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Auflistung nach Schlagwort "Forschungsdatenmanagement"

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  • Konferenzbeitrag
    Anforderungsanalyse für ein universitätsweites nutzerorientiertes Forschungsdatenmanagementsystem basierend auf einer Nutzerumfrage
    (Softwaretechnik-Trends Band 44, Heft 1, 2024) Diemt, Sabine; Auge, Tanja
    Eine rasant ansteigende Datenmenge erfordert ein adäquates Forschungsdatenmanagement (FDM), welches den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus abgedeckt. Dieser beinhaltet insbesondere das Sammeln, Beschreiben und Bereitstellen von Forschungsdaten.Ein Forschungsdatenmanagementsystem (FDMS) stellt die technische Umgebung dafür dar. In der vorliegenden Studie haben wir die Bedürfnisse von potentiellen Nutzern eines universitätsweiten nutzerorientierten FDMS evaluiert. Mittels einer Literaturrecherche und einer Onlineumfrage (n = 269) wurden mögliche FDMS Funktionen in Übereinstimmung mit den FAIR Prinzipien bestimmt.
  • Konferenzbeitrag
    Aufbau einer überregionalen Data-Science-Community
    (INFORMATIK 2024, 2024) Pfuhl, Helen; Steinmann, Lena; Nowotka, Dirk; Drechsler, Rolf
    Die Begrifflichkeiten Data Science bzw. Digital Sciences stehen für den wissenschaftlichen Wandel, der eine ganze Reihe von Forschungsdisziplinen zu Beginn des 21. Jahrhunderts prägt. Die effektive Nutzung hochdimensionaler Daten steht dabei im Vordergrund und bildet die Basis für die Digitalisierung der Forschung, auch mittels KI. Die Hochschulen reagieren auf diese Entwicklung durch Schaffung neuer Forschungsstrukturen und Lehr-/Lernangebote, wie zum Beispiel Data/Digital Science Center und neue Studiengänge bzw. Bildungsangebote. Bund und EU fördern seit 2023 zusätzlich den Aufbau von elf einrichtungsübergreifenden Datenkompetenzzentren in Deutschland, die als Orte zum Lernen, Forschen und Vernetzen dienen sollen. Das Ziel des diesjährigen Workshops „Aktuelle Entwicklungen und Perspektiven (an Hochschulen) im Bereich Data Science“ ist es, all diese Initiativen weiter zu vernetzen und somit an den erfolgreichen Workshop aus 2023 anzuknüpfen. Der im vergangenen Jahr bereits initiierte Zusammenschluss zur Data-Science-Community (DS-Community) bietet das organisatorische Dach für einen interdisziplinären und insbesondere standortübergreifenden Austausch zwischen den verschiedenen Initiativen und unterstützt so die überregionale Zusammenarbeit bis in die DACH-Region.
  • Konferenzbeitrag
    BERD Academy: Data Science Kompetenzen für Forschende in Business, Economics and Related Sciences
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Herklotz, Markus; Weber, Wiebke
    Mit der BERD Academy wird seit 2022 ein auf die speziellen Charakteristika von (unstruk- turierten) wirtschafts- und sozialwissenschaften Daten abgestimmtes Trainingsprogramm entwickelt. Da insbesondere neuere Datenquellen und deren Methoden noch nicht immer Teil der unversitären Curricula sind, spricht das Programm vor allem Forschende und Nachwuchswissenschaftler*innen an, die ihr Kompetenzportfolio damit erweitern möchten. Dadurch soll die BERD Academy die wissenschaftlich fundierte Anwendung von Data Science Methoden in den entsprechenden Disziplinen stärken. Das auf die geringen Zeitressourcen von Forschenden ausgerichtete, flexible Angebot rangiert von kleineren Einheiten wie Coffee Lectures bis hin zu mehrwöchigen Flipped Classroom Kursen.
