TY - GEN A1 - Lenz, Claudia A1 - Wolff, Ian A1 - Beyer, Mario A1 - Koch, Gerald A1 - Pfriem, Alexander T1 - DMP: Predictability of color changes of wood used indoor - A new approach to evaluate the colour change as a function of the radiation dose. Research Data Management Questionnaire N2 - This is a data management plan for the DFG research project "Predictability of color changes of wood used indoor - A new approach to evaluate the color change as a function of the radiation dose". DFG Funding code / Project number: 442135169 Project website: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/442135169?language=en This data management plan (DMP) applies to the Research Data Management Organizer (RDMO) questionnaire and was operated with the RDMO software: https://rdmorganiser.github.io/en/ KW - data management plan; wood; radiation dose; photo-induced color changes; chromophore; natural and artificial irradiation; European wood species; interior; sunlight exposure; physics; chemistry; spectroscopic measurement methods Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-8237 N1 - Version 3 ER - TY - CHAP A1 - Wolff, Ian A1 - Lenz, Claudia A1 - Panitz, Michael A1 - Pfriem, Alexander T1 - Chart for the Core Objectives of Data Publishing within Technical Infrastructure for Research Data Management N2 - Academic data stewardship at universities has to fulfil many different roles. One of the most important is to build up a connection to researchers and bridge the gap between research data infrastructure and researchers. Different scientific communities have different requirements for research data management and expectations regarding text and data publication. In many of the sub-disciplines of engineering sciences, research data management practices are not established so far. When it comes to contact between data stewards and researchers, a common knowledge base has to be established to become clear about why and what actions for research data management has to take, that engineering researchers can adapt them for their research data management practices. Many research data management standards have to take into consideration. However, to this point of time, the research data management community lacks for data literacy graphics to explain how the technical data management ecosystem works together with standards like the findability, accessibility, interoperability and reuse (FAIR) principles. Therefore, we developed a graphic for data literacy and consulting scenarios. KW - data literacy; research data management; engineering sciences; chart Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-8240 ER - TY - CHAP A1 - Wolff, Ian ED - Haase, Claudia ED - Mertzen, Daniela ED - Musolff, Myriam ED - Panitz, Michael ED - Schiller, Carina ED - Schreiber, Stefanie ED - Spiecker, Claus ED - Wolff, Ian T1 - Auswertung Bedarfserhebung mit daraus folgenden Aktivitäten für die Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde T2 - IN-FDM-BB Werkstattbericht: W 1.2.2 Auswertung Bedarfserhebung mit daraus folgenden Aktivitäten N2 - 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. KW - FDM; FDM-BB; IN-FDM-BB; Bedarfserhebung; Brandenburg; Forschende; Forschungsdatenmanagement Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-8266 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian T1 - Forschungsdatenstrategie 2023 - 2025 N2 - Diese Strategie wurde am wurde am 12. September 2023 von der Forschungskommission und am 20. September 2023 vom Präsidium der Hochschule für nachhaltige Entwicklung (HNEE) zur Kenntnis genommen und vom Senat am 27. September 2023 verabschiedet. KW - Forschungsdatenstrategie; Forschungsdatenmanagement; Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-6774 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian T1 - Forschungsdatenstrategie N2 - Diese