Hinweise zur Nachnutzung des Kurses: Von der Idee zur Wissenschaft - Die Entstehung von Forschungsdaten

Zielgruppe: Der Kurs richtet sich an Studierende im Bachelorstudium.

Bedarf & Relevanz: Es besteht ein wachsender Bedarf bei Studierenden, ein grundlegendes Verständnis von Forschungsdaten und deren Management zu entwickeln. In einer zunehmend datengetriebenen Wissenschaftslandschaft ist es wichtig, dass Studierende die Bedeutung von Forschungsdaten im wissenschaftlichen Prozess verstehen. Darüber hinaus sollen sie Kompetenzen im Umgang mit verschiedenen Datentypen entwickeln und die Prinzipien des Forschungsdatenmanagements kennenlernen. Das im Kurs vermittelte Wissen fördert diese Kompetenzen, indem ein Grundverständnis für die Entstehung und Verarbeitung von Forschungsdaten geschaffen wird. Darüber hinaus wird die Bedeutung eines strukturierten Datenmanagements für die Nachvollziehbarkeit und Nachnutzung von Forschung verdeutlicht. Zudem werden die FAIR-Prinzipien vorgestellt und ihre Relevanz für die moderne Wissenschaft erläutert.

Lernaufgaben: Der Kurs ist in drei Hauptkapitel gegliedert, die aufeinander aufbauen. Im ersten Kapitel "Wie aus Daten Forschungsdaten werden" wird eine Einführung in die verschiedenen Datentypen gegeben, gefolgt von einer Definition von Forschungsdaten. Im zweiten Kapitel "Wie aus Forschungsdaten Wissen entsteht" wird die Wissenspyramide vorgestellt und der Prozess der Wissensgenerierung erläutert. Im dritten Kapitel "Was ist Forschungsdatenmanagement (FDM)?" werden die Grundlagen des Forschungsdatenmanagements behandelt, die FAIR-Prinzipien vorgestellt und die Relevanz des FDM für die Wissenschaft erläutert. Die FAIR-Prinzipien werden durch ein kurzes Lernvideo erklärt, das den Studierenden hilft, diese Konzepte besser zu verstehen und ihre Anwendung in der Praxis zu veranschaulichen. Der Kurs verwendet interaktive H5P-Elemente, um das Wissen zu überprüfen, einschließlich Drag-and-Drop-Aufgaben und Multiple-Choice-Fragen. Diese interaktiven Elemente dienen der Festigung des Gelernten und ermöglichen es den Studierenden, ihren Lernfortschritt selbst einzuschätzen.

Lernziele: Nach Abschluss des Kurses sind die Studierenden in der Lage, verschiedene Arten von Daten zu benennen und eine Definition von Forschungsdaten zu geben. Sie können die Unterscheidung zwischen Daten, Information und Wissen anhand der Wissenspyramide erläutern. Darüber hinaus sind sie in der Lage, grundlegende Aspekte des Umgangs mit Forschungsdaten zu skizzieren, das Akronym FAIR aufzulösen und dessen Bedeutung zu erläutern. Schließlich können sie die Relevanz des Forschungsdatenmanagements für die wissenschaftliche Praxis einordnen.

Evaluation: Die Erreichung der Lernziele wird durch die integrierten H5P-Elemente überprüft. Zuordnungsaufgaben testen das Verständnis für verschiedene Datentypen und den Umgang mit Forschungsdaten. Drag-and-Drop-Aufgaben zur Wissenspyramide testen das Verständnis für den Prozess der Wissensgenerierung. Multiple-Choice-Fragen prüfen das Verständnis für die Anwendung des Gelernten in praktischen Szenarien. Diese interaktiven Elemente ermöglichen ein unmittelbares Feedback und fördern die aktive Auseinandersetzung mit den Lerninhalten, was zu einer effektiven Überprüfung und Festigung des erworbenen Wissens führt.