Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an das Forschungsdatenmanagement der Universität Stuttgart - Ergebnisse der Bedarfsanalyse des Projektes DIPL-ING

Forschungsdaten sind die Grundlage aller wissenschaftlichen Praxis und der Ausgangspunkt für alle daraus gewonnenen Erkenntnisse. Dieser Wert spiegelt sich allerdings oft nicht im Management von Forschungsdaten wider. Insbesondere in den Ingenieurwissenschaften gibt es Nachholbedarf, was das zweckgerichtete Forschungsdatenmanagement angeht, um die Daten nachnutzbar, nachvollziehbar und nachprüfbar zu machen. Die vorliegende Veröffentlichung fasst die Ergebnisse der Bedarfsanalyse des Projektes DIPL-ING zusammen, welches das Ziel hat, gemeinsam mit Ingenieurwissenschaftlerinnen und Ingenieurwissenschaftler Konzepte für das Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften bereitzustellen. Anhand von konkreten Anwendungsfällen aus der technischen Thermodynamik und der Aerodynamik wurden Problembereiche und Anforderungen der Ingenieurwissenschaften an das Forschungsdatenmanagement ermittelt. Spezifische Anforderungen ergeben sich dadurch, dass die Forschung zu einem nicht unerheblichen Teil auf Software und Code beruht, der zum Teil sehr große Mengen an Roh- und auch verarbeiteten Daten generiert und weiterverarbeitet. Ziel ist es, eine sinnvolle interne wie externe Nachnutzung von Forschungsdaten zu ermöglichen. Dafür werden fachspezifische Metadatenstandards benötigt, die den Entstehungsprozess der Daten und Codes dokumentieren können und so sowohl die Suchbarkeit als auch die Verständlichkeit der Daten fördern. Zudem fehlen klare fachspezifische Richtlinien, welche Daten für welchen Zeitraum ökonomisch sinnvoll abgelegt werden sollen. Für die Veröffentlichung der Daten werden Infrastrukturen benötigt, die sowohl mit großen Datenmengen wie auch mit Software und Code umgehen können und eine Qualitäts- wie auch Zugriffskontrolle ermöglichen

Ontologies for Models and Algorithms in Applied Mathematics and Related Disciplines

In applied mathematics and related disciplines, the modeling-simulation-optimization workflow is a prominent scheme, with mathematical models and numerical algorithms playing a crucial role. For these types of mathematical research data, the Mathematical Research Data Initiative has developed, merged and implemented ontologies and knowledge graphs. This contributes to making mathematical research data FAIR by introducing semantic technology and documenting the mathematical foundations accordingly. Using the concrete example of microfracture analysis of porous media, it is shown how the knowledge of the underlying mathematical model and the corresponding numerical algorithms for its solution can be represented by the ontologies.Comment: Preprint of a Conference Paper to appear in the Proceeding of the 17th International Conference on Metadata and Semantics Researc

Interoperabilität von Metadaten innerhalb der NFDI: Konsortienübergreifender Metadaten-Workshop am 2./3. Juli 2020

Auf einem virtuellen Metadatenworkshop diskutierten Vertreterinnen und Vertreter von 17 verschiedenen NFDI-Konsortien Konzepte zur Interoperabilität von Metadaten in Bezug auf inhaltliche Überschneidungen, Herangehensweisen zur Metadatenmodellierung, technische Aspekte und Infrastruktur bis hin zu organisatorischen Aspekten und Zusammenarbeit. Die vertretenen Konsortien möchten auch in Zukunft eng im Bereich Metadaten zusammenarbeiten und Standards schaffen, die es Forschenden in der Zukunft möglich machen, ihre Forschungsergebnisse gleichzeitig spezifisch und interoperabel zu beschreiben. Die Dynamik der Formierung der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) soll für Einigung über allgemein bedeutsame Fragen der Metadatierung genutzt werden. Zudem sollen mit Unterstützung des NFDI-Direktorats Strukturen zur gemeinsamen Standardisierungsarbeit geschaffen und international vernetzt werden

Research-Data Management Planning in the German Mathematical Community

In this paper we discuss the notion of research data for the field of mathematics and report on the status quo of research-data management and planning. A number of decentralized approaches are presented and compared to needs and challenges faced in three use cases from different mathematical subdisciplines. We highlight the importance of tailoring research-data management plans to mathematicians' research processes and discuss their usage all along the data life cycle

Integrating DGSs and GATPs in an Adaptative and Collaborative Blended-Learning Web-Environment

The area of geometry with its very strong and appealing visual contents and its also strong and appealing connection between the visual content and its formal specification, is an area where computational tools can enhance, in a significant way, the learning environments. The dynamic geometry software systems (DGSs) can be used to explore the visual contents of geometry. This already mature tools allows an easy construction of geometric figures build from free objects and elementary constructions. The geometric automated theorem provers (GATPs) allows formal deductive reasoning about geometric constructions, extending the reasoning via concrete instances in a given model to formal deductive reasoning in a geometric theory. An adaptative and collaborative blended-learning environment where the DGS and GATP features could be fully explored would be, in our opinion a very rich and challenging learning environment for teachers and students. In this text we will describe the Web Geometry Laboratory a Web environment incorporating a DGS and a repository of geometric problems, that can be used in a synchronous and asynchronous fashion and with some adaptative and collaborative features. As future work we want to enhance the adaptative and collaborative aspects of the environment and also to incorporate a GATP, constructing a dynamic and individualised learning environment for geometry.Comment: In Proceedings THedu'11, arXiv:1202.453

Sicherstellung der Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen durch Bewahrung des Zugriffs auf Forschungssoftware

Forschungsdaten sind nur im jeweiligen Kontext sinnvoll interpretier- und nachnutzbar – Bestandteil dieses Kontexts ist auch jegliche Software, die zur Erstellung und Verarbeitung der entsprechenden Forschungsdaten genutzt wurde. Im Folgenden werden mit Blick auf gute wissenschaftliche Praxis und die FAIR-Prinzipien primär organisatorische Aspekte im Umgang mit Forschungssoftware untersucht, sowie mit strategische Überlegungen angestellt, wie Forschungssoftware langfristig eingesetzt werden kann. Dazu werden aktuelle Entwicklungen im Bereich rechtlicher und organisatorischer Überlegungen präsentiert und konkrete Empfehlungen ausgesprochen. Dieses Papier wird vom Arbeitskreis der Leiterinnen und Leiter der wissenschaftlichen Rechenzentren in Baden-Württemberg (ALWR) unterstützt

DaRUS - das Datenrepositorium der Universität Stuttgart

Das Datenrepositorum DaRUS der Universität Stuttgart bietet den Mitgliedern der Universität und ihren Partnern weltweit die Möglichkeit, Daten zu beschreiben, zu teilen und zu veröffentlichen. DaRUS basiert auf der OpenSource-Plattform Dataverse (https://dataverse.org). Der Vortrag behandelt unsere Erfahrungen mit Dataverse beim Aufbau und Betrieb der Plattform, berichtet über die organisatorische Einbettung und Maßnahmen zur Datenkuration, die Erstellung eigener Metadatenschemata zur Beschreibung der Daten und aktuelle Entwicklungen zur Automatisierung der Metadatenerhebung