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	<title>Forschungsdaten.org - Benutzerbeiträge [de]</title>
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	<subtitle>Benutzerbeiträge</subtitle>
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		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=FDM-Kontakte&amp;diff=8811</id>
		<title>FDM-Kontakte</title>
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		<updated>2025-11-18T14:05:40Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Diese Seite sammelt die Kontakte von FDM-Angeboten an Hochschulen und weiteren Forschungseinrichtungen. Um sie dauerhaft aktuell zu halten, sollten nach Möglichkeit funktionale Kontaktdaten angegeben werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Neueinträge oder Aktualisierungen können Sie selbst einpflegen oder die Infos an &lt;br /&gt;
[mailto:cord.wiljes@nfdi.de?Subject=FDM-Kontakte&amp;amp;body=Hochschule%2FInstitution%3A%0AName%20der%20FDM-Servicestelle%3A%0AWebsite%3A%0AE-Mail%3A cord.wiljes@nfdi.de]&lt;br /&gt;
senden, wir pflegen sie dann ein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__INHALTSVERZEICHNIS_ERZWINGEN__ &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=FDM-Servicestellen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Hochschulen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Deutschland===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Bundesland&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|FH &#039;&#039;&#039;Aachen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fh-aachen.de/forschung/unsere-forschung/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@fh-aachen.de fdm@fh-aachen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|RWTH &#039;&#039;&#039;Aachen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.rwth-aachen.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:servicedesk@rwth-aachen.de servicedesk@rwth-aachen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Augsburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-augsburg.de/de/organisation/bibliothek/publizieren-zitieren-archivieren/fdm/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@bibliothek.uni-augsburg.de forschungsdaten@bibliothek.uni-augsburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bamberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Arbeitskreis Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-bamberg.de/ub/forschen-und-publizieren/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-bamberg.de fdm@uni-bamberg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bayreuth&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe FDM@UBT&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-bayreuth.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-bayreuth.de fdm@uni-bayreuth.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Freie Universität &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fu-berlin.de/sites/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fu-berlin.de forschungsdaten@fu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Humboldt-Universität zu &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement-Initiative&lt;br /&gt;
|https://hu.berlin/dataman&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@hu-berlin.de forschungsdaten@hu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Servicezentrum Forschungsdatenmanagement (SZF)&lt;br /&gt;
|https://www.szf.tu-berlin.de&lt;br /&gt;
|[mailto:team@sfz.tu-berlin.de team@sfz.tu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Charité Universitätsmedizin &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten­management an der Charité&lt;br /&gt;
|https://www.charite.de/forschung/service_fuer_forschende/forschungsinfrastruktur/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdatenmanagement@bih-charite.de forschungsdatenmanagement@bih-charite.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Bielefeld&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|FDM-Serviceteam&lt;br /&gt;
|https://www.hsbi.de/forschung/forschungsservice/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@hsbi.de fdm@hsbi.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bielefeld&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Kompetenzzentrum Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://data.uni-bielefeld.de&lt;br /&gt;
|[mailto:data@uni-bielefeld.de data@uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ruhr-Universität &#039;&#039;&#039;Bochum&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Research Data Services&lt;br /&gt;
|https://www.rub.de/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@rub.de researchdata@rub.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bonn&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.uni-bonn.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-bonn.de forschungsdaten@uni-bonn.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Bonn-Rhein-Sieg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsservices&lt;br /&gt;
|https://www.h-brs.de/de/bib/bibliothek-fuer-forschende&lt;br /&gt;
|[mailto:bibliothek.forschungsservice@h-brs.de bibliothek.forschungsservice@h-brs.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Braunschweig&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachen&lt;br /&gt;
|TUBS.researchdata – Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|http://forschungsdaten.tu-braunschweig.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tu-braunschweig.de forschungsdaten@tu-braunschweig.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Bremen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|FDM@HSB&lt;br /&gt;
|https://www.hs-bremen.de/forschen/forschungs-und-transferprofil/forschungsprojekt/fdmhsb-forschungsdatenmanagement-der-hochschule-bremen-fdm-hsb/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@hs-bremen.de fdm@hs-bremen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Chemnitz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tu-chemnitz.de/ub/openscience/beratung.html&lt;br /&gt;
|[mailto:Forschungsdaten@tu-chemnitz.de forschungsdaten@tu-chemnitz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Clausthal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|AG FDM&lt;br /&gt;
|https://fdm.tu-clausthal.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@tu-clausthal.de fdm@tu-clausthal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Dortmund&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenservice&lt;br /&gt;
|https://fdm.tu-dortmund.de/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Heinrich-Heine-Universität &#039;&#039;&#039;Düsseldorf&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|FDM Kompetenzzentrum&lt;br /&gt;
|https://fdm.hhu.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:Fdm@hhu.de fdm@hhu.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Düsseldorf&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Informationswissenschaftlicher Service&lt;br /&gt;
|https://bib.hs-duesseldorf.de/forschung/Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@hs-duesseldorf.de fdm@hs-duesseldorf.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Duisburg-Essen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Research Data Services – Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-due.de/ub/wdi/fdm.php&lt;br /&gt;
|[mailto:rds@uni-due.de rds@uni-due.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Dresden&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://tu-dresden.de/forschung-transfer/services-fuer-forschende/kontaktstelle-forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:kontaktstelle-forschungsdaten@tu-dresden.de kontaktstelle-forschungsdaten@tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Erfurt&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-erfurt.de/bibliothek/forschen-und-publizieren/forschen/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdatenmanagement@uni-erfurt.de forschungsdatenmanagement@uni-erfurt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Friedrich-Alexander-Universität &#039;&#039;&#039;Erlangen-Nürnberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Referat Forschungsdatenmanagement &amp;amp; FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) &lt;br /&gt;
|https://ub.fau.de/schreiben-publizieren/daten-software-forschung/ &amp;amp;&lt;br /&gt;
https://cdi.fau.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:ub-fdm@fau.de ub-fdm@fau.de] &amp;amp;&lt;br /&gt;
[mailto:forschungsdaten@fau.de forschungsdaten@fau.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Philipps-Universität &#039;&#039;&#039;Marburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Stabsstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-marburg.de/de/forschung/kontakt/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-marburg.de forschungsdaten@uni-marburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Darmstadt&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten-Team TUdata&lt;br /&gt;
|https://www.tu-darmstadt.de/tudata&lt;br /&gt;
|[mailto:tudata@tu-darmstadt.de tudata@tu-darmstadt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Goethe-Universität &#039;&#039;&#039;Frankfurt am Main&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-frankfurt.de/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ub.uni-frankfurt.de forschungsdaten@ub.uni-frankfurt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Frankfurt&#039;&#039;&#039; University of Applied Sciences&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.frankfurt-university.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fit.fra-uas.de forschungsdaten@fit.fra-uas.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Fulda&#039;&#039;&#039; - University of Applied Sciences&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Abteilung Forschungsnahe Dienste&lt;br /&gt;
|https://www.hs-fulda.de/hlb/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@hlb.hs-fulda.de forschungsdaten@hlb.hs-fulda.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Justus-Liebig-Universität &#039;&#039;&#039;Gießen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenreferat&lt;br /&gt;
|https://www.uni-giessen.de/ub/de/forlehr/fdm/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-giessen.de forschungsdaten@uni-giessen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Darmstadt&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://h-da.de/forschung/open-research/open-research-data&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten.bib@h-da.de forschungsdaten.bib@h-da.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Kassel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten-Service&lt;br /&gt;
|https://www.uni-kassel.de/forschung/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-kassel.de forschungsdaten@uni-kassel.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule RheinMain (&#039;&#039;&#039;Wiesbaden &amp;amp; Rüsselsheim&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.hs-rm.de/de/service/hochschul-und-landesbibliothek/service/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten-hlb@hs-rm.de forschungsdaten-hlb@hs-rm.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Hochschule Mittelhessen (&#039;&#039;&#039;Gießen&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Referat Forschung und wissenschaftlicher Nachwuchs&lt;br /&gt;
|http://go.thm.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@thm.de forschungsdaten@thm.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Göttingen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|eResearch Alliance&lt;br /&gt;
|http://www.eresearch.uni-goettingen.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:info@eresearch.uni-goettingen.de info@eresearch.uni-goettingen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Greifswald&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Mecklenburg-Vorpommern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an der Universitätsbibliothek&lt;br /&gt;
|https://ub.uni-greifswald.de/serviceangebote/fuer-wissenschaftlerinnen/forschungsdatenmanagment/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-greifswald.de forschungsdaten@uni-greifswald.de] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Martin-Luther-Universität &#039;&#039;&#039;Halle-Wittenberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|Open-Science-Team der ULB Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|https://openscience.bibliothek.uni-halle.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@bibliothek.uni-halle.de openscience@bibliothek.uni-halle.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|HafenCity Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Forschungsreferat&lt;br /&gt;
|https://www.hcu-hamburg.de/research/hamburg-open-science/fis-und-fdm/forschungsdatenmanagement-fdm/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@hcu-hamburg.de openscience@hcu-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenreferat&lt;br /&gt;
|https://www.tub.tuhh.de/publizieren/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tuhh.de forschungsdaten@tuhh.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Zentrum für nachhaltiges Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-hamburg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-hamburg.de forschungsdaten@uni-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule für Angewandte Wissenschaften &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Team Open Science&lt;br /&gt;
|https://www.haw-hamburg.de/hibs/publizieren/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@haw-hamburg.de openscience@haw-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz Universität &#039;&#039;&#039;Hannover&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Service-Team Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-hannover.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-hannover.de forschungsdaten@uni-hannover.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Stiftung Tierärztliche Hochschule &#039;&#039;&#039;Hannover&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|TiHo-Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.tiho-hannover.de/kliniken-institute/bibliothek/publizieren-und-forschen/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tiho-hannover.de forschungsdaten@tiho-hannover.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Hannover&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.hs-hannover.de/forschung/unterstuetzung-und-informationen-fuer-forschende/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:Fdm@hs-hannover.de fdm@hs-hannover.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Heidelberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Kompetenzzentrum Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://data.uni-heidelberg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:data@uni-heidelberg.de data@uni-heidelberg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Stiftung Universität &#039;&#039;&#039;Hildesheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Universitätsbibliothek Hildesheim Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-hildesheim.de/bibliothek/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-hildesheim.de fdm@uni-hildesheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Ilmenau&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tu-ilmenau.de/forschung/service/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@tu-ilmenau.de fdm@tu-ilmenau.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039; Hohenheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://kim.uni-hohenheim.de/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@uni-hohenheim.de researchdata@uni-hohenheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Friedrich-Schiller-Universität &#039;&#039;&#039;Jena&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.researchdata.uni-jena.de&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@uni-jena.de researchdata@uni-jena.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Karlsruhe&#039;&#039;&#039;r Institut für Technologie (KIT)&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Serviceteam RDM@KIT&lt;br /&gt;
|[https://www.rdm.kit.edu/ www.rdm.kit.edu]&lt;br /&gt;
|[mailto:contact@rdm.kit.edu contact@rdm.kit.edu]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Christian-Albrechts-Universität zu &#039;&#039;&#039;Kiel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-kiel.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info@fdm.uni-kiel.de info@fdm.uni-kiel.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität zu &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Cologne Competence Center for Research Data Management (C3RDM)&lt;br /&gt;
|https://fdm.uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-support@uni-koeln.de fdm-support@uni-koeln.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität zu &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Data Center for the Humanities (DCH)&lt;br /&gt;
|http://dch.phil-fak.uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info-dch@uni-koeln.de info-dch@uni-koeln.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Hochschule &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|http://th-koeln.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@th-koeln.de forschungsdaten@th-koeln.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Konstanz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Team Open Science&lt;br /&gt;
|https://www.kim.uni-konstanz.de/openscience/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@uni-konstanz.de openscience@uni-konstanz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Leipzig&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.uni-leipzig.de/forschung/forschungsservice/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-leipzig.de forschungsdaten@uni-leipzig.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leuphana Universität &#039;&#039;&#039;Lüneburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.leuphana.de/services/miz/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@leuphana.de forschungsdaten@leuphana.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Otto-von-Guericke Universität &#039;&#039;&#039;Magdeburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|Koordination Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[https://www.fdm.ovgu.de/ https://www.fdm.ovgu.de]&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@ovgu.de fdm@ovgu.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Otto-von-Guericke Universität &#039;&#039;&#039;Magdeburg&#039;&#039;&#039;, medizinische Fakultät&lt;br /&gt;
|Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement der UMMD&lt;br /&gt;
|https://wms.diz-ag.med.ovgu.de/fdmhome&lt;br /&gt;
|[[fdm@med.ovgu.de]]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Mainz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|FDM@HAW.rlp - Professionelles Forschungsdatenmanagement an HAW in RLP (BMBF/EU)&lt;br /&gt;
|https://www.fdmhawrlp.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-haw@hs-mainz.de fdm-haw@hs-mainz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Johannes Gutenberg-Universität &#039;&#039;&#039;Mainz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|Kompetenzteam Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.uni-mainz.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-mainz.de forschungsdaten@uni-mainz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Mannheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Forschungs­datenzentrum&lt;br /&gt;
|https://www.bib.uni-mannheim.de/lehren-und-forschen/forschungsdatenzentrum/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-mannheim.de forschungsdaten@uni-mannheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ludwig-Maximilians-Universität &#039;&#039;&#039;München&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an der UB der LMU&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-muenchen.de/schreiben/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ub.uni-muenchen.de forschungsdaten@ub.uni-muenchen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;München&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|TUM Research Data Hub&lt;br /&gt;
|[https://www.researchdata.tum.de https://www.researchdata.tum.de/]&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@tum.de researchdata@tum.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|FH &#039;&#039;&#039;Münster&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fh-muenster.de/de/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdatenmanagement@fh-muenster.de forschungsdatenmanagement@fh-muenster.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Münster&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Service Center for Data Management (SCDM)&lt;br /&gt;
|https://www.uni-muenster.de/Forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-muenster.de forschungsdaten@uni-muenster.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carl von Ossietzky Universität &#039;&#039;&#039;Oldenburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|FDM-Support der Bibliothek&lt;br /&gt;
|https://uol.de/bis/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-support@uol.de fdm-support@uol.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carl von Ossietzky Universität &#039;&#039;&#039;Oldenburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement (Medizinische Fakultät)&lt;br /&gt;
|https://uol.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uol.de fdm@uol.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Osnabrück&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|AG eScience/Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-osnabrueck.de/forschen_publizieren/forschungsdatenmanagement.html&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uos.de fdm@uos.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Hochschule &#039;&#039;&#039;Ostwestfalen-Lippe&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.th-owl.de/skim/dokumentation/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:support@th-owl.de support@th-owl.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Fachhochschule &#039;&#039;&#039;Potsdam&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|FDM-Team&lt;br /&gt;
|https://www.fh-potsdam.de/forschung-transfer/forschung/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fh-potsdam.de forschungsdaten@fh-potsdam.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Potsdam&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|FDM-Team von UB &amp;amp; ZIM&lt;br /&gt;
|https://www.uni-potsdam.de/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-potsdam.de forschungsdaten@uni-potsdam.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Rhein-Waal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://hsrw.info/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:Forschungsdaten@hochschule-rhein-waal.de Forschungsdaten@hochschule-rhein-waal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Rostock&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Mecklenburg-Vorpommern&lt;br /&gt;
