Discover FDM – Gemeinsam Kompetenzen für Forschungsdatenmanagement von Studierenden fördern

Das Projekt FDM@Studium.nrw

Das Handlungsfeld Forschungsdatenmanagement (FDM) hat in den vergangenen Jahren im Wissen­schaftskontext an Bedeutung gewonnen. Die Verbesserung des Umgangs mit Forschungsdaten ist sowohl vor dem Hintergrund der Gewährleistung wissenschaftlicher Integrität als auch vor dem Hintergrund, dass sich in vielen Datensätzen ungenutzte Erkenntnispotentiale verbergen, ein wissenschaftspolitisches Ziel geworden. Während viele Hochschulen Schulungsangebote für Promovierende oder promovierte Forschende anbieten, sind Studierende bislang kaum systematisch mit dem Thema FDM konfrontiert. Hier setzt das Projekt FDM@Studium.nrw1, das vom Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen (MKW) bis Ende März 2024 gefördert wird, an. Ziel des Projektes ist die Erstellung von Selbstlern- und Lehrkursen sowie einzelner Module als Open Educational Resources (OER) zum Thema FDM für den Einsatz in Studium und Lehre (Bachelor- und Master). Zudem soll über das Projekt hinaus ein nachhaltiges Netzwerk relevanter Akteure initiiert werden.2

Wenn Studierende Kompetenzen zum Umgang mit Forschungsdaten erlernen, tun sie dies meistens im Kontext der Data Literacy. Data Literacy ist die Fähigkeit, Daten zu sammeln, zu managen, zu evaluieren und zu analysieren sowie anzuwenden.3 Diese Definition beinhaltet unter den Stichworten „sammeln“ und „managen“ explizit Aspekte des FDM, nämlich Maßnahmen, um Daten zu erheben oder nachzunutzen, sie zu beschreiben, zu speichern und im Sinne der FAIR-Prinzipien4 auffindbar, zugänglich, interoperabel und nachnutzbar zu halten. Trotz dieser Überschneidung liegt der Fokus von Data Literacy bisher eher auf dem Evaluieren, dem Analysieren und der Anwendung von Daten. Den dafür genutzten Datensätzen und den damit einhergehenden Maßnahmen des FDM wird bisher wenig Aufmerksamkeit gewidmet. Das mag daran liegen, dass es nur wenige Ansätze und nachnutzbare Materialien für den Einsatz von FDM in Studium und Lehre gibt.5 Promovierende, Postdocs und arrivierte Forschende stehen stattdessen bisher im Mittelpunkt der Konzepte und Schulungsmaterialien zur Vermittlung von FDM-Kompetenzen, da aus ihren Arbeitsbereichen unmittelbare Bedarfe entstehen, z.B. durch die Vorgaben der guten wissenschaftlichen Praxis6, durch die Anforderungen von Drittmittelgebern7 und durch den Wunsch nach einem Wandel der Wissenschaftskultur hin zu mehr Transparenz und Teilen. Die Bedarfe der Studierenden unterscheiden sich so sehr, dass die Materialien für den Transfer stark angepasst werden müssen. Nicht alle Themen, mit denen sich Forschende in ihrem beruflichen Alltag hinsichtlich FDM auseinandersetzen müssen, betreffen Studierende im Bachelor- oder Masterstudium in gleichem Umfang. Nur ein Teil der Schritte des FDM lassen sich auf Anwendungsszenarien von Studierenden in den ersten beiden Studienphasen übertragen. Im Bachelor- und Masterstudium sollte deshalb jenseits von disziplinspezifischen Techniken des Arbeitens mit Daten vorrangig Grundlagenwissen zum Umgang mit Daten – etwa zur Ordnung, Strukturierung und Versionierung von Daten sowie Maßnahmen zur Gewährleistung von Datensicherheit – aufgebaut werden. Die Studienphase bietet gleichzeitig auch eine Gelegenheit, die Bedeutung der FAIR-Prinzipien aus der Perspektive der Datennachnutzung zu erfassen, bevor Studierende dazu übergehen, im Rahmen ihrer wissenschaftlichen Arbeit selbst Forschungsdaten zu generieren. Es kann hier ein Bewusstsein dafür geschaffen werden, was bei der Nachnutzung von Daten zu beachten ist und wie deren Qualität bewertet werden kann. Gleichzeitig können auch bereits im Studium Praktiken der Datendokumentation und der transparenten Analyse vermittelt werden, z.B. im Einsatz von Elektronischen Laborbüchern in Laborpraktika naturwissenschaftlicher Fächer8 oder von Software wie R zur Analyse von Daten. So sollten nicht nur die Funktion von Tools vermittelt, sondern auch Schritte der Dokumentation im Studium erlernt werden, z.B. in Bezug auf Metadaten und Metadatenstandards oder Persistente Identifikatoren. Der Umgang mit Daten setzt zudem eine Sensibilisierung in den Bereichen Recht und Ethik sowie Grundwissen über Datenschutz und –
methodenabhängig – Anonymisierung und Pseudonymisierung voraus. Erwerben Studierende diese Kompetenzen frühzeitig, können sie darauf in ihrer weiteren beruflichen und akademischen Laufbahn aufbauen. Dies erspart z.B. ein abruptes Neu- und Umlernen in der von Antragsfristen und Zeitdruck geprägten wissenschaftlichen Praxis, z.B. in der Promotionsphase. So als Teil der wissenschaftlichen Normalität verinnerlicht, werden die Grunlagen des FDM womöglich zumindest in Teilen weniger als Last gesehen und wandeln ihren Charakter in der Wahrnehmung weg von dem einer zusätzlichen Aufgabe hin zu Prozessen, die eine Unterstützung und vielleicht sogar Vereinfachung der Forschungsarbeit darstellen.

