Analyse der Studiengänge Informationswissenschaft / Information Science (BA & MA) an der Hochschule Darmstadt zu den Auswirkungen der Covid19-Pandemie – Studierendenumfrage

Das Sommersemester 2020 musste binnen kürzester Zeit umgeplant werden. Wurde bis Anfang März 2020 noch davon ausgegangen, dass die Lehrveranstaltungen traditionell als Präsenzveranstaltungen durchgeführt werden könnten, so mussten an allen Universitäten und Hochschulen in Deutschland binnen weniger Wochen der Gesamtbetrieb von Präsenz auf digitale Lehr- und Lernformen umgestellt werden. Diese pandemiebedingte Notwendigkeit hat retrospektiv betrachtet einen revolutionären Charakter. Revolutionär vor allem deshalb, weil binnen weniger Tage und Wochen traditionelle Lehr- und Vermittlungskonzepte über Bord geworfen und zugleich neue Lehrmethoden und technologische Systeme unmittelbar implementiert, kaum getestet und von heute auf morgen zugleich auch eingesetzt werden mussten. Faktisch verwandelte sich dadurch die gesamte deutsche Hochschullandschaft über Nacht in ein riesiges Laboratorium und Lehrende und Studierende gleichermaßen Insassen, die sich in der Regel in diesem digitalen Raum in diesen Kontexten weder auskannten noch ansatzweise darin sozialisiert waren. Präsenz und das gemeinsame Lehren und Lernen vor Ort in einem universitären Raum war für die meisten Veranstaltungen aufgrund der Pandemie zu einer Unmöglichkeit geworden, der Austausch und die Interaktion zwischen Lehrenden und Studierenden fortan auf unterschiedlichste digitale Systeme beschränkt und zugleich große Teile der Bevölkerung ihrer sozialen Netze und Interaktionen entbunden. Die folgende Studie fasst eine Umfrage unter Studierenden der Bachelor- und Masterstudiengänge Informationswissenschaft / Information Science zusammen und analysiert die studentische Perspektive auf das digitale Sommersemester 2020. Ziel der Umfrage war darüber hinaus zu eruieren, ob Best-Practices zu identifizieren sind, die auf zukünftige digitale Lehr- und Lernformate übertragen werden könnten

Empfehlungen für die Einführung von Datenmanagementplänen an Hochschulen zur FAIRen (Nach-)Nutzung von Forschungsdaten

Datenmanagementpläne (DMPs) dienen als Grundlage für ein verantwortungsvolles Forschungsdatenmanagement (FDM), da sie eine systematische Beschreibung enthalten, wie mit Forschungsdaten während der Projektlaufzeit umgegangen wird. Hierin werden Anforderungen benannt, damit Daten möglichst langfristig auffindbar, verständlich erschlossen und somit nutzbar für Dritte gemacht werden. FHs und HAWs stellt die Implementierung von FDM und die dazugehörigen DMPs vor große Herausforderungen, da sie bislang nur auf wenig etablierte Infrastrukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zurückgreifen können. Dies gilt gerade im Hinblick auf Transferprojekte und Forschungsvorhaben mit Partnern aus Industrie, Wirtschaft oder Verwaltung, die oftmals im Vergleich zu klassischen Forschungsprojekten spezifische und eigene Bedarfe (z. B. rechtliche, wettbewerbsspezifische, administrative sowie ökonomische) haben. Das Projekt SAN-DMP setzt genau an diesen Problemstellungen an und untersucht die Anforderungen unterschiedlicher Stakeholdergruppen hinsichtlich DMPs. Durch qualitative Methoden entstehen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen für das FDM, die auf die substanziellen Bedürfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Hierzu wurden bisher publizierte DMPs, Templates und Policies analysiert und leitfadengestützte Gruppeninterviews mit neun Stakeholder-Gruppen (Wirtschaft, Medien, Kultur/Verwaltung, Forschungsprojekte, Lehrende, Studierende, Bibliothek, Rechenzentrum/IT, Forschungsservice) durchgeführt. Durch die breite Konstellation liegt ein großer Fächer an Erfahrungskontexten und Praxisbezügen vor, in der zugleich regionale sowie bundesweite Phänomene adressiert werden. Das verwendete Forschungsdesign ermöglicht: (1) Herausarbeitung der Bedarfe der verschiedenen Stakeholdergruppen an DMPs und Identifikation von Anforderungen, Möglichkeiten sowie Spezifika, (2) Identifikation von Kernelementen eines DMPs, die als Minimalkonsens über Branchen- und Spartengrenzen hinweg definiert werden können, (3) Evaluation von ergänzenden kontextualisierenden Strukturelementen eines DMPs aus Sicht spezifischer Stakeholdergruppen. Das Projekt adressiert den Wissensaustausch und schließt an aktuelle Diskussionen, wie etwa in der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur, an. Auf dem Poster werden die Ergebnisse des Projekts präsentiert und zur Diskussion gestellt

