafsson Friberger

Projektsummering Öppna data i skolan

Three men with saws från Field Museum Library. Inga kända copyright-begränsningar.
Three men with saws från Field Museum Library.

Så kommer det Vinnova-finansierade projektet ”Öppna data i skolan” till sitt slut. Materialet som tagits fram lever kvar på bloggen och en PDF har tagits fram för att ge en snabb introduktion till projektet. I detta inlägg ges en översikt av de publicerade inläggen. Hur väl stämde detta överens med planen? Vad händer i framtiden?

Översikt över innehållet på Öppna data i skolan

Inom ramen för projektet har 15 inlägg publicerats (om man inte räknar detta). Tre inlägg handlar om varför öppna data i skolan och hur data och visualiseringar kan kopplas till läroplanen:

Inlägg som introducerar öppna data (detta tas även upp i det första inlägget i listan ovan):

Inlägg som fokuserar på visualisering:

Inlägg som handlar om möjliga lektionsupplägg (detta återfinns även i Gapminder-inlägget ovan):

Till sist, ett inlägg om kommande arbete och ett som summerar några erfarenheter från projektet:

Kartan och verkligheten

I bloggens första inlägg fanns en lista med planerade inlägg. Hur förhåller sig innehållet på bloggen till dessa? Bloggen har kommit att innehålla mer material om visualisering än vad som var planerat från början, eftersom detta är en naturlig ingång för skolan.

Dataexpeditionen utfördes inte, men bloggen innehåller en beskrivning av upplägget som jag hoppas kommer till användning. I stället togs ett lektionsupplägg om etik och öppna data fram. Detta har genomförts i en gymnasieklass. Det finns inget inlägg som fokuserar på en steg för steg guide om hur man arbetar med dataset med elever, men material om hur man visualiserar data (se lista ovan), hittar data och hur man kan använda Gapminder. Det finns ett exempel på hur man kan visualisera med mat, men inget övergripande inlägg om att använda öppna data gestaltande och i praktiska ämnen. Inlägg om problemen med reduktionism och att ljuga med statistik saknas, liksom hur man samlar in egna dataset.

Framåt

Under våren kommer jag delta i Simons projekt att skapa ett  interaktivt läromedel om migration inom ramen för omvärld.se (se tidigare inlägg). Jag har några fler inlägg som jag hoppas skriva här på bloggen och kommer även att undersöka möjligheterna för vidare finansiering. Kanske blir fokus då snarare på ”data literacy” än på öppna data.

Gott nytt år!

Lektionsupplägg om öppna data och etik för gymnasieklass

I november genomförde jag en lektion om öppna data och etik med en ekonomigymnasieklass i Malmö. Tanken var att jag skulle ha besökt klassen redan i våras och då på en samhällskunskapslektion. Nu blev det under hösten och på en religionslektion – därav att etik blev ett tema. Jag ville även knyta an till ekonomi, vilket jag gjorde genom att välja dataset med ekonomisk koppling.

Min originaltanke för detta lektionstillfälle var att köra en dataexpedition, ett upplägg som jag skrivit om tidigare här på bloggen. Tanken var då att ta ett första tillfälle att introducera några verktyg för att analysera och visualisera data, och att eleverna vid ett andra tillfälle jobbar i grupp för att utforska data. Nu blev det inte tid till detta, och det passade inte in med etikvinkeln. I stället blev det, på gott och ont, mer fokus på konceptet öppna data.

Kort beskrivning av lektionen

Lektionsupplägget i sin helhet: Öppna data och etik för ekonomigymnasieklass

Lektionen börjar med en kort introduktion om varför öppna data och hur lektionen kan kopplas till läroplanen.

För att skapa förståelse för öppna data får eleverna välja två dataset att undersöka utifrån frågor som vad det handlar om, vem som skapat det och om det finns några etiska aspekter. Dessa två väljs från en lista med fem exempel.

Efter att eleverna tittat på två exempel diskuteras dessa i par, samt ett antal olika aspekter med öppna data. Lektionen avslutas med diskussion i helklass kring dessa.

Några reflektioner

De dataset exempel som flest valde var Ohio Online Checkbook och Skattekollen.se. Dessvärre har det förstnämnda inte ett värst bra användargränssnitt, och var inte så lätt att interagera med. Skattekollen var den som eleverna fann intressantast, med kommentarer som ”varför har förskolan större budget än gymnasiet” och ”detta kan vara användbart för att kunna påverka”.