  • Konferenzbeitrag
    Design eines FDM-fähigen Speichersystems
    (10. DFN-Forum Kommunikationstechnologien, 2017) Wehle, Dennis; Wiebelt, Bernd; von Suchodoletz, Dirk
    Es liegt in der Natur wissenschaftlicher Prozesse, dass viele Zwischenergebnisse, aber auch schlicht irrelevante Forschungsdaten gespeichert werden, die bei regelmäßigen Überprüfungen eigentlich gelöscht werden könnten. Weiterhin passiert es häufig, dass potentiell wertvolle Daten aufgrund von Platzmangel unwiederbringlich gelöscht werden. Ein nachhaltiges Forschungsdaten­management schafft den Spagat zwischen der Finanzierbarkeit einer wachsenden Datenmenge bei gleichzeitiger Optimierung der Qualität der Daten. Dieser Beitrag diskutiert, wie klassische techni­sche Lösungen durch geeignete mit den einzelnen Wissenschafts-Communities abgestimmte Steue­rungsrahmen ergänzt werden können. So ließe sich das hier beschriebene Speicherkonzept als FDM­Baustein im Nutzen verbessern, indem die Forschenden zu jedem Zeitpunkt qualifizierende Be­schreibungen ihrer Daten hinzufügen, wobei die Angabe derselben eine Grundvoraussetzung für eine langfristige Speicherung darstellen. Für einen echten, den Rahmen der einzelnen Forschungsinstitu­tion übergreifenden, Mehrwert können diese Metadaten über standardisierte Schnittstellen abgefragt und in bestehende und zu entwickelnde fachspezifische Workflows integriert werden. Ein FDM­fähiges Speichersystem muss berücksichtigen, dass Daten vieler Forschungsgruppen an verteilten Standorten liegen und von unterschiedlichen Wissenschafts-Communities verwendet werden.
  • Textdokument
    Erfahrungsbericht aus dem Forschungsdatenmanagement in Bezug auf elektronische Laborbücher
    (INFORMATIK 2022, 2022) Zulauf,Bert; Knipprath,Nina
    An deutschen Universitäten und Fachhochschulen erschließt sich aktuell im Bereich der Struktur und des Aufbaus von Laborarbeit eine neue Arbeitsweise: Dokumentation mittels elektronischer Laborbücher (ELB). Forschende produzieren und nutzen eine bunte Mischung an Daten wie Grafikdateien, Formeln, Tabellen oder Mikroskopie-Dateien. An der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf (HHU) findet regelmäßig Beratung und Unterstützung von Forschenden im Bereich des Forschungsdatenmanagements (FDM) statt. Neben Hilfestellungen bei der Antragsstellung bieten wir auch eine Unterstützung mittels diverser FDM-Tools an, unter anderem auch mit elektronischen Laborbüchern. Warum es sinnvoll ist, elektronische Laborbücher einzusetzen, wie unser Weg damit bisher verlaufen ist und was aktuell zu überwindende Hürden sind, stellen wir in diesem Bericht dar.
  • Textdokument
    Kooperativer Aufbau und nachhaltiger Betrieb der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB)
    (INFORMATIK 2022, 2022) Neuroth,Heike; Straka,Janine; Schneemann,Carsten; Mertzen,Daniela
    Die Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, verfolgt seit 2019 das Ziel, nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg zu institutionalisieren. Dazu wurde zu Projektbeginn eine Umfeldanalyse regionaler und (inter-)nationaler Forschungsdaten-Initiativen und Projekte sowie eine Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den einzelnen Hochschulen durchgeführt. Basierend auf diesen umfassenden Vorarbeiten konkretisierte die Landesinitiative Handlungs- und Implementierungsempfehlungen für das FDM in Brandenburg. Zur Verankerung eines institutionalisierten und nachhaltigen Forschungsdatenmanagements in Brandenburg ist ein Projektantrag gestellt worden, der eine anteilige Förderung durch BMBF und MWFK vorsieht. Innerhalb der Projektlaufzeit sollen, koordiniert durch die Landesinitiative FDM-BB, insbesondere lokale FDM-Kompetenzen an den einzelnen Hochschulen aufgebaut und verstetigt sowie kooperative FDM-Dienstleistungen und IT-Dienste bereitgestellt werden.
  • Konferenzbeitrag
    Modellierung und Anerkennung von Kompetenzen im Forschungsdatenmanagement (FDM). Ein FDM Kompetenzrahmen mit Open Badges zum Einsatz in didaktischen Szenarien.
