TY - GEN A1 - Fühles-Ubach, Simone A1 - Echtenbruck, Martina T1 - Datenkompetenz als neue Schlüsselkompetenz – Welche Rolle haben Bibliotheken? T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / OER-Strategien und Datenkompetenz(16.06.2021, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Die Rufe nach breit aufgestellter Datenkompetenz werden immer lauter. Schon 2018 hieß es im Harvard Business Review: „Data is the new oil, Artificial Intelligence is the new electricity, The Internet of things is the new nervous system."[1] Der Stifterverband für die deutsche Wissenschaft hat Datenkompetenz als die Schlüsselkompetenz der Zukunft bezeichnet. Die DaLI – Data Literacy Initiative der TH Köln plant in einem dreijährigen, fakultätsübergreifenden Projekt dem planvollen und sicheren Umgang mit Daten sowie ihrem bewussten und ethisch adäquaten Einsatz näher zu kommen. DaLI entwickelt ein modulares, interdisziplinäres Programm, um Datenkompetenz systematisch und hochschulweit in Lehre und Forschung zu verankern. Zusätzlich werden mit einem DaLI Lab, Kooperationsprojekten und einer Ringvorlesung Schnittstellen zu regionalen Akteuren, Organisationen und in die Zivilgesellschaft gebildet. Langfristige Zielsetzungen von DaLI sind die umfassende Sensibilisierung für den Umgang mit Daten in allen Disziplinen und die curriculare Einbindung einer fachübergreifenden, professionellen Ausbildung für die gesamte Hochschule. Wenn Datenkompetenz also eine Grundkompetenz aller Studierenden sein soll, dann ist die Frage, welche Anforderungen an Bibliotheken und Bibliothekare im Kontext von Datenkompetenz gestellt werden . Während die Vermittlung von Informationskompetenz bereits als etablierte Bibliotheksdienstleistung gelten kann, müssen sich Bibliotheken im Bereich der Datenkompetenz sowohl personell als auch inhaltlich erweitert aufstellen. [1] Futurist Gerd Leonhard. Harvard Business Manager LIVE Executive Forum. Munich, April 2018. T2 - data literacy as a new key competence - what is the role of libraries? KW - Datenkompetenz KW - Bibliotheken KW - Schlüsselkompetenz KW - OER KW - data literacy KW - library KW - key competence KW - OER Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-175776 ER - TY - GEN A1 - Arndt, Anna T1 - Kooperative Entwicklung von Services zu Open Educational Resources an der SLUB Dresden gemeinsam mit der TU Dresden T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / OER-Strategien und Datenkompetenz(16.06.2021, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Im Zuge der Openness Bewegung in Bildung, Wissenschaft und Forschung entsteht aus einer gemeinsamen Initiative der Technischen Universität Dresden, des Zentrums für Interdisziplinäres Lehren und Lernen (ZiLL) der TU Dresden und der Sächsischen Landesbibliothek- Staats- und Universitätsbibliothek Dresden (SLUB) derzeit ein Service- und Beratungsangebot zum Thema Open Educational Resources (OER). Offene, das heißt frei zugängliche und nachnutzbare, Lehr- und Lernmaterialien sind für Lernende und Lehrende gleichermaßen attraktiv. Lernenden ermöglichen sie orts- und zeitunabhängig Zugriff auf Lerninhalte und damit einen unmittelbaren Zugang zu Wissen. Lehrende unterstützen sie bei einer effizienten Erstellung hochqualitativer Unterrichtsmaterialien und tragen zur professionellen Sichtbarkeit bei. Nicht zuletzt die aktuelle Situation der virtuellen Semester verdeutlicht, dass ein Bekenntnis zur Offenheit in der Wissenschaft nicht nur für die aus der Forschung resultierenden Publikationen nötig ist, sondern gleichermaßen auch für die in der akademischen Lehre eingesetzten Materialien angestrebt werden sollte. Mit dem Service- und Beratungsangebot der SLUB Dresden und der TU Dresden zu OER werden Universitätsangehörige auf diesem Weg ermutigt, den Openness Gedanken sowohl auf ihre Forschung als auch in ihrer Lehre anzuwenden und somit einen partizipativen Wissenserwerb ohne gesellschaftliche Schranken zu ermöglichen. In einem 15-minütigen Kurzvortrag soll interessierten Kolleginnen und Kollegen wissenschaftlicher Bibliotheken und anderer Bildungseinrichtungen die gemeinsame Initiative und bisherige Ergebnisse vorgestellt werden. Die Referierenden präsentieren durchgeführte Veranstaltungen und die dabei gewonnenen Erfahrungen zu deren Aufbau, Konzeption und Evaluation. KW - OER KW - Open Educational Ressources KW - Veranstaltungen KW - OER KW - Open Educational Ressources KW - events Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-175795 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian A1 - Köppen, Veit T1 - Ein Forschungsdatenrepositorium für den Austausch von Learning Analytics Daten T2 - Themenkreis 6: Forschungsdaten und forschungsnahe Dienstleistungen / OER-Strategien und Datenkompetenz(16.06.2021, 11:00 - 12:30 Uhr, Raum 2 (virtuell)) N2 - Vielen wissenschaftlichen Untersuchungen dienen Forschungsdaten als Grundlage neuer Erkenntnisse. Um diese Grundlage nicht zu verlieren, sollten die Daten sicher gespeichert, nachhaltige archiviert und langfristig bereitgestellt werden. Der breite Zugang zu Forschungsdaten erlaubt neue Perspektiven für wissenschaftliches Arbeiten, indem bereits bestehende Ergebnisse reproduziert werden und einfacher zu neuen Erkenntnis gelangt wird. Learning Analytics (LA) nutzen Daten, die von Lernenden und Lehrenden produziert werden. Dabei verfolgen LA das Ziel, mit Analysemodellen, Informationen und soziale Verbindungen innerhalb des Lernprozesses sichtbar zu machen, um Lernverhalten zu unterstützen. Die statistischen Analysemethoden der LA benötigen eine große Anzahl an Datensätzen, um valide Aussagen treffen zu können. Oft ist die Anzahl der untersuchten Lernfälle jedoch gering, weshalb sich eine Zusammenlegung unterschiedlicher Forschungsdatensätze anbietet. Wir untersuchen das kollaborative Erlernen von Programmiersprachen an drei Standorten, um mehrere ähnliche Lernbereiche zusammenzubringen und zugleich eine hinreichend große Datenbasis für eine Analyse zu schaffen. Dabei soll eine einfache Transferierbarkeit der erhobenen Lernendendaten auf unterschiedliche Programmiersprachen, Übungskonzepte und Hochschulkontexte ermöglicht werden, mit dem Anspruch die heterogenen Daten untereinander nutzbar zu machen. Auf informationstechnischer Ebene erfolgte eine Bedarfsanalyse der LA, aus der heraus ein Objektmodell abgeleitet wurde. Dieses bildet relevante Charakteristika und Objekte des LA Forschungsprozesses ab und führt zu einem Metadatenmodell. Dieses wird in einem Forschungsdatenrepositorium genutzt, um eine Nachnutzbarkeit der Daten zu erzielen. Somit wird eine Grundlage für die nachhaltige Nutzung von Learning Analytics-Daten und -Ansätzen in Forschung und Lehre an deutschen Hochschulen gebildet. T2 - A Research Data Respository for Learning Analytics Data Sharing KW - Forschungsdatenmanagement KW - Metadaten KW - Learning Analytics KW - research data management KW - metadata KW - learning analytics Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:0290-opus4-175780 ER -