|Referat Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-rostock.de/wissenschaftliche-services/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-rostock.de forschungsdaten@uni-rostock.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität des &#039;&#039;&#039;Saarland&#039;&#039;&#039;es&lt;br /&gt;
|Saarland&lt;br /&gt;
|Publikations- und Forschungsuntersützung&lt;br /&gt;
|https://www.sulb.uni-saarland.de/lernen/open-access/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:open-access@sulb.uni-saarland.de open-access@sulb.uni-saarland.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Siegen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|e-Science-Service&lt;br /&gt;
|https://e-science-service.uni-siegen.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:e-science-service@uni-siegen.de e-science-service@uni-siegen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Stuttgart&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|FoKUS - Kompetenzzentrum für Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.izus.uni-stuttgart.de/fokus&lt;br /&gt;
|[mailto:fokus@izus.uni-stuttgart.de fokus@izus.uni-stuttgart.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Trier&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|Servicezentrum eSciences (SeS)&lt;br /&gt;
|http://esciences.uni-trier.de&lt;br /&gt;
|[mailto:esciences@uni-trier.de esciences@uni-trier.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Tübingen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|eScience-Center&lt;br /&gt;
|https://uni-tuebingen.de/forschung/forschungsinfrastruktur/escience-center/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ikm.uni-tuebingen.de forschungsdaten@ikm.uni-tuebingen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Ulm&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
| Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Service Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/kiz/service-katalog/wid/fdm/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Vechta&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement (im Referat für Forschungsentwicklung und Wissenstransfer)&lt;br /&gt;
|https://www.uni-vechta.de/forschung/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:FDM@uni-vechta.de FDM@uni-vechta.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bauhaus-Universität &#039;&#039;&#039;Weimar&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://uni-weimar.de/fdm&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Julius-Maximilians-Universität &#039;&#039;&#039;Würzburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-wuerzburg.de/rdm/startseite/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Witten/Herdecke&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|[mailto:annette.strauch-davey@uni-wh.de] &amp;quot;Website neu im Aufbau&amp;quot; (Stand Januar 2025)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bergische Universität &#039;&#039;&#039;Wuppertal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|http://fdm.uni-wuppertal.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-wuppertal.de fdm@uni-wuppertal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Albert-Ludwigs-Universität &#039;&#039;&#039;Freiburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Research Data Management Group&lt;br /&gt;
|https://rdmg.uni-freiburg.de&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@mail.uni-freiburg.de rdm@mail.uni-freiburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften - Hochschule &#039;&#039;&#039;Braunschweig/​Wolfenbüttel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
| Niedersachsen&lt;br /&gt;
| Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
| https://www.ostfalia.de/forschen/forschungsdatenmanagement &lt;br /&gt;
| [mailto:forschungsdaten@ostfalia.de forschungsdaten@ostfalia.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Universität &#039;&#039;&#039;Regensburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
| Bayern&lt;br /&gt;
| UR Data Hub&lt;br /&gt;
| https://datahub.ur.de/ &lt;br /&gt;
| [mailto:datahub@ur.de datahub@ur.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Österreich===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
! Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Graz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|RDM Team&lt;br /&gt;
|https://www.tugraz.at/sites/rdm/home/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdmteam@tugraz.at rdmteam@tugraz.at]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Technische Universität &#039;&#039;&#039;Wien&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Zentrum für Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tuwien.at/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:research.data@tuwien.ac.at research.data@tuwien.ac.at]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität für Bodenkultur Wien&lt;br /&gt;
|Forschungsservice&lt;br /&gt;
|https://boku.ac.at/fos/themen/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|rdm@boku.ac.at&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität Wien&lt;br /&gt;
|Research Data Management&lt;br /&gt;
|https://rdm.univie.ac.at/&lt;br /&gt;
|rdm@univie.ac.at&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Wirtschaftsuniversität &#039;&#039;&#039;Wien&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|WU Forschungsdatenmanagement Kontaktstelle&lt;br /&gt;
|https://www.wu.ac.at/bibliothek/services/mitarbeiterinnen/forschungsunterstuetzung/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@wu.ac.at researchdata@wu.ac.at]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Med Uni &#039;&#039;&#039;Graz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
| RDM Team&lt;br /&gt;
| https://www.medunigraz.at/services-fuer-forschende#c54300&lt;br /&gt;
|[mailto:rdmsupport@medunigraz.at rdmsupport@medunigraz.at]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Schweiz===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Basel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://researchdata.unibas.ch/en/home/&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@unibas.ch researchdata@unibas.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bern&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Open-Science-Team&lt;br /&gt;
|http://www.unibe.ch/ub/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@ub.unibe.ch openscience@ub.unibe.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|EPFL &#039;&#039;&#039;Lausanne&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Research Data Management&lt;br /&gt;
|https://researchdata.epfl.ch&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@epfl.ch researchdata@epfl.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Zentral- und Hochschulbibliothek &#039;&#039;&#039;Luzern&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.zhbluzern.ch/lernen-forschen/open-science/forschungsdaten-verwalten&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@zhbluzern.ch forschungsdaten@zhbluzern.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|ETH &#039;&#039;&#039;Zürich&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Research Data Management @ ETH Zurich &lt;br /&gt;
|https://www.ethz.ch/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@ethz.ch researchdata@ethz.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Zürich&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Data Services&lt;br /&gt;
|http://www.data.uzh.ch&lt;br /&gt;
|[mailto:data@hbz.uzh.ch data@hbz.uzh.ch]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==in SFB und EXC==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Sonderforschungsbereiche (SFB, TRR) ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
SFBs mit Serviceangebot zum FDM (z.B. Data Steward)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!SFB&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Hochschule(n)&lt;br /&gt;
!Disziplinen&lt;br /&gt;
!Start&lt;br /&gt;
!Ende&lt;br /&gt;
!Link zum FDM-Angebot des SFB &lt;br /&gt;
!E-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&amp;lt;!--&lt;br /&gt;
|205 (TRR)&lt;br /&gt;
|Die Nebenniere: Zentrales Relais in Gesundheit und Krankheit&lt;br /&gt;
|TU Dresden, Ludwig-Maximilians-Universität München, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Max Planck Institut für Psychiatrie München, Helmholtz Zentrum München, Helmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|www.adrenal-research.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
--&amp;gt;&lt;br /&gt;
|265 (TRR)&lt;br /&gt;
|Verlust und Wiedererlangung der Kontrolle bei Suchterkrankungen&lt;br /&gt;
|TU Dresden, Charité Berlin, Universität Heidelberg, ZI Mannheim&lt;br /&gt;
|Neurowissenschaften&lt;br /&gt;
| 2019&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://neurocure.de/forschung/translationale-module/vos-modul.html&lt;br /&gt;
|[mailto:trr265-inf@groups.tu-dresden.de trr265-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|270 (TRR)&lt;br /&gt;
|Hysteresis design of magnetic materials for efficient energy conversion&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt / Uni Duisburg-Essen&lt;br /&gt;
|Materialwissenschaften&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.tu-darmstadt.de/sfb270/research_programme/research_areas_projects_1/project_zinf.en.jsp&lt;br /&gt;
|[mailto:matthias.groenewald@tu-darmstadt.de matthias.groenewald@tu-darmstadt.de] / [mailto:rainer.niekamp@uni-due.de rainer.niekamp@uni-due.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|280 (TRR)&lt;br /&gt;
|Konstruktionsstrategien für materialminimierte Carbonbetonstrukturen – Grundlagen für eine neue Art zu bauen &lt;br /&gt;
| TU Dresden, RWTH Aachen, IPF Dresden&lt;br /&gt;
|Bauwesen und Architektur, Sozial- und Verhaltenswissenschaften, Biologie,        Mathematik, Geowissenschaften,               Maschinenbau und Produktionstechnik,               Materialwissenschaft und Werkstofftechnik&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[mailto:sfb-trr-280-inf@groups.tu-dresden.de sfb-trr-280-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|940&lt;br /&gt;
|Volition and Cognitive Control&lt;br /&gt;
|TU Dresden&lt;br /&gt;
|Neurowissenschaften&lt;br /&gt;
| 2012&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://tu-dresden.de/bereichsuebergreifendes/sfb940/research/z-zentralprojekte/inf&lt;br /&gt;
|[mailto:sfb940-inf@groups.tu-dresden.de sfb940-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1194&lt;br /&gt;
|Wechselseitige Beeinflussung von Transport- und Benetzungsvorgängen&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt&lt;br /&gt;
|Maschinenbau, Mathematik, Physik, Chemie, Informatik&lt;br /&gt;
|2016 &lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.sfb1194.tu-darmstadt.de/unterstuetzende_strukturen/forschungsdatenmanagement/index.de.jsp&lt;br /&gt;
|[mailto:lambie@tfi.tu-darmstadt.de lambie@tfi.tu-darmstadt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1288&lt;br /&gt;
|Praktiken des Vergleichens. Die Welt ordnen und verändern&lt;br /&gt;
|Universität Bielefeld&lt;br /&gt;
| Geschichts- und Literaturwissenschaft, Philosophie, Kunstgeschichte, Politik- und Rechtswissenschaft&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.uni-bielefeld.de/sfb1288/projekte/inf.html&lt;br /&gt;
|[mailto:inf_sfb1288@lists.uni-bielefeld.de inf_sfb1288@lists.uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1270&lt;br /&gt;
|Electrically Active Implants - Elaine -&lt;br /&gt;
|Universität Rostock&lt;br /&gt;
|Medizin, Maschinenbau und Produktionstechnik,           Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, Informatik, System- und Elektrotechnik, Physik, Chemie&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.elaine.uni-rostock.de/projekte/zentrale-projekte/projekt-inf/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience.elaine@uni-rostock.de openscience.elaine@uni-rostock.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&amp;lt;!--&lt;br /&gt;
|1410&lt;br /&gt;
|Hybrid Societies&lt;br /&gt;
|TU Chemnitz&lt;br /&gt;
|Elektrotechnik, Informatik, Linguistik, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Mathematik, Medienwissenschaften, Psychologie, Rechtswissenschaften, Robotik,Semiotik, Soziologie&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|http://hybrid-societies.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
--&amp;gt;&lt;br /&gt;
|1411&lt;br /&gt;
|Design of particulate products&lt;br /&gt;
|FAU Erlangen-Nürnberg&lt;br /&gt;
|Chemie, Chemieingenieurwesen, Katalyse, Materialwissenschaften und Werkstofftechnik, Mathematik, Physik&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://www.crc1411.research.fau.eu/research/projects/#sprungmarke_A1 INF-Projekt]&lt;br /&gt;
|allg. Kontakt [mailto:johannes.walter@fau.de Johannes Walter]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1430&lt;br /&gt;
|Molecular Mechanisms of Cell State Transitions&lt;br /&gt;
|Universität Duisburg-Essen&lt;br /&gt;
|Biologie, Chemie, Medizin &lt;br /&gt;
|2021&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://www.uni-due.de/crc1430/project-inf.php INF-Projekt]&lt;br /&gt;
|[https://www.uni-due.de/crc1430/project-inf.php s. Website]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Exzellenzcluster===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Exzellenzcluster mit Serviceangebot zum FDM (z.B. Data Steward)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!EXC&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
! Disziplinen&lt;br /&gt;
!Start&lt;br /&gt;
!Ende&lt;br /&gt;
!Link zum FDM-Angebot des Exzellenzclusters&lt;br /&gt;
!E-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|277&lt;br /&gt;
|CITEC - Kognitive Interaktionstechnologie&lt;br /&gt;
|Universität Bielefeld&lt;br /&gt;
|Informatik, Psychologie, Pädagogik, Sportwissenschaft, Biologie&lt;br /&gt;
|2007&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|https://www.cit-ec.de/de/open-science/&lt;br /&gt;
|[mailto:data@cit-ec.uni-bielefeld.de data@cit-ec.uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2008&lt;br /&gt;
|UniSysCat - Unifying Systems in Catalysis&lt;br /&gt;
|Technische Universität Berlin&lt;br /&gt;
|Katalyseforschung: Chemie, Biochemie, Biologie, Physik, Materialwissenschaften, Nanotechnologie, Ingenieurwesen&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@unisyscat.tu-berlin.de rdm@unisyscat.tu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2052 &lt;br /&gt;
|Africa Multiple: Reconfiguring African Studies&lt;br /&gt;
| Universität Bayreuth&lt;br /&gt;
|African History, African Literatures and African Linguistics, African Legal Studies, Anglophone Literatures, Anthropology, Art Studies Africa, Climatology, Economics, Education Science, English Linguistics, Islamic Studies, Law, Literatures in African Languages, Media Studies, Political Geography, Political Science, Romance &amp;amp; Comparative Literature, Romance and General Linguistics, Social Geography, Study of Religion&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.africamultiple.uni-bayreuth.de/en/index.html&lt;br /&gt;
|[mailto:africamultiple-digital@uni-bayreuth.de africamultiple-digital@uni-bayreuth.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2193&lt;br /&gt;
|livMatS - Living, Adaptive and Energy-autonomous Materials Systems&lt;br /&gt;
|Universität Freiburg&lt;br /&gt;
|Energy research, biomimetics, microsystems engineering, sustainability research, psychology, philosophy, ...&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.livmats.uni-freiburg.de&lt;br /&gt;
|[mailto:data@livmats.uni-freiburg.de data@livmats.uni-freiburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| 2120&lt;br /&gt;
|IntCDC - Integrative Computational Design and Construction for Architecture&lt;br /&gt;
|Universität Stuttgart&lt;br /&gt;
|Architecture, Structural Engineering, Building Physics, Engineering Geodesy, Manufacturing and System Engineering, Computer Science and Robotics, Social Sciences and Humanities&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.intcdc.uni-stuttgart.de/supporting-structures/research-data-management/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@intcdc.uni-stuttgart.de rdm@intcdc.uni-stuttgart.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2049&lt;br /&gt;
|NeuroCure&lt;br /&gt;
|Charité Universitätsmedizin  Berlin&lt;br /&gt;
|Neurowissenschaften, computational neuroscience, clinical neuroscience, molecular and behavioral neuroscience, optogenetics, neurogenetics, neuroproteomics,&lt;br /&gt;
|2007&lt;br /&gt;
|2025 &lt;br /&gt;
|https://neurocure.de/forschung/translationale-module/vos-modul.html&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdatenmanagement@bih-charite.de forschungsdatenmanagement@bih-charite.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Außeruniversitären Forschungseinrichtungen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Deutschland===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungseinrichtung &lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften (&#039;&#039;&#039;BBAW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Initiative „Forschungsdatenmanagement“&lt;br /&gt;
|https://forschungsdatenmanagement.bbaw.de&lt;br /&gt;
|[mailto:Telota-fdm@bbaw.de telota-fdm@bbaw.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Fraunhofer-Gesellschaft &lt;br /&gt;
zur Förderung der angewandten Forschung e. V. (&#039;&#039;&#039;Fraunhofer&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Fordatis - Forschungsdaten-Repositorium der Fraunhofer-Gesellschaft&lt;br /&gt;
|https://fordatis.fraunhofer.de/&lt;br /&gt;
|https://fordatis.fraunhofer.de/feedback&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (&#039;&#039;&#039;GESIS&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
| Datenarchiv für die Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org&lt;br /&gt;
|[mailto:datadeposit@gesis.org datadeposit@gesis.org]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (&#039;&#039;&#039;DIPF&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Verbund Forschungsdaten Bildung (&#039;&#039;&#039;VerbundFDB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten-bildung.de&lt;br /&gt;
|[mailto:verbund@forschungsdaten-bildung.de verbund@forschungsdaten-bildung.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Robert Koch-Institut (&#039;&#039;&#039;RKI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|MF4 Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.rki.de/DE/Content/Institut/OrgEinheiten/MF/MF4/mf4_node.html&lt;br /&gt;
|[mailto:MF4@rki.de MF4@rki.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Max-Planck-Gesellschaft (&#039;&#039;&#039;MPG&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
| Max Planck Digital Library (&#039;&#039;&#039;MPDL&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://rdm.mpdl.mpg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@mpdl.mpg.de rdm@mpdl.mpg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Alfred-Wegener-Institut - Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (&#039;&#039;&#039;AWI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Daten / Wissenschaftliche Produkte / Informationssysteme&lt;br /&gt;
|https://www.awi.de/en/about-us/service/computing-centre/data-products.html&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung gGmbH (&#039;&#039;&#039;WZB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Abteilung “Wissenschaftliche Information - Forschungsdatenmanagement”&lt;br /&gt;
|https://www.wzb.eu/de/literatur-daten/bereiche/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:dm.service@wzb.eu dm.service@wzb.eu]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft (&#039;&#039;&#039;ZBW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.zbw.eu/de/ueber-uns/arbeitsschwerpunkte/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungszentrum Jülich (&#039;&#039;&#039;FZJ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdaten der Zentralbibliothek&lt;br /&gt;
|https://www.fz-juelich.de/de/zb/open-science/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fz-juelich.de forschungsdaten@fz-juelich.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Physikalisch-Technische Bundesanstalt (&#039;&#039;&#039;PTB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Wissenschaftliche Bibliotheken (Q.11)&lt;br /&gt;
|https://www.ptb.de/cms/ptb/fachabteilungen/abtq/ref-q11.html#c134540&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@ptb.de fdm@ptb.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;GEOMAR&#039;&#039;&#039; – Helmholtz-Zentrum für Ozeanforschung Kiel&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.geomar.de/forschen/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:datenmanagement@geomar.de datenmanagement@geomar.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Österreich===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungseinrichtung&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (&#039;&#039;&#039;ZAMG&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Abteilung Infrastruktur, Security, Datenmanagement &lt;br /&gt;
|https://www.zamg.ac.at&lt;br /&gt;
|[mailto:isd@zamg.ac.at isd@zamg.ac.at]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Vernetzungs-Organisationen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Eine [[Vernetzungsorganisationen | Übersichtsliste über Vernetzungsorganisationen]] wurde am 08.10.2020 im Rahmen des GO FAIR - GO UNI Workshops erstellt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==FDM-Vernetzung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===FDM-Landesinitiativen und andere regionale Netzwerke===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Bundesland&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement in Baden-Württemberg &#039;&#039;&#039;(bwFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|https://bwfdm.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:kontakt@bwfdm.de kontakt@bwfdm.de]&lt;br /&gt;
|2014 (Start aktuelle Förderung 2023)&lt;br /&gt;
|Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw|Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;fdm.nrw)&#039;&#039;&#039;]]&lt;br /&gt;
|Nordrhein-Westfalen&lt;br /&gt;
|[https://fdm.nrw https://fdm-nrw.de]&lt;br /&gt;
|[mailto:info@fdm.nrw info@fdm.nrw]&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|Digitale Hochschule Land NRW&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hessische Forschungsdateninfrastrukturen (&#039;&#039;&#039;HeFDI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|https://hefdi.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:hefdi@uni-marburg.de hefdi@uni-marburg.de]&lt;br /&gt;
