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Institut
- Publikationen des FB Informationswissenschaften (394) (entfernen)
Ziel des Projektes MaaS L.A.B.S. war die Entwicklung einer ganzheitlichen nutzer*innen-zentrierten Mobilitätsplattform für urbane Räume, insbesondere für kleine und mittlere Großstädte.
Eine zentrale Aufgabe des FHP-Teilvorhabens lag in der Förderung der transdisziplinären Zusammen-arbeit in den Living Labs. Hierzu gehörte, die technischen Einzelelemente auch konzeptuell zu bündeln, die unterschiedlichen Stakeholder-Interessen auf ein gemeinsames Zielverständnis zu vereinigen und sektorübergreifende Prozesse zu organisieren, die dies dauerhaft ermöglichen (Kooperationsmodelle, Schnittstellen etc.). Die FHP entwickelte die Szenarios und Maßnahmen-pläne für das Living Lab Potsdam und Hilfestellungen sowie Templates zur Umsetzung für das Living Lab Cottbus. Um einen maximalen Erkenntnisgewinn für das dynamische und intermodale Routing, für Tarifmodelle und für die betriebliche Integration (beim Verkehrsbetrieb ViP) der bedarfsorientierten Shuttlebusse zu erzielen, bewertete die FHP die anfänglich verschiedenen Systeme der Automatisierung für Mikrobusse (siehe auch „Shuttle Dreams 2020“ im Anhang 4) und entwickelte in den späteren Phasen intensiv Austausch-Formate zwischen den Technologie-Partner*innen, der Stadtverwaltung, dem Verkehrsbetrieb und potentiellen zukünftigen Nutzer*innen im Potsdamer Norden. Da dort auch das Testing des Gesamtsystems stattfand, lag es bei der FHP, die gewonnenen Erkenntnisse und entwickelten Systeme zu aggregieren und für den Transfer aufzuarbeiten. Die FHP war ob ihrer integrierenden Funktion im Gesamt-projekt – in Abstimmung mit der TH Wildau, die das Projektmanagement verantwortete – zuständig für dessen öffentlichen Auftritt, die inhaltlichen Synergien und für ein (übertragbares) MaaS-spezifisches Wissens-Management.
The CLEF-2024 CheckThat! Lab
(2024)
The first five editions of the CheckThat! lab focused on the main tasks of the information verification pipeline: check-worthiness, evidence retrieval and pairing, and verification. Since the 2023 edition, it has been focusing on new problems that can support the research and decision making during the verification process. In this new edition, we focus on new problems and -for the first time- we propose six tasks in fifteen languages (Arabic, Bulgarian, English, Dutch, French, Georgian, German, Greek, Italian, Polish, Portuguese, Russian, Slovene, Spanish, and code-mixed Hindi-English): Task 1 estimation of check-worthiness (the only task that has been present in all CheckThat! editions), Task 2 identification of subjectivity (a follow up of CheckThat! 2023 edition), Task 3 identification of persuasion (a follow up of SemEval 2023), Task 4 detection of hero, villain, and victim from memes (a follow up of CONSTRAINT 2022), Task 5 Rumor Verification using Evidence from Authorities (a first), and Task 6 robustness of credibility assessment with adversarial examples (a first). These tasks represent challenging classification and retrieval problems at the document and at the span level, including multilingual and multimodal settings.
As You Like It?