Upplägget var lite för mycket för de 1,5 timma jag hade. Jag lät dessutom undersökandet av exempel ta mer tid än planerat, så det blev lite mindre tid än jag tänkt för en strukturerad diskussion i helklass. Detta ledde till en kortare ostrukturerad diskussion, där alla grupper inte kom till tals. Utvärderingen kom tyvärr inte med under lektionen, utan skickades ut av läraren. Tyvärr har den för få svar för användas.

Vid diskussionen i slutet av lektionen och när jag gick runt och pratade med eleverna när de tittade på exempel kom följande upp:

  • Det var lätt att landa i en allmän diskussion om värdet av öppenhet, och framförallt dess extremer, typ att man inte ska dela försvarshemligheter och om Wikileaks var rätt eller fel.
  • Ett flertal tyckte att detta med öppna data verkade irrelevant: ”varför skulle någon vara intresserad av hur Sveriges bistånd fördelas?”
  • Några tyckte att eftersom offentlighetsprincipen finns, att man ändå kan begära ut transaktioner, så är initiativ som det från Ohio helt irrelevanta. Här skulle man ju behöva både en diskussion om fördelar med automatisering men också om transparens som tillitsskapande.

Några funderingar om upplägget: Hur förmedla vad öppna data är på ett intressant men nyanserat sätt? Kan man få tillräcklig förståelse för öppna data på denna korta tid och från två exempel för att svara på diskussionsfrågorna? Öppenhetsbegreppet i sig och hur det kan appliceras är en utmaning i sig, utan att blanda in data. Om man vill ha mer av ett diskussionsupplägg tror jag att fokus på just öppenhet kan funka bättre än att bara ta upp öppna data.

Elevprojekt med dataexpeditioner?

Tre utforskare på väg.
Pillar of Darkness Expedition: 1913 av davidd, CC BY 2.0.

Data Expeditions are quests to map uncharted territory, discover hidden stories and solve unsolved mysteries in the Land of Data. In a team you’ll tackle a problem, answer a question or work on a project. We help you to get started and it’s up to you to decide where you go…

Så skriver schoolofdata.org om upplägget data expeditions. Dataexpeditioner är upptäcksfärder där det som utforskas är data. Utforskningarna görs i grupp, där de olika deltagarna har olika roller. Upplägget har vad jag vet främst använts med vuxna, men jag tror att det med lite anpassning kan användas för elever där man med data som hjälp vill göra en djupdykning i ett tema.

Roller i en dataexpedition

I School of Datas upplägg återfinns olika roller som behövs i gruppen:

  • Berättare (storyteller) – hittar intressanta vinklar att utforska och som kan skriva tilltalande berättelser. Viktiga för att hitta utgångspunkter och knyta ihop säcken.
  • Spanare (scout) – Letar reda på dataset som är tillgänliga på webben.
  • Analytiker (analyst) – Den som gör en djupdykning i datasetet för att testa hypoteserna som gruppen tagit fram.
  • Utvecklare (engineers) – Denna roll behöver inte vara med, men om man vill göra något mer än att skriva en rapport kan det vara bra med någon som kan skriva kod eller använda mjukvara för att skapa visualiseringar.
  • Designers – skapar tilltalande produkter och hjälper datasetets berättelse att komma fram.

Utöver detta så ingår det en guide i upplägget. En roll för läraren, eller kanske en äldre elev? Deras Guide for guides har mycket material kring upplägget.

Vad produceras i en dataexpedition?

Produkten av en dataexpedition behöver inte vara tekniskt avancerad, men kan givetvis vara det om förutsättningar finns. Det kan vara en visualisering, en skiss för en visualisering, ett blogginlägg eller en rapport. Vad produkten ska vara kan antingen vara förutbestämt eller bero på vilken typ av dataset som utforskas, hur komplicerat det är, lärandemål, osv.

Läs och om vad andra dataexpeditioner har resulterat i.

Dataexpedition i skolan?

Jag tror att detta är ett spännande upplägg för att låta eleverna göra en djupdykning i data och skapa en berättelse utifrån detta. Det är dock ett utmanande upplägg. Det kräver en del förberedelser så att eleverna har de färdigheter kring data som behövs. En lösning för detta är att ge stöd fokuserat för de olika rollerna som deltagarna tar.

Tanken var att en dataexpedition skulle genomföras inom ramen för detta projekt, men det fungerade inte inom ramarna för den möjlighet jag fick att jobba med en gymnasieklass. Jag hoppas att jag får möjlighet att testa detta i framtiden, eller att någon annan provar.

