@inproceedings{MertzenNeurothSchneemannetal., author = {Mertzen, Daniela and Neuroth, Heike and Schneemann, Carsten and Woywod, Kathrin}, title = {Zertifikatskurs „Forschungsdatenmanagement f{\"u}r Studierende" der Landesinitiative f{\"u}r Forschungsdatenmanagement in Brandenburg}, series = {Informatik 2023}, booktitle = {Informatik 2023}, editor = {Klein, Maike and Krupka, Daniel and Winter, Cornelia and Wolhgemut, Volker}, publisher = {Gesellschaft f{\"u}r Informatik e.V.}, address = {Bonn}, isbn = {978-3-88579-731-9}, issn = {1617-5468}, doi = {10.18420/inf2023_08}, pages = {95 -- 105}, abstract = {Ein professionelles Forschungsdatenmanagement verbessert die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. Forschende k{\"o}nnen eine wachsende Zahl an Schulungs- und Qualifizierungsangeboten zum Forschungsdatenmanagement nutzen, um den professionellen Umgang mit Daten zu erlernen. Schulungsangebote richten sich meist an Promovierende, wissenschaftliches und forschungsunterst{\"u}tzendes Personal. F{\"u}r Bachelor- und Masterstudierende gibt es kaum Angebote, obwohl Forschungsdaten h{\"a}ufig bereits im Rahmen von Abschlussprojekten und -arbeiten Grundlage ihrer Fragestellungen sind. Die Landesinitiative Forschungsdaten- management in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, entwickelte daher im Rahmen des Projekts IN-FDM-BB ein Konzept f{\"u}r einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement f{\"u}r Studierende. Der erste Zertifikatskurs wurde im M{\"a}rz 2023 als einw{\"o}chige Online-Spring School mit 30 Studierenden und elf Dozierenden mit unterschiedlicher beruflicher Expertise (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) durchgef{\"u}hrt und ist, je nach Pr{\"u}fungsleistung, mit 2 bis 4 ECTS / Leistungspunkten anrechenbar. Der Artikel beschreibt organisatorische, formale, technische, didaktische und inhaltliche Aspekte des Zertifikatskonzepts und liefert einen ersten Erfahrungsbericht.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @incollection{Neuroth, author = {Neuroth, Heike}, title = {Forschungsdaten}, series = {Grundlagen der Informationswissenschaft}, booktitle = {Grundlagen der Informationswissenschaft}, publisher = {DeGruyter}, address = {Berlin}, isbn = {978-3-11-076904-3}, doi = {10.1515/9783110769043-029}, publisher = {Fachhochschule Potsdam}, pages = {339 -- 349}, subject = {Informations- und Dokumentationswissenschaft}, language = {de} } @inproceedings{BluemmBurkartChlastaketal., author = {Bl{\"u}mm, Mirjam and Burkart, Christine and Chlastak, Maria and Fritsch, Katharina and Neuroth, Heike and Schieberle, Andreas and Schmunk, Stefan and Werner, Stephanie}, title = {Wie steht es um die Sichtbarkeit, Akzeptanz und Nutzung von Datenmanagementpl{\"a}nen an Fachhochschulen?}, series = {INFORMATIK 2022 : Informatik in den Naturwissenschaften}, booktitle = {INFORMATIK 2022 : Informatik in den Naturwissenschaften}, publisher = {Gesellschaft f{\"u}r Informatik e.V.}, address = {Bonn}, isbn = {978-3-88579-720-3}, issn = {1617-5468}, doi = {10.18420/inf2022_115}, pages = {1353 -- 1357}, abstract = {Datenmanagementpl{\"a}ne bilden die Grundlage f{\"u}r einen verantwortungsvollen Umgang mit Forschungsdaten. Gerade (Fach)Hochschulen der Angewandten Wissenschaften stellt dies jedoch vor große Herausforderungen, da sie bislang auf wenig etablierte Strukturen, Standards und Best Practices aus den f{\"u}r sie charakteristischen praxisrelevanten Disziplinen und Kooperationen zur{\"u}ckgreifen k{\"o}nnen. Das Projekt SAN-DMP will genau in diesem Spannungsfeld ansetzen um die Bedarfe unterschiedlicher Stakeholdergruppen in Bezug auf Datenmanagementpl{\"a}ne (DMP) zu untersuchen. Durch qualitative Methoden sollen evidenzbasierte Umsetzungsszenarien und Handlungsempfehlungen f{\"u}r das Forschungsdatenmanagement entstehen, die auf die substanziellen Bed{\"u}rfnisse dieses Hochschultyps zugeschnitten sind. Die Expert:innen der verschiedenen Hochschulen und die Forschungscommunity werden schon im Forschungsprozess miteingebunden und die Ergebnisse werden offen publiziert, um die Diskussion und den Wissensaustausch (oder -transfer) anzuregen. Der vorliegende Artikel beschreibt Ausgangslage und methodisches Vorgehen des Projekts.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @inproceedings{NeurothStrakaSchneemannetal., author = {Neuroth, Heike and Straka, Janine and Schneemann, Carsten and Mertzen, Daniela}, title = {Kooperativer Aufbau und nachhaltiger Betrieb der Landesinitiative f{\"u}r Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB)}, series = {INFORMATIK 2022 : Informatik in den Naturwissenschaften}, booktitle = {INFORMATIK 2022 : Informatik in den Naturwissenschaften}, publisher = {Gesellschaft f{\"u}r Informatik e.V.