Kursthemen

  • Von der Idee zur Wissenschaft - Die Entstehung von Forschungsadaten

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    • Jessica Stegemann, Ceren Yildiz, Mirjam Blümm, Sina Bock, Katharina Fritsch, Kerstin Kaiser und Torsten Rathmann (2024). Lernbaustein zum FDM: Von der Idee zur Wissenschaft - Die Entstehung von Forschungsdaten. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).

      Weitere Informationen zum Projekt, den Materialien und Ansprechpartner:innen finden Sie auf unserer Projektwebseite.

      Dieses Werk und dessen Inhalte sind - sofern nicht anders angegeben - lizenziert unter CC BY 4.0. Ausgenommen aus der Lizenz CC BY sind alle Logos.

      Der Lizenzvertrag ist hier abrufbar:

      https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

       

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  • Ein Lernbaustein von FDM@Studium.nrw

    Header Lernbausteine

    Im Projekt FDM@Studium.nrw haben die Bergische Universität Wuppertal (BUW), die Technische Hochschule Köln (TH Köln) und die Universität Duisburg-Essen (UDE) gemeinsam mit der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement - fdm.nrw 2022-2024 fachübergreifende Lern- und Lehrkurse zum Thema Forschungsdatenmanagement (FDM) für den Einsatz in Studium und Lehre (Bachelor und Master) erarbeitet. Gefördert vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen und koordiniert von der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement - fdm.nrw sind folgende Kurse entstanden:
     
    Grundwissen: Datenmanagement in Studium & wissenschaftlicher Praxis (BUW) Kerstin Kaiser und Dr. Torsten Rathmann (2024): Grundwissen: Datenmanagement in Studium & wissenschaftlicher Praxis. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).
    FDM@Studium.nrw Blended-Learning-Basiskurs „Forschungsdatenmanagement“ der TH Köln Mirjam Blümm, Katharina Fritsch, Sina Bock, Ursula Arning und Konrad U. Förstner (2024): FDM@Studium.nrw Blended-Learning-Basiskurs „Forschungsdatenmanagement“ der TH Köln (Version 1.0).
    Einführung in das Data Wrangling - Konzepte und Umsetzung in SPSS (UDE) Ella Posny und Angela Heine (2024): Einführung in das Data Wrangling - Konzepte und Umsetzung in SPSS. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).
     
    Zudem wurden gemeinsam als Auszug und Erweiterung der Kurse vier Lernbausteine entwickelt, die sich jeweils speziellen Themenbereichen des FDM widmen:
     
    Lernbaustein zum FDM: Von der Idee zur Wissenschaft - Die Entstehung von Forschungsdaten Jessica Stegemann, Ceren Yildiz, Mirjam Blümm, Sina Bock, Katharina Fritsch, Kerstin Kaiser und Torsten Rathmann (2024): Lernbaustein zum FDM: Von der Idee zur Wissenschaft - Die Entstehung von Forschungsdaten. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).
    Lernbaustein zum FDM: Schluss mit dem Datenchaos - Wie Forschungsdatenmangement für Ordnung sorgt Jessica Stegemann, Ceren Yildiz, Mirjam Blümm, Sina Bock, Katharina Fritsch, Kerstin Kaiser und Torsten Rathmann (2024): Lernbaustein zum FDM: Schluss mit dem Datenchaos - Wie Forschungsdatenmangement für Ordnung sorgt. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).
    Lernbaustein zum FDM: Datenrecycling - Wie Forschungsdaten nachgenutzt werden können Jessica Stegemann, Ceren Yildiz, Mirjam Blümm, Sina Bock, Katharina Fritsch, Kerstin Kaiser und Torsten Rathmann (2024): Lernbaustein zum FDM: Datenrecycling - Wie Forschungsdaten nachgenutzt werden können. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).
    Lernbaustein zum FDM: FAIR Play - Warum Forschungsdaten Management brauchen Jessica Stegemann, Ceren Yildiz, Mirjam Blümm, Sina Bock, Katharina Fritsch, Kerstin Kaiser und Torsten Rathmann (2024): Lernbaustein zum FDM: FAIR Play - Warum Forschungsdaten Management brauchen. FDM@Studium.nrw Selbstlernkurs (Version 1.0).