Utmaningar med öppna data i undervisning

I denna blogg vill vi visa hur öppna data kan utgöra ett källmaterial av nytta för skolan. Vi har bland annat skrivit om exempel på öppna data, visualiseringar av öppna data och hur Gapminder är ett steg mot öppna data i undervisning.

Det finns en del utmaningar vad gäller att använda öppna data, både generellt och i undervisning. I detta inlägg tar jag upp några sådana utmaningar och hur man kan hantera dem. Jag ger även några uppslag på hur vi kommer vidare med användande av öppna data i skolan.

Club Obi Wan (C.O.W.) "Challenge Coin" and Indy Gear av davidd.
Club Obi Wan (C.O.W.) ”Challenge Coin” and Indy Gear av davidd, CC BY 2.0.

Utmaning: Hitta relevanta dataset

Säg att en  lärare (eller utvecklare, eller journalist) har kommit fram till att det kanske skulle kunna finnas ett dataset som kan användas i en viss lektion (eller app eller artikel). Hur går hen då till väga för att hitta detta dataset (om det ens finns)?

I ett tidigare inlägg har jag skrivit om hur man kan hitta data och på vilka format dessa kan vara. En variant är att söka efter det i en dataportal (t ex öppnadata.se, om det rör sig om en svensk datakälla). Ibland innehåller dataportalen inte alla öppna data som finns tillgängliga (vilket är fallet i dagsläget för öppnadata.se). Då får man fundera på vilken myndighet eller dylikt som kan tänkas ha de data som man letar efter. En annan utmaning är att man för att hitta data behöver veta vilka termer som används i dess beskrivning.

Dataportaler vara lite överväldigande. Här är några tips för att snabbare komma in och komma vidare. När man väl har kollat runt lite så får man grepp om vad som finns. En del dataportaler ger hjälp på traven kring vad man kan söka på och vad andra sökt på, eller vad som är populärt. För att begränsa sig kan man även fundera på vilka myndigheter som kan ha data som man är intresserad av, och gå direkt till dem i portalen eller söka på myndighetens namn och öppna data. Man kan även avgränsa sig genom att specifikt titta efter dataset på formaten CSV, XLS (Excel) och HTML (som ofta är visualiseringar).

Ett annat sätt att hitta ämnesrelevanta data är att fråga i grupper med öppna data-intressenter (t ex Facebook grupperna Opengov och Nordic Open Data Ecosystem).

Utmaning: Utvärdera datakällor

När en datakälla har hittats, hur går man vidare då? Man behöver utvärdera om det är förståeligt och användbart för det syfte som man tänkt sig. Förutom att ladda ner och titta på datasetet, så kan man titta på hur det beskrivs. Man behöver även undersöka om det är av tillräcklig kvalitet, exempelvis om det är hyfsat komplett (t ex att det inte saknas datapunkter i allt för stor utsträckning) och om det beskrivs i tillräcklig detalj. För att göra detta behövs det en del förkunskaper kring datahantering och ämnet i sig.

Uppslag: Börja med visualiseringar

Om man inte känner sig redo att hitta och använda data själv är ett alternativ att utgå ifrån redan skapade visualiseringar. Ibland hittar man dessa via dataportaler och myndigheters sidor. Man kan också prova att googla ämnet man är intresserad av tillsammans med nyckelordet visualisering och visualization. Se även blogginlägg med kategori visualisering.

Även för visualiseringar måste det till källkritik. Vem är det som har skapat visualiseringen? Vilka datakällor bygger den på? Är visualiseringen vilseledande på något vis?

Uppslag: Utgå från lektionsmaterial baserat på (öppna) data

Man kan också använda mer eller mindre förpackade lektionsmaterial som bygger på öppna data och visualiseringar. Några exempel:

  • Projektet omvärld.se har tagit fram en del material, se bl a Simons summering för öppna data i skolan.
  • Att använda Gapminder, se t ex min sammanställning av upplägg. Sannolikt ett av de vanligaste sätten att inkludera data och visualiseringar idag.
  • Tuvalabs har tagit fram ett antal lektioner som bygger på öppna data. De har då städat och sammanställt data, skapat interaktiva grafer och frågeställningar som man skulle kunna svara på med hjälp av datasetet. Materialet är på engelska. I dagsläget finns där 25 dataset och aktiviteter som är gratis.