(2024)
In den vergangenen zehn Jahren haben verschiedene deutschsprachige Hochschulen und Universitäten institutionsspezifische oder -übergreifende Bedarfserhebungen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) durchgeführt. Seither ist eine Reihe deutschlandweiter Initiativen hinzugekommen, die sich mit der Umsetzung eines nachhaltigen FDMs auseinandersetzen. Mithilfe von Bedarfserhebungen (z. B. in Form von Online-Befragungen oder strukturierten Interviews) können die jeweiligen Einrichtungen ihre Services zum FDM bei den Forschenden (und Studierenden) evaluieren, mit dem Ziel, sie an die Bedarfe anzupassen. Vortragende und Teilnehmende hatten im Rahmen eines Workshops bei der Research Data Alliance Deutschland e.V. Tagung 2023 die Möglichkeit, die verschiedenen Ansätze einer Bedarfserhebung unter Verwendung interaktiver Tools und Leitfragen zu diskutieren. Dabei sollte insbesondere die Eignung der verschiedenen methodischen Ansätze für eine umsetzungsorientierte Auswertung in Verbundkontexten in den Blick genommen werden. Teilnehmende, die noch vor einer Bedarfserhebung stehen, konnten von den gebündelten und reflektierten Ergebnissen des Workshops profitieren.
Forschungsdatenmanagement
(2021)
Forschungsdatenmanagement ist ein informationswissenschaftliches Thema, dessen Bedeutung kontinuierlich, spätestens aber seit dem Start der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) immer präsenter wird. Zur Abbildung und Verortung von Arbeitsschwerpunkten für Informationswissenschaftler*innen wurde in der vorliegenden Arbeit ein aktuelles Korpus von 162 Stellenanzeigen, in denen Forschungsdatenmanagement erwähnt wird, ausgewertet. Das Korpus umfasst Stellenanzeigen, die über das Portal Open-BiblioJobs und die DFN-Mailingliste Forschungsdaten beworben wurden und deckt einen Zeitraum vom 01.03.2020 bis zum 22.11.2020 ab. Zur Auswertung des Korpus wurde eine Analysematrix erstellt, in welcher die Inhalte jeder Stellenanzeige nach formalen, administrativen und inhaltlichen Kriterien verzeichnet wurden. Die aus den Stellenanzeigen stammenden Anforderungen wurden in einem Forschungsdatenlebenszyklus mit insgesamt acht Teilaspekten verortet, hiervon sechs Stationen des Forschungsdatenlebenszyklus: „Forschungsvorhaben planen“, „Daten erheben“, „Daten aufbereiten und analysieren“, „Daten teilen und publizieren“, „Daten archivieren“, „Daten nachnutzen“, zusätzlich wurden die zwei Teilaspekte „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ hinzugefügt.
Dieser Praxisrepräsentation wurde eine Literaturanalyse gegenübergestellt, welche sich mit Anforderungen und Kompetenzen im Forschungsdatenmanagement, besonders aus informationswissenschaftlicher, infrastruktureller Sicht beschäftigt. Hierbei wurden exemplarisch Frameworks (international, national, institutionell), Praxisberichte (universitärer und außeruniversitärer Einrichtungen) und der Individualbericht eines Forschungsdatenmanagers ausgewertet. Zur Gewährleistung einer späteren Vergleichbarkeit wurden auch hier die genannten Kompetenzen und Aufgaben in einem gleichen Forschungsdatenlebenszyklus verortet und analysiert. Die abschließende Zusammenführung und Auswertung der um Aufgaben und Kompetenzen angereicherten Forschungsdatenlebenszyklen ermöglichte einen direkten Vergleich von Theorie und Praxis. Hierbei konnte eine große Kongruenz der Schwerpunktverteilung innerhalb des Forschungsdatenlebenszyklus aufgezeigt werden. Diese Aufgabenkonzentration, besonders in den Teilaspekten „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ bilden die Verteilung von Arbeitsschwerpunkten im Forschungsdatenmanagement für Informationswissenschaftler* innen deutlich ab.
Das „Scheitern“ eines Projektes wird mit Verschwendung von Zeit und Geld in Verbindung gebracht. Doch wann ist ein Projekt wirklich gescheitert – und ist ein negatives Projektergebnis tatsächlich ein Problem? Die Autor:innen haben diese Fragen auf einem Panel der Jahrestagung „Digital Humanities im deutschsprachigen Raum 2023“ gestellt und mit dem Publikum diskutiert. Die Fragen wurden nicht abschließend geklärt – es zeigte sich im Gegenteil ein großer Diskussions- und Handlungsbedarf in den DH und über die Grenzen von Disziplinen hinweg.
