Die Integration von Datenwissenschaft und digitaler Kompetenz in die Chemieausbildung gewinnt zunehmend an Bedeutung. Heute wird bekannt, dass der Fonds der Chemischen Industrie (FCI) rund 1,6 Millionen Euro für die Hochschullehre an 19 Universitäten und 4 Hochschulen in Deutschland bereitstellt. Die Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (RPTU) erhält dabei eine Förderung in Höhe von 100.000 Euro. Dies ist Teil eines umfassenden Plans, um Data Science im Chemiestudium zu verankern und die Studierenden auf die Herausforderungen einer zunehmend datengetriebenen Arbeitswelt vorzubereiten, wie RPTU berichtet.
Mit dieser Förderung zielt die RPTU darauf ab, den Studierenden eine verantwortungsvolle, datenbasierte Bearbeitung wissenschaftlicher Fragestellungen zu ermöglichen. Ab dem ersten Semester werden Grundkenntnisse in vier Schlüsselbereichen vermittelt: der Einführung in die Programmiersprache Python, modernen Forschungsdatenmanagement-Techniken, der Arbeit mit großen Datensätzen sowie der Durchführung automatisierter Experimente.
Fachliche Schwerpunkte und Ausbildung
Im Rahmen der Ausbildung lernen die Studierenden, Programme zu schreiben, komplexe Berechnungen durchzuführen und Forschungsgeräte zu steuern. Ein wesentlicher Bestandteil des Forschungsdatenmanagements ist die elektronische Dokumentation und Analyse von Daten aus Laborpraktika. Im Masterstudium wird zudem der Umgang mit automatisierten Syntheseplattformen, den sogenannten Syntheserobotern, eingeführt. Hierbei kommen moderne Tools zur Versuchsplanung, wie die Bayes’sche Optimierung, zum Einsatz.
Ein weiterer Aspekt ist die fachdidaktische Begleitforschung, die den Kompetenzerwerb der Studierenden untersucht und die neuen Lehrkonzepte evaluiert. Das Projekt orientiert sich an den Konzepten der Future Skills und Data Literacy und verbindet technische, reflexive sowie ethische Aspekte der Datenarbeit. Zudem ist es eng verknüpft mit NFDI4Chem, einem Konsortium, das sich der besseren Sammlung, Speicherung und Nutzung von Chemiedaten widmet.
Erweiterung der Angebote an anderen Hochschulen
Auch an der Freien Universität Berlin wird ein wertvoller Beitrag zur Integration von Datenwissenschaften in die Chemieausbildung geleistet. Sie hat eine Sonderförderung in Höhe von 66.800 Euro erhalten, um das Wahlpflichtmodul „AI Literacy and Data Science for Chemists“ einzuführen. Dieses Modul soll die Studierenden auf eine zukunftsorientierte Arbeitswelt vorbereiten, in der die Kombination aus chemischer Expertise und digitaler Kompetenz essenziell ist, wie die Freie Universität Berlin berichtet.
Das Modul umfasst interdisziplinäre Ringvorlesungen sowie projektbasierte Forschungspraktika. Dabei stehen Themen wie Prompt Engineering, Datenschutz, elektronisches Laborjournal und KI-gestützte Syntheseplanung im Fokus. Die Studierenden arbeiten mit realen oder realitätsnahen chemischen Datensätzen und entwickeln reproduzierbare Workflows. Die Lehrmaterialien und Praktikumsunterlagen werden als offene Bildungsressourcen bereitgestellt und können von anderen Hochschulen und Lehrenden genutzt werden.
Digitale Kompetenz im Chemieunterricht
Die Relevanz digitaler Kompetenzen wird nicht nur an der RPTU und der Freien Universität Berlin erkannt. Ein in „Nachrichten aus der Chemie“ veröffentlichter Artikel betont, dass digitale Fähigkeiten heutzutage keine Zusatzqualifikation mehr sind, sondern ein integraler Bestandteil moderner wissenschaftlicher Arbeit. Es werden Beispielprojekte aus Aachen, Ulm und Kaiserslautern-Landau vorgestellt, die Lösungen bieten, um digitale Tools wie Chemotion oder eLabFTW in die Ausbildung zu integrieren, ohne dass gesamte Studiengänge umstrukturiert werden müssen, wie NFDI4Chem darauf hinweist.
Die Einführung von ELN-basierten Laborprotokollen und spielerischen Aufgaben, wie der digitalen Dokumentation des „Nudelnkochens“, zeigt die praktischen Möglichkeiten der Integration digitaler Tools in die Chemieausbildung. Diese Entwicklungen werden als bedeutende Schritte gewertet, die die Ausbildung an deutschen Hochschulen auf die modernen Anforderungen der Wissenschaft anpassen.