Neben der Identifizierung geeigneter Themen ist ihre Ausrichtung entlang der Anwendbarkeit im Studium maßgeblich für eine erfolgreiche Integration des FDM in die Studienphase. Die wahrgenommene Relevanz ist entscheidend für den Lernerfolg. Zielgruppengerechte didaktische Konzepte sollen helfen, das Interesse der Studierenden zu wecken. Eine klare und angemessene Formulierung von Lernzielen9 trägt weiter dazu bei, Wissen über FDM zu verankern. Auch der Einsatz von multimedialen Elementen bei der Vermittlung kann den Lernerfolg entscheidend beeinflussen. So können Selbstlernkurse, Blended Learning und Flipped-Classroom-Konzepte sinnvoll ergänzt und von Studierenden flexibel am unmittelbaren Point-of-need genutzt werden.

Das Konsortium FDM@Studium.nrw

An dieser Stelle setzt das Projekt FDM@Studium.nrw an, das ein Konsortium der Universität Duisburg-Essen (UDE, Konsortialführung), der Bergischen Universität Wuppertal (BUW), der Technischen Hochschule Köln (TH Köln) und der Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement –
fdm.nrw (Landesinitiative fdm.nrw) ist. Wenn es darum geht, akademische Schlüsselkompetenzen wie Datenkompetenz bei Studierenden zu fördern, entwickeln sich Universitätsbibliotheken zunehmend zu tragenden Akteuren in der Hochschullandschaft. Die Vermittlung von Informations-, Medien- und Digitalkompetenzen gehört schon lange zum Portfolio wissenschaftlicher Bibliotheken und wird zunehmend im Bereich der Data Literacy ausgebaut. Ebenso ist FDM mit vielfältigen Beratungs- und Schulungsangeboten fest in den Bibliotheken verankert. Das Projekt führt diese Themenfelder in einem Konsortium von Standorten zusammen, die in den einzelnen Bereichen bereits besondere Expertise aufgebaut haben. So bringen die Mitarbeitenden der Universitätsbibliotheken der BUW und der UDE insbesondere die Nähe zu den Studierenden und die Expertise in der Vermittlung von Informations-, Medien- und Digitalkompetenzen in das Projekt mit ein. Hier kann unmittelbar an Erfahrungen etablierter FDM-Servicestellen10, von Projekten der Data Literacy und der Lernpsychologie11 und an das Projekt digi-komp.nrw12 angeknüpft werden. Das Institut für Informationswissenschaft der Fakultät für Informations- und Kommunikationswissenschaft der TH Köln verfügt über tiefgehende Erfahrungen im Bereich der Lehre zu Datenkompetenz, u.a. durch das im Projekt Data Literacy Initiative (DaLI) entwickelte Data Literacy Basismodul13 und das Modul „Forschungsdaten – Grundlagen“ aus dem Bachelor-Studiengang „Bibliothek und digitale