Man kan också tänka sig att läromedelsföretag börjar tillhandahålla eller tipsa om visualiseringar i större utsträckning.

Uppslag: Öka kännedom om öppenhets-begreppet

I detta projekt har vi fokuserat mer på data-biten av öppna data, snarare än att se till hur öppenhet kommer in i läroplanen. I den lektion som jag höll med en gymnasieklass om öppna data och etik valde jag dock att fokusera delvis på öppenhets-biten. Jag märkte då att detta begrepp tolkas på varierande sätt, och värderades mycket olika.

Om man pratar om öppna data så kan man även prata om andra saker som hamnar under öppenhetsparaplyet, som öppna lärresurser, open access, öppen källkod och Creative Commons. Om man vill komma igång med detta så kan Webbstjärnans kurs om just Creative Commons vara en startpunkt. Bilden som används i detta blogginlägg är via en Creative Commons-licens.

Uppslag: Fokus på ”data literacy”

Om vi ser specifikt till användandet av öppna data i skolan, så är två utmaningar tid och datahanteringsfärdigheter. Här har jag inga siffror på hur det ser ut i dagsläget (sådana hade varit intressanta), men min bild är att det är ganska få som har möjlighet att arbeta direkt med dataset.

Ovan skriver jag att en väg framåt är att utgå från visualiseringar snarare än att själv hitta och använda datakällor. Men om man utgår ifrån data-baserat pedagogiskt material framtaget av myndigheter, journalister och läromedelsföretag så försvinner en del av fidusen med att gå till källan även vad gäller data. Man när inte heller kompetensen att själv ta sig an data från grunden. Om man ser bortom öppna data och nyttan med att använda dessa, så är data literacy, bl a att kunna läsa, skapa, hantera och kommunicera data, det överordnade behovet. Tuvalabs, som är ett exempel ovan, har även en blogg om att lära ut data literacy.

För nå de möjligheter som finns med att använda öppna data i undervisning, och gå bortom användandet av färdigförpackade visualiseringar, så är det det behovet som behöver tillgodoses.

Föredrag om öppna data i skolan, Malmö juni 2015

Bild från MINC Malmö Instagram
Bild från MINC Malmö Instagram

Som ett första steg i projektet så höll jag i juni ett föredrag om öppna data i skolan på MINC i Malmö, som en del av Nordic Open Data Week. I föredraget pratade jag om varför vi behöver mer allmänbildning kring data och dess användning, ger exempel på hur öppna data kan användas och hur den kan knytas till skolans undervisning.

Omvärldbloggen av Stefan Pålsson skrev ett inlägg om föredraget och relaterade projekt. Stefan tar även upp en hel del relaterat material, om vilka andra som gjort och skrivit om data i skolan tidigare.

Presentationen finns även på Slidshare, se nedan.

Hur hitta öppna data?

I ett tidigare blogginlägg har jag skrivit om tre exempel på öppna data (bistånd, luftkvalitet och kommuner)Jag hoppas att du blivit lite nyfiken på att hitta öppna data relevanta för ditt ämne och dina elever. Hur kan man gå till väga om man vill göra det? Vilka format brukar data finnas på?

Man kan hitta öppna data på flera olika ställen, eftersom dataseten kan röra olika ämnen och ha olika avsändare. Exempel på ämnen är befolkning, miljö, trafik, ekonomi, kvalitetsarbete, livsmedelskontroll, etc. Exempel på vilka som tillhandahåller data är FN, EU och olika delar av en nations verksamheter.

Detta inlägg är rätt mastigt, därför avslutar jag inlägget med några tips om startpunkter. Om du inte redan gjort det, läs inläggen om visualiseringar, del 1 och del 2. Läs även inlägget om omvärld.se, som bl a har en beskrivning om hur man kan gå från kursplan till visualisering.

Hitta öppna data från kommuner

Om det lokala perspektivet tilltalar så är det glädjande att fler och fler kommuner börjar dela med sig av sina data. Några som varit föregångare på området är:

  • Örebro – till exempel luftkvalitetsmätningar, trafikflöden och information om inköpta livsmedel
  • Helsingborg – till exempel Smileygodkända-platser och Flygfoton
  • Stockholm – till exempel miljödata och flygfoton
  • Open North (bl a Umeå och Skellefteå kommun) – till exempel kommunbudget och livsmedelsinspektioner

Vill du kolla om din kommun har öppna data kan du prova att lägga till ”psidata” (PSI står för Public Sector Information, dvs information från den offentliga sektorn) efter deras webbadress (som i http://www.vasteras.se/psidata). PSI-datakollen kan du kolla vilka kommuner som har en sådan sida. Ett första steg för  många kommuner har varit att lägga upp Kolada-data för sin kommun (Kolada samlar data från kommuner och landsting, läs mer i inlägget med exempel på öppna data.

