TY - RPRT A1 - Kienbaum, Janna A1 - Fischer, Patryk A1 - Passmann, Sven T1 - Forschungsdatenmanagement bei personenbezogenen Daten BT - eine Handreichung N2 - Das Dokument "Forschungsdatenmanagement bei personenbezogenen Daten - eine Handreichung" versammelt zentrale Inhalte, Verweise und Vorgehensweisen für Forscher*innen, die in einer Studie personenbezogene Daten erheben und diese verarbeiten, archivieren oder veröffentlichen wollen. Die Handreichung verweist an den entsprechenden Abschnitten auf weiterführende Materialien wie insbesondere die Handreichung „Datenschutz“ des Rats für die Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften (RatSWD). KW - research data management KW - personal information KW - General Data Protection Regulation KW - legal aspects KW - research data KW - discipline specific rdm KW - psychology KW - educational sciences KW - Forschungsdatenmanagement KW - Personenbezogene Daten KW - Datenschutzgrundverordnung KW - rechtliche Aspekte KW - Forschungsdaten KW - Disziplinspezifisches FDM KW - Psychologie KW - Bildungswissenschaften Y1 - 2023 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7428524 ER - TY - RPRT A1 - Kienbaum, Janna A1 - Würfl, Katja A1 - Favella, Gianpiero T1 - Leitfaden für einen qualitativen Methoden- und Feldbericht N2 - Der Leitfaden für einen qualitativen Methoden- und Feldbericht ist im Rahmen des DFG-Verbundprojektes “FDNext” (2020-2023) entstanden und dient als Orientierungshilfe für die Dokumentation erhobener Daten mit dem Schwerpunkt auf die qualitative Bildungsforschung. KW - research data management KW - rdm in disciplines KW - data documentation KW - educational sciences KW - qualitative research data KW - Forschungsdatenmanagement KW - disziplinspezifisches FDM KW - Datendokumentation KW - Bildungswissenschaften KW - Qualitative Forschungsdaten Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.7247993 ER - TY - THES A1 - Zeunert, Miriam A1 - Schneemann, Carsten T1 - Forschungsdatenmanagement BT - Arbeitsschwerpunkte für Informationswissenschaftler*innen N2 - Forschungsdatenmanagement ist ein informationswissenschaftliches Thema, dessen Bedeutung kontinuierlich, spätestens aber seit dem Start der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) immer präsenter wird. Zur Abbildung und Verortung von Arbeitsschwerpunkten für Informationswissenschaftler*innen wurde in der vorliegenden Arbeit ein aktuelles Korpus von 162 Stellenanzeigen, in denen Forschungsdatenmanagement erwähnt wird, ausgewertet. Das Korpus umfasst Stellenanzeigen, die über das Portal Open-BiblioJobs und die DFN-Mailingliste Forschungsdaten beworben wurden und deckt einen Zeitraum vom 01.03.2020 bis zum 22.11.2020 ab. Zur Auswertung des Korpus wurde eine Analysematrix erstellt, in welcher die Inhalte jeder Stellenanzeige nach formalen, administrativen und inhaltlichen Kriterien verzeichnet wurden. Die aus den Stellenanzeigen stammenden Anforderungen wurden in einem Forschungsdatenlebenszyklus mit insgesamt acht Teilaspekten verortet, hiervon sechs Stationen des Forschungsdatenlebenszyklus: „Forschungsvorhaben planen“, „Daten erheben“, „Daten aufbereiten und analysieren“, „Daten teilen und publizieren“, „Daten archivieren“, „Daten nachnutzen“, zusätzlich wurden die zwei Teilaspekte „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ hinzugefügt. Dieser Praxisrepräsentation wurde eine Literaturanalyse gegenübergestellt, welche sich mit Anforderungen und Kompetenzen im Forschungsdatenmanagement, besonders aus informationswissenschaftlicher, infrastruktureller Sicht beschäftigt. Hierbei wurden exemplarisch Frameworks (international, national, institutionell), Praxisberichte (universitärer und außeruniversitärer Einrichtungen) und der Individualbericht eines Forschungsdatenmanagers ausgewertet. Zur Gewährleistung einer späteren Vergleichbarkeit wurden auch hier die genannten Kompetenzen und Aufgaben in einem gleichen Forschungsdatenlebenszyklus verortet und analysiert. Die abschließende Zusammenführung und Auswertung der um Aufgaben und Kompetenzen angereicherten Forschungsdatenlebenszyklen ermöglichte einen direkten Vergleich von Theorie und Praxis. Hierbei konnte eine große Kongruenz der Schwerpunktverteilung innerhalb des Forschungsdatenlebenszyklus aufgezeigt werden. Diese Aufgabenkonzentration, besonders in den Teilaspekten „allgemeine Kern- und Schlüsselkompetenzen“ und „übergreifende Querschnittsthemen“ bilden die Verteilung von Arbeitsschwerpunkten im Forschungsdatenmanagement für Informationswissenschaftler* innen deutlich ab. KW - Informationswissenschaft KW - Forschungsdatenmanagement KW - FDM KW - Stellenanzeigen KW - information science KW - research data management KW - RDM KW - job advertisement Y1 - 2021 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-507901 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Lucke, Ulrike A1 - Hafer, Jörg A1 - Hartmann, Niklas T1 - Strategieentwicklung in der Hochschule als partizipativer Prozess BT - Beispiele und Erkenntnisse JF - Potsdamer Beiträge zur Hochschulforschung N2 - Die Setzung strategischer Ziele sowie die Zuordnung und Umsetzung dazugehörender Maßnahmen sind ein wesentliches Element, um die Innovationsfähigkeit von Organisationen zu erhalten. In den vergangenen Jahren ist auch an Hochschulen die Strategiebildung deutlich vorangetrieben worden. Dies betrifft verschiedene Handlungsfelder, und es werden verschiedene Ansätze verfolgt. Der vorliegende Beitrag greift am Beispiel der Universität Potsdam drei in den vergangenen Jahren adressierte Strategiebereiche heraus: IT, E-Learning und Forschungsdaten. Die damit verbundenen Prozesse waren in unterschiedlichem Maß von Partizipation geprägt. Die gesammelten Erfahrungen werden reflektiert, und es werden Empfehlungen für Strategieentwicklungsprozesse abgeleitet. KW - Innovation KW - Strategie KW - Partizipation KW - IT-Infrastruktur KW - E-Learning KW - Forschungsdatenmanagement Y1 - 2020 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-492764 SN - 978-3-86956-498-2 SN - 2192-1075 SN - 2192-1083 IS - 6 SP - 99 EP - 117 PB - Universitätsverlag Potsdam CY - Potsdam ER - TY - JOUR A1 - Hartmann, Niklas K. A1 - Helbig, Kerstin A1 - Biernacka, Katarzyna A1 - Buchholz, Petra A1 - Dolzycka, Dominika A1 - Hartmann, Thomas A1 - Hiemenz, Bea A1 - Jacob, Boris A1 - Kuberek, Monika A1 - Weiß, Nadin A1 - Dreyer, Malte T1 - Lösungen und Leitfäden für das institutionelle Forschungsdatenmanagement JF - o-bib Das offene Bibliotheksjournal N2 - Hochschulen und deren Zentraleinrichtungen beschäftigen sich zunehmend mit dem Thema Forschungsdatenmanagement (FDM), um ihre Forschenden adäquat zu unterstützen. Nicht zuletzt aufgrund neuer Verlags- und Förderanforderungen wünschen sich Forschende Beratung und Orientierung, wie sie mit ihren Forschungsdaten umgehen sollen. Damit Hochschulen schnell und nachhaltig Lösungen zum institutionellen FDM etablieren können, haben fünf Berliner und Brandenburger Universitäten im gemeinsamen Verbundvorhaben FDMentor mit Förderung des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) entsprechende Leitfäden und Werkzeuge erarbeitet. Die innerhalb von zwei Jahren (2017–2019) entstandenen Ergebnisse in den Bereichen Strategieentwicklung, Forschungsdaten-Policy, rechtliche Aspekte und Kompetenzausbau finden über das Verbundprojekt hinaus ihre Anwendung. N2 - Universities and their central units are increasingly concerned with research data management (RDM) in order to adequately support their researchers. Not least because of new publishing and funding policies, researchers seek advice and guidance on how to handle their research data. To enable universities to quickly and sustainably establish institutional RDM solutions, five universities from Berlin and Brandenburg have developed guidelines and tools in the joint project FDMentor funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF). The results achieved over a period of two years (2017–2019) in the areas of strategy development, research data policy, legal aspects and competence enhancement are applied beyond the project partners. KW - Forschungsdatenmanagement KW - Strategieentwicklung KW - Forschungsdaten-Policy KW - Train-the-Trainer Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-472370 SN - 2363-9814 VL - 6 IS - 3 SP - 21 EP - 39 PB - VDB - Verein Deutscher Bibliothekarinnen und Bibliothekare e.V. CY - Erlangen ER - TY - RPRT A1 - Hartmann, Niklas K. A1 - Jacob, Boris A1 - Weiß, Nadin T1 - RISE-DE – Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement N2 - Mit RISE-DE liegt als FDMentor-Projektergebnis ein Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement (FDM) vor. RISE-DE bietet einen Bewertungsrahmen zur Selbstevaluation und Zielbestimmung und eignet