|2016&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement in Brandenburg: Technologien, Kompetenzen, Rahmenbedingungen (&#039;&#039;&#039;FDM-BB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|https://fdm-bb.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:info-fdm-bb@listserv.dfn.de info-fdm-bb@listserv.dfn.de]&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|Brandenburgisches Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur (MWFK)&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdaten Berlin-Brandenburg (&#039;&#039;&#039;NFDBBB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Berlin und Brandenburg&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.org/index.php/Netzwerk_Forschungsdaten_Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|http://lists.fu-berlin.de/listinfo/NetzwerkForschungsdatenBBB&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement in Sachsen (&#039;&#039;&#039;SaxFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|https://saxfdm.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:kontakt@saxfdm.de kontakt@saxfdm.de]&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|Sächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kunst, 2021-2025&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Thüringer Kompetenznetzwerks Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;TKFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|https://forschungsdaten-thueringen.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info@forschungsdaten-thueringen.de info@forschungsdaten-thueringen.de]&lt;br /&gt;
|2018&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdatenmanagement Rheinland-Pfalz (&#039;&#039;&#039;FDM-RLP&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|https://fdm.rlp.net/&lt;br /&gt;
|[Mailto:forschungsdaten@uni-mainz.de forschungsdaten@uni-mainz.de]&lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Professionelles Forschungsdatenmanagement an HAW in RLP (&#039;&#039;&#039;FDM@HAW.rlp&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|https://www.fdmhawrlp.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-haw@hs-mainz.de fdm-haw@hs-mainz.de]&lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|Gefördert vom BMBF / Finanziert von der Europäischen Union Next GenerationEU&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leitprojekt der U Bremen Research Alliance (&#039;&#039;&#039;UBRA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|https://www.bremen-research.de/aktivitaeten/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:research-alliance@vw.uni-bremen.de research-alliance@vw.uni-bremen.de]&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an niedersächsischen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (&#039;&#039;&#039;FDM-ndsHAW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|http://fdm-nds-haw.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm.hawk@hawk.de fdm.hawk@hawk.de]&lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|Gefördert vom BMBF / Finanziert von der Europäischen Union Next GenerationEU&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Landesinitiative Forschungsdatenmanagement Niedersachsen (&#039;&#039;&#039;FDM-NDS&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|https://fdm-nds.de/&lt;br /&gt;
|[Mailto:info@fdm-nds.de info@fdm-nds.de]&lt;br /&gt;
|2023&lt;br /&gt;
|Ministerium für Wissenschaft und Kultur, Niedersachsen, 2023-2028&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Schleswig-holsteinische Landesinitiative zum Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;FDM.SH&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
|https://fdm-sh.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info@fdm-sh.de info@fdm-sh.de]&lt;br /&gt;
|2023-2025 (FDM-SH)&lt;br /&gt;
2025-2026 (FDM-SH Reach-Out)&lt;br /&gt;
|FDM.SH: Gefördert als großes Umsetzungsprojekt im Rahmen des Digitalisierungsprogramms 3.0 des Landes Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
FDM-SH Reach-Out: Unterstützt als großes Umsetzungsprojekt im Rahmen des Digitalisierungsprogramms 4.0 des Landes Schleswig-Holstein.&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement Bayern (&#039;&#039;&#039;fdm-bayern&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|https://www.fdm-bayern.org/&lt;br /&gt;
|[mailto:ub-fdm@fau.de ub-fdm@fau.de]&lt;br /&gt;
|2018&lt;br /&gt;
|Bayerisches Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst, 2018-2023&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
s.a. [https://forschungsdaten.info/fdm-im-deutschsprachigen-raum/deutschland/fdm-landesinitiativen-und-regionale-netzwerke/ Liste auf fd.info]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Bundesweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://dini.de/ag/dininestor-ag-forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (&#039;&#039;&#039;RatSWD&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.ratswd.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Verbund Forschungsdaten Bildung (&#039;&#039;&#039;VerbundFDB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten-bildung.de/&lt;br /&gt;
|[Mailto:verbund@forschungsdaten-bildung.de verbund@forschungsdaten-bildung.de]&lt;br /&gt;
|2013&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DHd AG geisteswissenschaftliches Forschungsdatenmanagement (gwFDM)&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://dhd-ag-datenzentren.github.io/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|VHD AG Digitale Geschichtswissenschaft&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.historikerverband.de/arbeitsgruppen/ag-digitale-gw&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2012&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Europaweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|GO FAIR&lt;br /&gt;
|Europa&lt;br /&gt;
|https://www.go-fair.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|Nationale Forschungsministerien von NL/DE/FR&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weltweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail &lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Research Data Alliance (&#039;&#039;&#039;RDA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|International &lt;br /&gt;
|https://rd-alliance.org&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2013&lt;br /&gt;
|European Commission,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
United States National Science Foundation,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
United States National Institute of Standards and Technology,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Australia Department of Innovation&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Open Knowledge Foundation (&#039;&#039;&#039;OKFN&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Open Science&lt;br /&gt;
|https://okfn.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2004&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Disziplinäre Vernetzung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
! Disziplin&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|GO FAIR Implementation Network&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|https://www.go-fair.org/implementation-networks/overview/chemistryin/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Chemistry Research Data Interest Group (CRDIG) of the Research Data Alliance&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|https://www.rd-alliance.org/groups/chemistry-research-data-interest-group.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|VHD AG Digitale Geschichtswissenschaft &lt;br /&gt;
|Geschichtswissenschaft &lt;br /&gt;
|https://www.historikerverband.de/arbeitsgruppen/ag-digitale-gw&lt;br /&gt;
|2012&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| DHd AG geiseswissenschaftliches Forschungsdatenmanagement &amp;quot;gwFDM&amp;quot;&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|https://dhd-ag-datenzentren.github.io/&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|MIRACUM Medical Informatics in Research and Medicine&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|https://www.miracum.org/&lt;br /&gt;
|2015&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Qualidata Network&lt;br /&gt;
|Qualitative Forschung&lt;br /&gt;
|https://www.qualidatanet.com/de/&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Thematische Vernetzung ==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Thema&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!E-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|UAG &amp;quot;Datenmanagementpläne und Beratung&amp;quot; der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Datenmanagementpläne, DMP-Tools&lt;br /&gt;
|[[UAG Datenmanagementpläne und Beratung]]&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Schulung/Fortbildung, Materialsammlung&lt;br /&gt;
|[[UAG Schulungen/Fortbildungen]]&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|RDMO-Arbeitsgemeinschaft&lt;br /&gt;
|RDMO, DMP&lt;br /&gt;
|https://rdmorganiser.github.io/Community/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| FDM-Helpdesk Netzwerk&lt;br /&gt;
| Helpdesks, Support&lt;br /&gt;
| [[FDM-Helpdesk-Netzwerk]]&lt;br /&gt;
| section-edutrain-wg-helpdesk-owner@lists.nfdi.de&lt;br /&gt;
| 2023&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Swiss Research Data Support Network (SRDSN)&lt;br /&gt;
| Helpdesks, Support&lt;br /&gt;
| https://www.researchdatasupport.ch&lt;br /&gt;
| info@researchdatasupport.ch&lt;br /&gt;
| 2019&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Forschungsdatenzentren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
s.a. [https://www.konsortswd.de/angebote/forschende/alle-datenzentren/ Liste der vom RatSWD akkreditierten Forschungsdatenzentren]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Hochschulen und Bildungseinrichtungen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungsdatenzentrum&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Deutschen Zentrums für Integrations- und Migrationsforschung (&#039;&#039;&#039;DeZIM.fdz&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutsches Zentrum für Integrations- und Migrationsforschung&lt;br /&gt;
|https://www.dezim-institut.de/forschungsdatenzentrum-dezimfdz/datenarchiv/&lt;br /&gt;
|fdz@dezim-institut.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|LMU-ifo Economics &amp;amp; Business Data Center (&#039;&#039;&#039;EBDC&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Ludwig-Maximilians Universität München (LMU) und ifo Institut für Wirtschaftsforschung&lt;br /&gt;
|https://www.ifo.de/lmu-ifo-economics-business-data-center&lt;br /&gt;
|ifo@ifo.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Deutsche Institut für  Erwachsenenbildung &#039;&#039;&#039;(DIE)&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Deutsches Institut für Erwachsenenbildung (DIE&lt;br /&gt;
|&amp;lt;nowiki&amp;gt;https://www.die-bonn.de/forschungsdaten&amp;lt;/nowiki&amp;gt;&lt;br /&gt;
|forschungsdaten@die-bonn.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenbank Lernertexte &#039;&#039;&#039;(FD-LEX)&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Universität Köln (Mercator-Institut für Sprachförderung und Deutsch als Zweitsprache)&lt;br /&gt;
|https://fd-lex.uni-koeln.de/login/auth&lt;br /&gt;
|FD-LEX-MI@uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Archiv für Gesprochenes Deutsch am Institut für Deutsche Sprache (&#039;&#039;&#039;FDZ AGD&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Deutsche Sprache&lt;br /&gt;
|http://agd.ids-mannheim.de/index.shtml&lt;br /&gt;
|agd@ids-mannheim.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum ALLBUS bei GESIS (&#039;&#039;&#039;FDZ ALLBUS&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-allbus/&lt;br /&gt;
|allbus@gesis.org &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Bildung &#039;&#039;&#039;(FDZ Bildung)&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&amp;lt;nowiki&amp;gt;DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation&amp;lt;/nowiki&amp;gt;&lt;br /&gt;
|https://www.fdz-bildung.de/ueber-fdz&lt;br /&gt;
|s.bayer@dipf.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Betriebs- und Organisationsdaten (&#039;&#039;&#039;FDZ-BO&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|DIW Berlin&lt;br /&gt;
|https://www.diw.de/de/diw_01.c.670982.de/seiten/forschungsdatenzentrum_betriebs_und_organisationsdaten_fdz_bo.html&lt;br /&gt;
|fdz-bo@diw.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Deutschen Jugendinstituts (&#039;&#039;&#039;FDZ-DJI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Zentrum für Dauerbeobachtung und Methoden&lt;br /&gt;
|https://www.dji.de/ueber-uns/60-jahre-dji/sozialberichterstattung/forschungsdatenzentrum.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Deutschen Zentrums für Altersfragen (&#039;&#039;&#039;FDZ-DZA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutsches Zentrum für Altersfragen&lt;br /&gt;
|https://www.dza.de/forschung/fdz&lt;br /&gt;
|stefan.stuth@dza.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (&#039;&#039;&#039;fdz.DZHW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutsches Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW)&lt;br /&gt;
|https://fdz.dzhw.eu/&lt;br /&gt;
|userservice@dzhw.eu&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Interdisziplinäres Zentrum für qualitative arbeitssoziologische Forschungsdaten (&#039;&#039;&#039;FDZ eLabour&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Soziologisches Forschungsinstitut Göttingen (SOFI) e.V.&lt;br /&gt;
|http://elabour.de/&lt;br /&gt;
|heidi.hanekop@sofi.uni-goettingen.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Pharmakoepidemiologische Forschungsdatenbank (&#039;&#039;&#039;GePaRD&#039;&#039;&#039;) (&#039;&#039;&#039;vorläufig akkreditiert&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Präventionsforschung und Epidemiologie – BIPS GmbH &lt;br /&gt;
|https://www.bips-institut.de/forschung/forschungsinfrastrukturen/gepard.html&lt;br /&gt;
|gepard@leibniz-bips.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum German Microdata Lab bei GESIS (&#039;&#039;&#039;FDZ GML&#039;&#039;&#039;) &lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-german-microdata-lab/&lt;br /&gt;
|gml@gesis.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Internationale Umfrageprogramme bei GESIS (&#039;&#039;&#039;FDZ Internationale Umfrageprogramme&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften &lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-internationale-umfrageprogramme/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Forschungsinstitut Gesellschaftlicher Zusammenhalt (&#039;&#039;&#039;FDZ-FGZ&#039;&#039;&#039;) (&#039;&#039;&#039;vorläufig akkreditiert&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Forschungsinstitut Gesellschaftlicher Zusammenhalt&lt;br /&gt;
|https://fgz-risc-data.de/&lt;br /&gt;
|fgzdz@uni-bremen.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (&#039;&#039;&#039;FDZ IQB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Humboldt-Universität zu Berlin Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen&lt;br /&gt;
|https://www.iqb.hu-berlin.de/fdz&lt;br /&gt;
|fdz@iqb.hu-berlin.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (&#039;&#039;&#039;FDZ-IWH&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle&lt;br /&gt;
|https://www.iwh-halle.de/forschung/daten-und-analysen/forschungsdatenzentrum/&lt;br /&gt;
|fdz@iwh-halle.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Internationales Forschungsdatenzentrum des Forschungsinstituts zur Zukunft der Arbeit (IZA) (&#039;&#039;&#039;FDZ IZA, IDSC&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit GmbH (IZA) &lt;br /&gt;
|https://www.iza.org/de/idsc&lt;br /&gt;
|idsc@iza.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Instituts für Bildungsverläufe e.V. an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg (&#039;&#039;&#039;FDZ-LIfBi&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|LIfBi - Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V.&lt;br /&gt;
|https://www.lifbi.de/de-de/Start/Institut/Organisation/Abteilung-3/Forschungsdatenzentrum&lt;br /&gt;
|fdz@lifbi.de &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Beziehungs- und Familienpanels (&#039;&#039;&#039;FDZ-pairfam&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Beziehungs- und Familienpanel pairfam&lt;br /&gt;
|https://www.pairfam.de/&lt;br /&gt;
|c.thoennissen@uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum PIAAC bei GESIS (&#039;&#039;&#039;FDZ PIAAC&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
| GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/piaac/fdz/&lt;br /&gt;
|fdz-piaac@gesis.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Institut für Psychologie (&#039;&#039;&#039;FDZ am ZPID&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Psychologie (ZPID)&lt;br /&gt;
|https://rdc-psychology.org/de/homepage-deutsch&lt;br /&gt;
|RDCservice.info@leibniz-psychology.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Qualiservice&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Universität Bremen&lt;br /&gt;
|http://www.qualiservice.org/&lt;br /&gt;
|info@qualiservice.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum am Robert Koch-Institut (RKI) (&#039;&#039;&#039;FDZ RKI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Robert Koch-Institut&lt;br /&gt;
|https://www.rki.de/DE/Content/Forsch/FDZ/FDZ_node.html&lt;br /&gt;
|fdz@rki.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Ruhr am RWI-Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (&#039;&#039;&#039;FDZ Ruhr am RWI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|RWI-Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung e.V.&lt;br /&gt;
|https://www.rwi-essen.de/forschung-beratung/weitere/forschungsdatenzentrum-ruhr&lt;br /&gt;
|fdz@rwi-essen.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) (&#039;&#039;&#039;FDZ SHARE&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Munich Center for the Economics of Aging (MEA)&lt;br /&gt;
|https://www.share-eric.eu/&lt;br /&gt;
|info@share-project.org &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Sozioökonomischen Panels (&#039;&#039;&#039;FDZ SOEP&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Sozioökonomisches Panel (SOEP)&lt;br /&gt;
|https://www.diw.de/de/diw_02.c.221180.de/fdz_soep.html&lt;br /&gt;
|soepmail@diw.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Wahlen bei GESIS (&#039;&#039;&#039;FDZ Wahlen&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-wahlen/&lt;br /&gt;
|fdz_wahlen@gesis.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Wissenschaftsstatistik des Stifterverbandes für die Deutsche Wissenschaft (&#039;&#039;&#039;FDZ Wissenschaftsstatistik&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Stifterverband SV Wissenschaftsstatistik GmbH&lt;br /&gt;
|https://www.stifterverband.org/fdz&lt;br /&gt;
|fdz@stifterverband.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Instituts für ökologische Raumentwicklung (&#039;&#039;&#039;IÖR-FDZ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für ökologische Raumentwicklung e. V.&lt;br /&gt;
|https://ioer-fdz.de/&lt;br /&gt;
|fdz@ioer.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|QualiBi&lt;br /&gt;
|Goethe-Universität Frankfurt&lt;br /&gt;
|https://qualibi.net/&lt;br /&gt;
|info@qualibi.net&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Institut für Finanzmarktforschung &#039;&#039;&#039;SAFE&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Finanzmarktforschung SAFE&lt;br /&gt;
|https://safe-frankfurt.de/de/data-center.html&lt;br /&gt;
|datacenter@safe-frankfurt.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Zentrums für europäische Wirtschaftsforschung (&#039;&#039;&#039;ZEW-FDZ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) GmbH&lt;br /&gt;
|https://kooperationen.zew.de/de/zew-fdz/startseite.html&lt;br /&gt;
| gottschalk@zew.de&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Behörden und Ressortforschungseinrichtungen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungsdatenzentrum&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Bundesamtes für Migration und Flüchtlinge (&#039;&#039;&#039;BAMF-FDZ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundesamt für Migration und Flüchtlinge&lt;br /&gt;
|https://www.bamf.de/DE/Themen/Forschung/Forschungsdatenzentrum/forschungsdatenzentrum-node.html&lt;br /&gt;
| fdz@bamf.bund.de &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum im Bundesinstitut für Berufsbildung (&#039;&#039;&#039;BIBB-FDZ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)&lt;br /&gt;
|https://www.bibb.de/de/53.php&lt;br /&gt;
|fdz@bibb.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten- und Servicezentrum der Bundesbank&lt;br /&gt;
(&#039;&#039;&#039;FDSZ Bundesbank&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundesbank&lt;br /&gt;
|https://www.bundesbank.de/de/bundesbank/forschung/fdsz&lt;br /&gt;
|fdsz-data@bundesbank.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit (BA) im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB)&lt;br /&gt;
(&#039;&#039;&#039;FDZ BA im IAB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundesagentur für Arbeit, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung&lt;br /&gt;
|https://fdz.iab.de/&lt;br /&gt;
|iab.fdz@iab.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (&#039;&#039;&#039;FDZ-BAuA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundesanstalt für Arbeitsschutz und Arbeitsmedizin (BAuA)&lt;br /&gt;
|https://www.baua.de/fdz&lt;br /&gt;
|forschungsdaten@baua.bund.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamtes (&#039;&#039;&#039;FDZ- Bund&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Statistisches Bundesamtes&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdatenzentrum.de/de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Statistischen Ämter der Länder (&#039;&#039;&#039;FDZ-Länder&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Statistische Ämter der Länder&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdatenzentrum.de/de&lt;br /&gt;
|forschungsdatenzentrum@it.nrw.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (&#039;&#039;&#039;FDZ BZgA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung&lt;br /&gt;
|https://www.bzga.de/forschung/forschungs-datenzentrum/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Rentenversicherung (&#039;&#039;&#039;FDZ-RV&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutsche Rentenversicherung&lt;br /&gt;
|https://www.eservice-drv.de/FdzPortalWeb/&lt;br /&gt;
|fdz-rv-berlin@drv-bund.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum im Kraftfahrt-Bundesamt (&#039;&#039;&#039;FDZ im KBA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Kraftfahrt-Bundesamt (KBA) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)&lt;br /&gt;
|https://www.kba.de/DE/Statistik/Forschungsdatenzentrum/forschungsdatenzentrum_inhalt.html&lt;br /&gt;
| fdz@kba.de&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Datenkompetenzzentren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Datenkompetenzzentrum&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DIM.RUHR&lt;br /&gt;
|Datenkompetenzzentrum für die interprofessionelle Nutzung von Gesundheitsdaten in der Metropole Ruhr&lt;br /&gt;
|https://dim.ruhr/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|HERMES&lt;br /&gt;
|Humanities Education in Research, Data, and Methods&lt;br /&gt;
|https://hermes-hub.de/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|SODa&lt;br /&gt;
|Zentrum Sammlungen, Objekte, Datenkompetenzen&lt;br /&gt;
|https://sammlungen.io/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|KODAQS&lt;br /&gt;
|Kompetenzzentrum Datenqualität in den Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/forschung/drittmittelprojekte/projektseite-kodaqs&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DataNord&lt;br /&gt;