Strategie wurde am 06. Oktober 2025 von der Forschungskommission der Hochschule für nachhaltige Entwicklung (HNEE), am 05. November 2025 vom Präsidium und vom Senat am 26. November 2025 zur Kenntnis genommen. KW - Forschungsdatenstrategie; Forschungsdatenmanagement; Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10326 ER - TY - CHAP A1 - Wolff, Ian A1 - Spiecker, Claus A1 - Mertzen, Daniela T1 - Beitrag zur Leistungsmessung bei der Evaluation einer mit RISE-DE an einer Hochschule für angewandte Wissenschaften erstellten Forschungsdatenstrategie T2 - E-Science-Tage 2025: Research Data Management: Challenges in a Changing World N2 - 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. KW - Forschungsdatenstrategie KW - RISE-DE KW - Wirkungsanalyse KW - Lestungsmessung KW - Hochschule für angewandte Wissenschaften Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10533 ER - TY - RPRT A1 - Wolff, Ian T1 - IN-FDM-BB Werkstattbericht: W 1.3.2 Evaluation der FDM-Strategie N2 - Im vom BMFTR und dem MWFK von 2022-2025 geförderten Projekt IN-FDM-BB arbeiten acht brandenburgische Hochschulen mit den assoziierten außeruniversitären Forschungseinrichtungen im Rahmen der Landesinitiative FDM-BB am Aufbau eines nachhaltigen Forschungsdatenmanagements sowohl lokal, als auch im landesweiten Verbund. Im Projektplan war vorgesehen, dass alle beteiligten Hochschulen in der Projektlaufzeit eine Forschungsdatenstrategie für ihre jeweilige Hochschule erstellen, bzw. im Falle der UP die bereits vorhandene aktualisieren und diese anschließend evaluieren sollten. Der Projektplan basiert auf und orientiert sich an der Forschungsdatenstrategie für das Land Brandenburg und den darin vorgesehenen drei Handlungsfeldern: Lokaler Kompetenzaufbau Landesweite FDM-Dienstleistungen und IT-Dienste Vernetzung und Transfer Für die Erstellung der Forschungsdatenstrategien wurde das bereits von der UP für ihren Prozess genutzte RISE-DE Referenzmodell verwendet. Im Laufe der Erstellung zeigte sich, dass sich das Ziel innerhalb der Projektlaufzeit eine befristete Forschungsdatenstrategie zu erstellen, diese zu evaluieren und dann eine längerfristige Strategie zu erstellen, sehr, wenn nicht zu ambitioniert war. Daher entschied sich die Mehrheit der Hochschulen dafür, für den Gang durch die Hochschulgremien direkt die längerfristige Forschungsdatenstrategie einzubringen. Gemeinsam einigten sich die Hochschulen darauf für diese eine Laufzeit bis und als Termin für eine Überprüfung 2029/30 festzulegen, orientiert an der Laufzeit des Positionspapiers der Brandenburgischen Landeskonferenz der Hochschulpräsidentinnen und -präsidenten (BLHP) vom Dezember 2023: Kooperation der Brandenburgischen Hochschulen bei der Digitalisierung stärken. Strategische Eckpunkte 2025-2029. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Forschungsdatenstrategie KW - Evaluation Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10483 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian T1 - Daten zum W 1.2.6 Gemeinsamer Lessons Learned-Bericht zu Veranstaltungen N2 - ALLGEMEINE INFORMATIONEN Titel: Daten zum W 1.2.6 Gemeinsamer Lessons Learned-Bericht zu Veranstaltungen Datum der Datenerhebung: Juni bis November 2024 Erhebungsinstrument: LimeSurvey Finanzierung: BMFTR TEILEN/ZUGANGSINFORMATIONEN Lizenzen/Einschränkungen für die Daten: Diese Daten sind unter einer CC BY 4.0 license verfügbar. Links zu Veröffentlichungen, die die Daten zitieren oder verwenden: Wolff, I. (2025). IN-FDM-BB Werkstattbericht: W 1.2.6 Gemeinsamer Lessons Learned-Bericht zu Veranstaltungen. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.15077503 DATEN- & DATEIÜBERSICHT Dateiliste · A. Filename: Daten |---Rohdaten |---Angaben_zur_Lehrveranstaltung kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .pdf |---Nachbereitung_der_Lehrveranstaltung kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .pdf |---Teilnehmendenbefragung kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .csv |---aggregierte_Daten kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .csv · B. Filename: Erhebungsinstrumente |---Angaben_zur_Lehrveranstaltung kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .pdf und .docx |---Nachbereitung_der_Lehrveranstaltung kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .pdf und .docx |---LimeSurvey kurze Beschreibung: Datensatz, Formate .lss und .xml · C. Filename: Codebook kurze Beschreibung: Codebook, Format .pdf · D. Filename: Datenmanagementplan kurze Beschreibung: Datenmanagementplan, Format .pdf METHODISCHE HINWEISE Beschreibung der Methoden zur Erhebung/Generierung von Daten: Zur Verbesserung von Veranstaltungen im Forschungsdatenmanagement wurden die Zielgruppen der Lehrenden und Teilnehmenden mit jeweils unterschiedlichen Erhebungsinstrumenten befragt. Die Lehrenden wurden anhand eines Fragebogens vor der Veranstaltung (13 Fragen) und nach der Veranstaltung (10 Fragen) befragt. Die Veranstaltungsteilnehmenden füllten nach der Veranstaltung ein LimySurvey (12 Fragen) aus. Es wurden 25 Veranstaltungen durchgeführt und die Veranstaltungsteilnehmenden füllten 93 Fragebögen aus. Methoden zur Verarbeitung der Daten: Die Daten der Teilnehmendenbefragung wurden zur besseren Auswertbarkeit in Microsoft Excel geringfügig angepasst. Eine Übersicht ist in der README-Datei zu finden Zur Interpretation der Daten erforderliche instrumenten- oder softwarespezifische Informationen: Die Umfrage wurde steht im .lss und als .xml und .pdf Format zur Verfügung. Für die Vorab- und Nachbefragung der Lehrenden Microsoft Word genutzt. Die Befragungen liegen als .docx und .pdf vor. Die Auswertung der Daten fand in Microsoft Excel statt. Die Rohdaten und die aggregierten Daten liegen als .csv vor. KW - Forschungsdatenmanagement KW - IN-FDM-BB KW - Lessons Learned Y1 - 2025 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.15076911 ER - TY - CHAP A1 - Wolff, Ian A1 - Panitz, Michael A1 - Spiecker, Claus A1 - von Fransecky, Tanja A1 - Schiller, Carina T1 - Von der Bedarfserhebung zum Beratungsangebot N2 - Forschungsdatenmanagement (FDM) gewinnt aufgrund der Anforderung nach wissen- schaftlicher Nachvollziehbarkeit und Nachnutzung von Daten an Hochschulen an Bedeutung. Die Bedarfserhebung in Brandenburg ist die erste, die sich an alle Forschenden sowohl an Fachhoch- schulen als auch an Universitäten eines ganzen Bundeslandes richtet. Erhoben werden Kenntnisstand und Bedarfe für Beratung, Schulung und technische Unterstützung im Umgang mit Daten als Basis für den lokalen und landesweiten Aufbau von Infrastruktur und Serviceangeboten. Der Fragenkatalog basiert auf einer bundesweiten Erhebung an Fachhochschulen zu FDM. Erste Zwischenergebnisse der Erhebung deuten darauf hin, dass die Kenntnisse zu FDM sehr gering und die Bedarfe zu Beratung, Schulungen und unterstützender technischer Infrastruktur hoch sind. KW - Forschungsdatenmanagement , Landesinitiative , Brandenburg , Umfrage , Hochschule Y1 - 2023 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10387 ER - TY - GEN A1 - Wolff, Ian A1 - Spiecker, Claus T1 - Die Entwicklung einer Forschungsdatenstrategie für eine kleine Hochschule im Verbund FDM-BB am Beispiel der HNEE N2 - Teil der Institutionalisierung des Forschungsdatenmanagements (FDM) an einer Hochschule ist das Planen eines strategischen Vorgehens entlang der eigenen Ziele, Visionen und Möglichkeiten. Letztere können abhängig von der Größe einer Einrichtung variieren. Als kleine Hochschule mit weniger als 3.000 Studierenden und Mitarbeitenden begegnet die Hochschule für nachhaltige Entwicklung der Herausforderung FDM im Verbund der Landesinitiative FDM-BB und baut mit einem Data Steward an der Einrichtung ein