    (Proceedings of DELFI Workshops 2022, 2022) Buchem, Ilona
    Das Forschungsdatenmanagement (FDM; engl. Research Data Management, RDM) gewinnt als ein informationswissenschaftliches Praxisfeld kontinuierlich an Bedeutung. Das Management von Forschungsdaten, z. B. in Forschungsprojekten, Bibliotheken, beinhaltet vielfältige Arbeitsschwerpunkten mit Aufgaben zur systematischen Erschließung von Daten. Diese umfassen u. a. generische Aufhaben im Bereich der Entwicklung und im Betrieb von Infrastrukturen, sowie disziplinspezifische Aufgaben aus den betroffenen Fachwissenschaften. Zur Bearbeitung von diesen Aufgaben werden verschiedene Kompetenzen benötigt. Im Vergleich zu den herkömmlichen Datenlebenszyklus- und Rollenmodellen im FDM, sind die vorhandenen Ansätze zur Modellierung und Anerkennung von Kompetenzen im FDM aufgrund ihrer hohen Komplexität und des großen Umfangs nur schwer in didaktischen Kontexten einsetzbar, z. B. als Grundlage für die Entwicklung von Ausbildungsangeboten. Dieser Beitrag stellt einen vereinfachten und dadurch praktikableren Ansatz zur Modellierung und Anerkennung von Kompetenzen im FDM aus dem EU-Projekt OBERRED (Open Badge Ecosystem for the Recognition of Skills in Research Data Management & Sharing). Im Projekt OBERRED wurde ein FDM Kompetenzrahmen mit acht Kompetenzbereichen und insgesamt 22 Open Badges zur Anerkennung von einzelnen Kompetenzen entwickelt, mit dem Ziel, die Planung von didaktischen Maßnahmen im FDM zu erleichtern. Dieser Beitrag stellt den methodischen Ansatz bei der Entwicklung des Kompetenzrahmens mit Open Badges und formuliert Handlungsempfehlungen für die Modellierung und Anerkennung von Kompetenzen im FDM in didaktischen Szenarien.
  • Konferenzbeitrag
    Nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg: Auf dem Weg zu einer landesweiten Institutionalisierung
    (INFORMATIK 2024, 2024) Neuroth, Heike; Mertzen, Daniela; Schneemann, Carsten; Straka, Janine; Wolff, Ian
    Forschungsdatenmanagement (FDM) ist in der Fläche angekommen und in aller Munde. Überall in Deutschland, Europa und international werden FDM-spezifische Dienste und Services aufgebaut. Solche Strukturen auch an kleineren und mittleren Hochschulen dauerhaft anzubieten, ist aus unterschiedlichen Gründen herausfordernd und geht nur in enger Kooperation. Der Artikel beschreibt, wie die Hochschulen in Brandenburg den Weg hin zu einer Institutionalisierung von FDM beschreiten in einem Spannungsfeld, welches sich wie folgt darstellen lässt: So gemeinsam wie möglich - doch mit den lokalen Spezifika weiter im Blick.
  • Konferenzbeitrag
    Von der Bedarfserhebung zum Beratungsangebot
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Panitz, Michael; Spiecker, Claus; Wolff, Ian; von Fransecky, Tanja; Schiller, Carina
    Forschungsdatenmanagement (FDM) gewinnt aufgrund der Anforderung nach wissen- schaftlicher Nachvollziehbarkeit und Nachnutzung von Daten an Hochschulen an Bedeutung. Die Bedarfserhebung in Brandenburg ist die erste, die sich an alle Forschenden sowohl an Fachhoch- schulen als auch an Universitäten eines ganzen Bundeslandes richtet. Erhoben werden Kenntnisstand und Bedarfe für Beratung, Schulung und technische Unterstützung im Umgang mit Daten als Basis für den lokalen und landesweiten Aufbau von Infrastruktur und Serviceangeboten. Der Fragenkatalog basiert auf einer bundesweiten Erhebung an Fachhochschulen zu FDM. Erste Zwischenergebnisse der Erhebung deuten darauf hin, dass die Kenntnisse zu FDM sehr gering und die Bedarfe zu Beratung, Schulungen und unterstützender technischer Infrastruktur hoch sind.
  • Textdokument
    Wie steht es um die Sichtbarkeit, Akzeptanz und Nutzung von Datenmanagementplänen an Fachhochschulen?
    (INFORMATIK 2022, 2022) Blümm,Mirjam; Burkart,Christine; Chlastak,Maria; Fritsch,Katharina; Neuroth,Heike; Schieberle,Andreas; Schmunk,Stefan; Werner,Stephanie
    Datenmanagementpläne bilden die Grundlage für einen verantwortungsvollen Umgang mit Forschungsdaten. Gerade (Fach)Hochschulen der Angewandten Wissenschaften stellt dies jedoch vor große Herausforderungen, da sie bislang auf wenig etablierte Strukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zurückgreifen können. Das Projekt SAN-DMP will genau in diesem Spannungsfeld ansetzen um die Bedarfe unterschiedlicher Stakeholdergruppen in Bezug auf Datenmanagementpläne (DMP) zu untersuchen. Durch qualitative Methoden sollen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen für das Forschungsdatenmanagement entstehen, die auf die substanziellen Bedürfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Die Expert:innen der verschiedenen Hochschulen und die Forschungscommunity werden schon im Forschungsprozess miteingebunden und die Ergebnisse werden offen publiziert, um die Diskussion und den Wissensaustausch (oder -transfer) anzuregen. Der vorliegende Artikel beschreibt Ausgangslage und methodisches Vorgehen des Projekts.