Open Access

Paul Walter, Heike Neuroth, Juliane Schmeling, Jana Plomin

• Im Berlin-Brandenburgischen Datenkompetenzzentrum QUADRIGA werden Open Educational Resources (OER) entwickelt, die der Qualifizierung von Forschenden (Wissenschaftler:innen und Studierende) in Bezug auf Datenkompetenz dienen. Diese Lerneinheiten werden in Zusammenarbeit der vier Disziplinen Informationswissenschaft, Informatik, Digital Humanities und Verwaltungswissenschaften erarbeitet und fokussieren sich auf die drei Datentypen Tabelle, Text und Bewegtes Bild. Ziel ist der Aufbau von Datenkompetenzen entlang eines fachspezifischen Forschungsprozesses basierend auf einem eigens entwickelten Datenkompetenzframework. Dieses ist in mehreren Iterationsschleifen als interdisziplinärer Ansatz entstanden und dient auch als Basis für die Erstellung von individuellen Lernpfaden. Den OERs liegen didaktisch aufbereitete, praxisnahe Fallstudien zugrunde, die an konkreten fachspezifischen Fragestellungen den datenbasierten Forschungsprozess simulieren. Vorgestellt wird im Rahmen des Vortrags die 1. Fallstudie des Datentyps Tabelle, die die Reproduzierbarkeit von Datenanalysen und -visualisierungen anhand eines Datensatzes aus dem Nationalen Bildungsbericht zum Thema hat. Ausgehend von konkreten Fragestellungen werden spezifische Lernziele definiert. Im Bereich Datenanalyse werden Grundkenntnisse in der Programmiersprache R vermittelt, die benötigt werden, um die tabellarisch zur Verfügung gestellten Daten einlesen, aufarbeiten und eine Datenvisualisierung der Publikation reproduzieren zu können. Dazu werden vorbereitend in den einleitenden Kapiteln der OERs, die explizit auch einzeln absolvierbar sind, u. a. die FAIR-Prinzipien und Persistente Identifikatoren vorgestellt und verschiedene Kompetenzen des Datenkompetenzframeworks abgedeckt, insbesondere Qualitätssicherung, Validierung, Aufbereitung und Analyse. Diese Einreichung können Sie inklusive wissenschaftlicher Zitation hier einsehen.