|Datenkompetenzzentrum für die Region Bremen&lt;br /&gt;
|https://datanord-bremen.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DKZ.2R&lt;br /&gt;
| Rhein-Ruhr-Zentrum für wissenschaftliche Datenkompetenz&lt;br /&gt;
|https://www.dkz2r.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|QUADRIGA&lt;br /&gt;
|Datenkompetenzzentrum für Berlin und Brandenburg&lt;br /&gt;
|https://www.quadriga-dk.de/de/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Come2Data&lt;br /&gt;
|Competence Center for Interdisciplinary Data Sciences&lt;br /&gt;
|https://tu-dresden.de/zih/forschung/projekte/Come2Data&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|WiNoDa&lt;br /&gt;
|Wissenslabor für naturwissenschaftliche Sammlungen und objektzentrierte Daten&lt;br /&gt;
|https://www.fh-potsdam.de/studium-weiterbildung/projekte/winoda&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DACE&lt;br /&gt;
|Datenkompetenzzentrum für Circular Economy Daten&lt;br /&gt;
|https://www.ants.rwth-aachen.de/cms/iar/forschung/aktuelle-forschungsprojekte/~bfyvnh/dace/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|de.KCD&lt;br /&gt;
|Deutsche Kompetenzzentrum Cloud-Technologien für Datenmanagement und -verarbeitung&lt;br /&gt;
|https://datenkompetenz.cloud/&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI)=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Verein ==&lt;br /&gt;
Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Web: https://www.nfdi.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
E-Mail: info[at]nfdi.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Tel:  + 49 721 988 994 0&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Konsortien und Basisdiensteverbund Base4NFDI==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Konsortium&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[BERD@NFDI]]&lt;br /&gt;
| NFDI für Wirtschaftsdaten und Verwandtes (Sozial- und Verhaltenswissenschaften)&lt;br /&gt;
| https://www.berd-nfdi.de&lt;br /&gt;
| [mailto:contact@berd-nfdi.de contact@berd-nfdi.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Base4NFDI]]&lt;br /&gt;
| Basisdienste für die NFDI &lt;br /&gt;
| https://base4nfdi.de/&lt;br /&gt;
| [mailto:base4nfdi-office@lists.nfdi.de base4nfdi-office@lists.nfdi.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[DAPHNE4NFDI]]&lt;br /&gt;
| DAten aus PHoton- und Neutronen Experimenten (Physik)&lt;br /&gt;
| https://www.daphne4nfdi.de&lt;br /&gt;
| contact@daphne-nfdi.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[DataPLANT]]&lt;br /&gt;
| Daten in Pflanzen-Grundlagenforschung&lt;br /&gt;
| http://nfdi4plants.de&lt;br /&gt;
| info@nfdi4plants.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[FAIRAgro]]&lt;br /&gt;
| FAIRe Dateninfrastruktur für die Agrosystemforschung&lt;br /&gt;
| https://www.fairagro.net&lt;br /&gt;
| fairagro@zalf.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[FAIRmat]]&lt;br /&gt;
| FAIRe Dateninfrastruktur für die Physik der kondensierten Materie und die chemische Physik fester Stoffe (Physik)&lt;br /&gt;
| https://www.fair-di.eu/fairmat/&lt;br /&gt;
| fairmat@physik.hu-berlin.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[GHGA]]&lt;br /&gt;
| Deutsches Humangenom-Phänomarchiv&lt;br /&gt;
| https://ghga.dkfz.de&lt;br /&gt;
| contact@ghga.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[KonsortSWD|KonsortSWD - NFDI4Society]]&lt;br /&gt;
| Konsortium für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltens- und Wirtschaftswissenschaften&lt;br /&gt;
| https://www.konsortswd.de&lt;br /&gt;
|office@konsortswd.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[MaRDI]]&lt;br /&gt;
| Mathematische Forschungsdateninitiative (Mathematik)&lt;br /&gt;
| https://www.mardi4nfdi.de&lt;br /&gt;
| contact@mardi4nfdi.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI-MatWerk]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Materialwissenschaft &amp;amp; Werkstofftechnik(Materialwissenschaft und Werkstofftechnik)&lt;br /&gt;
| https://nfdi-matwerk.de&lt;br /&gt;
| info@nfdi-matwerk.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4BIOIMAGE]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Mikroskopie und Bildanalyse&lt;br /&gt;
| https://nfdi4bioimage.de/&lt;br /&gt;
| office@nfdi4bioimage.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Biodiversity]]&lt;br /&gt;
| Biodiversität, Ökologie und Umweltdaten &lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4biodiversity.org&lt;br /&gt;
| contact@nfdi4biodiversity.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Cat]]&lt;br /&gt;
| NFDI für Wissenschaften mit Bezug zur Katalyse&lt;br /&gt;
| https://nfdi4cat.org&lt;br /&gt;
| info@nfdi4cat.org&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Chem]]&lt;br /&gt;
| Fachkonsortium Chemie in der NFDI&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4chem.de&lt;br /&gt;
| contact@nfdi4chem.de &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Culture]]&lt;br /&gt;
| Konsortium für Forschungsdaten zu materiellen und immateriellen Kulturgütern&lt;br /&gt;
| https://nfdi4culture.de&lt;br /&gt;
| contact@nfdi4culture.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4DataScience]]&lt;br /&gt;
| NFDI für Datenwissenschaften und Künstliche Intelligenz (Informatik, System- und Elektrotechnik)&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4datascience.de&lt;br /&gt;
| nfdi4ds@fokus.fraunhofer.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Earth]]&lt;br /&gt;
| NFDI Konsortium Erdsystemforschung (Geowissenschaften)&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4earth.de&lt;br /&gt;
| info@nfdi4earth.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Energy]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastrukturfür die interdisziplinäreEnergiesystemforschung&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4energy.de&lt;br /&gt;
| nfdi4energy@uol.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Health]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4health.de&lt;br /&gt;
| lange@leibniz-bips.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Immuno]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Immunologie&lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4immuno.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Ing|NFDI4ING]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften &lt;br /&gt;
| https://nfdi4ing.de&lt;br /&gt;
| contact@nfdi4ing.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Memory]]&lt;br /&gt;
| Konsortium für die historisch orientierten Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
| https://4memory.de/&lt;br /&gt;
| 4memory@ieg-mainz.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Microbiota]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für Mikrobiota-Forschung (Lebenswissenschaften)&lt;br /&gt;
| https://nfdi4microbiota.de/&lt;br /&gt;
| contact@nfdi4microbiota.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDI4Objects]]&lt;br /&gt;
| Forschungsdateninfrastruktur für die materiellen Hinterlassenschaften der Menschheitsgeschichte &lt;br /&gt;
| https://www.nfdi4objects.net&lt;br /&gt;
| christin.keller@dainst.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[NFDIxCS]]&lt;br /&gt;
| Nationale Forschungsdateninfrastruktur für und mit Computer Science&lt;br /&gt;
| https://nfdixcs.org/&lt;br /&gt;
| nfdi@gi.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[PUNCH4NFDI]]&lt;br /&gt;
| Teilchen, Universum, Kerne und Hadronen für die NFDI (Physik)&lt;br /&gt;
| https://www.punch4nfdi.de&lt;br /&gt;
| info@punch4nfdi.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| [[Text+]]&lt;br /&gt;
| Sprach- und textbasierte Forschungsdateninfrastruktur (Geisteswissenschaften)&lt;br /&gt;
| https://www.text-plus.org&lt;br /&gt;
| office@text-plus.org&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
s.a. Wikidata: [https://w.wiki/8ERC Kompakte Liste],  [https://w.wiki/6$VL Liste mit Kontaktdaten]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Sektionen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Sektion&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[section-metadata]]&lt;br /&gt;
|(Meta)daten, Terminologien, Provenienz&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi.de/section-metadata/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[section-infra]]&lt;br /&gt;
|Common Infrastructures&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi.de/section-infra/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[section-ELSA]]&lt;br /&gt;
|Ethical, Legal and Social Aspects&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi.de/section-ELSA/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[section-industry]]&lt;br /&gt;
|Sektion Industry Engagement&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi.de/section-industry/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[section-edutrain]]&lt;br /&gt;
|Sektion Training &amp;amp; Education&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi.de/section-edutrain/&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Helpdesks==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die folgenden Helpdesks der NFDI unterstützen sowohl Forschende als auch Mitarbeiter:innen von FDM-Servicestellen bei Fragen zum FDM:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Konsortium&lt;br /&gt;
!Fachbereiche&lt;br /&gt;
!Kontakt&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| DataPLANT&lt;br /&gt;
| Biologie, besonders pflanzliche Grundlagenforschungn&lt;br /&gt;
| [https://helpdesk.nfdi4plants.org/ https://helpdesk.nfdi4plants.org/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| FAIRagro&lt;br /&gt;
| Agrosystemforschung, u.a. Agrarlandschaftsforschung, Bodenkunde, Pflanzenzüchtung, -anbau und -ernährung, Agrarökonomie, Policy, sozioökonomische Daten in der Agarforschung und mehr…&lt;br /&gt;
| [https://fairagro.net/helpdesk/ https://fairagro.net/helpdesk/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| FAIRmat&lt;br /&gt;
| Festkörperphysik und Materialwissenschaft &lt;br /&gt;
| [mailto:fairmat@physik.hu-berlin.de fairmat@physik.hu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| GHGA&lt;br /&gt;
| Lebenswissenschaften, Genomforschung&lt;br /&gt;
| [mailto:contact@ghga.de contact@ghga.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| KonsortSWD - NFDI4Society&lt;br /&gt;
| Sozial-, Verhaltens-, Bildungs- und Wirtschaftswissenschaften&lt;br /&gt;
| [mailto:helpdesk@konsortswd.de helpdesk@konsortswd.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI-MatWerk&lt;br /&gt;
| Materialwissenschaft und Werkstofftechnik&lt;br /&gt;
| [https://nfdi-matwerk.de/contact https://nfdi-matwerk.de/contact]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Biodiversity&lt;br /&gt;
| Biologie, Biodiversität und Umweltwissenschaftenn&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4biodiversity.org/de/helpdesk https://nfdi4biodiversity.org/de/helpdesk]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4BioImage&lt;br /&gt;
| Lebenswissenschaften&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4bioimage.de/help-desk/e https://nfdi4bioimage.de/help-desk/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Cat&lt;br /&gt;
| Katalyse, Materialwissenschaften, Chemieingenieurwesen&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4cat.org/kontakt/ https://nfdi4cat.org/kontakt/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Chem&lt;br /&gt;
| Chemie&lt;br /&gt;
| [mailto:helpdesk@nfdi4chem.de helpdesk@nfdi4chem.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Culture&lt;br /&gt;
| Architektur, Kunstgeschichte, Musikwissenschaft, Performing Arts, Film- und Medienwissenschaft und darüber hinaus.&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4culture.de/id/E2409 https://nfdi4culture.de/id/E2409]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4ING&lt;br /&gt;
| alle Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4ing.de/contact/ https://nfdi4ing.de/contact/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Earth&lt;br /&gt;
| Geo- und Naturwissenschaften&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4earth.de/helpdesk https://nfdi4earth.de/helpdesk]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Microbiota&lt;br /&gt;
| Mikrobiologie&lt;br /&gt;
| [https://nfdi4microbiota.de/contact-form/ hhttps://nfdi4microbiota.de/contact-form/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| NFDI4Objects&lt;br /&gt;
| Prähistorische Archäologie, Klassische Archäologie, Mittelalterliche Archäologie, Ur- und Frühgeschichte, Anthropologie, Bauforschung, Geoarchäologie, Archäobotanik, Archäozoologie, Archäogenetik, Archäophysik, Paläopathologie, Archäometrie, Konservierung, Ethnoarchäologie sowie Einrichtungen des Kulturerhalts und der Provenienzforschung&lt;br /&gt;
| [https://www.nfdi4objects.net/index.php/helpdesk https://www.nfdi4objects.net/index.php/helpdesk]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| MaRDI&lt;br /&gt;
| Mathematik; einschließlich Computeralgebra, Wissenschaftliches Rechnen, Statistik und Maschinelles Lernen sowie Kooperationen mit anderen Disziplinen.&lt;br /&gt;
| [https://www.mardi4nfdi.de/community/help-desk https://www.mardi4nfdi.de/community/help-desk]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| PUNCH4NFDI&lt;br /&gt;
| &lt;br /&gt;
| [https://helpdesk-p4n.aip.de/ https://helpdesk-p4n.aip.de/]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
| Text+&lt;br /&gt;
| Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
| [https://text-plus.org/helpdesk https://text-plus.org/helpdesk]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
s.a. [https://www.nfdi.de/helpdesks/ Liste bei NFDI ]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Weitere Links: [[FDM-Helpdesks]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:FDM-Helpdesks]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8647</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8647"/>
		<updated>2025-07-11T07:37:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die [https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Historie==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training &amp;amp; Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die wertvollen Rückmeldungen der Community wurden berücksichtigt und führten zur Veröffentlichung der dritten Version der Lernzielmatrix auf Zenodo im März 2025.&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Metakompetenzen), die jeweils selbst in verschiedene Themen unterteilt sind. Diesen Themen wurden Lernziele zugeordnet. Sowohl die Lernziele als auch die Themencluster und die Themen sind mit einer eindeutigen ID versehen (siehe IDs Spalte A, C und E). Von der  sprachlichen Struktur her sind die Lernziele einheitlich aufgebaut und starten immer mit: “Lernende können…” (Spalte F). Es folgt eine Spalte mit dem Lernziel-Inhalt (Spalte G) sowie dem Lernziel-Verb (Spalte H). Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt (Spalte I) sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, Early Career Researchers oder Data Stewards; Spalten J-M) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
[[Datei:Lernziele.jpg|alternativtext=Zwei Lernziele aus Themencluster 1|mini|1291x1291px|Zwei Lernziele aus Themencluster 1|ohne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können den Begriff Forschungsdaten erläutern.” und “ Lernende können Beispiele für Forschungsdaten benennen” lassen sich im Thema “Grundbegriffe und Bedeutung des Forschungsdatenmanagements (FDM)” finden, welches sich im Themencluster “Grundlegende und übergreifende Konzepte” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel-Verb “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet. Daran anschließend wird eingeordnet, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden (siehe Abschnitt Kontakt). Zudem findet sich im Begleitmaterial der Lernzielmatrix V3 eine ausführliche Beschreibung einer Auswahl der folgenden Beispiele sowie fiktive Anwendungsszenarien, die Nachnutzenden der Matrix als Inspiration für eigene Vorhaben dienen können.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen., Link: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13270642&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
*Lernziele für Studierende im Projekt im Projekt FDM@Studium, Link: https://www.dh.nrw/kooperationen/FDM@Studium.nrw-97&lt;br /&gt;
*Data Train Anpassungen im Rahmen von DataNord (U Bremen Research Alliance, Data Nord). Zusammenfassung: Die Lernzielmatrix wird zur Qualitätssicherung und Standardisierung der Datenkompetenzausbildung im Rahmen von Data Train herangezogen., Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.13293163&lt;br /&gt;
*Nutzung der FDM-Lernzielmatrix in der Entwicklung der [https://education.nfdi4ing.de/startpage.html#/ NFDI4Ing-Selbstlernplattform] zu fachspezifischen FDM-Grundlagen (NFDI4ING)&lt;br /&gt;
*LO-Matrix goes FAIR (NFDI Sektion EduTrain, DALIA, SODa, UAG Schulung/Fortbildung)&lt;br /&gt;
*GesundFDM. Forschungsdatenmanagement für die gesundheits- und pflegebezogenen Wissenschaften, Link: https://www.gesund-fdm.de/ &lt;br /&gt;
*SODa BeratungsCamp Modul 1 - Arbeiten mit strukturierten Daten in der Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation - Didaktisches Konzept. Strukturierte Nachnutzung der Lernzielmatrix zum FDM durch die Fachexpertisen &amp;quot;Arbeiten mit strukturierten Daten&amp;quot; und &amp;quot;Restaurierungs- und Konservierungsdokumentation&amp;quot; in universitären Sammlungen, Link: https://zenodo.org/records/14860999&lt;br /&gt;
*FDM@CAU. Zentrales Forschungsdatenmanagement der CAU, Link: https://www.wissenschaftliche-weiterbildung-uni-kiel.de/kurssuche/kurs/Train-the-lecturer+zum+Themenbereich+Forschungsdatenmanagement/F241023&lt;br /&gt;
* Matrizen-Mapping. Lernzielmatrix, Diamant-Modell und TADIRAH als Grundlagen für eine Data-Literacy Bedarfserhebung, Link: https://zenodo.org/records/12189030&lt;br /&gt;
*Fachspezifische Adaption der Lernzielmatrix zum FDM für die Chemie, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.14843934&lt;br /&gt;
*Data Affairs. Datenmanagement in der ethnografischen Forschung, Link: https://data-affairs.affective-societies.de/lerneinheiten/&lt;br /&gt;
*&amp;quot;Mapping&amp;quot; der LZM auf die EduTrain Personas&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aktuelles und Termine ==&lt;br /&gt;
[[Datei:Foto Zoom Veröffentlichung.jpg|alternativtext=Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3|mini|Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Das Redaktionsteam feierte am 24. März die Veröffentlichung von V3 der Lernzielmatrix.&lt;br /&gt;
* Eine englischsprachige Variante von V3 wird zeitnah nachgeliefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &#039;&#039;&#039;&amp;quot;Ask the Matrix&amp;quot; - Offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
**Jeden 2. Freitag im Monat | 10:00–11:00 Uhr&lt;br /&gt;
**Die offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix bietet einen unkomplizierten Raum für Austausch, Fragen und Anregungen. Eingeladen sind alle, die in Beratung, Lehre oder der Entwicklung von Infrastrukturen im FDM aktiv sind.&lt;br /&gt;
**Nächste Termine: 11. Juli, 08. August, 12. September, 10. Oktober&lt;br /&gt;
**[https://uni-kiel.zoom-x.de/j/65922386511 Zugangslink] (Zoom) und [https://cryptpad.fr/code/#/2/code/edit/Q2tqnT85mErteqbx5C2DO23a/ Link zum Protokoll]&lt;br /&gt;
* &#039;&#039;&#039;Die Lernzielmatrix wird bei folgenden Formaten und Veranstaltungen vorgestellt:&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+&lt;br /&gt;
!Datum&lt;br /&gt;
!Veranstaltung&lt;br /&gt;
!Ort&lt;br /&gt;
!Programm&lt;br /&gt;
!Beitrag&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01. – 02. April 2025&lt;br /&gt;
|[https://indico.leibniz-fli.de/e/datafellows25 Fellowship of the Data]&lt;br /&gt;
|Jena&lt;br /&gt;
|https://indico.leibniz-fli.de/event/10/page/14-program&lt;br /&gt;
|[https://liascript.github.io/course/?https://raw.githubusercontent.com/RDM4CAU/LZ4FDM/refs/heads/main/Matrix-DataFellows.md#1 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16. Juni 2025&lt;br /&gt;
|Virtueller Info-Termin zur V3 der Lernzielmatrix&lt;br /&gt;
|virtuell&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15674373 Präsentation], [https://doi.org/10.5446/70587 Video-Aufzeichnung]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|24. – 27. Juni 2025&lt;br /&gt;
|[https://2025.bid-kongress.de/ 9. Bibliothekskongress 2025]&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|https://bid2025.abstractserver.com/program/#/details/presentations/500&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15797529 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|26. – 28. August 2025&lt;br /&gt;
|[https://www.nfdi.de/cordi-2025/ Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI)]&lt;br /&gt;
|Aachen&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|in Vorbereitung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|22. – 25. September 2025&lt;br /&gt;
|[https://ecil2025.ilconf.org/ European Conference on Information Literacy 2025 (ECIL)]&lt;br /&gt;
|Bamberg&lt;br /&gt;
|https://ecil2025.ilconf.org/preliminary-program/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Neuigkeiten zur Lernzielmatrix werden sowohl über die Mailingliste [https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten Umgang mit Forschungsdaten], den Mailverteiler von der NFDI-Sektion EduTrain als auch über diese Seite verbreitet. Bei Fragen, Anmerkungen oder eigenen Anwendungsbeispielen der Matrix, die hier aufgeführt werden sollen, kann das Redaktionsteam über den E-Mail-Verteiler der DINI/nestor AG Forschungsdaten UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de uag-fdm-schulung@dini.de]. Alternativ können Anwendungsbeispiele nach Erstellung eines Accounts eigenständig auf Forschungsdaten.org eingetragen werden, um so einen Beitrag zur Sichtbarkeit zu leisten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Auch das Kommentieren und Mitwirken via https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele ist herzlich willkommen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix ==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Folgende Änderungen wurden seit Version 2 vorgenommen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Community Event, Darmstadt (31. Januar bis 1. Februar 2024)&lt;br /&gt;
* Umstrukturierungen in Themenclusterbildung und Themen&lt;br /&gt;
* Umbenennungen von Themenclustern und Themen&lt;br /&gt;
* Inhaltliche Überarbeitung von Lernzielen&lt;br /&gt;
* Sprachliche Vereinheitlichung von Lernzielformulierungen&lt;br /&gt;
* Umstrukturierung des Tabellenaufbaus&lt;br /&gt;
* Vergabe von Ids für Themencluster, Themen, Lernziele&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts How-to-Use&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts Glossar&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Call4Comments&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sämtliche Quellen, die für die Erstellung der Lernzielmatrix und der Begleitmaterialien verwendet wurden, sind über diesen Zotero-Link einsehbar: https://www.zotero.org/groups/5802399/lzm-fdm/library&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8646</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8646"/>
