Description
Unterschiedliche Statusgruppen, bspw. Bachelor- oder Masterstudierende, Promovierende, PostDocs und Professor:innen sowie FDM-Personal (in der Ausbildung) verfügen i.d.R. über unterschiedliche Kenntnisse im Bereich Forschungsdatenmanagement (FDM) und individuelle Arbeitsrealitäten, auf die Lehrangebote angepasst sein sollten. Ein zentraler Aspekt bei der Planung und Gestaltung von FDM-Lehrangeboten stellt entsprechend die Zielgruppenorientierung dar (Petersen et al. 2023).
Bachelor- und Masterstudierende verfügen nicht zwangsläufig über Erfahrungen mit der Arbeit mit Daten, Promovierende haben i.d.R. durch ihr Promotionsprojekt einen stärkeren Fokus auf die praktische Arbeit mit Daten. Der Alltag von PostDocs und Professor:innen besteht aus Forschungsarbeit, sie haben entsprechend einen verständigeren Blick auf FDM, während FDM-Personal (in der Ausbildung) hingegen einen ganz klaren Fokus auf Forschungsdatenmanagement setzt.
Forschungsdatenmanagement ist in erster Linie eine praktische Tätigkeit. Die Entwicklung und Etablierung praktischer Übungselemente ist ein wichtiger Aspekt bei der Vermittlung von FDM-Kompetenzen. In diesem Posterbeitrag soll das FDM-Lehrangebot des Data Center for the Humanities (DCH) an der Universität zu Köln vorgestellt werden. Der Fokus liegt, neben der Beschreibung von Synergien, die zwischen den Angeboten für verschiedene Zielgruppen genutzt werden, auf der Vorstellung konkreter Praxisübungen zur Vermittlung von FDM-Kompetenzen über den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus hinweg.
Lehrangebote des DCH
Das DCH bietet neben Gastvorträgen zum Thema Forschungsdatenmanagement in den geisteswissenschaftlichen Studiengängen an der Universität zu Köln und darüber hinaus unterschiedliche FDM-Lehrformate an (siehe Tab. 1).
Praxisübungen in der Lehre
Alle Lehrangebote des DCH beinhalten eine theoretische FDM-Wissensvermittlung und umfangreiche, praktische Übungseinheiten, die jeweils auf die verschiedenen Zielgruppen und ihre Bedarfe angepasst werden können.
Praktische Übungseinheit 1: Der Forschungsdatenlebenszyklus
In dieser praktischen Übung müssen die Teilnehmenden selbstständig nach Daten oder Quellen suchen, die für ihre eigene Arbeit relevant sind und werden dabei mit verschiedenen Möglichkeiten aber auch Hürden und Problemen bei der Suche nach Forschungsdaten konfrontiert. Im Anschluss daran müssen sie nach einem passenden Repositorium suchen, um ihre (fiktiven) Forschungsergebnisse zu publizieren. Die Teilnehmenden vollziehen dabei den gesamten Forschungsdatenlebenszyklus nach.
Praktische Übungseinheit 2: Speed-Metadating
Die Teilnehmenden müssen gemeinsam mit einer/m Partner/in Eigenschaften finden, die dazu geeignet sind, sie selbst als Person eindeutig zu identifizieren. Die Ergebnisse werden im Plenum vorgestellt und diskutiert. Im Anschluss müssen die Teilnehmenden Forschungsdaten fiktiv auf Zenodo mit dem DataCite-Schema beschreiben und dabei möglichst viele fachspezifische Eigenschaften der Daten berücksichtigen.
Praktische Übungseinheit 3: Repository-Quartett
Sofern die Teilnehmenden (noch) keine eigenen Forschungsprojekte durchführen, werden ihnen fiktive Szenarien vorgegeben, in denen spezifische Datentypen und Formate sowie Bedingungen an ihre Veröffentlichung beschrieben sind. Die Teilnehmenden müssen im Anschluss aus einer Auswahl von Repositorien das passende Angebot heraussuchen und ihre Wahl anhand eines Kriterienkatalogs begründen. I.d.R. kommen für alle Szenarien mehr als eines der vorgeschlagenen Repositorien in Frage.
Praktische Übungseinheit 4: Datenmanagementplan
Am Ende eines jeden Kurses wird anhand eines Datenmanagementplans noch einmal eine Wiederholung der bereits besprochenen Inhalte vorgenommen. Sollten die Teilnehmenden bereits eigene Forschungsprojekte durchführen, müssen sie am Ende des Kurses den Datenmanagementplan für Ihr Forschungsprojekt auf Basis des Erlernten ausfüllen. Sollten die Teilnehmenden (noch) kein eigenes Forschungsprojekt durchführen, müssen sie den DMP über die gesamte Kursdauer als Dokumentation für das Erlernte nutzen. Die ausgefüllten DMPs werden schließlich durch die Kursleitung bewertet.
Bibliographie
Petersen, Britta, Claudia Engelhardt, Tanja Hörner, Juliane Jacob, Tatiana Kvetnaya, Andreas Mühlichen, Hermann Schranzhofer, u. a. 2023. „Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards“, Juni. https://doi.org/10.5281/ZENODO.7034477.
