TY - RPRT A1 - Spiecker, Claus A1 - Richter, Janina A1 - Walter, Paul A1 - Chlastak, Maria A1 - Burkart, Christine A1 - Schneidenbach, Esther A1 - Messerschmidt, Reinhard A1 - Endres, Kirsten A1 - Djeffal, Christian A1 - Nürnberger, Eva ED - Bruch, Christoph ED - Neuroth, Heike ED - Senst, Henriette T1 - EcoDM - Ökosystem Datenmanagement BT - Analysen - Empfehlungen - FAIRifizierung N2 - Mit dem BMBF geförderten Verbundprojekt EcoDM (Förderkennzeichen 16DWWQP) wurde erforscht, welche Herausforderungen, Chancen und Hindernisse sich im Bereich des rasanten digitalen Datenwachstums ergeben und wie Rahmenbedingungen aussehen könnten, Daten systematisch und FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) nutzen und teilen zu können. Einen zentralen Teil der Untersuchung bildeten neben Landscape- und Gap-Analysen Leitfaden-gestützte Interviews mit Expert*innen aus den Bereichen Wissenschaft, Wirtschaft, Public Sector und Qualifizierung. Basierend auf den Projektergebnissen wurden Empfehlungen zur Förderung des Teilens und Nachnutzens von Daten entwickelt. Der vorliegende Report veröffentlicht die gesammelten Untersuchungsergebnisse gemeinsam mit den 31 abgeleiteten bereichsübergreifenden Empfehlungen und die Diskussion dieser Empfehlungen im Rahmen der RDA Deutschland Tagung 2022. KW - Datenmanagement KW - Wissenschaft KW - Verwaltung Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.6256398 ER - TY - CHAP A1 - Neuroth, Heike A1 - Petras, Vivien A1 - Schnaitter, Hannes A1 - Seltmann, Melanie A1 - Walter, Paul ED - Eibl, Maximilian T1 - Das QUADRIGA-Datenkompetenzframework als Basis für die Entwicklung von Lehr- und Lernressourcen T2 - Datenströme und Kulturoasen - Die Informationswissenschaft als Bindeglied zwischen den Informationswelten : Proceedings des 18. internationalen Symposiums für Informationswissenschaft (ISI 2025) N2 - Um die Entwicklung von Lern- und Lehrressourcen zur Datenkompetenz für seine Zielgruppen und Fachdomänen 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 Oberfläche visualisiert und auf Kompetenzebene zugänglich gemacht. Durch das Framework kann das Kompetenzzentrum Lücken 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 für QUADRIGA angepasst. In diesem Beitrag beschreiben wir zunächst die Zielstellung von Datenkompetenzzentren, bevor wir spezifisch auf QUADRIGA und das dafür entwickelte Kompetenzframework eingehen. Das Framework wird in der Projektlaufzeit überprüft und validiert. Wir stellen die initiale Version des Frameworks vor, bevor wir die Anpassungen und die vorerst finale Version des QUADRIGA-Datenkompetenzframeworks beschreiben. KW - Datenkompetenz KW - Datenmanagement KW - Forschungsdatenmanagement KW - Open educational Resources Y1 - 2025 SN - 978-3-86488-207-4 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.14925620 SN - 0938-8710 SP - 316 EP - 331 PB - Verlag Werner Hülsbusch CY - Boizenburg ER -