		<updated>2025-07-11T07:36:33Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die [https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Historie==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training &amp;amp; Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die wertvollen Rückmeldungen der Community wurden berücksichtigt und führten zur Veröffentlichung der dritten Version der Lernzielmatrix auf Zenodo im März 2025.&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Metakompetenzen), die jeweils selbst in verschiedene Themen unterteilt sind. Diesen Themen wurden Lernziele zugeordnet. Sowohl die Lernziele als auch die Themencluster und die Themen sind mit einer eindeutigen ID versehen (siehe IDs Spalte A, C und E). Von der  sprachlichen Struktur her sind die Lernziele einheitlich aufgebaut und starten immer mit: “Lernende können…” (Spalte F). Es folgt eine Spalte mit dem Lernziel-Inhalt (Spalte G) sowie dem Lernziel-Verb (Spalte H). Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt (Spalte I) sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, Early Career Researchers oder Data Stewards; Spalten J-M) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
[[Datei:Lernziele.jpg|alternativtext=Zwei Lernziele aus Themencluster 1|mini|1291x1291px|Zwei Lernziele aus Themencluster 1|ohne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können den Begriff Forschungsdaten erläutern.” und “ Lernende können Beispiele für Forschungsdaten benennen” lassen sich im Thema “Grundbegriffe und Bedeutung des Forschungsdatenmanagements (FDM)” finden, welches sich im Themencluster “Grundlegende und übergreifende Konzepte” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel-Verb “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet. Daran anschließend wird eingeordnet, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden (siehe Abschnitt Kontakt). Zudem findet sich im Begleitmaterial der Lernzielmatrix V3 eine ausführliche Beschreibung einer Auswahl der folgenden Beispiele sowie fiktive Anwendungsszenarien, die Nachnutzenden der Matrix als Inspiration für eigene Vorhaben dienen können.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen., Link: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13270642&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
*Lernziele für Studierende im Projekt im Projekt FDM@Studium, Link: https://www.dh.nrw/kooperationen/FDM@Studium.nrw-97&lt;br /&gt;
*Data Train Anpassungen im Rahmen von DataNord (U Bremen Research Alliance, Data Nord). Zusammenfassung: Die Lernzielmatrix wird zur Qualitätssicherung und Standardisierung der Datenkompetenzausbildung im Rahmen von Data Train herangezogen., Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.13293163&lt;br /&gt;
*Nutzung der FDM-Lernzielmatrix in der Entwicklung der [https://education.nfdi4ing.de/startpage.html#/ NFDI4Ing-Selbstlernplattform] zu fachspezifischen FDM-Grundlagen (NFDI4ING)&lt;br /&gt;
*LO-Matrix goes FAIR (NFDI Sektion EduTrain, DALIA, SODa, UAG Schulung/Fortbildung)&lt;br /&gt;
*GesundFDM. Forschungsdatenmanagement für die gesundheits- und pflegebezogenen Wissenschaften, Link: https://www.gesund-fdm.de/ &lt;br /&gt;
*SODa BeratungsCamp Modul 1 - Arbeiten mit strukturierten Daten in der Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation - Didaktisches Konzept. Strukturierte Nachnutzung der Lernzielmatrix zum FDM durch die Fachexpertisen &amp;quot;Arbeiten mit strukturierten Daten&amp;quot; und &amp;quot;Restaurierungs- und Konservierungsdokumentation&amp;quot; in universitären Sammlungen, Link: https://zenodo.org/records/14860999&lt;br /&gt;
*FDM@CAU. Zentrales Forschungsdatenmanagement der CAU, Link: https://www.wissenschaftliche-weiterbildung-uni-kiel.de/kurssuche/kurs/Train-the-lecturer+zum+Themenbereich+Forschungsdatenmanagement/F241023&lt;br /&gt;
* Matrizen-Mapping. Lernzielmatrix, Diamant-Modell und TADIRAH als Grundlagen für eine Data-Literacy Bedarfserhebung, Link: https://zenodo.org/records/12189030&lt;br /&gt;
*Fachspezifische Adaption der Lernzielmatrix zum FDM für die Chemie, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.14843934&lt;br /&gt;
*Data Affairs. Datenmanagement in der ethnografischen Forschung, Link: https://data-affairs.affective-societies.de/lerneinheiten/&lt;br /&gt;
*&amp;quot;Mapping&amp;quot; der LZM auf die EduTrain Personas&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Foto Zoom Veröffentlichung.jpg|alternativtext=Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3|mini|Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== Aktuelles und Termine ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Das Redaktionsteam feierte am 24. März die Veröffentlichung von V3 der Lernzielmatrix.&lt;br /&gt;
* Eine englischsprachige Variante von V3 wird zeitnah nachgeliefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &#039;&#039;&#039;&amp;quot;Ask the Matrix&amp;quot; - Offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
**Jeden 2. Freitag im Monat | 10:00–11:00 Uhr&lt;br /&gt;
**Die offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix bietet einen unkomplizierten Raum für Austausch, Fragen und Anregungen. Eingeladen sind alle, die in Beratung, Lehre oder der Entwicklung von Infrastrukturen im FDM aktiv sind.&lt;br /&gt;
**Nächste Termine: 11. Juli, 08. August, 12. September, 10. Oktober&lt;br /&gt;
**[https://uni-kiel.zoom-x.de/j/65922386511 Zugangslink] (Zoom) und [https://cryptpad.fr/code/#/2/code/edit/Q2tqnT85mErteqbx5C2DO23a/ Link zum Protokoll]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&#039;&#039;&#039;Virtueller Info-Termin zur V3 der Lernzielmatrix&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
**Montag, 16. Juni 2025, 10:00-11:00 Uhr&lt;br /&gt;
**Zugangsdaten: https://uni-kiel.zoom-x.de/j/69240642449?pwd=imWy5sFesLTlpJTIpN6rjl6tHhJpBD.1, Meeting-ID: 692 4064 2449, Kenncode: 4103&lt;br /&gt;
** &#039;&#039;&#039;Die Lernzielmatrix wird bei folgenden Formaten und Veranstaltungen vorgestellt:&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+&lt;br /&gt;
!Datum&lt;br /&gt;
!Veranstaltung&lt;br /&gt;
!Ort&lt;br /&gt;
!Programm&lt;br /&gt;
!Beitrag&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01. – 02. April 2025&lt;br /&gt;
|[https://indico.leibniz-fli.de/e/datafellows25 Fellowship of the Data]&lt;br /&gt;
|Jena&lt;br /&gt;
|https://indico.leibniz-fli.de/event/10/page/14-program&lt;br /&gt;
|[https://liascript.github.io/course/?https://raw.githubusercontent.com/RDM4CAU/LZ4FDM/refs/heads/main/Matrix-DataFellows.md#1 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16. Juni 2025&lt;br /&gt;
|Virtueller Info-Termin zur V3 der Lernzielmatrix&lt;br /&gt;
|virtuell&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15674373 Präsentation], [https://doi.org/10.5446/70587 Video-Aufzeichnung]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|24. – 27. Juni 2025&lt;br /&gt;
|[https://2025.bid-kongress.de/ 9. Bibliothekskongress 2025]&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|https://bid2025.abstractserver.com/program/#/details/presentations/500&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15797529 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|26. – 28. August 2025&lt;br /&gt;
|[https://www.nfdi.de/cordi-2025/ Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI)]&lt;br /&gt;
|Aachen&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|in Vorbereitung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|22. – 25. September 2025&lt;br /&gt;
|[https://ecil2025.ilconf.org/ European Conference on Information Literacy 2025 (ECIL)]&lt;br /&gt;
|Bamberg&lt;br /&gt;
|https://ecil2025.ilconf.org/preliminary-program/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
*&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Neuigkeiten zur Lernzielmatrix werden sowohl über die Mailingliste [https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten Umgang mit Forschungsdaten], den Mailverteiler von der NFDI-Sektion EduTrain als auch über diese Seite verbreitet. Bei Fragen, Anmerkungen oder eigenen Anwendungsbeispielen der Matrix, die hier aufgeführt werden sollen, kann das Redaktionsteam über den E-Mail-Verteiler der DINI/nestor AG Forschungsdaten UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de uag-fdm-schulung@dini.de]. Alternativ können Anwendungsbeispiele nach Erstellung eines Accounts eigenständig auf Forschungsdaten.org eingetragen werden, um so einen Beitrag zur Sichtbarkeit zu leisten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Auch das Kommentieren und Mitwirken via https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele ist herzlich willkommen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix ==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Folgende Änderungen wurden seit Version 2 vorgenommen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Community Event, Darmstadt (31. Januar bis 1. Februar 2024)&lt;br /&gt;
* Umstrukturierungen in Themenclusterbildung und Themen&lt;br /&gt;
* Umbenennungen von Themenclustern und Themen&lt;br /&gt;
* Inhaltliche Überarbeitung von Lernzielen&lt;br /&gt;
* Sprachliche Vereinheitlichung von Lernzielformulierungen&lt;br /&gt;
* Umstrukturierung des Tabellenaufbaus&lt;br /&gt;
* Vergabe von Ids für Themencluster, Themen, Lernziele&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts How-to-Use&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts Glossar&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Call4Comments&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sämtliche Quellen, die für die Erstellung der Lernzielmatrix und der Begleitmaterialien verwendet wurden, sind über diesen Zotero-Link einsehbar: https://www.zotero.org/groups/5802399/lzm-fdm/library&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8645</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8645"/>
		<updated>2025-07-11T07:36:05Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die [https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Historie==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training &amp;amp; Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die wertvollen Rückmeldungen der Community wurden berücksichtigt und führten zur Veröffentlichung der dritten Version der Lernzielmatrix auf Zenodo im März 2025.&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Metakompetenzen), die jeweils selbst in verschiedene Themen unterteilt sind. Diesen Themen wurden Lernziele zugeordnet. Sowohl die Lernziele als auch die Themencluster und die Themen sind mit einer eindeutigen ID versehen (siehe IDs Spalte A, C und E). Von der  sprachlichen Struktur her sind die Lernziele einheitlich aufgebaut und starten immer mit: “Lernende können…” (Spalte F). Es folgt eine Spalte mit dem Lernziel-Inhalt (Spalte G) sowie dem Lernziel-Verb (Spalte H). Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt (Spalte I) sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, Early Career Researchers oder Data Stewards; Spalten J-M) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
[[Datei:Lernziele.jpg|alternativtext=Zwei Lernziele aus Themencluster 1|mini|1291x1291px|Zwei Lernziele aus Themencluster 1|ohne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können den Begriff Forschungsdaten erläutern.” und “ Lernende können Beispiele für Forschungsdaten benennen” lassen sich im Thema “Grundbegriffe und Bedeutung des Forschungsdatenmanagements (FDM)” finden, welches sich im Themencluster “Grundlegende und übergreifende Konzepte” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel-Verb “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet. Daran anschließend wird eingeordnet, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden (siehe Abschnitt Kontakt). Zudem findet sich im Begleitmaterial der Lernzielmatrix V3 eine ausführliche Beschreibung einer Auswahl der folgenden Beispiele sowie fiktive Anwendungsszenarien, die Nachnutzenden der Matrix als Inspiration für eigene Vorhaben dienen können.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen., Link: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13270642&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
*Lernziele für Studierende im Projekt im Projekt FDM@Studium, Link: https://www.dh.nrw/kooperationen/FDM@Studium.nrw-97&lt;br /&gt;
*Data Train Anpassungen im Rahmen von DataNord (U Bremen Research Alliance, Data Nord). Zusammenfassung: Die Lernzielmatrix wird zur Qualitätssicherung und Standardisierung der Datenkompetenzausbildung im Rahmen von Data Train herangezogen., Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.13293163&lt;br /&gt;
*Nutzung der FDM-Lernzielmatrix in der Entwicklung der [https://education.nfdi4ing.de/startpage.html#/ NFDI4Ing-Selbstlernplattform] zu fachspezifischen FDM-Grundlagen (NFDI4ING)&lt;br /&gt;
*LO-Matrix goes FAIR (NFDI Sektion EduTrain, DALIA, SODa, UAG Schulung/Fortbildung)&lt;br /&gt;
*GesundFDM. Forschungsdatenmanagement für die gesundheits- und pflegebezogenen Wissenschaften, Link: https://www.gesund-fdm.de/ &lt;br /&gt;
*SODa BeratungsCamp Modul 1 - Arbeiten mit strukturierten Daten in der Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation - Didaktisches Konzept. Strukturierte Nachnutzung der Lernzielmatrix zum FDM durch die Fachexpertisen &amp;quot;Arbeiten mit strukturierten Daten&amp;quot; und &amp;quot;Restaurierungs- und Konservierungsdokumentation&amp;quot; in universitären Sammlungen, Link: https://zenodo.org/records/14860999&lt;br /&gt;
*FDM@CAU. Zentrales Forschungsdatenmanagement der CAU, Link: https://www.wissenschaftliche-weiterbildung-uni-kiel.de/kurssuche/kurs/Train-the-lecturer+zum+Themenbereich+Forschungsdatenmanagement/F241023&lt;br /&gt;
* Matrizen-Mapping. Lernzielmatrix, Diamant-Modell und TADIRAH als Grundlagen für eine Data-Literacy Bedarfserhebung, Link: https://zenodo.org/records/12189030&lt;br /&gt;
*Fachspezifische Adaption der Lernzielmatrix zum FDM für die Chemie, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.14843934&lt;br /&gt;
*Data Affairs. Datenmanagement in der ethnografischen Forschung, Link: https://data-affairs.affective-societies.de/lerneinheiten/&lt;br /&gt;
*&amp;quot;Mapping&amp;quot; der LZM auf die EduTrain Personas&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Aktuelles und Termine ==&lt;br /&gt;
[[Datei:Foto Zoom Veröffentlichung.jpg|alternativtext=Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3|mini|Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Das Redaktionsteam feierte am 24. März die Veröffentlichung von V3 der Lernzielmatrix.&lt;br /&gt;
* Eine englischsprachige Variante von V3 wird zeitnah nachgeliefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* &#039;&#039;&#039;&amp;quot;Ask the Matrix&amp;quot; - Offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
**Jeden 2. Freitag im Monat | 10:00–11:00 Uhr&lt;br /&gt;
**Die offene Sprechstunde zur Lernzielmatrix bietet einen unkomplizierten Raum für Austausch, Fragen und Anregungen. Eingeladen sind alle, die in Beratung, Lehre oder der Entwicklung von Infrastrukturen im FDM aktiv sind.&lt;br /&gt;
**Nächste Termine: 11. Juli, 08. August, 12. September, 10. Oktober&lt;br /&gt;
**[https://uni-kiel.zoom-x.de/j/65922386511 Zugangslink] (Zoom) und [https://cryptpad.fr/code/#/2/code/edit/Q2tqnT85mErteqbx5C2DO23a/ Link zum Protokoll]&lt;br /&gt;
* &#039;&#039;&#039;Die Lernzielmatrix wird bei folgenden Formaten und Veranstaltungen vorgestellt:&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|+&lt;br /&gt;
!Datum&lt;br /&gt;
!Veranstaltung&lt;br /&gt;
!Ort&lt;br /&gt;
!Programm&lt;br /&gt;
!Beitrag&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|01. – 02. April 2025&lt;br /&gt;
|[https://indico.leibniz-fli.de/e/datafellows25 Fellowship of the Data]&lt;br /&gt;
|Jena&lt;br /&gt;
|https://indico.leibniz-fli.de/event/10/page/14-program&lt;br /&gt;
|[https://liascript.github.io/course/?https://raw.githubusercontent.com/RDM4CAU/LZ4FDM/refs/heads/main/Matrix-DataFellows.md#1 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|16. Juni 2025&lt;br /&gt;
|Virtueller Info-Termin zur V3 der Lernzielmatrix&lt;br /&gt;
|virtuell&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15674373 Präsentation], [https://doi.org/10.5446/70587 Video-Aufzeichnung]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|24. – 27. Juni 2025&lt;br /&gt;
|[https://2025.bid-kongress.de/ 9. Bibliothekskongress 2025]&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|https://bid2025.abstractserver.com/program/#/details/presentations/500&lt;br /&gt;
|[https://doi.org/10.5281/zenodo.15797529 Präsentation]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|26. – 28. August 2025&lt;br /&gt;
|[https://www.nfdi.de/cordi-2025/ Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI)]&lt;br /&gt;
|Aachen&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|in Vorbereitung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|22. – 25. September 2025&lt;br /&gt;
|[https://ecil2025.ilconf.org/ European Conference on Information Literacy 2025 (ECIL)]&lt;br /&gt;
|Bamberg&lt;br /&gt;
|https://ecil2025.ilconf.org/preliminary-program/&lt;br /&gt;
|in Vorbereitung&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Kontakt ==&lt;br /&gt;
Neuigkeiten zur Lernzielmatrix werden sowohl über die Mailingliste [https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten Umgang mit Forschungsdaten], den Mailverteiler von der NFDI-Sektion EduTrain als auch über diese Seite verbreitet. Bei Fragen, Anmerkungen oder eigenen Anwendungsbeispielen der Matrix, die hier aufgeführt werden sollen, kann das Redaktionsteam über den E-Mail-Verteiler der DINI/nestor AG Forschungsdaten UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de uag-fdm-schulung@dini.de]. Alternativ können Anwendungsbeispiele nach Erstellung eines Accounts eigenständig auf Forschungsdaten.org eingetragen werden, um so einen Beitrag zur Sichtbarkeit zu leisten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Auch das Kommentieren und Mitwirken via https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele ist herzlich willkommen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix ==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Folgende Änderungen wurden seit Version 2 vorgenommen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Community Event, Darmstadt (31. Januar bis 1. Februar 2024)&lt;br /&gt;
* Umstrukturierungen in Themenclusterbildung und Themen&lt;br /&gt;
* Umbenennungen von Themenclustern und Themen&lt;br /&gt;
* Inhaltliche Überarbeitung von Lernzielen&lt;br /&gt;
* Sprachliche Vereinheitlichung von Lernzielformulierungen&lt;br /&gt;
* Umstrukturierung des Tabellenaufbaus&lt;br /&gt;
* Vergabe von Ids für Themencluster, Themen, Lernziele&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts How-to-Use&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts Glossar&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Call4Comments&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sämtliche Quellen, die für die Erstellung der Lernzielmatrix und der Begleitmaterialien verwendet wurden, sind über diesen Zotero-Link einsehbar: https://www.zotero.org/groups/5802399/lzm-fdm/library&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8569</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8569"/>
		<updated>2025-05-23T12:00:39Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: Info-Termin LZM, 16. Juni&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die [https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Historie==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training &amp;amp; Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die wertvollen Rückmeldungen der Community wurden berücksichtigt und führten zur Veröffentlichung der dritten Version der Lernzielmatrix auf Zenodo im März 2025.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Metakompetenzen), die jeweils selbst in verschiedene Themen unterteilt sind. Diesen Themen wurden Lernziele zugeordnet. Sowohl die Lernziele als auch die Themencluster und die Themen sind mit einer eindeutigen ID versehen (siehe IDs Spalte A, C und E). Von der  sprachlichen Struktur her sind die Lernziele einheitlich aufgebaut und starten immer mit: “Lernende können…” (Spalte F). Es folgt eine Spalte mit dem Lernziel-Inhalt (Spalte G) sowie dem Lernziel-Verb (Spalte H). Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt (Spalte I) sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, Early Career Researchers oder Data Stewards; Spalten J-M) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
[[Datei:Lernziele.jpg|alternativtext=Zwei Lernziele aus Themencluster 1|mini|1291x1291px|Zwei Lernziele aus Themencluster 1|ohne]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können den Begriff Forschungsdaten erläutern.” und “ Lernende können Beispiele für Forschungsdaten benennen” lassen sich im Thema “Grundbegriffe und Bedeutung des Forschungsdatenmanagements (FDM)” finden, welches sich im Themencluster “Grundlegende und übergreifende Konzepte” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel-Verb “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet. Daran anschließend wird eingeordnet, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden (siehe Abschnitt Kontakt). Zudem findet sich im Begleitmaterial der Lernzielmatrix V3 eine ausführliche Beschreibung einer Auswahl der folgenden Beispiele sowie fiktive Anwendungsszenarien, die Nachnutzenden der Matrix als Inspiration für eigene Vorhaben dienen können.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen., Link: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13270642&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
*Lernziele für Studierende im Projekt im Projekt FDM@Studium, Link: https://www.dh.nrw/kooperationen/FDM@Studium.nrw-97&lt;br /&gt;
*Data Train Anpassungen im Rahmen von DataNord (U Bremen Research Alliance, Data Nord). Zusammenfassung: Die Lernzielmatrix wird zur Qualitätssicherung und Standardisierung der Datenkompetenzausbildung im Rahmen von Data Train herangezogen., Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.13293163&lt;br /&gt;
*Nutzung der FDM-Lernzielmatrix in der Entwicklung der [https://education.nfdi4ing.de/startpage.html#/ NFDI4Ing-Selbstlernplattform] zu fachspezifischen FDM-Grundlagen (NFDI4ING)&lt;br /&gt;
*LO-Matrix goes FAIR (NFDI Sektion EduTrain, DALIA, SODa, UAG Schulung/Fortbildung)&lt;br /&gt;
*GesundFDM. Forschungsdatenmanagement für die gesundheits- und pflegebezogenen Wissenschaften, Link: https://www.gesund-fdm.de/ &lt;br /&gt;
*SODa BeratungsCamp Modul 1 - Arbeiten mit strukturierten Daten in der Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation - Didaktisches Konzept. Strukturierte Nachnutzung der Lernzielmatrix zum FDM durch die Fachexpertisen &amp;quot;Arbeiten mit strukturierten Daten&amp;quot; und &amp;quot;Restaurierungs- und Konservierungsdokumentation&amp;quot; in universitären Sammlungen, Link: https://zenodo.org/records/14860999&lt;br /&gt;
*FDM@CAU. Zentrales Forschungsdatenmanagement der CAU, Link: https://www.wissenschaftliche-weiterbildung-uni-kiel.de/kurssuche/kurs/Train-the-lecturer+zum+Themenbereich+Forschungsdatenmanagement/F241023&lt;br /&gt;