Demonstration of a cost efficient “Decision Support System (DSS)” using Visual Studio Applications

A thesis submitted at the University of Bedfordshire in partial fulfilment for the degree of Master of Science in Business Information SystemsDecision support systems (DSS) are a suitable, need-based and cost effective solution for companies to implement analysis tools and streamline various processes. This report demonstrates the applicability of such a tool in a specific context where previously no DSS has been applied. The analysis of contract cancellations within financial companies that entirely depend on these agents is a crucial analytical process for these companies. However, these companies have not yet used a sophisticated DSS that allows a user-friendly and simple analysis in order to derive evidence-based countermeasures. Consequently, this report describes the process of developing and evaluating a DSS that fulfils general and specific requirements. These criteria have been tested while developing the tool in order to guarantee several steps of reiteration. The results clearly show that the developed tool is user-friendly, provides enough analytical depth and can be easily implemented. This prototype is therefore a robust and convincing solution for an important business problem and its benefit can be seen in the fact that participating companies are considering to implement a DSS solution that is based on this prototype

Datenmanagementpläne an Fachhochschulen /Hochschulen für Angewandte Wissenschaften Eine Bestandsaufnahme und Empfehlungen

<p>So vielfältig die wissenschaftlichen Disziplinen sind, so divers sind die Daten, die in ihren Forschungsprozessen entstehen. Um einen angemessenen und der Guten wissenschaftlichen Praxis entsprechenden Umgang mit digitalen Forschungsdaten zu gewährleisten, wird ein verantwortungsvolles Forschungsdatenmanagement immer wichtiger. Daten sind dadurch möglichst langfristig auffindbar, in verständlicher Weise abgelegt und für Dritte nachnutzbar. Als eine Grundlage des Forschungsdatenmanagements dienen Datenmanagementpläne, da sie eine systematische Beschreibung enthalten, wie mit Forschungsdaten während des Forschungsprozesses, der Projektlaufzeit und darüber hinaus umgegangen werden soll. Solche Datenmanagementpläne werden vermehrt von Forschungsförderern und Hochschulen eingefordert.<br> Gerade Fachhochschulen (FHs) und Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (HAWs) stellt jedoch die Implementierung von Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementplänen vor große Herausforderungen, da sie – im Gegensatz zu Universitäten – bislang nur auf wenig etablierte Infrastrukturen, Standards und Best Practices aus den für sie charakteristischen praxisrelevanten Fachdisziplinen und Kooperationen zurückgreifen können.<br> Das Forschungsvorhaben „Sichtbarkeit, Akzeptanz und Nutzung von Datenmanagementplänen für FHs und HAWs (SAN-DMP)“ setzte es sich zum Ziel, mithilfe von qualitativen Methoden die Lücken an Fachhochschulen und Hochschulen der Angewandten Wissenschaften im Umgang mit Forschungsdatenmanagement und Datenmanagementplänen zu analysieren und Lösungen für die Bedarfe der unterschiedlichen Stakeholder zu finden. Im Rahmen des Forschungsprojekts wurden die entsprechenden Bedarfe an Hochschulen identifiziert und dargelegt, wie sie zu einem erfolgreichen Forschungsdatenmanagement beitragen können, ohne die teilweise sehr unterschiedlichen Anforderungen von Kooperationspartnern aus Industrie, Wirtschaft, Kultur, Forschung und Verwaltung außer Acht zu lassen.</p><p>Schriften zur Informationswissenschaft; Bd. 77</p&gt