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Seit den ersten nationalen, strategischen Papieren zu Datenmanagement-Fragen in der Wissenschaft in den USA (NSF, 2005), Großbritannien (Lyon, 2007; Swan & Brown, 2008), der EU (Atkinson et al. 2008; OGF22-ET CG, 2008) und vor allem seit den Guidelines der OECD (2007) wird international intensiv über die Erfordernisse der Ausbildung von „Datenspezialisten“ diskutiert. Grundlegende Überlegungen, die einen gewissen internationalen Konsens gefunden haben, wurden im Auftrag von JISC von Swan und Brown (2008, S. 1) entwickelt (vgl. Hank & Davidson, 2009). Sie schlagen vier Rollen im Forschungsdatenmanagement vor. Neben dem Data Creator (datenproduzierender Forscher), dem Data Scientist (Wissenschaftler der bspw. bei der Datenanalyse unterstützt) und dem Data Manager (verantwortlich für alle technischen Aspekte: Lagerung, Zugriff, Aufbewahrung) wurde auch der Data Librarian benannt. Im Weiteren wird, auch unter Beachtung der Tätigkeiten die im Data Curation Lifecycle Model (s. Beitrag von Rümpel. Kap. 1.2) aufgeführt sind, neben dem Data Manager und dem Data Curator insbesondere auf den Data Librarian eingegangen.
Das Agile Manifest (https://agilemanifesto.org) hat weltweit große Bedeutung erlangt. Der Begriff der Agilität ist allgegenwärtig, sei es in der Softwareentwicklung, im Projektmanagement oder in der Welt der Startups. Aber wie sieht es mit Bildungsprozessen aus? Möchte man nicht auch hier schnell und flexibel auf veränderte Anforderungen oder spontan entstehende Lernbedarfe reagieren? Und erlangen nicht auch hier kooperative, ergebnisoffenere und vor allem selbstorganisierte Lernprozesse zunehmend an Bedeutung, weil sie die Lernenden möglicherweise besser auf die zunehmend digitalisierte Lebens und Arbeitswelt vorbereiten? Und wie steht es um Werte wie Transparenz, Kommunikation auf Augenhöhe, Akzeptanz und Wertschätzung? Definieren sie nicht wichtige Rahmenbedingungen, wie gelehrt und gelernt werden sollte?
Preface
(2018)
Konzernabschlüsse
(2007)