Kommunikation“. Zudem wurde in Kooperation mit der Landesinitiative fdm.nrw, der ZB MED – Informationszentrum Lebenswissenschaften (ZB MED) und dem Zentrum für Bibliotheks- und Informationswissenschaftliche Weiterbildung (ZBIW) der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement14 konzipiert, der in einem modularen Aufbau essentielle Themenfelder des FDM vermittelt. Das Projekt führt also verschiedene Stakeholder zusammen und fördert den Nutzen von Synergieeffekten der Kooperation im Konsortium. Unterstützt wird das Vorhaben durch zwei weitere Projekte der Digitalen Hochschule NRW15: das Projekt HD@DH.nrw16 und ORCA.nrw17. HD@DH.nrw stellt dem Projekt Expert*innen aus dem Pool der „Flying Experts“ zur Seite, die die Erstellung der OER didaktisch und inhaltlich begleiten.18 Die erarbeiteten OER sollen auf der Landesplattform ORCA.nrw veröffentlicht und zur Nachnutzung bereitgestellt werden.

Das Projekt gliedert sich in vier Teilprojekte mit unterschiedlichen Aufgabenbereichen (s. Abbildung 1).

Abbildung 1: Das Projekt FDM@Studium.nrw im Überblick19

Im Projekt sollen in den Teilprojekten der UDE, der TH Köln und der BUW jeweils ein Moodle-Kurs entstehen. Als in sich geschlossene Kurseinheiten können diese in verschiedenen Lern- und Lehrszenarien eingesetzt werden. Aus den Kursen werden zudem „kleinere“ inhaltliche Kursmodule als Bausteine destilliert und ergänzt, damit sie themenspezifischer von Studierenden und Lehrenden nachgenutzt werden können.

Teilprojekt an der UDE: Data Wrangling UDE

Im UDE-Teilprojekt wird ein Selbstlernmodul zur Einführung in das Data Wrangling entwickelt. Ziele des Moduls sind sowohl die Förderung von Basiskompetenzen hinsichtlich des Organisierens sowie der Bereinigung von Daten als auch der subjektiven Einschätzung eines gewissenhaften Vorgehens bei der Vorbereitung von Daten zur anschließenden Analyse. Gewissenhaftigkeit in diesem Prozess und die Einhaltung von Prinzipien guter wissenschaftlicher Praxis determinieren die Qualität der Analyse und der Interpretation. Wird bei der Transformation der Rohdaten nachlässig vorgegangen, erhält man in der Konsequenz Daten, die die Realität nicht im gewünschten Sinne abbilden. Dies verhindert einen Erkenntnisgewinn bzw. produziert vermeintliche Erkenntnisse, die weitere Forschung, Theorieentwicklung sowie auf den Daten basierende Entscheidungen verzerren.

Die Dokumentation von Datenbearbeitungsschritten zur Gewährleistung der Nachvollziehbarkeit ist ein wesentlicher Aspekt der praktischen Umsetzung von FDM (vgl. Abbildung 2).