sich als Werkzeug zur Gestaltung einer strukturierten, Stakeholder-orientierten Strategieentwicklung für das FDM an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. RISE-DE basiert auf dem lose an Reifegradenmodellen orientierten Research Infrastructure Self-Evaluation Framework (RISE v1.1) des Digital Curation Centre (DCC), wurde aber für den Einsatz in partizipativen Prozessen deutlich überarbeitet sowie inhaltlich an den deutschen Wissenschaftskontext und Entwicklungen in der guten Praxis im FDM angepasst. Eine mit Hilfe von RISE-DE erarbeitete Strategie erfüllt zugleich die von der Hochschulrektorenkonferenz (HRK) und der League of European Research Universities (LERU) formulierten Empfehlungen. Die hier vorliegende RISE-DE Version 1.0 nimmt Erfahrungen aus dem Piloteinsatz an der Universität Potsdam sowie Feedback aus der Community auf. Es beinhaltet gegenüber der Vorversion zum einen Veränderungen an den Themen des Referenzmodells, zum anderen wurden Empfehlungen für FDM-Beginner deutlich erweitert und Erläuterungen für die Durchführung partizipativer Strategieprozesse hinzugefügt. In Zusammenarbeit mit der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg entstand außerdem ein digitales Evaluations-Tool. N2 - RISE-DE, an output of the FDMentor project, is a reference model for strategy processes in institutional research data management (RDM). RISE-DE provides a framework for self-evaluation and definition of objectives and is useful as a tool to design a structured, stakeholder-oriented strategy process for RDM in higher education and research institutions. RISE-DE is based on the Digital Curation Centre’s (DCC) Research Infrastructure Self-Evaluation Framework (RISE v1.1), which is loosely based on capability maturity models. RISE-DE has been significantly revised for use in participatory processes and adapted to the German academic context and developments in good practice in RDM. A strategy developed using RISE-DE will simultaneously fulfill the recommendations set out by the German Rectors’ Conference (HRK) and the League of European Research Universities (LERU). The version at hand, RISE-DE v1.0, takes up experiences from the pilot application at the University of Potsdam as well as feedback from the community and contains both improvements in the service areas of the reference model and more extensive guidance on using RISE-DE. In corporation with the HAW Hamburg a digital evaluation tool was created. KW - Forschungsdaten KW - Research Data Management KW - Strategy Process KW - Self-Evaluation KW - Higher Education Institutions KW - Research Institutions KW - Forschungsdatenmanagement KW - Strategieentwicklung KW - Selbstevaluation KW - Hochschulen KW - Forschungseinrichtungen Y1 - 2019 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:kobv:517-opus4-443611 N1 - Hauptdokument: Publiziert unter DOI https://www.doi.org/10.5281/zenodo.2549343 Dort auch weitere ergänzende Materialien. ET - Version 1.0 ER - TY - RPRT A1 - Hartmann, Niklas K. A1 - Jacob, Boris A1 - Weiß, Nadin T1 - RISE-DE – Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement N2 - Mit RISE-DE liegt als FDMentor-Projektergebnis ein Referenzmodell für Strategieprozesse im institutionellen Forschungsdatenmanagement vor. RISE-DE bietet einen Bewertungsrahmen zur Selbstevaluation und Zielbestimmung und eignet sich als Werkzeug zur Gestaltung einer strukturierten, Stakeholder-orientierten Strategieentwicklung für das Forschungsdatenmanagement an Hochschulen und Forschungseinrichtungen. RISE-DE basiert auf dem lose an Reifegradenmodellen orientierten RISE-Framework des DCC (RISE v1.1), wurde aber für den Einsatz in partizipativen Prozessen deutlich überarbeitet sowie inhaltlich an den deutschen Wissenschaftskontext und Entwicklungen in der guten Praxis im FDM angepasst. Ein mit Hilfe von RISE-DE erarbeitete Strategie erfüllt zugleich die von der Hochschulrektorenkonferenz und der League of European Research Universities formulierten Anforderungen. KW - Forschungsdaten KW - Research Data Management KW - Strategy Process KW - Self-Evaluation KW - Higher Education Institutions KW - Research Institutions KW - Forschungsdatenmanagement KW - Strategieentwicklung KW - Selbstevaluation KW - Hochschulen KW - Forschungseinrichtungen Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.5281/zenodo.2549344 ET - Version 0.9 ER -