@incollection{RothfritzPetrasKindlingetal., author = {Rothfritz, Laura and Petras, Vivien and Kindling, Maxi and Neuroth, Heike}, title = {Aus- und Weiterbildung f{\"u}r das Forschungsdatenmanagement in Deutschland}, series = {Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement}, booktitle = {Praxishandbuch Forschungsdatenmanagement}, editor = {Putnings, Markus and Neuroth, Heike and Neumann, Janna}, publisher = {De Gruyter}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-11-065780-7}, doi = {10.1515/9783110657807-015}, publisher = {Fachhochschule Potsdam}, pages = {255 -- 276}, abstract = {Der vorliegende Beitrag gibt einen {\"U}berblick {\"u}ber Aus- und Weiterbildungsm{\"o}glichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen f{\"u}r das FDM wie die European Open Science Cloud und die Nationale Forschungsdateninfrastruktur erfordern gut qualifiziertes Personal. Jedoch befinden sich sowohl Rollen- als auch Berufsbilder noch in der Entwicklung und es besteht die Herausforderung, Kompetenzbereiche entsprechend zu definieren. Grundlage f{\"u}r ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und l{\"o}sungsorientierten Umgang bef{\"a}higt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte f{\"u}r Qualifizierungsmaßnahmen gef{\"o}rdert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundst{\"a}ndige und weiterbildende Studieng{\"a}nge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrg{\"a}nge unterteilen. Innerhalb von Studieng{\"a}ngen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft F{\"a}higkeiten vermittelt. Insbesondere f{\"u}r fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsans{\"a}tzen sowie die daraus abgeleiteten ben{\"o}tigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zuk{\"u}nftig k{\"o}nnten neben der Ausarbeitung von Rollen- und Kompetenzbereichen sowie Berufsbezeichnungen und Karrierewegen auch gemeinsam abgestimmte Qualifizierungsangebote, beispielsweise durch Qualifizierungsallianzen dazu beitragen, das Forschungsdatenmanagement systematisch und nachhaltig im deutschen Wissenschaftsbetrieb zu verankern.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @inproceedings{NeurothSchmunkWuttkeetal., author = {Neuroth, Heike and Schmunk, Stefan and Wuttke, Ulrike and Petras, Vivien}, title = {Start des neuen weiterbildenden Masters „Digitales Datenmanagement - DDM" w{\"a}hrend des Corona Lockdowns}, series = {INFORMATIK 2020 : Back to the Future}, booktitle = {INFORMATIK 2020 : Back to the Future}, publisher = {Gesellschaft f{\"u}r Informatik e.V.}, address = {Bonn}, isbn = {978-3-88579-701-2}, issn = {1617-5468}, doi = {10.18420/inf2020_50}, pages = {559 -- 569}, abstract = {Der Artikel beschreibt die Einf{\"u}hrung eines neuen weiterbildenden Masterstudiengangs Digitales Datenmanagement (DDM) w{\"a}hrend des Corona-Lockdowns, welche zum Studienstart einen sofortigen Wechsel in die online synchrone Lehre umfasste. Der Beitrag fasst wichtige Anforderungen an einen virtuellen Lehrraum zusammen und diskutiert Lessons Learned aus dem ersten erfolgreichen Studiensemester. Eine Besonderheit des Studiengangs ist die Zusammensetzung der Studierendenkohorte, die sich einerseits durch eine ausgepr{\"a}gte Methoden-und Wissenskompetenz sowie sehr gute technische Ausstattung auszeichnet, andererseits aber hohe Anforderungen an die Inhaltsvermittlung und didaktischen F{\"a}higkeiten der Dozierenden stellt.}, subject = {Datenmanagement}, language = {de} }