Standardisierter Datenmanagementplan

Der Artikel beschreibt die Vorgehensweise und den Lernprozess, der bei der Entwicklung eines Standardisierten Datenmanagementplans für die Bildungsforschung (Stamp) im Verbundprojekt Domain-Data-Protokolle für die Empirische Bildungsforschung (DDPBildung) erreicht wurde. Als Ausgangspunkt wird zunächst die Science-Europe-Vorlage (SE-Vorlage) zur Entwicklung des Stamps diskutiert und es werden darin jene Stellen herausgestellt, die domänenspezifische Anpassungen, hier die der Empirischen Bildungsforschung, erfordern. In einem weiteren Schritt skizziert der Artikel die Workshops, die mit externen Expert*innen aus der Empirischen Bildungsforschung – darunter Forscher*innen und Forschungsdatenmanagement-Beauftragte – durchgeführt wurden. Dabei stehen die Ergebnisse aus den Workshops sowie deren Auswirkungen auf die Entwicklung des Stamps im Vordergrund. Danach veranschaulicht der Artikel unter Rückgriff auf die Ergebnisse derWorkshops die an der SE-Vorlage unternommenen Anpassungen

Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen

Datenmanagementpläne werden zunehmend als wichtiges Element der guten wissenschaftlichen Praxis verstanden und bei der Beantragung von Fördermitteln eingefordert. Die Workshopreihe „Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen“ hatte zum Ziel, die unterschiedlichen Perspektiven auf Datenmanagementpläne zu beleuchten und einen Austausch zwischen allen am Thema Beteiligten zu ermöglichen. Hierzu wurde im ersten Workshop zunächst ein gemeinsames Verständnis für Definition und Inhalte eines Datenmanagementplans geschaffen. In den zwei folgenden Veranstaltungen wurden die Perspektiven der Forschungsförderer und der Forschenden diverser Fachbereiche beleuchtet. Die abschließende vierte Veranstaltung stellte verschiedene Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen vor. Der vorliegende Artikel informiert über Inhalte und Ergebnisse der vier Workshops und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Wirkmechanismen forschungsorientierter Lehre : was wirkt wie unter welchen kontextspezifischen Bedingungen?

Forschungsorientierte Lehre ist oft ein Element von professionsorientierten Studiengängen wie der Lehrer*innenbildung. Der Beitrag möchte die folgende Frage beantworten: Was wirkt wie in der forschungsorientierten Lehre unter welchen kontextspezifischen Bedingungen? Anhand eines kontextmechanismusgesteuerten Evaluationrahmens, einer Heuristik und Fallstudien wird ein Wirkungsgefüge forschungsorientierter Lehre entwickelt, das Rückschlüsse auf wirksame Praktiken erlaubt. Eine Kenntnis der Wirkmechanismen der verschiedenen hochschuldidaktischen Handlungsebenen stellt steuerungsrelevantes Handlungswissen auf der Hochschulebene bereit und ermöglicht, wirksame Praktiken zu benennen, die die erhofften Wirkungen forschungsorientierter Lehre begünstigen. Es kann gezeigt werden, welche erhofften Wirkmechanismen mit welchen Professionalisierungsabsichten verbunden sind und dass die mit forschungsorientierter Lehre verbundenen Ziele eine dilemmatische Struktur aufweisen

Was lernen Studierende, wenn sie forschen? Eine Reflexion der Prämissen und Wirkungserwartungen im Kontext forschenden Lernens in der Lehrerbildung

Katenbrink N, Wischer B. Was lernen Studierende, wenn sie forschen? Eine Reflexion der Prämissen und Wirkungserwartungen im Kontext forschenden Lernens in der Lehrerbildung. In: Schiefner-Rohs M, Favella G, Hermann A-C, eds. Forschungsnahes Lehren und Lernen in der Lehrer*innenbildung. Forschungsmethodische Zugänge und Modelle zur Umsetzung. Berlin: Peter Lang; 2019: 139-156

Domain-Data-Protokolle für die empirische Bildungsforschung (Verbundprojekt DDP-Bildung)

Netscher S, Schwickerath A, Kerwer M, Gärtner A, Favella G, Künstler-Sment J. Domain-Data-Protokolle für die empirische Bildungsforschung (Verbundprojekt DDP-Bildung). Presented at the Bildungsforschungstagung, virtual.Innerhalb des Verbundprojekts&nbsp;Domain-Data-Protokolle f&uuml;r die&nbsp;empirische Bildungsforschung in Deutschland (DDP-Bildung)&nbsp;werden&nbsp;standardisierte Datenprotokolle zur Sicherung der&nbsp;Datenqualit&auml;t und zur Nachnutzung von Forschungsdaten&nbsp;erstellt.&nbsp;&nbsp; Ziel des Projekts ist demnach die Entwicklung&nbsp;&ouml;ffentlich zug&auml;nglicher und&nbsp;referenzierbarer&nbsp;Musterprotokolle f&uuml;r das Forschungsdatenmanagement.&nbsp; Domain-Data-Protokolle&nbsp;(DDP)&nbsp;beschreiben - konkret und auf den spezifischen Datentyp&nbsp;beziehungsweise&nbsp;die spezifische Erhebungsmethode bezogen - alle relevanten Aspekte des Forschungsdatenmanagements hinsichtlich&nbsp;der Qualit&auml;t,&nbsp;Aufbereitung und&nbsp;Dokumentation&nbsp;von Forschungsdaten&nbsp;sowie den Umgang mit rechtlichen Anforderungen.&nbsp;Die Musterprotokolle&nbsp;sollen&nbsp;Forschende dabei unterst&uuml;tzen,&nbsp;qualit&auml;tsgesicherte&nbsp;und nachnutzbare&nbsp;Daten zu generieren, die den aktuellen Anforderungen in Bezug auf Reproduzierbarkeit, FAIRness und Open Science gerecht werden.&nbsp;Dar&uuml;ber&nbsp;hinaus tragen&nbsp;DDPs&nbsp;dazu bei, den Prozess der Beantragung von F&ouml;rdermitteln&nbsp;und die damit verbundenen Begutachtungs- und&nbsp;Monitoringprozesse&nbsp;effizienter zu gestalten.&nbsp; Die technische Umsetzung der entwickelten Domain-Data-Protokolle erfolgt mithilfe des Research Data Management Organizer (RDMO). Basierend auf den&nbsp;DDPs&nbsp;werden innerhalb eines eigenen Arbeitspakets&nbsp;des Verbundprojekts zudem Richtwerte f&uuml;r die Kosten eines nachhaltigen und&nbsp;qualit&auml;tssichernden&nbsp;Forschungsdatenmanagements entwickelt.&nbsp; Das Konsortium des Verbundprojekts besteht aus 12 Partnerinstitutionen.&nbsp;&nbsp;&nbsp; Das DDP-Projekt begann im Juni 2019 und wird durch das&nbsp;Bundesministerium f&uuml;r Bildung und Forschung&nbsp;bis Mai 2022 gef&ouml;rdert&nbsp;(F&ouml;rderkennzeichen&nbsp;16QK01).&nbsp;</p

Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen

Datenmanagementpläne werden zunehmend als wichtiges Element der guten wissenschaftlichen Praxis verstanden und bei der Beantragung von Fördermitteln eingefordert. Die Workshopreihe „Datenmanagementpläne in der Forschung – von Grundlagen zu Grundfragen“ hatte zum Ziel, die unterschiedlichen Perspektiven auf Datenmanagementpläne zu beleuchten und einen Austausch zwischen allen am Thema Beteiligten zu ermöglichen. Hierzu wurde im ersten Workshop zunächst ein gemeinsames Verständnis für Definition und Inhalte eines Datenmanagementplans geschaffen. In den zwei folgenden Veranstaltungen wurden die Perspektiven der Forschungsförderer und der Forschenden diverser Fachbereiche beleuchtet. Die abschließende vierte Veranstaltung stellte verschiedene Tools zur Erstellung von Datenmanagementplänen vor. Der vorliegende Artikel informiert über Inhalte und Ergebnisse der vier Workshops und gibt einen Ausblick auf zukünftige Entwicklungen

Erfahrungen und Empfehlungen aus der Beratung bei Datenmanagementplänen

Die nachfolgenden Empfehlungen beschreiben die Erfahrungen und Best Practices der Mitglieder der Unterarbeitsgruppe “Datenmanagementpläne” der DINI/nestor-AG Forschungsdaten. Sie sollen als Orientierungs- und Arbeitshilfe dienen und beschreiben mögliche Vorgehensweisen vor, während sowie nach einem Beratungstermin zu Datenmanagementplänen (DMP). Es wird auf die Bedeutung der Anforderungen der Forschungsförderer hingewiesen. Außerdem werden Checklisten, DMP-Templates und -Tools benannt sowie auf einzelne Unterschiede eingegangen. Einen weiteren wichtigen Punkt im Forschungsdatenmanagement und damit auch im DMP stellt die Kostenkalkulation dar. Zum Schluss wird auf die Evaluation von DMPs eingegangen, um die Qualität des DMPs zu prüfen, aus vorangegangenen DMPs zu lernen und die Beratung stetig zu verbessern

Erfahrungen und Empfehlungen aus der Beratung bei Datenmanagementplänen

Datenmanagementpläne werden zunehmend zu einem Teil des wissenschaftlichen Forschungsprozesses. Der vorliegende Bericht fasst die Erfahrungen zum Beratungsprozess von Forschenden bei der Erstellung eines Datenmanagementplans durch zentrale oder dezentrale Ansprechpartnerinnen und -partner zusammen. Die Autorinnen und Autoren aus Universitäten und außeruniversitären Forschungseinrichtungen haben darin ihre Expertise aus mehrjähriger Erfahrung zusammengetragen. Die entstandenen Empfehlungen und Best Practices sollen andere Einrichtungen bei der Beratung von Forschenden unterstützen. Der Bericht entstand im Rahmen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten in der Unter-AG Datenmanagementpläne, die zum Ziel hat, Wissen, (Weiterbildungs-)Materialien und Erfahrungen zum Thema auszutauschen sowie weiterzuentwickeln. (DIPF/Orig.

Erfahrungen und Empfehlungen aus der Beratung bei Datenmanagementplänen

Datenmanagementpläne werden zunehmend zu einem Teil des wissenschaftlichen Forschungsprozesses. Der vorliegende Bericht fasst die Erfahrungen zum Beratungsprozess von Forschenden bei der Erstellung eines Datenmanagementplans durch zentrale oder dezentrale Ansprechpartnerinnen und -partner zusammen. Die Autorinnen und Autoren aus Universitäten und außeruniversitären Forschungseinrichtungen haben darin ihre Expertise aus mehrjähriger Erfahrung zusammengetragen. Die entstandenen Empfehlungen und Best Practices sollen andere Einrichtungen bei der Beratung von Forschenden unterstützen. Der Bericht entstand im Rahmen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten in der Unter-AG Datenmanagementpläne, die zum Ziel hat, Wissen, (Weiterbildungs-)Materialien und Erfahrungen zum Thema auszutauschen sowie weiterzuentwickeln. (DIPF/Orig.