* Matrizen-Mapping. Lernzielmatrix, Diamant-Modell und TADIRAH als Grundlagen für eine Data-Literacy Bedarfserhebung, Link: https://zenodo.org/records/12189030&lt;br /&gt;
*Fachspezifische Adaption der Lernzielmatrix zum FDM für die Chemie, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.14843934&lt;br /&gt;
*Data Affairs. Datenmanagement in der ethnografischen Forschung, Link: https://data-affairs.affective-societies.de/lerneinheiten/&lt;br /&gt;
*&amp;quot;Mapping&amp;quot; der LZM auf die EduTrain Personas&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten== &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Das Redaktionsteam feierte am 24. März die Veröffentlichung von V3 der Lernzielmatrix.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:Foto Zoom Veröffentlichung.jpg|638x638px|Momentaufnahme Veröffentlichung LZM V3|rechts]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*&#039;&#039;&#039;Virtueller Info-Termin zur V3 der Lernzielmatrix: Montag, 16. Juni 2025, 10:00-11:00 Uhr&#039;&#039;&#039; &lt;br /&gt;
**Zugangsdaten: https://uni-kiel.zoom-x.de/j/69240642449?pwd=imWy5sFesLTlpJTIpN6rjl6tHhJpBD.1, Meeting-ID: 692 4064 2449, Kenncode: 410355&lt;br /&gt;
*Eine englischsprachige Variante von V3 wird zeitnah nachgeliefert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die V3 der Lernzielmatrix wird 2025 bei folgenden Veranstaltungen vorgestellt:  &lt;br /&gt;
**Fellowship of the Data, 1.-2. April in Jena, https://indico.leibniz-fli.de/event/10/page/14-program&lt;br /&gt;
** 9. Bibliothekskongress 2025, 24.-27. Juni in Bremen https://bid2025.abstractserver.com/program/#/details/presentations/500&lt;br /&gt;
**Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI), 26.-28. August in Aachen, Beitrag wird derzeit vorbereitet&lt;br /&gt;
**European Conference on Information Literacy 2025 (ECIL), 22.-25. Sept. in Bamberg, Beitrag wurde eingereicht&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Neuigkeiten zur Lernzielmatrix werden sowohl über die Mailingliste [https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten Umgang mit Forschungsdaten], den Mailverteiler von der NFDI-Sektion EduTrain als auch über diese Seite verbreitet. Bei Fragen, Anmerkungen oder eigenen Anwendungsbeispielen der Matrix, die hier aufgeführt werden sollen, kann das Redaktionsteam über den E-Mail-Verteiler der DINI/nestor AG Forschungsdaten UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de uag-fdm-schulung@dini.de]. Alternativ können Anwendungsbeispiele nach Erstellung eines Accounts eigenständig auf Forschungsdaten.org eingetragen werden, um so einen Beitrag zur Sichtbarkeit zu leisten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Auch das Kommentieren und Mitwirken via https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele ist herzlich willkommen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix ==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Folgende Änderungen wurden seit Version 2 vorgenommen:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Community Event, Darmstadt (31. Januar bis 1. Februar 2024)&lt;br /&gt;
* Umstrukturierungen in Themenclusterbildung und Themen&lt;br /&gt;
* Umbenennungen von Themenclustern und Themen&lt;br /&gt;
* Inhaltliche Überarbeitung von Lernzielen&lt;br /&gt;
* Sprachliche Vereinheitlichung von Lernzielformulierungen&lt;br /&gt;
* Umstrukturierung des Tabellenaufbaus&lt;br /&gt;
* Vergabe von Ids für Themencluster, Themen, Lernziele&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts How-to-Use&lt;br /&gt;
* Ergänzung eines Tabellenblatts Glossar&lt;br /&gt;
* Einarbeitung von Kommentaren aus Call4Comments&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Sämtliche Quellen, die für die Erstellung der Lernzielmatrix und der Begleitmaterialien verwendet wurden, sind über diesen Zotero-Link einsehbar: https://www.zotero.org/groups/5802399/lzm-fdm/library&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8557</id>
		<title>UAG Schulungen/Fortbildungen</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8557"/>
		<updated>2025-05-05T07:41:23Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Vision==&lt;br /&gt;
Die FD-Manager*innen und Data Stewards des deutschen Sprachraums  - diejenigen, die Forschende beim FDM unterstützen - sind miteinander vernetzt und gut ausgebildet. Für ihre Ausbildung und Arbeit stehen Schulungsmaterialien und -konzepte zum Thema FDM bereit, die standardisiert, qualitätsgesichert, kuratiert und nachnutzbar (gemäß OER-Standards) sind.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen (kurz: UAG) der [[AG Forschungsdaten|DINI/nestor-AG Forschungsdaten]] kommunizieren aktiv, sind in FDM-Initiativen vertreten und nehmen weitere Kontakte mit ähnlich arbeitenden Initiativen und Personen auf&lt;br /&gt;
*Die UAG bietet Ausbildungs-Workshops und Plattformen für die professionelle Weiterentwicklung von FD-Manager*innen und Data Stewards an&lt;br /&gt;
*Die UAG sammelt, erstellt, aktualisiert und kanonisiert Materialien und Konzepte zur FDM-Kompetenzentwicklung und berät / unterstützt Initiativen bei der Konzipierung und Durchführung von zertifizierten Angeboten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===UAG-Treffen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die regelmäßigen Telkos der UAG finden i. d. R. am ersten Montag eines Monats von 11-12 Uhr statt; Abweichungen ergeben sich bspw. bei Feiertagen. &lt;br /&gt;
*Falls Sie Interesse an einer Teilnahme und aktiven Mitarbeit in der UAG haben, schreiben Sie bitte den beiden Sprecher:innen (siehe unten) oder an uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Veranstaltungen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende|Kollegiale Beratung]] ca. jeden ersten Freitag alle 3 Monate von 10-12 Uhr (online)&lt;br /&gt;
*Einladungen werden u. a. über die DFN-Mailingliste zum Umgang mit Forschungsdaten versendet: https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Veröffentlichung der dritten Version der [https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)]&lt;br /&gt;
*Die fünfte Version (5.0) des &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot; wurde am 14.12.2023 auf Zenodo publiziert. Alle Einheiten für die Version 5.0 wurden auf ihre Aktualität hin überprüft sowie einzelne Einheiten inhaltlich auf den neusten Stand gebracht. Die zu Beginn jeder Einheit angegebenen Lernziele wurden in Anlehnung an die [https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617 Lernzielmatrix zum Themenbereich FDM] aktualisiert.&lt;br /&gt;
*Die englische Übersetzung der Version 5.0 als Version 5.1 ist ebenfalls bei Zenodo zu finden: [https://doi.org/10.5281/zenodo.13927614 Train-the-Trainer Concept on Research Data Management]&lt;br /&gt;
*Zusätzlich zur Version 5.0 wurden Erweiterungsmodule zu den Themen [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 Elektronisches Laborbuch], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten] und [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 Softwaremanagementplan] ebenfalls jeweils auf Zenodo publiziert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Arbeitsergebnisse==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[https://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Englische Version (5.1) [https://doi.org/10.5281/zenodo.13927614 Train-the-Trainer Concept on Research Data Management]&lt;br /&gt;
*Fünfte Version (5.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement] inkl. 5 Erweiterungsmodule ([https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 ELN], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 SMP])&lt;br /&gt;
*Vierte Version (4.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.5773203 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement]&lt;br /&gt;
*Dritte, überarbeitete und um Online-Materialien und -Methoden erweiterte Version (3.1) des [http://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer Konzepts zum Thema Forschungsdatenmanagement]&lt;br /&gt;
*Englische Version (3.0) [https://doi.org/10.5281/zenodo.4071471 Train-the-Trainer Concept on Research Data Management]&lt;br /&gt;
*[https://dini.de/veranstaltungen/workshops/follow-up-train-the-trainer-workshop-zum-forschungsdatenmanagement/ Follow-up: Train-the-Trainer Workshop zum Forschungsdatenmanagement] am 02.-03.02.2023 von 09:00-16:00 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Online-Workshops]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[https://www.forschungsdaten.org/index.php/Online-Workshops &amp;quot;Urheberrecht und Lizenzierung bei Forschungsdaten&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*[[Online-Workshops|„Data Sharing interaktiv vermittelt“]]&lt;br /&gt;
*„[[Online-Workshops|Datendokumentation leicht gemacht! Ein interaktiver Online-Workshop“]]&lt;br /&gt;
*[https://doi.org/10.5281/zenodo.7568266 &amp;quot;Datennachnutzung in der Praxis&amp;quot;]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Materialsammlung|Materialsammlung zu Schulungen im Forschungsdatenmanagement]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Der [http://doi.org/10.5281/zenodo.1209284 Materialkatalog zum Forschungsdatenmanagement] wurde in das [https://rs.cms.hu-berlin.de/ Medien-Repositorium] der Humboldt-Universität zu Berlin überführt, um eine bessere Durchsuchbarkeit und besseren Zugriff auf die Materialien zu ermöglichen. Darüber hinaus wurde das gemeinsam entwickelte [http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema] in der [https://hu.berlin/fdm-materialsammlung Materialsammlung] umgesetzt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Online-Beratungsformat, dass regelmäßig (ca. alle 3 Monate) von der UAG für FDM-Schulende ausgerichtet wird&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== [[Lernzielmatrix]] ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246&lt;br /&gt;
* Eine Übersicht zur Lernzielmatrix gibt eine eigene Seite bei forschungsdaten.org: [[Lernzielmatrix]]&lt;br /&gt;
* Working Paper [https://doi.org/10.5281/zenodo.7034477 „Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewarts“ auf Zenodo publiziert (Version 1 und 2)&lt;br /&gt;
* Präsentationsfolien zur Paneldiskussion &amp;quot;Lernziele und zu fördernde Kompetenzen im Bereich Forschungsdatenmanagement: Eine Paneldiskussion&amp;quot; am 17.02.2023 bei der [https://indico.desy.de/event/37011/timetable/#20230217 RDA-DE Tagung 2023]&lt;br /&gt;
* Am 31.01. und 01.02. fand ein Community-Event zur Lernzielmatrix in Darmstadt statt. Hierbei wurde die Matrix diskutiert und Aspekte für die dritte Version der Matrix gesammelt. Für die zweite Jahreshälfte 2024 ist ein öffentlicher Call4Comments geplant. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weitere Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Poster [https://agu2021fallmeeting-agu.ipostersessions.com/default.aspx?s=07-32-D3-E1-81-63-48-47-F3-DE-DB-DF-A9-7B-FB-7D&amp;amp;guestview=true &amp;quot;A Blind Date with Research Data - Needs and Challenges in Further Education&amp;quot;] auf dem AGU Fall Meeting am 15.12.2021&lt;br /&gt;
*Poster [https://doi.org/10.5281/zenodo.5554014 &amp;quot;Vorstellung der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&amp;quot;] auf der 22. DINI-Jahrestagung am 05. und 06.10.2021&lt;br /&gt;
*[http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema für Schulungsmaterialien zum Thema Forschungsdaten] ist auf Deutsch und [http://doi.org/10.5281/zenodo.3784238 Englisch] auf Zenodo verfügbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Gründungstreffen==&lt;br /&gt;
Das [[Gründungstreffen|erste Treffen der UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor-AG Forschungsdaten fand am 05.03.2019 im Anschluss an den [[Re-Use FDMentor|Re-Use FDMentor_Workshop]] von 16:45-18:00 Uhr an der Humboldt-Universität zu Berlin statt. An der Veranstaltung haben 13 Personen teilgenommen. Ziel dieses Treffens und der UAG war es interessierte Menschen zusammen zu bringen, um aktiv unterschiedliche Schulungsmodelle und -materialien weiterzuentwickeln und zu erarbeiten. Die Grundlage bilden das in FDMentor erarbeitete Train-the-Trainer Konzept sowie weitere Materialien, die in anderen Initiativen rund um die FDM-Community entstanden sind. In diesem ersten Meeting wurden gemeinsame Ziele und die zukünftige Zusammenarbeit definiert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
Sprecherinnen der UAG: [mailto:katarzyna.biernacka@tu-berlin.de Katarzyna Biernacka] und [mailto:janna.neumann@tib.eu Janna Neumann]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Weitere Informationen zu den [[Mitglieder der UAG|Mitgliedern der UAG]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Kontakt zur UAG: uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Unsere Social-Media-Kanäle: [https://twitter.com/FDM_Schulung Twitter], [https://openbiblio.social/@FDM_Schulung Mastodon]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Arbeitsgruppen]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Ausbildung]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8556</id>
		<title>UAG Schulungen/Fortbildungen</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8556"/>
		<updated>2025-05-05T07:38:58Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Vision==&lt;br /&gt;
Die FD-Manager*innen und Data Stewards des deutschen Sprachraums  - diejenigen, die Forschende beim FDM unterstützen - sind miteinander vernetzt und gut ausgebildet. Für ihre Ausbildung und Arbeit stehen Schulungsmaterialien und -konzepte zum Thema FDM bereit, die standardisiert, qualitätsgesichert, kuratiert und nachnutzbar (gemäß OER-Standards) sind.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen (kurz: UAG) der [[AG Forschungsdaten|DINI/nestor-AG Forschungsdaten]] kommunizieren aktiv, sind in FDM-Initiativen vertreten und nehmen weitere Kontakte mit ähnlich arbeitenden Initiativen und Personen auf&lt;br /&gt;
*Die UAG bietet Ausbildungs-Workshops und Plattformen für die professionelle Weiterentwicklung von FD-Manager*innen und Data Stewards an&lt;br /&gt;
*Die UAG sammelt, erstellt, aktualisiert und kanonisiert Materialien und Konzepte zur FDM-Kompetenzentwicklung und berät / unterstützt Initiativen bei der Konzipierung und Durchführung von zertifizierten Angeboten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===UAG-Treffen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die regelmäßigen Telkos der UAG finden i. d. R. am ersten Montag eines Monats von 11-12 Uhr statt; Abweichungen ergeben sich bspw. bei Feiertagen. &lt;br /&gt;
*Falls Sie Interesse an einer Teilnahme und aktiven Mitarbeit in der UAG haben, schreiben Sie bitte den beiden Sprecher:innen (siehe unten) oder an uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Veranstaltungen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende|Kollegiale Beratung]] ca. jeden ersten Freitag alle 3 Monate von 10-12 Uhr (online)&lt;br /&gt;
*Einladungen werden u. a. über die DFN-Mailingliste zum Umgang mit Forschungsdaten versendet: https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/forschungsdaten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die fünfte Version (5.0) des &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot; wurde am 14.12.2023 auf Zenodo publiziert. Alle Einheiten für die Version 5.0 wurden auf ihre Aktualität hin überprüft sowie einzelne Einheiten inhaltlich auf den neusten Stand gebracht. Die zu Beginn jeder Einheit angegebenen Lernziele wurden in Anlehnung an die [https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617 Lernzielmatrix zum Themenbereich FDM] aktualisiert.&lt;br /&gt;
*Zusätzlich zur Version 5.0 wurden Erweiterungsmodule zu den Themen [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 Elektronisches Laborbuch], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten] und [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 Softwaremanagementplan] ebenfalls jeweils auf Zenodo publiziert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Arbeitsergebnisse==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[https://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Englische Version (5.1) [https://doi.org/10.5281/zenodo.13927614 Train-the-Trainer Concept on Research Data Management]&lt;br /&gt;
*Fünfte Version (5.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement] inkl. 5 Erweiterungsmodule ([https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 ELN], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 SMP])&lt;br /&gt;
*Vierte Version (4.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.5773203 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement]&lt;br /&gt;
*Dritte, überarbeitete und um Online-Materialien und -Methoden erweiterte Version (3.1) des [http://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer Konzepts zum Thema Forschungsdatenmanagement]&lt;br /&gt;
*Englische Version (3.0) [https://doi.org/10.5281/zenodo.4071471 Train-the-Trainer Concept on Research Data Management]&lt;br /&gt;
*[https://dini.de/veranstaltungen/workshops/follow-up-train-the-trainer-workshop-zum-forschungsdatenmanagement/ Follow-up: Train-the-Trainer Workshop zum Forschungsdatenmanagement] am 02.-03.02.2023 von 09:00-16:00 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Online-Workshops]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[https://www.forschungsdaten.org/index.php/Online-Workshops &amp;quot;Urheberrecht und Lizenzierung bei Forschungsdaten&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*[[Online-Workshops|„Data Sharing interaktiv vermittelt“]]&lt;br /&gt;
*„[[Online-Workshops|Datendokumentation leicht gemacht! Ein interaktiver Online-Workshop“]]&lt;br /&gt;
*[https://doi.org/10.5281/zenodo.7568266 &amp;quot;Datennachnutzung in der Praxis&amp;quot;]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Materialsammlung|Materialsammlung zu Schulungen im Forschungsdatenmanagement]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Der [http://doi.org/10.5281/zenodo.1209284 Materialkatalog zum Forschungsdatenmanagement] wurde in das [https://rs.cms.hu-berlin.de/ Medien-Repositorium] der Humboldt-Universität zu Berlin überführt, um eine bessere Durchsuchbarkeit und besseren Zugriff auf die Materialien zu ermöglichen. Darüber hinaus wurde das gemeinsam entwickelte [http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema] in der [https://hu.berlin/fdm-materialsammlung Materialsammlung] umgesetzt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Online-Beratungsformat, dass regelmäßig (ca. alle 3 Monate) von der UAG für FDM-Schulende ausgerichtet wird&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== [[Lernzielmatrix]] ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246&lt;br /&gt;
* Eine Übersicht zur Lernzielmatrix gibt eine eigene Seite bei forschungsdaten.org: [[Lernzielmatrix]]&lt;br /&gt;
* Working Paper [https://doi.org/10.5281/zenodo.7034477 „Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewarts“ auf Zenodo publiziert (Version 1 und 2)&lt;br /&gt;
* Präsentationsfolien zur Paneldiskussion &amp;quot;Lernziele und zu fördernde Kompetenzen im Bereich Forschungsdatenmanagement: Eine Paneldiskussion&amp;quot; am 17.02.2023 bei der [https://indico.desy.de/event/37011/timetable/#20230217 RDA-DE Tagung 2023]&lt;br /&gt;
* Am 31.01. und 01.02. fand ein Community-Event zur Lernzielmatrix in Darmstadt statt. Hierbei wurde die Matrix diskutiert und Aspekte für die dritte Version der Matrix gesammelt. Für die zweite Jahreshälfte 2024 ist ein öffentlicher Call4Comments geplant. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weitere Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Poster [https://agu2021fallmeeting-agu.ipostersessions.com/default.aspx?s=07-32-D3-E1-81-63-48-47-F3-DE-DB-DF-A9-7B-FB-7D&amp;amp;guestview=true &amp;quot;A Blind Date with Research Data - Needs and Challenges in Further Education&amp;quot;] auf dem AGU Fall Meeting am 15.12.2021&lt;br /&gt;
*Poster [https://doi.org/10.5281/zenodo.5554014 &amp;quot;Vorstellung der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&amp;quot;] auf der 22. DINI-Jahrestagung am 05. und 06.10.2021&lt;br /&gt;
*[http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema für Schulungsmaterialien zum Thema Forschungsdaten] ist auf Deutsch und [http://doi.org/10.5281/zenodo.3784238 Englisch] auf Zenodo verfügbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Gründungstreffen==&lt;br /&gt;
Das [[Gründungstreffen|erste Treffen der UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor-AG Forschungsdaten fand am 05.03.2019 im Anschluss an den [[Re-Use FDMentor|Re-Use FDMentor_Workshop]] von 16:45-18:00 Uhr an der Humboldt-Universität zu Berlin statt. An der Veranstaltung haben 13 Personen teilgenommen. Ziel dieses Treffens und der UAG war es interessierte Menschen zusammen zu bringen, um aktiv unterschiedliche Schulungsmodelle und -materialien weiterzuentwickeln und zu erarbeiten. Die Grundlage bilden das in FDMentor erarbeitete Train-the-Trainer Konzept sowie weitere Materialien, die in anderen Initiativen rund um die FDM-Community entstanden sind. In diesem ersten Meeting wurden gemeinsame Ziele und die zukünftige Zusammenarbeit definiert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
Sprecherinnen der UAG: [mailto:katarzyna.biernacka@tu-berlin.de Katarzyna Biernacka] und [mailto:janna.neumann@tib.eu Janna Neumann]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Weitere Informationen zu den [[Mitglieder der UAG|Mitgliedern der UAG]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Kontakt zur UAG: uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Unsere Social-Media-Kanäle: [https://twitter.com/FDM_Schulung Twitter], [https://openbiblio.social/@FDM_Schulung Mastodon]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Arbeitsgruppen]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Ausbildung]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8426</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8426"/>
		<updated>2025-02-10T14:20:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: Updates zur LZM&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training &amp;amp; Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die hilfreichen Kommentare aus der Community werden derzeit eingearbeitet.  &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix im ersten Quartal 2025 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8101</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8101"/>
		<updated>2024-08-06T07:26:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8100</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8100"/>
		<updated>2024-08-06T07:21:03Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8099</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8099"/>
		<updated>2024-08-06T07:18:24Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8098</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8098"/>
		<updated>2024-08-06T07:16:14Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: Adressaten statt Zielgruppen&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressaten der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8067</id>
		<title>UAG Schulungen/Fortbildungen</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8067"/>
		<updated>2024-07-15T07:14:40Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Vision==&lt;br /&gt;