Abbildung 2: Data Wrangling20

Dem Zugang des Selbstlernmoduls liegt eine sog. interessenstheoretische Perspektive zugrunde.21 Interventionsprinzipien wie die Herstellung von Bezügen zur konkreten Lebenswelt der Person, die Betonung des gesellschaftlichen Nutzens oder eine konkrete Einbettung in praktische Anwendungsmöglichkeiten fördern nachweislich individuelle Bewertungen der persönlichen Bedeutsamkeit eines Inhaltsbereiches dauerhaft.22 Die im Teilprojekt entwickelten Lehrmaterialien werden in das Kursangebot des DataCampus – dem Entwicklungs- und Kooperationsrahmen zur Förderung von Datenkompetenzen in Studium und Lehre der UDE – als Wahloption integriert. Die Option richtet sich an Studierende aller Fachrichtungen auf Bachelor-Niveau und ist als Selbstlernkurs konzipiert, der von einem freiwilligen Online-Tutorium und individuellen Beratungsangebot flankiert wird.

Teilprojekt an der TH Köln: Basis-Lehrkurs Forschungsdatenmanagement für Studierende aller Fachrichtungen

Die TH Köln entwickelt einen Basis-Lehrkurs, der Studierenden anhand praktischer Anwendungsbeispiele Kompetenzen zum FDM vermittelt, die schon während ihres Studiums relevant sind. Ausgehend vom Datenlebenszyklus23 werden modulare Lerneinheiten zu den Themen „Daten finden und nachnutzen“, „Daten dokumentieren, strukturieren und ordnen“, „Daten speichern und nachnutzbar/FAIR machen“, Metadaten, rechtliche und ethische Aspekte des FDM sowie kollaboratives Arbeiten mit Daten, gestaltet. Der Lehrkurs richtet sich an Studierende aller Fachrichtungen auf Bachelor-Niveau und wird nach dem Konzept des Flipped-Classroom zielgruppengerecht konzipiert. Das bedeutet, dass den Präsenzphasen Vorbereitungsphasen vorangehen, in denen sich Lernende Inhalte individuell aneignen. Die Präsenzphasen dienen zur Vertiefung und Wissensanwendung im Plenum. Sowohl die Vorbereitungsphasen als auch die Präsenzphasen sollen dabei mit jeweils variierenden Methoden und Medien angereichert werden. Einen wichtigen Bestandteil stellen praktische Anwendungsbeispiele aus verschiedenen Disziplinen sowie Übungen zur Lernzielkontrolle (z.B. Quizze, Rechercheaufgaben usw.) dar. Der Lehrkurs wird künftig an der TH Köln in Bachelorkursen eingesetzt.

Teilprojekt an der Bergischen Universität Wuppertal: Selbstlernkurs zu FDM-Praxis für Studierende

Im Teilprojekt der BUW, welches an der Universitätsbibliothek angesiedelt ist, entsteht ein Selbstlernkurs zu FDM-Praxis für die Zielgruppe Studierende. Das Rahmenkonzept des Kurses stützt sich auf den Prozess des wissenschaftlichen Arbeitens. Die gegebenen Lerninhalte (z.B. Datentypen, Dateiformate, Datenrecherche, Datenorganisation) sollen an Alltagsfragen und Beispielen der studentisch-wissenschaftlichen Tätigkeit anknüpfen und liefern einen exemplarischen Ausblick auf die Anforderungen des Datenmanagements in der Forschung. Übergeordnete Ziele der Kurserstellung sind die Bewusstwerdung über die Wichtigkeit eines verantwortungsvollen Umgangs mit Daten anzustoßen sowie Kernkonzepte und Begrifflichkeiten zu platzieren. Der Selbstlernkurs wird in Kooperation mit dem BUW-Projekt „Kombinatorischer Bachelor 4.0, Modul Digitale Kompetenz“24 hochschulweit in die Lehre eingebunden und pilotiert.

