Zentrale Einrichtung Forschungs- und Transferservice (ZEFT)
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Der Artikel enthält einen Vorschlag zur Evaluation einer mit RISE-DE Referenzmodell erstellten Forschungsdatenstrategie. In RISE-DE ist das „Handlungsfeld 9 Leistungsmessung“ zwar angedacht, aber ohne eine weitere Darstellung, wie diese Evaluation in der Praxis durchgeführt werden könnte. Dieses Defizit soll nun durch einen konkreten Vorschlag zur Vorgehensweise ausgeglichen werden. Nach einer Einordnung von Evaluationen im Rahmen einer Theorie zum Management, wird darauf eingegangen, dass eine Leistungsmessung im öffentlichen Dienst andere Kriterien als in Wirtschaftsunternehmen erfordert, da keine Gewinnmaximierung im Mittelpunkt steht. Der Fokus der Evaluation wird eher darauf gelegt, dass öffentliche Leistungen möglichst wirtschaftlich, effizient und wirkungsvoll erbracht werden. Orientiert an der „Handreichung zur Entwicklung von Methoden für die Evaluation von Anpassungsstrategien“ von Kaiser und Kind (2019) zur Evaluation einer Strategie wird eine Vorgehensweise vorgestellt und anhand der Forschungsdatenstrategie der HNEE am Thema Schulungen beispielhaft erläutert. Die betrachtete Forschungsdatenstrategie wurde 2023 im Rahmen der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Brandenburg (FDM-BB) erstellt. Durch die Darstellung wird deutlich gemacht, dass die Anwendung der vorgestellten Methode konkrete Erkenntnisse, insbesondere durch Einbeziehung einer Umfeldanalyse und unabhängig der relativ kurzen Laufzeit der Strategie, ermöglicht. Die vorgeschlagene Methode zur Evaluation ließe sich durch leichte Modifikationen bei den Evaluationsfragen und Bewertungsrubriken auch auf Forschungsdatenstrategien, die nicht mit RISE-DE erstellt wurden, anwenden.
Das QUADRIGA-Datenkompetenzframework als Basis für die Entwicklung von Lehr- und Lernressourcen
(2025)
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.
Forschungsdatenmanagement (FDM) gewinnt an den Hochschulen in Brandenburg eine immer größere Bedeutung. Für den Aufbau und die Institutionalisierung eines nachhaltigen FDM an den brandenburgischen Hochschulen ist eine möglichst genaue Ermittlung des aktuellen Kenntnisstandes der Forschenden und deren Bedarfe bezüglich des Umgangs mit Forschungsdaten erforderlich. Hierzu diente die Bedarfserhebung, die im Rahmen des vom BMBF und dem MWFK geförderten Projekts IN-FDM-BB durchgeführt wurde. Beteiligt an der brandenburgweiten Umfrage waren alle acht staatlichen forschenden Hochschulen: vier Universitäten (die Brandenburgische Technische Universität Cottbus – Senftenberg (BTU), die Filmuniversität Babelsberg KONRAD WOLF (FB), die Europa-Universität Viadrina Frankfurt (Oder) (EUV) und die Universität Potsdam (UP)) und vier Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (die Fachhochschule Potsdam (FHP), die Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE), die Technische Hochschule Brandenburg (THB) und die Technische Hochschule Wildau (THW)). Die Hochschulen unterscheiden sich erheblich in ihrer Größe und fachlichen Ausrichtung. So hat die UP deutlich über 20.000 Studierende und über 1.900 Professor*innen und akademische Mitarbeiter*innen, die FB hingegen, weniger als 1.000 Studierende und ca. 140 Professor*innen und akademische Mitarbeiter*innen. Landesweit sind fast alle Fachdisziplinen vertreten, jedoch mit unterschiedlichen Schwerpunkten je Hochschule.
Das Ziel der Bedarfserhebung war, den Kenntnisstand bezüglich des professionellen Umgangs mit Forschungsdaten der Forschenden an den einzelnen Hochschulen zu ermitteln, FDM-Bedarfe zu erkennen und daraus mögliche FDM-Aktivitäten für die jeweilige Hochschule abzuleiten. Die Bedarfserhebung richtete sich daher in erster Linie an die Forschenden der jeweiligen Hochschule.
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.
R 1.2.2 Gemeinsame konzeptionelle Entwicklung von FDM-Beratung an den brandenburgischen Hochschulen
(2023)
Innerhalb des Verbundprojekts IN-FDM-BB (“Institutionalisiertes und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement in Brandenburg”, Oktober 2022 bis September 2025) soll an den acht staatlichen forschenden Hochschulen Brandenburgs erstmals ein gemeinsames Konzept zur (Weiter-)Entwicklung von Beratungen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) für Forschende erarbeitet werden. FDM-Beratungen sind neben Schulungen ein wichtiger Teil der FDM-Dienstleistungen an Hochschulen. Während Schulungen meist eher auf generische Aspekte des FDM eingehen können, eignen sich individuelle Beratungen besonders, um gemeinsam mit den Forschenden komplexere FDM-Themen zu erarbeiten und passgenaue FDM-Lösungen für die vorhandenen Forschungsdaten zu eruieren. Bislang haben sich in der FDM-Community keine institutionsübergreifenden Standards für Beratungsprozesse etabliert. Die hier beschriebene gemeinsame Konzeptentwicklung für Beratungen in Brandenburg bildet die Grundlage für den Aufbau und die Durchführung von Beratungen an den brandenburgischen Hochschulen, unter Berücksichtigung institutioneller Rahmenbedingungen. Konzeptuelle Ansätze werden im Laufe des Projekts IN-FDM-BB gemeinsam weiterentwickelt.