Die FD-Manager*innen und Data Stewards des deutschen Sprachraums  - diejenigen, die Forschende beim FDM unterstützen - sind miteinander vernetzt und gut ausgebildet. Für ihre Ausbildung und Arbeit stehen Schulungsmaterialien und -konzepte zum Thema FDM bereit, die standardisiert, qualitätsgesichert, kuratiert und nachnutzbar (gemäß OER-Standards) sind.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen (kurz: UAG) der [[AG Forschungsdaten|DINI/nestor-AG Forschungsdaten]] kommunizieren aktiv, sind in FDM-Initiativen vertreten und nehmen weitere Kontakte mit ähnlich arbeitenden Initiativen und Personen auf&lt;br /&gt;
*Die UAG bietet Ausbildungs-Workshops und Plattformen für die professionelle Weiterentwicklung von FD-Manager*innen und Data Stewards an&lt;br /&gt;
*Die UAG sammelt, erstellt, aktualisiert und kanonisiert Materialien und Konzepte zur FDM-Kompetenzentwicklung und berät / unterstützt Initiativen bei der Konzipierung und Durchführung von zertifizierten Angeboten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===UAG-Treffen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die nächste Telko der UAG findet am 06.05.2024 von 11-12 Uhr statt. Falls Sie Interesse an einer Teilnahme und aktiven Mitarbeit in der UAG haben, schreiben Sie bitte an uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Veranstaltungen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende|Kollegiale Beratung]] ca. jeden ersten Freitag alle 3 Monate von 10-12 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die fünfte Version (5.0) des &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot; wurde am 14.12.2023 auf Zenodo publiziert. Alle Einheiten für die Version 5.0 wurden auf ihre Aktualität hin überprüft sowie einzelne Einheiten inhaltlich auf den neusten Stand gebracht. Die zu Beginn jeder Einheit angegebenen Lernziele wurden in Anlehnung an die [https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617 Lernzielmatrix zum Themenbereich FDM] aktualisiert.&lt;br /&gt;
*Zusätzlich zur Version 5.0 wurden Erweiterungsmodule zu den Themen [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 Elektronisches Laborbuch], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten] und [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 Softwaremanagementplan] ebenfalls jeweils auf Zenodo publiziert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Arbeitsergebnisse==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[https://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Fünfte Version (5.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;] inkl. 5 Erweiterungsmodule ([https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 ELN], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 SMP])&lt;br /&gt;
*Vierte Version (4.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.5773203 &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*Dritte, überarbeitete und um Online-Materialien und -Methoden erweiterte Version (3.1) des [http://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 &amp;quot;Train-the-Trainer Konzepts zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*Englische Version (3.0) des &amp;quot;[https://doi.org/10.5281/zenodo.4071471 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement]&amp;quot;&lt;br /&gt;
*[https://dini.de/veranstaltungen/workshops/follow-up-train-the-trainer-workshop-zum-forschungsdatenmanagement/ Follow-up: Train-the-Trainer Workshop zum Forschungsdatenmanagement] am 02.-03.02.2023 von 09:00-16:00 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Online-Workshops]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[https://www.forschungsdaten.org/index.php/Online-Workshops &amp;quot;Urheberrecht und Lizenzierung bei Forschungsdaten&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*[[Online-Workshops|„Data Sharing interaktiv vermittelt“]]&lt;br /&gt;
*„[[Online-Workshops|Datendokumentation leicht gemacht! Ein interaktiver Online-Workshop“]]&lt;br /&gt;
*[https://doi.org/10.5281/zenodo.7568266 &amp;quot;Datennachnutzung in der Praxis&amp;quot;]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Materialsammlung|Materialsammlung zu Schulungen im Forschungsdatenmanagement]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Der [http://doi.org/10.5281/zenodo.1209284 Materialkatalog zum Forschungsdatenmanagement] wurde in das [https://rs.cms.hu-berlin.de/ Medien-Repositorium] der Humboldt-Universität zu Berlin überführt, um eine bessere Durchsuchbarkeit und besseren Zugriff auf die Materialien zu ermöglichen. Darüber hinaus wurde das gemeinsam entwickelte [http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema] in der [https://hu.berlin/fdm-materialsammlung Materialsammlung] umgesetzt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Online-Beratungsformat, dass regelmäßig (ca. alle 3 Monate) von der UAG für FDM-Schulende ausgerichtet wird&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== [[Lernzielmatrix]] ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Working Paper [https://doi.org/10.5281/zenodo.7034477 „Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewarts“ auf Zenodo publiziert (Version 1 und 2)&lt;br /&gt;
* Präsentationsfolien zur Paneldiskussion &amp;quot;Lernziele und zu fördernde Kompetenzen im Bereich Forschungsdatenmanagement: Eine Paneldiskussion&amp;quot; am 17.02.2023 bei der [https://indico.desy.de/event/37011/timetable/#20230217 RDA-DE Tagung 2023]&lt;br /&gt;
* Am 31.01. und 01.02. fand ein Community-Event zur Lernzielmatrix in Darmstadt statt. Hierbei wurde die Matrix diskutiert und Aspekte für die dritte Version der Matrix gesammelt. Für die zweite Jahreshälfte 2024 ist ein öffentlicher Call4Comments geplant. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weitere Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Poster [https://agu2021fallmeeting-agu.ipostersessions.com/default.aspx?s=07-32-D3-E1-81-63-48-47-F3-DE-DB-DF-A9-7B-FB-7D&amp;amp;guestview=true &amp;quot;A Blind Date with Research Data - Needs and Challenges in Further Education&amp;quot;] auf dem AGU Fall Meeting am 15.12.2021&lt;br /&gt;
*Poster [https://doi.org/10.5281/zenodo.5554014 &amp;quot;Vorstellung der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&amp;quot;] auf der 22. DINI-Jahrestagung am 05. und 06.10.2021&lt;br /&gt;
*[http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema für Schulungsmaterialien zum Thema Forschungsdaten] ist auf Deutsch und [http://doi.org/10.5281/zenodo.3784238 Englisch] auf Zenodo verfügbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Gründungstreffen==&lt;br /&gt;
Das [[Gründungstreffen|erste Treffen der UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor-AG Forschungsdaten fand am 05.03.2019 im Anschluss an den [[Re-Use FDMentor|Re-Use FDMentor_Workshop]] von 16:45-18:00 Uhr an der Humboldt-Universität zu Berlin statt. An der Veranstaltung haben 13 Personen teilgenommen. Ziel dieses Treffens und der UAG war es interessierte Menschen zusammen zu bringen, um aktiv unterschiedliche Schulungsmodelle und -materialien weiterzuentwickeln und zu erarbeiten. Die Grundlage bilden das in FDMentor erarbeitete Train-the-Trainer Konzept sowie weitere Materialien, die in anderen Initiativen rund um die FDM-Community entstanden sind. In diesem ersten Meeting wurden gemeinsame Ziele und die zukünftige Zusammenarbeit definiert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
Sprecherinnen der UAG: [mailto:katarzyna.biernacka@tu-berlin.de Katarzyna Biernacka] und [mailto:janna.neumann@tib.eu Janna Neumann]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Weitere Informationen zu den [[Mitglieder der UAG|Mitgliedern der UAG]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Kontakt zur UAG: uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Unsere Social-Media-Kanäle: [https://twitter.com/FDM_Schulung Twitter], [https://openbiblio.social/@FDM_Schulung Mastodon]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Arbeitsgruppen]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Ausbildung]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=UAG_Schulungen/Fortbildungen&amp;diff=8066</id>
		<title>UAG Schulungen/Fortbildungen</title>
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		<updated>2024-07-12T08:20:26Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: /* Lernzielmatrix */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Vision==&lt;br /&gt;
Die FD-Manager*innen und Data Stewards des deutschen Sprachraums  - diejenigen, die Forschende beim FDM unterstützen - sind miteinander vernetzt und gut ausgebildet. Für ihre Ausbildung und Arbeit stehen Schulungsmaterialien und -konzepte zum Thema FDM bereit, die standardisiert, qualitätsgesichert, kuratiert und nachnutzbar (gemäß OER-Standards) sind.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen (kurz: UAG) der [[AG Forschungsdaten|DINI/nestor-AG Forschungsdaten]] kommunizieren aktiv, sind in FDM-Initiativen vertreten und nehmen weitere Kontakte mit ähnlich arbeitenden Initiativen und Personen auf&lt;br /&gt;
*Die UAG bietet Ausbildungs-Workshops und Plattformen für die professionelle Weiterentwicklung von FD-Manager*innen und Data Stewards an&lt;br /&gt;
*Die UAG sammelt, erstellt, aktualisiert und kanonisiert Materialien und Konzepte zur FDM-Kompetenzentwicklung und berät / unterstützt Initiativen bei der Konzipierung und Durchführung von zertifizierten Angeboten&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===UAG-Treffen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die nächste Telko der UAG findet am 06.05.2024 von 11-12 Uhr statt. Falls Sie Interesse an einer Teilnahme und aktiven Mitarbeit in der UAG haben, schreiben Sie bitte an uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Veranstaltungen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende|Kollegiale Beratung]] ca. jeden ersten Freitag alle 3 Monate von 10-12 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die fünfte Version (5.0) des &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot; wurde am 14.12.2023 auf Zenodo publiziert. Alle Einheiten für die Version 5.0 wurden auf ihre Aktualität hin überprüft sowie einzelne Einheiten inhaltlich auf den neusten Stand gebracht. Die zu Beginn jeder Einheit angegebenen Lernziele wurden in Anlehnung an die [https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617 Lernzielmatrix zum Themenbereich FDM] aktualisiert.&lt;br /&gt;
*Zusätzlich zur Version 5.0 wurden Erweiterungsmodule zu den Themen [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR-Prinzipien], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 Elektronisches Laborbuch], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten] und [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 Softwaremanagementplan] ebenfalls jeweils auf Zenodo publiziert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Arbeitsergebnisse==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[https://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Fünfte Version (5.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;] inkl. 5 Erweiterungsmodule ([https://doi.org/10.5281/zenodo.10197070 CARE], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197079 FAIR], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197096 ELN], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10160865 Nachnutzung von Forschungsdaten], [https://doi.org/10.5281/zenodo.10197107 SMP])&lt;br /&gt;
*Vierte Version (4.0) des [https://doi.org/10.5281/zenodo.5773203 &amp;quot;Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*Dritte, überarbeitete und um Online-Materialien und -Methoden erweiterte Version (3.1) des [http://doi.org/10.5281/zenodo.1215376 &amp;quot;Train-the-Trainer Konzepts zum Thema Forschungsdatenmanagement&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*Englische Version (3.0) des &amp;quot;[https://doi.org/10.5281/zenodo.4071471 Train-the-Trainer-Konzeptes zum Thema Forschungsdatenmanagement]&amp;quot;&lt;br /&gt;
*[https://dini.de/veranstaltungen/workshops/follow-up-train-the-trainer-workshop-zum-forschungsdatenmanagement/ Follow-up: Train-the-Trainer Workshop zum Forschungsdatenmanagement] am 02.-03.02.2023 von 09:00-16:00 Uhr (online)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Online-Workshops]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*[https://www.forschungsdaten.org/index.php/Online-Workshops &amp;quot;Urheberrecht und Lizenzierung bei Forschungsdaten&amp;quot;]&lt;br /&gt;
*[[Online-Workshops|„Data Sharing interaktiv vermittelt“]]&lt;br /&gt;
*„[[Online-Workshops|Datendokumentation leicht gemacht! Ein interaktiver Online-Workshop“]]&lt;br /&gt;
*[https://doi.org/10.5281/zenodo.7568266 &amp;quot;Datennachnutzung in der Praxis&amp;quot;]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Materialsammlung|Materialsammlung zu Schulungen im Forschungsdatenmanagement]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Der [http://doi.org/10.5281/zenodo.1209284 Materialkatalog zum Forschungsdatenmanagement] wurde in das [https://rs.cms.hu-berlin.de/ Medien-Repositorium] der Humboldt-Universität zu Berlin überführt, um eine bessere Durchsuchbarkeit und besseren Zugriff auf die Materialien zu ermöglichen. Darüber hinaus wurde das gemeinsam entwickelte [http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema] in der [https://hu.berlin/fdm-materialsammlung Materialsammlung] umgesetzt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===[[Kollegiale Beratung für FDM-Schulende]]===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Online-Beratungsformat, dass regelmäßig (ca. alle 3 Monate) von der UAG für FDM-Schulende ausgerichtet wird&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=== [[Lernzielmatrix]] ===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Seite auf forschungsdaten.org zur [[Lernzielmatrix]]&lt;br /&gt;
* Working Paper [https://doi.org/10.5281/zenodo.7034477 „Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)] für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewarts“ auf Zenodo publiziert (Version 1 und 2)&lt;br /&gt;
* Präsentationsfolien zur Paneldiskussion &amp;quot;Lernziele und zu fördernde Kompetenzen im Bereich Forschungsdatenmanagement: Eine Paneldiskussion&amp;quot; am 17.02.2023 bei der [https://indico.desy.de/event/37011/timetable/#20230217 RDA-DE Tagung 2023]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weitere Publikationen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Poster [https://agu2021fallmeeting-agu.ipostersessions.com/default.aspx?s=07-32-D3-E1-81-63-48-47-F3-DE-DB-DF-A9-7B-FB-7D&amp;amp;guestview=true &amp;quot;A Blind Date with Research Data - Needs and Challenges in Further Education&amp;quot;] auf dem AGU Fall Meeting am 15.12.2021&lt;br /&gt;
*Poster [https://doi.org/10.5281/zenodo.5554014 &amp;quot;Vorstellung der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&amp;quot;] auf der 22. DINI-Jahrestagung am 05. und 06.10.2021&lt;br /&gt;
*[http://doi.org/10.5281/zenodo.3760398 Metadatenschema für Schulungsmaterialien zum Thema Forschungsdaten] ist auf Deutsch und [http://doi.org/10.5281/zenodo.3784238 Englisch] auf Zenodo verfügbar&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Gründungstreffen==&lt;br /&gt;
Das [[Gründungstreffen|erste Treffen der UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor-AG Forschungsdaten fand am 05.03.2019 im Anschluss an den [[Re-Use FDMentor|Re-Use FDMentor_Workshop]] von 16:45-18:00 Uhr an der Humboldt-Universität zu Berlin statt. An der Veranstaltung haben 13 Personen teilgenommen. Ziel dieses Treffens und der UAG war es interessierte Menschen zusammen zu bringen, um aktiv unterschiedliche Schulungsmodelle und -materialien weiterzuentwickeln und zu erarbeiten. Die Grundlage bilden das in FDMentor erarbeitete Train-the-Trainer Konzept sowie weitere Materialien, die in anderen Initiativen rund um die FDM-Community entstanden sind. In diesem ersten Meeting wurden gemeinsame Ziele und die zukünftige Zusammenarbeit definiert.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
Sprecherinnen der UAG: [mailto:katarzyna.biernacka@tu-berlin.de Katarzyna Biernacka] und [mailto:janna.neumann@tib.eu Janna Neumann]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Weitere Informationen zu den [[Mitglieder der UAG|Mitgliedern der UAG]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Kontakt zur UAG: uag-fdm-schulung@dini.de&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Unsere Social-Media-Kanäle: [https://twitter.com/FDM_Schulung Twitter], [https://openbiblio.social/@FDM_Schulung Mastodon]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Arbeitsgruppen]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Ausbildung]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8065</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
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		<updated>2024-07-12T08:19:28Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
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		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8064</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8064"/>
		<updated>2024-07-12T08:17:40Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der [[UAG Schulungen/ Fortbildungen]] der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die [[UAG Schulungen/Fortbildungen]] wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8063</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8063"/>
		<updated>2024-07-11T11:56:42Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: /* Aktuelle Version der Lernzielmatrix */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Die &amp;quot;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&amp;quot; ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8062</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8062"/>
		<updated>2024-07-11T11:55:45Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: Gruppenfoto Darmstadt-Event eingefügt&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
[[Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg|mini|Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik]]&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht.   &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Datei:Gruppenfoto_FDM-Lernzielmatrix_Darmstadt2024.jpg&amp;diff=8061</id>
		<title>Datei:Gruppenfoto FDM-Lernzielmatrix Darmstadt2024.jpg</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Datei:Gruppenfoto_FDM-Lernzielmatrix_Darmstadt2024.jpg&amp;diff=8061"/>
		<updated>2024-07-11T11:52:51Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8059</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8059"/>
		<updated>2024-07-05T08:46:43Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Neuigkeiten).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8058</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
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		<updated>2024-07-05T08:45:14Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM_Beispiel.png|rahmenlos|800x800px]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8057</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8057"/>
		<updated>2024-07-05T08:41:42Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
[[Datei:LZM Beispiel.png|mini]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
 &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Datei:LZM_Beispiel.png&amp;diff=8056</id>
		<title>Datei:LZM Beispiel.png</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Datei:LZM_Beispiel.png&amp;diff=8056"/>
		<updated>2024-07-05T08:41:09Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Auszug aus der Lernzielmatrix zum FDM&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8055</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
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		<updated>2024-07-05T08:37:52Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
Über den &lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8054</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
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		<updated>2024-07-05T08:37:06Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die &#039;&#039;&#039;[https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.7034477 Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards]&#039;&#039;&#039; fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
Über den &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8053</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8053"/>
		<updated>2024-07-05T08:35:17Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “&#039;&#039;&#039;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&#039;&#039;&#039;” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Neuigkeiten==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelle Version der Lernzielmatrix==&lt;br /&gt;
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards ist aktuell in der Version 2 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.8010617&lt;br /&gt;
Über den &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8052</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8052"/>
		<updated>2024-07-05T08:31:11Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “&#039;&#039;&#039;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&#039;&#039;&#039;” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den [mailto:uag-fdm-schulung@dini.de E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen] kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8051</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8051"/>
		<updated>2024-07-05T08:25:21Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “&#039;&#039;&#039;Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards&#039;&#039;&#039;” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
*Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258&lt;br /&gt;
*Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
*Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8050</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8050"/>
		<updated>2024-07-05T08:23:18Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
* Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
* Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
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		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8049</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
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		<updated>2024-07-05T08:22:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: &lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Einleitung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Vision und Mission==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Erläuterung der Matrix==&lt;br /&gt;
Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: &lt;br /&gt;