Teilprojekt der Landesinitiative fdm.nrw: Projektkoordination, Weiterbildung und Netzwerkaufbau

Die Landesinitiative fdm.nrw koordiniert das Projekt, verknüpft die Initiative mit bestehenden FDM-Netzwerken und bereitet eine dauerhafte Netzwerkbildung für FDM in Studium und Lehre vor. Des Weiteren organisiert sie die Weiterbildung der Projektbeteiligten mithilfe der „Flying Experts“ von HD@DH.nrw. Innerhalb des Projekts gilt es, Absprachen zur Vereinheitlichung, etwa in Bezug auf Formalia und die Nutzung von Software, zu ermöglichen. Auf diese Weise können sich die Teilprojekte gegenseitig unterstützen und inhaltlich überlappende Einheiten gemeinsam erstellen. Diese Standardisierungen bilden zudem die Grundlage für die Einzelmodule, die als Bausteine veröffentlicht werden sollen. Die projektinterne Diskussion über Themen, die Formulierung von Lernzielen und der Entwurf zusätzlicher Materialien für die Nachnutzung der OER – z.B. durch Lehrende – erprobt im Kleinen, was im Großen schließlich als Best Practice in den Diskurs jenseits des Projekts überführt werden soll.

Für das komplexe Thema „Kompetenzen für FDM von Studierenden fördern“ können im Rahmen des Projekts FDM@Studium.nrw nur erste Ansätze für Lösungswege erarbeiten werden. Bisher gibt es aber für die Entwicklung dieser neuen Ansätze in der Breite noch keine Strukturen. Um nachhaltige Strategien zu entwickeln und mehr Menschen zu ermuntern, OER zum Thema FDM für den Einsatz in Studium und Lehre zu erarbeiten und nachnutzbar zur Verfügung zu stellen, soll ein überregionales Netzwerk aufgebaut werden, das Projekte, Initiativen und Standorte aus ganz Deutschland und darüber hinaus zusammenbringt – z.B. auch aus den Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur. Dazu werden Netzwerktreffen organisiert und eine Community of Practice auf einer von dem Projekt HD@DH.NRW initialisierten Plattform aufgebaut werden, mit der sich insbesondere Lehrende austauschen können.

Dieser Netzwerkaufbau hat die Ziele, den Dialog über Themen und didaktische Methoden zu fördern, durch den Austausch über Best-Practices das Lernen voneinander zu ermöglichen, die Auffindbarkeit und Nachnutzung von Lern-Lehrmaterialien zu verbessern, Metadatenstandards für OER-Materialien (weiter) auszubauen und schließlich Strategien für die (curriculare) Einbindung zu entwickeln.

Jessica Stegemann, Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw, Essen,
https://orcid.org/0000-0002-4149-1825

Christina Kläre, Universität Duisburg-Essen, https://orcid.org/0000-0001-6651-984X

Ursula Arning, Technische Hochschule Köln, https://orcid.org/0000-0002-7953-0666

Mirjam Blümm, Technische Hochschule Köln, https://orcid.org/0000-0003-3665-7031

Matthias Fingerhuth, Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw, Essen,
https://orcid.org/0000-0002-0248-8914

Konrad U. Förstner, Technische Hochschule Köln, https://orcid.org/0000-0002-1481-2996

Katharina Fritsch, Technische Hochschule Köln, https://orcid.org/0000-0002-0184-7823

Janiça Hackenbuchner, Technische Hochschule Köln, https://orcid.org/0000-0003-3880-7806

Angela Heine, Universität Duisburg-Essen

Kerstin Kaiser, Bergische Universität Wuppertal, https://orcid.org/0000-0002-4250-5109

Ella Sofie Posny, Universität Duisburg-Essen, https://orcid.org/0009-0009-0902-7764

Torsten Rathmann, Bergische Universität Wuppertal, https://orcid.org/0000-0001-5880-1546

Stephanie Rehwald, Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw, Essen,
https://orcid.org/0000-0002-5884-4471

Lioba Schreyer, Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw, Essen,
https://orcid.org/0000-0003-3371-9962

Uwe Stadler, Bergische Universität Wuppertal

Zitierfähiger Link (DOI): https://doi.org/10.5282/o-bib/5979

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