Fler ställen där man kan hitta öppna data

Det finns flera myndigheter som tillhandahåller öppna data som kan vara relevanta som underlag för lektionsmaterial:

Dataportaler

Eftersom det kan vara lite klyddigt att veta vem man ska gå till för att hitta data så har det skapats så kallade dataportaler, som ger en gemensam ingång till en större mängd data. Ofta lyfter dessa även fram datakällor och dess användningar som man tycker är extra intressanta. Nackdelen med dataportaler är att de kan vara överväldigande.

Screenshot från öppnadata.se
Den svenska dataportalen öppnadata.se.

Den svenska dataportalen öppnadata.se är under uppbyggnad. I nuläget finns det en del svenska öppna data som inte finns med här.

Screenshot av kategorier i EUs öppna data portal, som kan användas för att hitta öppna data.
Kategorier i EU:s öppna data portal.

EU-nivå finns det dels en dataportal med data från EU.  Det finns också en dataportal som samlar ihop öppna data från EU-länder (där en hel del av denna på gott och ont är på originalspråk).

Även FN, WHO och Världsbanken har dataportaler.

Det kan även vara intressant att gå in och titta på portaler från andra länder, som kommit längre med sina dataportaler (i att där finns fler dataset, tydligare kategorier och exempel på hur deras data används). Några exempel: USA, Storbrittanien och Singapore.

Format

Som jag tar upp i inlägget varför öppna data har olika målgrupper olika behov vad gäller formatet som data hämtas i. I undervisning är tabelldata mest intressant. De vanligaste formaten för tabelldata är Excel och CSV. CSV står för Comma Separated Values och har fördelen att det inte är bundet till ett visst program. Men om det är Excel du är van vid kan du importera en CSV-fil dit.

I många dataportaler finns små färgkodade taggar som visar på vilka format som datakällan finns tillgänglig i. I detta exemplet ser man att det bl a finns tabelldata i form av CSV.
I många dataportaler finns små färgkodade taggar som visar på vilka format som datakällan finns tillgänglig i. I detta exemplet ser man att det bl a finns tabelldata i form av CSV.

För en programmerare så kan ett så kallat API (som anropas från programkod) vara värdefullt. Om syftet är att använda data i undervisning så är detta inte så användbart (om inte ämnet är programmering eller webbutveckling).

Andra möjliga format är sådana som beskriver geografiska områden, PDF:er och textfiler.

Startpunkter

Börja med att fundera på vilka offentliga verksamheter som kan ha material som är relevant för ditt ämne. Kanske någon av myndigheterna ovan? Bläddra bland deras material och leta efter ”färdigförpackat” material med olika visualiseringar (finns exempelvis hos SMHI, Riksantikvarieämbetet och SCB). Om du själv vill arbeta med tabeller (eller att dina elever ska göra det), leta efter Excel- och CSV-filer.

Hör gärna av dig om vad du skulle behöva för att komma igång och använda öppna data! Jag nås på marie.gustafsson@gmail.com

Att visualisera med mat

Vill man skapa visualiseringar så är man inte begränsad till det digitala. Ett spännande sätt att skapa visualiseringar, bortom Excel och Gapminder, är att använda mat som visualiseringsmaterial.

Maträtt som visar på hur stor del av den grekiska ekonomin som man uppskattar är utanför skattesystemet, genom de "gömda" oliverna i botten. Bild från data-cuisine.net.
Maträtt som visar på hur stor del av den grekiska ekonomin som man uppskattar är utanför skattesystemet, genom de ”gömda” oliverna i botten. Bild från data-cuisine.net.

Det finns ett roligt projekt som har just att  visualisera med mat som tema: data-cuisine.net. Några exempel på rätter:

  • Happines cocktail – räkcoctails baserade på Facebook, där antalet vänner ger antalet riskorn och hur många som ler på sina profilbilder ger antalet räkor
  • Lakmoussetikka – en dessert för att visa hur lite av Finlands blåbär som plockas, där det tunna blåbärslagret representerar de plockade blåbären och moussen i botten andelen som uppskattas bli kvar i skogen
  • Taste of migration – proportionen mellan olika ursprungsländer för personer som invandrat till Finland
  • Tortilla Feliz Catalana – utgår från data för Spanien från OECDs Better Life Index ställer spanjorernas nöjdhet i fyra kategorier mot hur viktig de anser att den kategorin är

Ofta så handlar det om att matcha proportioner ur dataset med passande ingredienser. I de workshops som finns hos Data Cuisine försöker de anknyta till data om staden eller landet som workshoppen hålls i. Det finns liknande upplägg från andra håll också.