institutionalisiertes FDM auf. Dabei wurde durch den Data Steward eine befristete Forschungsdatenstrategie [1] entlang des RISE-DE Referenzmodells erarbeitet. Der Strategieprozess nahm seinen Anfang mit der Festlegung eines Arbeitsablaufs mit Meilensteinen und Arbeitsschritten. Nach RISE-DE umfasst der Strategieprozess als wichtiges Element Absprachen mit für das FDM relevanten Stakeholdern. Für diese Absprachen ist unter der Leitung des Data Stewards eine Arbeitsgruppe Forschungsdatenmanagement (AG-FDM) an der HNEE gegründet worden. In der AG erfolgten HNEE-interne Absprachen und Festlegungen entlang des RISE-DE Modells. Aufgrund der Landesinitiative profitiert die HNEE neben ihrem Data Steward auch von Verbundleistungen, die sich in anderen Formen des Data Stewardships zeigen und mit denen ebenfalls Absprachen zur HNEE-Strategie getätigt wurden. Letztendlich ergibt sich unter der Hinzugabe der Kategorien Data Governance, Data Strategy und Data Stewardship für verschiedene Themenfelder von RISE-DE ein klares Bild. Eine kleine Hochschule kann durch einen eigenen Data Steward sowie die gezielte Zusammenarbeit hinsichtlich einzelner technischer Diensten im Verbund potenziell qualitativ hochwertige FDM-Dienstleistungen anbieten und je nach Ausrichtung des Verbunds alle Themenfelder von RISE-DE abdecken. [1] Wolff, I. (2023). Hochschule für nachhaltige Entwicklung. Forschungsdatenstrategie 2023-2025. https://doi.org/10.57741/opus4-677 KW - Forschungsdatenstrategie KW - Data Stewardship KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10395 ER - TY - JOUR A1 - Wolff, Ian A1 - Spiecker, Claus T1 - Entwicklung einer Strategie und Governance für Forschungsdaten. Data Stewardship an der Eberswalder Hochschule und im brandenburgischen Verbund N2 - Bei der Institutionalisierung des Forschungsdatenmanagements (FDM) stehen Hochschulen für angewandte Wissenschaften (HAW) vor einer Vielzahl von Herausforderungen und müssen die notwendigen Rahmenbedingungen zur Umsetzung des FDM für die Forschenden ihrer Institution schaffen. HAW besitzen einen starken Fokus auf der praxisbezogenen Lehre, wobei Forschung auch einen zunehmend höheren Stellenwert erfährt. Dementsprechend muss neben dem Ausbau der wissenschaftsunterstützenden Infrastruktur auch ein Bewusstsein für die Bedeutung von FDM in der Hochschulleitung geschaffen werden, um zu einem nachhaltigen FDM zu kommen. An der Hochschule für nachhaltige Entwicklung Eberswalde (HNEE) wurde zur strukturierten Planung der Institutionalisierung eine Strategie entlang des RISE-DE Referenzmodells erstellt und verabschiedet. Im Beitrag werden der Strategieprozess und die Rahmenbedingungen dargelegt. Dazu gehören auch die in der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement Brandenburg (FDM-BB) bestehenden und in der Entwicklung befindlichen Angebote und Services. Diese betreffen die Bereiche Beratung, Schulung und technische Dienste und werden im Projekt durch Data Stewards abgedeckt. Für diese unterschiedlichen Formen des Data Stewardships wird eine Einordnung vorgenommen und aufgezeigt, wie Data Stewardship an der Eberswalder Hochschule zum Erstellen der Forschungsdatenstrategie mit Hilfe des RISE-DE Referenzmodells zum Einsatz kam. Hier werden insbesondere die personelle Verortung und der Aufbau einer Forschungsdaten-Governance durch den Data Steward entlang des Strategieprozesses beschrieben. Zum Abschluss zeigt der Artikel auf, wie eine kleine Hochschule durch die Zusammenarbeit im Verbund und von den Angeboten in den Bereichen Beratung, Schulung und technische Dienste profitieren und so in der Forschungsdatenstrategie höhere Ziele setzen kann. KW - Strategieentwicklung KW - Data Stewardship KW - Landesinitiative KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2025 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:eb1-opus-10418 ER -