Bundeslandinitiativen mit dem Schwerpunkt Forschungsdatenmanagement (FDM) spielen neben der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) eine wichtige Rolle, um Kompetenzen, Beratungsangebote, technologische Dienstleistungen und dergleichen „in die Fläche zu bringen“. Der Beitrag stellt am Beispiel FDM-BB vor, wie in wissenschaftsgeleiteter Weise Handlungsempfehlungen erarbeitet und die Entwicklung einer Landesstrategie zu Forschungsdatenmanagement unterstützt werden kann. Mit einer solchen Strategie sollen alle brandenburgischen Hochschulen – unter Berücksichtigung des Diskussions und Entwicklungsstandes der außeruniversitären Forschungseinrichtungen – in zwei Bereichen befähigt werden: (1) dem Aufbau von FDM-Aktivitäten vor Ort und (2) der kooperativen (Weiter-) Entwicklung gemeinsamer FDM-Dienste. Damit wird die Anschlussfähigkeit der brandenburgischen Hochschulen zu den nationalen Entwicklungen (NFDI) und der European Open Science Cloud (EOSC) hergestellt und das koordinierte Vorgehen der Einrichtungen unterstützt.
Ein professionelles Forschungsdatenmanagement verbessert die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. Forschende können 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 forschungsunterstützendes Personal. Für Bachelor- und Masterstudierende gibt es kaum Angebote, obwohl Forschungsdaten häufig 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 für einen Zertifikatskurs zum Forschungsdatenmanagement für Studierende. Der erste Zertifikatskurs wurde im März 2023 als einwöchige Online-Spring School mit 30 Studierenden und elf Dozierenden mit unterschiedlicher beruflicher Expertise (Forschung und Lehre, Forschungsservice, Bibliothek) durchgeführt und ist, je nach Prüfungsleistung, mit 2 bis 4 ECTS / Leistungspunkten anrechenbar. Der Artikel beschreibt organisatorische, formale, technische, didaktische und inhaltliche Aspekte des Zertifikatskonzepts und liefert einen ersten Erfahrungsbericht.
Der vorliegende Beitrag gibt einen Überblick über Aus- und Weiterbildungsmöglichkeiten im Bereich des wissenschaftlichen Forschungsdatenmanagements (FDM) in Deutschland. Sowohl internationale als auch nationale Koordinierungsmaßnahmen für 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 für ein gutes FDM ist ein hohes Maß an Datenkompetenz (Data Literacy), die zu einem kritischen und lösungsorientierten Umgang befähigt. Hierzu werden beispielsweise vom Stifterverband Projekte für Qualifizierungsmaßnahmen gefördert. Kompetenzbereiche und entsprechende Profile werden auf internationaler Ebene ausgearbeitet - in Deutschland gibt es bislang keine klaren Bezeichnungen und Kompetenzanforderungen. Bestehende Qualifizierungsmaßnahmen lassen sich in grundständige und weiterbildende Studiengänge sowie in Fort- und Weiterbildungen wie Workshops oder Lehrgänge unterteilen. Innerhalb von Studiengängen werden bislang vorwiegend im Bereich der Informationswissenschaft Fähigkeiten vermittelt. Insbesondere für fachspezifische Qualifizierungsmaßnahmen bieten sich Fort- und Weiterbildungen an. An dieser Stelle ist die exakte Definition der Zielgruppe von Qualifizierungsansätzen sowie die daraus abgeleiteten benötigten Kenntnisse weiterhin eine große Herausforderung. Eine gemeinsame Qualifizierungsstrategie fehlt bislang in Deutschland. Zukünftig könnten 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.