Ett roligt sätt att kombinera något av hemkunskap, bild, samhällskunskap och/eller matematik!

Varför öppna data?

Ett tidigare blogginlägg handlade om varför öppna data är relevant för skolan. Där argumenterar vi för att öppna data är en tillgänglig resurs som det finns goda anledningar att ta del av även i skolan. Men varför öppna data från början?

Filmen nedan, ”What can open data do for you?”, är framtagen av Brittiska Open Data Institute, visar på några av de värden som skapas genom öppna data.

Varför öppnar offentliga och privata organisationer upp sin data så att andra kan ta del av den? De två vanligaste anledningarna är att skapa innovation och insyn, mer om det nedan. Förutom dessa anledningar så kan öppna data vara en del i ett internt kvalitetsarbete.  För offentliga institutioner är det även en del i att uppfylla PSI-direktivet (Public Sector Information) från EU-kommissionen, som syftar till att offentlig information ska bli mer tillgänglig.

Innovation

En anledning att tillgängliggöra data är att möjliggöra skapandet av socialt och ekonomiskt värde. Detta kan exempelvis ske genom att fler kan komma på hur en datakälla kan användas eller genom hur datakällor kombineras på nya, användbara sätt.  I filmen ovan är Citymapper ett exempel i denna kategori.

Insyn och delaktighet

Det andra vanliga argumentet för öppna data är att skapa transparens. Genom att medborgare får tillgång till information om samhället kan möjligheten att förstå och påverka öka. Exempel på detta är när kommuner som Örebro kommun tillgängliggör information om inköpta livsmedel och leverantörsfakturor (för att nämna några exempel), eller Riksdagens öppna data kring dokument, voteringar och ledamöter.

Öppna data för vem?

Det finns flera olika grupper som kan vara intresserade av öppna data, så som allmänheten, journalister och programmerare. Dessa grupper har olika behov, vilket är en utmaning när organisationer öppnar data. Det som är av mest nytta för programmeraren är sannolikt inte det som är viktigast för medborgaren. Har den som tillgängliggjort data främst haft innovationer i åtanke, så gör man det ofta lätt för programmeraren att ta del av dataseten. Då kan det kan vara svårt för den utan programmeringskunskap att ta del av det. Å andra sidan, om man väljer att förpacka data så att den är lätt för allmänheten att ta till sig, så kan den vara mindre användbar om man vill utveckla något nytt. Detta är en avvägning och en resursfråga, och beror i viss mån på typ av data.

Varför är detta relevant för den som vill använda öppna data i skolan? Dels för att det sätter öppna data i ett bredare sammanhang. Men också för att förstå bakgrunden till  de olika dataformat som används för att tillgängliggöra data. Mer om detta i ett kommande inlägg om hur man hittar öppna data.

Tre exempel på öppna data – bistånd, luftkvalitet och kommuner

Hur kan öppna data se ut? Visualiseringar är ett av de mest lättillgängliga sättet att ta del av öppna data. Om det rör sig om öppna data finns även det underliggande datasetet tillgängligt (t ex som en Excel-tabell), vilket t ex möjliggör att man kan kombinera olika källor för att skapa nya visualiseringar. Tre exempel på öppna data från Sverige där det även finns visualiseringar är biståndsdata, luftkvalietet och kommundata.

Sveriges bistånd

Openaid.se presenterar data över Sveriges bistånd.  Här visualiseras exempelvis olika typer av bistånd, mottagarländer och förändringar över tid. Det är även möjligt att ladda ner tabeller med mer specifika detaljer om olika biståndsaktiviteter, om man vill göra egna analyser och visualiseringar.