    Alle Materialien stehen unter einer CC BY 4.0 Lizenz zur Verfügung und laden als Open Educational Resources (OER) zur Nachnutzung ein. Die Bereitstellung der Materialien erfolgt über ORCA.nrw und ein GitHub-Repositorium. Weitere Informationen zum Projekt, den Materialien und Ansprechpartner:innen finden Sie zudem auf unserer Projektwebseite. 

  • Beschreibung des Kurses

    Header zu Forschungsprozess: ein blonder Mann hält eine Lupe vor dem Gesicht, auf seiner linken Seite ist eine orangene Sprechblase mit einem Fragezeichen.

    Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Grundlagen und Bedeutung von Forschungsdaten im wissenschaftlichen Prozess. Ausgehend von einer Darstellung verschiedener Datentypen wird der Begriff "Forschungsdaten" erläutert und eingeordnet. Die Teilnehmenden lernen anhand des Konzeptes der Wissenspyramide, wie aus Forschungsdaten Wissen entsteht, warum das Managen dieser Daten ein wichtiger Aspekt in Bezug auf die Bewahrung, Nachvollziehbarkeit und Nachnutzung von Forschung ist und was sich hinter dem Akronym FAIR verbirgt. 

    Lernziele:

    • Die Lernenden können verschiedene Datentypen benennen und kennen eine Definition von Forschungsdaten.
    • Die Lernenden können die Unterscheidung von Daten, Information und Wissen anhand der Wissenspyramide darstellen.
    • Die Lernenden können Aspekte des Umgangs mit Forschungsdaten skizzieren, das Akronym FAIR auflösen und die Relevanz des Forschungsdatenmanagements einordnen.
     
    Bearbeitungsdauer: 
     
    • ca. 30 Minuten

  • Wie aus Daten Forschungsdaten werden

    Daten sind in unserem Leben allgegenwärtig. Sie begleiten uns zu Hause bei der Nutzung des Handys, in der Schule beim Arbeiten mit dem Tablet, beim Einkaufen, wenn der Barcode der Ware an der Kasse gescant wird, im Studium beim Lesen von Büchern und Schreiben von Hausarbeiten mit dem Computer und so weiter und so weiter! Hier ließen sich noch unendlich viele weitere Beispiele aufführen. Gerade in der Wissenschaft kommt den Daten als Forschungsdaten eine besondere Bedeutung zu. 

    In diesem Kapitel erfahren Sie, wie sich Daten differenzieren lassen, warum die Zahlen 0 und 1 so entscheidend sind und wie sich der Begriff 'Forschungsdaten' definieren läßt.

  • Wie aus Forschungsdaten Wissen entsteht

    Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verfolgen mit ihrer Arbeit das Ziel, neue Themenfelder zu erforschen, Erkenntnisse zu erweitern und bestehende Theorien zu prüfen. Unabhängig von der konkreten Fachdisziplin führen alle Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler systematische, methodisch geplante Untersuchungen durch, um verlässliche Informationen herzustellen. Damit schaffen sie Wissen!

    Doch wie genau funktioniert der Prozess der Wissensentstehung?  In diesem Kapitel wird anhand der Wissenspyramide vorgestellt, wie aus Daten Information und aus Information Wissen entsteht.

  • Was ist Forschungsdatenmanagement (FDM)?

    Im Rahmen wissenschaftlicher Arbeit fallen Forschungsdaten an. Sie können dabei zuweilen eine enorme Größe annehmen und je nach Fachdisziplin sehr komplex sein. Diese Daten muss man managen! 

    In diesem Kapitel erfahren Sie mehr über die Grundzüge des Forschungsdatenmanagements, die FAIRern Ziele und welche Relevanz das für die Wissenschaft hat.

  • Übung

    In den vorangegangenen Kapiteln haben Sie viel über die Differenzierung von Daten erfahren und gelernt, was Forschungsdaten sind. Das Konzept der Wissenspyramide sollte Ihnen nun geläufig sein. Oder etwa noch nicht? Testen Sie ihr Wissen!

  • Verzeichnis von Quellen

    Hier finden Sie eine Aufstellung der Quellen, die bei der Erstellung des Kurses genutzt wurden.