}, address = {Bonn}, isbn = {978-3-88579-720-3}, issn = {1617-5468}, doi = {10.18420/inf2022_113}, pages = {1329 -- 1340}, abstract = {Die Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB), ein Verbund der acht forschenden staatlichen Hochschulen Brandenburgs, verfolgt seit 2019 das Ziel, nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg zu institutionalisieren. Dazu wurde zu Projektbeginn eine Umfeldanalyse regionaler und (inter-)nationaler Forschungsdaten-Initiativen und Projekte sowie eine Bedarfserhebung zum Forschungsdatenmanagement an den einzelnen Hochschulen durchgef{\"u}hrt. Basierend auf diesen umfassenden Vorarbeiten konkretisierte die Landesinitiative Handlungs- und Implementierungsempfehlungen f{\"u}r das FDM in Brandenburg. Zur Verankerung eines institutionalisierten und nachhaltigen Forschungsdatenmanagements in Brandenburg ist ein Projektantrag gestellt worden, der eine anteilige F{\"o}rderung durch BMBF und MWFK vorsieht. Innerhalb der Projektlaufzeit sollen, koordiniert durch die Landesinitiative FDM-BB, insbesondere lokale FDM-Kompetenzen an den einzelnen Hochschulen aufgebaut und verstetigt sowie kooperative FDM-Dienstleistungen und IT-Dienste bereitgestellt werden.}, subject = {Forschungsdaten}, language = {de} } @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{NeurothPetrasSchnaitteretal., author = {Neuroth, Heike and Petras, Vivien and Schnaitter, Hannes and Seltmann, Melanie and Walter, Paul}, title = {Das QUADRIGA-Datenkompetenzframework als Basis f{\"u}r die Entwicklung von Lehr- und Lernressourcen}, series = {Datenstr{\"o}me und Kulturoasen - Die Informationswissenschaft als Bindeglied zwischen den Informationswelten : Proceedings des 18. internationalen Symposiums f{\"u}r Informationswissenschaft (ISI 2025)}, booktitle = {Datenstr{\"o}me und Kulturoasen - Die Informationswissenschaft als Bindeglied zwischen den Informationswelten : Proceedings des 18. internationalen Symposiums f{\"u}r Informationswissenschaft (ISI 2025)}, editor = {Eibl, Maximilian}, publisher = {Verlag Werner H{\"u}lsbusch}, address = {Boizenburg}, isbn = {978-3-86488-207-4}, issn = {0938-8710}, doi = {10.5281/zenodo.14925620}, pages = {316 -- 331}, abstract = {Um die Entwicklung von Lern- und Lehrressourcen zur Datenkompetenz f{\"u}r seine Zielgruppen und Fachdom{\"a}nen wissenschaftlich zu begleiten, setzt das Datenkompetenzzentrum QUADRIGA auf ein Datenkompetenzframework. Das Framework hilft dabei, die entwickelten Lern- und Lehrressourcen nach den entsprechenden Kompetenzen zu kategorisieren, die dort besonders gebildet werden. Diese werden im Projekt in einer grafischen Oberfl{\"a}che visualisiert und auf Kompetenzebene zug{\"a}nglich gemacht. Durch das Framework kann das Kompetenzzentrum L{\"u}cken im Bildungsangebot identifizieren, d. h. Kompetenzen oder Kompetenzaspekte zeigen, die durch existierende Lernangebote noch nicht abgedeckt sind. Das QUADRIGA-Datenkompetenzframework wurde von in der Forschungsliteratur beschriebenen Datenkompetenzframeworks f{\"u}r QUADRIGA angepasst. In diesem Beitrag beschreiben wir zun{\"a}chst die Zielstellung von Datenkompetenzzentren, bevor wir spezifisch auf QUADRIGA und das daf{\"u}r entwickelte Kompetenzframework eingehen. Das Framework wird in der Projektlaufzeit {\"u}berpr{\"u}ft und validiert. Wir stellen die initiale Version des Frameworks vor, bevor wir die Anpassungen und die vorerst finale Version des QUADRIGA-Datenkompetenzframeworks beschreiben.}, subject = {Datenkompetenz}, language = {de} } @article{HigiSchroederWeidneretal., author = {Higi, Leonard and Schr{\"o}der, Tobias and Weidner, Silke and Neuroth, Heike}, title = {Taking stock of urban data governance in German small towns}, series = {Data \& Policy}, volume = {8}, journal = {Data \& Policy}, publisher = {Cambridge University Press}, address = {Cambridge}, issn = {2632-3249}, doi = {10.1017/dap.2025.10051}, pages = {22}, abstract = {As data are becoming increasingly important resources for municipal administrations in the context of urban development, formalization of urban data governance (DG) is considered a prerequisite to systematic municipal data practice for the common good. Unlike for larger cities, it is unclear how common such formalized DG is in rural districts and small towns. We therefore mapped the current status quo in small municipalities in Germany as a case exemplifying the broader phenomenon. We systematically searched online for policy documents on DG in all metropolitan regions, all rural districts, and a quota sample of nearly a sixth of all German small towns. We then performed content analysis of the identified documents along predefined categories of urban development. Results show that hardly any small towns dispose of relevant policy documents. Rural districts are somewhat more active in formally defining DG. Identified policy documents tend to address mostly economic activities, social infrastructure, and demography, whereas Housing and Urban design and public space are among the least mentioned categories of urban development.}, subject = {Deutschland}, language = {en} }