Data Literacy kann als Indikator dienen, wenn es um die Zugehörigkeit zu digital geprägten Communities geht, ebenso bietet sie Möglichkeiten, diese zu verbinden. Der Vortrag möchte den kritischen Umgang mit Code und Daten als „ability to collect, manage, evaluate, and apply data, in a critical manner“ (Ridsdale et al. 2015) in einem erweiterten Sinne anhand ausgewählter Beispiele verdeutlichen und für einen offenen Umgang mit Methoden, Tools sowie Lerneinheiten plädieren. Zunächst sollen die Vorteile von Open Educational Resources (OER) aufgezeigt werden. Etwas globaler formuliert soll damit auch für das zügige und eher schwach strukturierte Publizieren unfertiger, kürzerer und kleinerer Recherchen und Übungen durch Studierende argumentiert werden. Dies führt nicht nur über das gegenseitige Lesen, Kommentieren und Korrigieren im Seminar hinaus, sondern öffnet die Publikation von Unterrichtsmaterial auch für einen Austausch mit den Fachcommunities (Bsp. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://zfmedienwissenschaft.de/online/open-media-studies-blog"> <hi rend="underline color(1155CC)">https://zfmedienwissenschaft.de/online/open-media-studies-blog</hi> </ref>). Ressourcen, Tutorials und Anleitungen auch außerhalb des angestammten Lehrbetriebs gibt es viele (u.a. <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://programminghistorian.org/"> <hi rend="underline color(1155CC)">https://programminghistorian.org/</hi> </ref> oder <ref xmlns="http://www.tei-c.org/ns/1.0" target="https://digital-history-berlin.github.io/Python-fuer-Historiker-innen/"> <hi rend="underline color(1155CC)">https://digital-history-berlin.github.io/Python-fuer-Historiker-innen/</hi> </ref>). Ihre Auffindung und Nutzung gehört auch zur Data Literacy. Mit der Öffnung der Seminare, insbesondere durch die gezielte Ansprache von Infrastruktureinrichtungen/GLAM (Bsp. DNBLab sowie lokale Angebote der Universitätsbibliotheken), können nicht nur Lehr- und Lerneinheiten, sondern auch die eingesetzten Tools kontextabhängig und datenspezifisch weiterentwickelt werden. So werden neben allgemein nützlichen Redaktionsabläufen auch eine Vielzahl von Herangehensweisen an unterschiedlichste Medieninhalte und Schnittstellen auf allen Ebenen wissenschaftlichen Arbeitens eingeübt, also Datenkompetenz wie Datenkritik praktisch erprobt. In der Diskussion verweisen wir auf Trainings- und Ausbildungsszenarien, die nicht nur von einer Einrichtung allein geleistet werden können, sondern sich entlang von Forschungsdateninfrastrukturen und dem Austausch von OER bewegen. Schwerpunkte sind medien- und kulturwissenschaftliche Kontexte und die Ausprägung bestimmter Datenbegriffe.