The digital revolution is challenging both individuals and organizations to be more comfortable using various digital technologies. Digital technologies enable and generate high amounts of data, but people are not very good at interpreting or making sense of it. This study aimed to explore the role of digital competencies and data literacy in digital transformations and identify the consequences the lack of digital competencies and data literacy can cause within digital transformation projects. The authors studied technology consultants' perspectives with experience in digital transformation projects using an exploratory qualitative research design building on the empirical data gathered from semi-structured interviews. The authors were able to identify that the technology consultants perceived digital competencies as crucial skills for individuals to possess in digital transformations. At the same time, data literacy was not considered a crucial skill in the context of digital transformations. Regarding the consequences of a digital skills gap, the technology consultants saw issues within the implementation of the project, delays, or indirect waste of resources like monetary assets.

This study applies the knowledge, skills, and abilities (KSA) framework for eScience professionals to data service positions in academic libraries. Understanding the KSAs needed to provide data services is of crucial concern. The current study looks at KSAs of data professionals working in the United States academic libraries. An exploratory sequential mixed method design was adopted to discover the KSAs. The study was divided into two phases, a qualitative content analysis of 260 job advertisements for data professionals for Phase 1, and distribution of a self-administered online survey to data professionals working in academic libraries research data services (RDS) for Phase 2. The discovery of the KSAs from the content analysis of 260 job ads and the survey results from 167 data professionals were analyzed separately, and then Spearman rank order correlation was conducted in order to triangulate the data and compare results. The results from the study provide evidence on what hiring managers seek through job advertisements in terms of KSAs and which KSAs data professionals find to be important for working in RDS. The Spearman rank order correlation found strong agreement between job advertisement KSAs and data professionals perceptions of the KSAs.

Die Arbeit mit Messunsicherheiten ist essentiell in Naturwissenschaften und Technik. Vor diesem Hintergrund befasst sich diese Arbeit in der ersten Forschungsfrage damit, wie die Inhalte eines validierten Sachstrukturmodells zum Thema Messunsicherheiten (Hellwig 2012) operationalisiert und gemessen werden können. Dazu wurden die Konzepte des Modells in Form von Kompetenzen beschrieben und zugehörige Multiple-Choice Testaufgaben formuliert. Anschließend wurden zufällig ausgewählte Testaufgaben einem Expertenrating unterzogen. Die Ergebnisse zeigen ein Fleiss Kappa, Congers Kappa und Lights Kappa von jeweils mindestens 0,86, was für eine sehr gute Passung der Testaufgaben zu den Kompetenzen spricht. Weiter wurden die Testaufgaben mit 1299 Studierenden erprobt und die 15 (bzw. 10) Testaufgaben zu jedem Konzept einzeln ausgewertet. Als Grundlage diente das eindimensionale dichotome Rasch-Modell. Zur Auswertung wurden u.a. Gütekriterien zur Modellkonformität, lokalen Unabhängigkeit und Subgruppeninvarianz betrachtet. Als Ergebnis wurden bei einer EAP-Reliabilität von 0,61 bis 0,81 zu jedem Konzept 7 - 12 Testaufgaben identifiziert, die zur Nutzung empfohlen werden können. Für einzelne Testaufgaben wurden außerdem Änderungsvorschläge herausgearbeitet. In einer zweiten Forschungsfrage wurde die Struktur der zu den Konzepten formulierten Testaufgaben mit einer konfirmatorischen Faktorenanalyse untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass die Konzepte innerhalb einer Dimension des Sachstrukturmodells als einzelne Faktoren aufgefasst werden können. In zwei Fällen können auch gemeinsame Faktoren für zwei der Konzepte einer Dimension empirisch und inhaltlich begründet werden. Insgesamt stellt diese Arbeit damit für den Bereich der Messunsicherheiten ein theoriegeleitetes, inhaltlich validiertes und empirisch geprüftes Testinstrument zur Verfügung, mit dem zielgerichtet und differenziert in großer Breite Kompetenzen im Umgang mit Messunsicherheiten von Lernenden erhoben werden können. / Working with measurement uncertainties is essential in science and engineering. On the basis of a validated model that structures the content in the field of measurement uncertainties (Hellwig 2012) this thesis looks in its first research question at how the concepts proposed by the model can be operationalized and measured. Therefore, the concepts given by the model are formulated by learning progressions and operationalized by multiple choice test items. A random sample of the items then was assessed by six experts in the field of teaching measurement uncertainties. The results show a Fleiss kappa, Congers kappa and Lights kappa of 0.86 or higher for the assignment of the items to the given learning progressions which indicates a very good matching. Furthermore, the items were evaluated in a survey with 1299 university students and each set of 15 (resp. 10) items per concept was analyzed by using the dichotomous one-dimensional Rasch model. Amoung others criteria concerning model conformity, local independence and subgroup invariance were tested. As a result, for each concept 7 to 12 items could be identified which suit the given criteria. The EAP-reliability came up from 0.61 to 0.81 (considering all items of the concepts). In a second research question, the empirical results were evaluated by a confirmatory factor analysis. The results show that the itemsets for the concepts of the model could be interpreted as individual factors. In two cases for two concepts (in one dimension proposed by the model) the assumption of one factor can also be empirically and content-related justified. Overall this thesis presents an empirically-validated assessment tool to probe students' understanding of measurement uncertainties according to the content structure model. The tool captures a broad spectrum in the field of measurement uncertainties in very detailed resolution and can therefore help to evaluate learning progressions and teaching instructions.