Översikt av svenskt bistånd 2014 från openaid.se.
Översikt av svenskt bistånd 2014 från openaid.se, där de olika kategoriernas innebörd förklaras om man för muspekaren över dem. Klickar man på dem får man mer detaljer om hur den biståndskategorin fördelas.
Del av översikt från openaid.se över hur svenskt bistånd 2014 fördelades till olika länder, sorterade på biståndets storlek. Endast tre största mottagarna finns med på denna bild. Jag ber om ursäkt till Nya Zealand som försvann från kartan.
Del av översikt från openaid.se över hur svenskt bistånd 2014 fördelades till olika länder, sorterade på biståndets storlek. På denna bild finns endast de tre största mottagarländera med. Jag ber om ursäkt till Nya Zealand som försvann från kartan.

Luftkvalitetsdata från Naturvårdsverket

Naturvårdsverket tillgänglig gör en hel del data, exempelvis statistik om luft. Man kan även få mer information om denna data via data.naturvardsverket.se, där det även finns instruktioner för hur den programmeringskunnige kan komma åt datasetet. Nedan är exempel på diagram och tabell för utsläpp av partiklar. Det finns motsvarande för exempelvis kvävedioxid och marknära ozon.

Diagram från Naturvårdsverket över utsläpp av partiklar de senaste 24 timmarna.
Diagram från Naturvårdsverket över utsläpp av partiklar de senaste 24 timmarna.
Tabell över motsvarande data från Naturvårdsverket över utsläpp av partiklar.
Tabell över motsvarande data från Naturvårdsverket över utsläpp av partiklar.

Förutom dessa ”nära realtidsdata” så finns det statistik om årsmedel och antal dygn per år över miljökvalitetsnormen. Dessa finns mer tydligt för nedladdning och med Creative Commons-licens.

Exempel på nedladdningsbar data från Naturvårdsverket.
Exempel på nedladdningsbar data från Naturvårdsverket.

Kolada – Nyckeltal för kommuner och landsting

Kommuner och landstingsdatabasen innehåller nyckeltal om olika verksamheter, befolkning, demokrati och sociala för hållanden, samt miljö. Nyckeltalen är mått som ger information om kommunen och landstingen som de beskriver och gör det möjligt att jämföra hur saker och ting har utvecklat sig över tid. De kan också användas för att jämföra kommunerna och landstingen med varandra.

Det finns olika ingångar i Kolada, bl a Jämföraren, Färdiga presentationer och Fri sökning.

I Jämföraren får man en översikt över en kommun eller landsting, med färdiga urval och vyer. Det finns flikar för Bakgrund (t ex befolkningsutveckling, med antal födda, döda, inflyttade och utflyttade över tid), Resultatindex för Kommunens Kvalitet i Korthet (KKiK), Äldreomsorg, Grundskola och Gymansieskola.

Exempel från Kolada-verktyget Jämföraren, för Falköpings kommun.
Exempel från Kolada-verktyget Jämföraren, för Falköpings kommun.

Under Färdiga presentationer samlas grupper av nyckeltal, bl a kring Folkhälsa, Trygghet och säkerhet, samt Energi och klimat. Dessa nyckeltal färgläggs baserat på om värdena jämfört med andra kommuner ligger i de bästa 25% (grönt), mellersta 50% (gult) eller lägsta 25% (rött). Det är lätt att bli lite överväldigad av det som presenteras i denna vyn.

Bättre kan vara att använda Fri sökning, där man själv kan välja ett mindre antal nyckeltal och jämföra flera kommuner. Här är det även möjligt att ladda ner Excel-filer med det urval av kommuner och landsting och nyckeltal som man gjort.

Fler exempel på öppna data?

Dessa tre exempel på öppna data är tänkta att ge en inblick i den variation som finns bland öppna data och att väcka tankar kring hur öppna data kan använda i skolan. Alla dessa exempel bygger på svenska data, det finns även internationella källor som är relevant.

Kanske känner du till någon datakälla som du använder, eller som du tror kan vara relevant i undervisning? Dela gärna med dig i kommentarerna!

Gapminder: ett steg mot att använda öppna data i undervisning

Visualiseringsverktyget Gapminder World och Hans Roslings presentationer är bekanta för många. Om du aldrig har sett Hans Roslings presentationer har du något att se fram emot. I den TED-presentation som gjorde honom känd för en bredare publik använder han visualiseringar i Gapminder för att visa på hur världen har förändrats och hur våra uppfattningar om den inte riktigt hängt med (i nyare filmer används ofta mer fysiska rekvisita).

GapminderWorld

Gapminders mål är att skapa och förmedla en faktabaserad världsbild. Förutom det tekniska problemet med att sammanföra datakällor och hålla dem uppdaterade arbetar Gapminder även med att undersöka vad folk världen över har för grundläggande kunskap om exempelvis världens befolkning, hur Gapminder kan användas i skolan och Dollar Street, som använder fotografier för att illustrera data.

