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:
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.
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.
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:
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.
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
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). På 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:
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.
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.
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
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.
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, 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. 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.
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.
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.
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!
Nu har det stått att denna bloggen ”kommer till hösten”. Efter en trist sommar så har vi fått en mycket fin höst, så fin att den inte ens är höst enligt definitionen ”Dygnsmedeltemperatur under 10°C 5 dygn i följd”. Tittar man på SMHI:s årstidskarta ser man att vi inte ens har haft hösttemperaturer här i Malmö-trakten de senaste fem dagarna. Förra året kom inte hösten här förrän början av november, medan den i snitt kommer i mitten av oktober. Detta till trots, nu kör vi!
Ökat behov av ”data literacy”
I det digitaliserade samhället kommer en ökad insamling och bearbetning av data – i små och stora mängder, i många olika syften och i allt från Excel till avancerade algoritmer, innebära att större krav ställs på brukaren. Detta ger ett ökat behov av förmågor kring att förstå, använda och förhålla sig kritiskt till data (engelskans “data literacy”) för att ta del av nyhetsinformation, förstå hur exempelvis Facebook hanterar ens data eller som en del av sin framtida profession. Om man ser till senaste läroplanerna för såväl grundskola som gymnasium så ryms “data literacy” bl a i förmågan att “använda modern teknik som ett verktyg för kunskapssökande, kommunikation, skapande och lärande” men även inom flertalet av ämnenas kursplaner.
Öppna data
I linje med en ökad mängd data tillgängliggör den offentliga sektorns institutioner mer och mer digital information för vidareutnyttjande. När detta görs utan kostnad och utan inskränkningar (t ex upphovsrätt) brukar benämnas som öppna data (se fylligare definition från Open Data Handbook). Svenska dataset från bland annat Socialstyrelsen och SMHI finns att hitta på http://oppnadata.se/dataset. Det finns även data tillgängliga från FN och andra nationer, till exempel Storbritannien.
Dessa öppna data utgör ett källmaterial av potentiell nytta för skolan. Bloggen Öppna data i skolan kommer att beskriva olika sätt att använda öppna data i skolan. Några möjliga spår är:
att eleverna gör egna analyser av de offentliga institutionernas data
att eleverna använder olika visualiseringsverktyg
att eleverna ges möjlighet att använda tillgängliggjort bildmaterial
Öppna data kan relateras till flertalet av skolans ämnen beroende på dels det underliggande datasetet och dels vad man gör med det. En del i projektet kommer att visa hur användandet av öppna data kan kopplas till Lgr11 och Lgy11.
Användandet av öppna data blir än mer relevant om man tar möjligheten att använda öppna data som ett sätt att föra in programmering i ämnen där det vanligtvis inte används, exempelvis SO. Detta är en möjlighet att tillgängliggöra programmering för elever som inte har så stort teknikintresse, som inte faller för tekniken för teknikens skull.
En förhandstitt
Här är några exempel på planerade blogginlägg (kom gärna med förslag!):
exempel på datakällor
hur man hittar datakällor
hur användande av öppna data kan kopplas till läroplanen
olika visualiseringsverktyg
en steg för steg guide kring hur man kan arbeta med dataset med elever
dokumentation av körning av data expedition med gymnasieklass
hur öppna data kan användas gestaltande och i praktiska ämnen
problem med reduktionism och att ljuga med statistik
att samla in och dela egna dataset
utmaningar att använda öppna data i undervisning, vad man bör tänka på, etc.
Projektet handlar alltså om hur öppna data och data literacy kan ha en roll i undervisningen. Det behandlar alltså inte hur man kan samla in och analysera data kring skola och undervisning, vilket är en annan möjlig tolkning av projektnamnet.