Användning av Gapminder i skolan

Gapminder används redan en del i undervisning – antingen genom att man helt enkelt visar deras filmer, att man gör en strukturerad övning, eller att eleverna får utforska fritt. Gapminder används idag i exempelvis SO, matematik, NO, men även som en del av språkundervisning. Mathias Ahrn arbetar med Gapminder i SO på högstadiet, där de börjar använda verktyget inom moment kring Globalisering i sjuan och sedan återkommer till det under hela högstadiet. Helena Kvarnsell använder Gapminder i matematikundervingen, där eleverna använder verktyget som ett underlag för att ”prata matte”.

Lektionsupplägg med Gapminder

Om du vill ha en introduktion på svenska till de olika delarna av Gapminder, t ex grundinställningen, vad som visas på axlarna och hur man kan göra grafen tydligare, kolla på denna guide från milleniemalen.nu. Den pekar också på en av de stora utmaningarna: ”Det svåra med Gapminder är inte själva programmet, utan att veta vilka av de över 500 ämnena man ska välja, vad är intressant? Det är så mycket data, så många år och så många variabler att vi pratar om ett oändligt antal möjliga grafer att visa.”

Då kan det vara bra att inspireras av andras upplägg. Inom projektet Omvärld.se togs det fram ett antal konkreta lärresurser kring hur man kan gå till väga, till exempel:

  • I lärmodulen Att presentera ett land med hjälp av Gapminder (framtagen av Tina Sundberg, It-pedagog AV-Media Kronoberg), finns steg-för-steg instruktioner till elever för att presentera ett land för sina klasskamrater.
  •  I lärmodulen Introduktion av Gapminder i en klass (framtagen av Joey Hofwander, Tina Sundberg, Anna Prissberg på AV-media Kronoberg) presenteras ett upplägg över fem lektioner för att introducera eleverna både till verktyget och till globala händelser över tid.

Det finns även mycket material på engelska om hur man kan använda Gapminder i undervisningen, till exempel:

Kortspel och Gapminder global casino

Man behöver inte använda digitala läromedel för att introducera tänket med Gapminder. Gapminder har skapat ett kortspel där elever arbetar i mindre grupper och sorterar länder efter utvecklingsnivå (tack Gunnar Wike för tipset). Med följer även en visualisering som visar BNP och förväntad livslängd .  Detta upplägg får mig dessutom att tänka på ”data games”-projekt som jag drivit med en god vän under några år (svensk sammanfattning).

Ett annat lekfullt sätt att använda Gapminder för att undersöka förståelse för världen är Gapminder Casino, där Gapminder projiceras på en yta på vilken spelarna kan göra gissningar om var ett visst land kommer hamna för ett visst år – se UR-filmen där några svenska kändisar spelar med Rosling. Ett exempel på upplägg för att använda Gapminder Casino i undervisning kommer från Mr. Moore’s classroom.

Utmaningar

Att använda Gapminder i skolan innebär en del utmaningar. Det kan t ex dyka upp oväntade samband och verktyget kan vara aningen överväldigande vad gäller olika indikatorer. Det har sagts att utforskandet av Gapminder kan vara bättre som startpunkt för att hitta frågor än som en källa till förklaringar.

För att hantera detta har Gapminder även ett projekt som heter Gapminder school, där de arbetar med att ta fram förklaringsmoduler som man som lärare kan plocka fritt från och integrera is in lektion. Detta projekt är på gång men det finns inget datum för när det kommer att släppas.

Öppna data i Gapminder

På gott och ont gömmer Gapminder det som är en av utmaningarna med öppna data – att hitta datakällor och att själv göra något med dem. Gapminder tar hand om det åt en, verktyget bygger på data från ett flertal ställen, som ”städats” för att ge en sammanhållen bild. En nackdel är att gränssnittet för med sig ett lager av komplexitet, genom att så många parametrar kan visas samtidigt. Användaren är även begränsad genom att sättet att visualisera är bestämt på förhand och att man inte kan föra in nya datapunkter.

Mer om Gapminder på bloggen

Eftersom Gapminder är ett så pass vanligt sätt att för in öppna data i undervisning kommer vi att återkomma till det i ett antal kortinlägg: Erfarenheter från lärare som arbetar med verktyget, hur man kommer åt den underliggande datan samt Dollar Street-projektet.