Die Lernzielmatrix ist so strukturiert, dass sie menschen- und auch maschinenlesbar ist. Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Unterstützungsstrukturen), die zur Orientierung dienen und die selbst in Themen unterteilt sind, denen wiederum Inhalte zugeordnet sind. Zu den jeweiligen Inhalten lassen sich dann ein oder mehrere Lernziele finden, die von ihrer sprachlichen Struktur möglichst einheitlich aufgebaut sind und immer mit: “Lernende können…” beginnen. Die Lernziele sind in der ersten Spalte mit einer Nummer gekennzeichnet. Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, PhDs oder Data Stewards) das jeweilige Lernziel erreichen sollten. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können die FAIR-Prinzipien beschreiben.” und “ Lernende können die FAIR-Prinzipien erläutern” lassen sich im Inhaltsbereich “FAIR und CARE” finden, der wiederum dem Thema “Gute wissenschaftliche Praxis (GWP)” zugeordnet ist, welcher sich im Themencluster “Recht und Ethik” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet und daran anschließend eine Einordnung, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Konkrete Anwendungen / Adaptionen===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anwendungsbeispiele:&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
* Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen.&lt;br /&gt;
* Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Aktuelles=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training und Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Es wird angestrebt, die dritte Version der Lernzielmatrix bis zum Ende des Jahres 2024 über Zenodo zu publizieren. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Nähere Informationen zum Call4Comments werden voraussichtlich im zweiten Halbjahr 2024 über die üblichen Verteiler und diese Seite veröffentlicht. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Kontakt==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Das Redaktionsteam der Lernzielmatrix kann über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Quellen- und Literaturverzeichnis==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Anderson, L.W.; Krathwohl, D. (2001). A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing. A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives. Addison Wesley 2001. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Arbeitskreis Deutscher Qualifikationsrahmen (AK DQR) (2011): Deutscher Qualifikationsrahmen für lebenslanges Lernen. Online unter: https://www.fibaa.org/fileadmin/redakteur/pdf/ZERT/Der_Deutsche_Qualifikationsrahmen_fue_lebenslanges_Lernen.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Biernacka, K. et al. (2023). Train-the-Trainer-Konzept zum Thema Forschungsdatenmanagement (Version 5). https://doi.org/10.5281/zenodo.10122153 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Bloom, B. S. et al. (Hrsg.). (1956). Taxonomy of Educational Objectives. The Classification of Educational Goals, Handbook I: Cognitive Domain. David McKay Company, Inc. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Blümm, M. et al. (2021). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement als adaptierbares Aus- und Weiterbildungsangebot, in: Heuveline, Vincent und Bisheh, Nina (Hrsg.): E-Science-Tage 2021: Share Your Research Data, Heidelberg: heiBOOKS, 2022, S. 414-420. https://doi.org/10.11588/heibooks.979.c13758 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (o. D.). Projekt “eLearning Building Blocks for Research Data Management Basics” (eLBB4RDM). unter: https://www.fdm.uni-kiel.de/de/aktivitaeten/projekte/Projekt%20eLBB4RDM &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Cursio, M.; Jahn, D. (2013): Leitfaden zur Formulierung kompetenzorientierter Lernziele auf Modulebene. Fortbildungszentrum Hochschullehre FAU. https://www.med.fau.de/files/2015/09/31072014_leitfaeden_fbzhl_1_2013_lernziele.pdf &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Engelhardt, C. et al. (2022). How to be FAIR with your data. https://doi.org/10.17875/gup2022-1915 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Hörner, T. et al. (2021). „Disziplinübergreifendes Modell zur Ausbildung von Forschungsdatenmanagement und Data Science Kompetenzen: ‚Data Train – Training in Research Data Management and Data Science‘“. Bausteine Forschungsdatenmanagement, Nr. 3 (Dezember). S. 56-69. https://doi.org/10.17192/bfdm.2021.3.8343 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Krathwohl, D. R. (2002). A Revision of Bloom&#039;s Taxonomy. An Overview. Theory Into Practice 41(4). S. 212-218; https://doi.org/10.1207/s15430421tip4104_2&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Murcia Serra, J. (2024): Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial- und Wirtschaftswissenschaften. https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Riedel, C. et al. (2024): Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre. https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
RWTH Aachen University (o. D.). Projekt „data.RWTH – Datenkultur an der RWTH“. unter: https://dataliteracy.rwth-aachen.de &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Slowig, B. et al. (2022). Der Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement in NRW: Eine modular aufgebaute Weiterqualifikation für das professionelle Datenmanagement. O-Bib. Das Offene Bibliotheksjournal Herausgeber VDB, 9(3), S. 1-10. https://doi.org/10.5282/o-bib/5833&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TH Köln (o. D.). Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement.  https://www.th-koeln.de/weiterbildung/zertifikatskurs-forschungsdatenmanagement_82048.php&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
TU Graz (Projektleitung) (o. D.). Projekt FAIR Data Austria. Online unter: https://forschungsdaten.at/fda &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Universität Bielefeld (o. D.). Modul „Research Data Management“ der Uni Bielefeld. https://ekvv.uni-bielefeld.de/sinfo/publ/modul/79251504 &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
U Bremen Research Alliance (o. D.). Data Train–Training in Research Data Management and Data Science. https://bremen-research.de/data-train&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8048</id>
		<title>Lernzielmatrix</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Lernzielmatrix&amp;diff=8048"/>
		<updated>2024-07-05T08:14:25Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: Die Seite wurde neu angelegt: „Einleitung   Die “Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen…“&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Einleitung &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die “Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards” fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis [Sprungpunkt einfügen]) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Zielgruppen der Matrix neben FDM-Personal (in der Matrix mit dem Sammelbegriff “Data Stewards” beschrieben) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/ Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt. Die Veröffentlichung einer dritten Version der Lernzielmatrix ist in Planung (siehe Absatz Aktuelles [Sprungpunkt einfügen]).&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=FDM-Kontakte&amp;diff=7943</id>
		<title>FDM-Kontakte</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=FDM-Kontakte&amp;diff=7943"/>
		<updated>2024-03-27T15:10:47Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: /* FDM-Vernetzung */ Ergänzung der regionalen Netzwerke um die Landesinitiative FDM-SH&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;Diese Seite sammelt die Kontakte von FDM-Angeboten an Hochschulen und weiteren Forschungseinrichtungen. Um sie nachhaltig aktuell zu halten, sollten nach Möglichkeit funktionale Kontaktdaten angegeben werden. &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Neueinträge oder Aktualisierungen können Sie selbst einpflegen oder die Infos an &lt;br /&gt;
[mailto:cord.wiljes@nfdi.de?Subject=FDM-Kontakte&amp;amp;body=Hochschule%2FInstitution%3A%0AName%20der%20FDM-Servicestelle%3A%0AWebsite%3A%0AE-Mail%3A cord.wiljes@nfdi.de]&lt;br /&gt;
senden, wir pflegen sie dann ein.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
__INHALTSVERZEICHNIS_ERZWINGEN__ &lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Hochschulen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Deutschland==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Bundesland&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|FH &#039;&#039;&#039;Aachen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fh-aachen.de/forschung/unsere-forschung/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@fh-aachen.de fdm@fh-aachen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|RWTH &#039;&#039;&#039;Aachen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.rwth-aachen.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:servicedesk@rwth-aachen.de servicedesk@rwth-aachen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Augsburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-augsburg.de/de/organisation/bibliothek/publizieren-zitieren-archivieren/fdm/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@bibliothek.uni-augsburg.de forschungsdaten@bibliothek.uni-augsburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bamberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Arbeitskreis Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-bamberg.de/ub/forschen-und-publizieren/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-bamberg.de fdm@uni-bamberg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bayreuth&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe FDM@UBT&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-bayreuth.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-bayreuth.de fdm@uni-bayreuth.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Freie Universität &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fu-berlin.de/sites/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fu-berlin.de forschungsdaten@fu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Humboldt-Universität zu &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement-Initiative&lt;br /&gt;
|https://hu.berlin/dataman&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@hu-berlin.de forschungsdaten@hu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Berlin&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|Servicezentrum Forschungsdatenmanagement (SZF)&lt;br /&gt;
|https://www.szf.tu-berlin.de&lt;br /&gt;
|[mailto:team@sfz.tu-berlin.de team@sfz.tu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bielefeld&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Kompetenzzentrum Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://data.uni-bielefeld.de&lt;br /&gt;
|[mailto:data@uni-bielefeld.de data@uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ruhr-Universität &#039;&#039;&#039;Bochum&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|AG FDM&lt;br /&gt;
|https://www.rub.de/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@rub.de researchdata@rub.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bonn&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.uni-bonn.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-bonn.de forschungsdaten@uni-bonn.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Bonn-Rhein-Sieg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsservices&lt;br /&gt;
|https://www.h-brs.de/de/bib/bibliothek-fuer-forschende&lt;br /&gt;
|[mailto:bibliothek.forschungsservice@h-brs.de bibliothek.forschungsservice@h-brs.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Braunschweig&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachen&lt;br /&gt;
|TUBS.researchdata – Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|http://forschungsdaten.tu-braunschweig.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tu-braunschweig.de forschungsdaten@tu-braunschweig.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Chemnitz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tu-chemnitz.de/ub/openscience/beratung.html&lt;br /&gt;
|[mailto:Forschungsdaten@tu-chemnitz.de forschungsdaten@tu-chemnitz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Clausthal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|AG FDM&lt;br /&gt;
|https://fdm.tu-clausthal.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@tu-clausthal.de fdm@tu-clausthal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Darmstadt&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten-Team TUdata&lt;br /&gt;
|https://www.tu-darmstadt.de/tudata&lt;br /&gt;
|[mailto:tudata@tu-darmstadt.de tudata@tu-darmstadt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Dortmund&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenservice&lt;br /&gt;
|https://fdm.tu-dortmund.de/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Heinrich-Heine-Universität &#039;&#039;&#039;Düsseldorf&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|FDM Kompetenzzentrum&lt;br /&gt;
|https://fdm.hhu.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:Fdm@hhu.de fdm@hhu.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Düsseldorf&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Informationswissenschaftlicher Service&lt;br /&gt;
|https://bib.hs-duesseldorf.de/forschung/Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@hs-duesseldorf.de fdm@hs-duesseldorf.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Duisburg-Essen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Research Data Services – Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-due.de/ub/wdi/fdm.php&lt;br /&gt;
|[mailto:rds@uni-due.de rds@uni-due.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Dresden&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://tu-dresden.de/forschung-transfer/services-fuer-forschende/kontaktstelle-forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:kontaktstelle-forschungsdaten@tu-dresden.de kontaktstelle-forschungsdaten@tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Erfurt&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-erfurt.de/bibliothek/forschen-und-publizieren/forschen/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdatenmanagement@uni-erfurt.de forschungsdatenmanagement@uni-erfurt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Friedrich-Alexander-Universität &#039;&#039;&#039;Erlangen-Nürnberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Referat Forschungsdatenmanagement &amp;amp; FAU Competence Unit for Research Data and Information (CDI) &lt;br /&gt;
|https://ub.fau.de/schreiben-publizieren/daten-software-forschung/ &amp;amp;&lt;br /&gt;
https://cdi.fau.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:ub-fdm@fau.de ub-fdm@fau.de] &amp;amp;&lt;br /&gt;
[mailto:forschungsdaten@fau.de forschungsdaten@fau.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Goethe-Universität &#039;&#039;&#039;Frankfurt am Main&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Stabsstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-frankfurt.de/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ub.uni-frankfurt.de forschungsdaten@ub.uni-frankfurt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Frankfurt&#039;&#039;&#039; University of Applied Sciences&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Abteilung Forschung Innovation Transfer&lt;br /&gt;
|https://www.frankfurt-university.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fit.fra-uas.de forschungsdaten@fit.fra-uas.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Fulda&#039;&#039;&#039; - University of Applied Sciences&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Referat für Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.hs-fulda.de/hlb/service/weitere-serviceangebote/forschen-publizieren/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@hlb.hs-fulda.de forschungsdaten@hlb.hs-fulda.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Justus-Liebig-Universität &#039;&#039;&#039;Gießen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenreferat&lt;br /&gt;
|https://www.uni-giessen.de/ub/digitales-publizieren/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-giessen.de forschungsdaten@uni-giessen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Göttingen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|eResearch Alliance&lt;br /&gt;
|http://www.eresearch.uni-goettingen.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:info@eresearch.uni-goettingen.de info@eresearch.uni-goettingen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Greifswald&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Mecklenburg-Vorpommern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an der Universitätsbibliothek&lt;br /&gt;
|https://ub.uni-greifswald.de/serviceangebote/fuer-wissenschaftlerinnen/forschungsdatenmanagment/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-greifswald.de forschungsdaten@uni-greifswald.de] &lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Martin-Luther-Universität &#039;&#039;&#039;Halle-Wittenberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|Open-Science-Team der ULB Sachsen-Anhalt&lt;br /&gt;
|https://openscience.bibliothek.uni-halle.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@bibliothek.uni-halle.de openscience@bibliothek.uni-halle.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|HafenCity Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Forschungsreferat&lt;br /&gt;
|https://www.hcu-hamburg.de/research/hamburg-open-science/fis-und-fdm/forschungsdatenmanagement-fdm/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@hcu-hamburg.de openscience@hcu-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenreferat&lt;br /&gt;
|https://www.tub.tuhh.de/publizieren/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tuhh.de forschungsdaten@tuhh.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Zentrum für nachhaltiges Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-hamburg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-hamburg.de forschungsdaten@uni-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule für Angewandte Wissenschaften &#039;&#039;&#039;Hamburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|Team Open Science&lt;br /&gt;
|https://www.haw-hamburg.de/hibs/publizieren/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@haw-hamburg.de openscience@haw-hamburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz Universität &#039;&#039;&#039;Hannover&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Service-Team Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-hannover.de&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-hannover.de forschungsdaten@uni-hannover.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Stiftung Tierärztliche Hochschule &#039;&#039;&#039;Hannover&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|TiHo-Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.tiho-hannover.de/kliniken-institute/bibliothek/publizieren-und-forschen/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@tiho-hannover.de forschungsdaten@tiho-hannover.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Heidelberg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Kompetenzzentrum Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://data.uni-heidelberg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:data@uni-heidelberg.de data@uni-heidelberg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Stiftung Universität &#039;&#039;&#039;Hildesheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Universitätsbibliothek Hildesheim Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-hildesheim.de/bibliothek/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-hildesheim.de fdm@uni-hildesheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Ilmenau&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tu-ilmenau.de/forschung/service/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@tu-ilmenau.de fdm@tu-ilmenau.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039; Hohenheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://kim.uni-hohenheim.de/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@uni-hohenheim.de researchdata@uni-hohenheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Friedrich-Schiller-Universität &#039;&#039;&#039;Jena&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Kontaktstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.researchdata.uni-jena.de&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@uni-jena.de researchdata@uni-jena.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Karlsruhe&#039;&#039;&#039;r Institut für Technologie (KIT)&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Serviceteam RDM@KIT&lt;br /&gt;
|[https://www.rdm.kit.edu/ www.rdm.kit.edu]&lt;br /&gt;
|[mailto:contact@rdm.kit.edu contact@rdm.kit.edu]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Kassel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenreferat&lt;br /&gt;
|http://goto.uni-kassel.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-kassel.de forschungsdaten@uni-kassel.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Christian-Albrechts-Universität zu &#039;&#039;&#039;Kiel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.fdm.uni-kiel.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info@fdm.uni-kiel.de info@fdm.uni-kiel.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität zu &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Cologne Competence Center for Research Data Management (C3RDM)&lt;br /&gt;
|https://fdm.uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-support@uni-koeln.de fdm-support@uni-koeln.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität zu &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Data Center for the Humanities (DCH)&lt;br /&gt;
|http://dch.phil-fak.uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|[mailto:info-dch@uni-koeln.de info-dch@uni-koeln.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Konstanz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Team Open Science&lt;br /&gt;
|https://www.kim.uni-konstanz.de/openscience/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@uni-konstanz.de openscience@uni-konstanz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Leipzig&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|Arbeitsgruppe Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.uni-leipzig.de/forschung/forschungsservice/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-leipzig.de forschungsdaten@uni-leipzig.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leuphana Universität &#039;&#039;&#039;Lüneburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.leuphana.de/services/miz/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@leuphana.de forschungsdaten@leuphana.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Mainz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|FDM@HAW.rlp - Professionelles Forschungsdatenmanagement an HAW in RLP (BMBF/EU)&lt;br /&gt;
|https://www.fdmhawrlp.de/&lt;br /&gt;
|fdm-haw@hs-mainz.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Johannes Gutenberg-Universität &#039;&#039;&#039;Mainz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|Kompetenzteam Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.uni-mainz.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-mainz.de forschungsdaten@uni-mainz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Mannheim&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Forschungs­datenzentrum&lt;br /&gt;
|https://www.bib.uni-mannheim.de/lehren-und-forschen/forschungsdatenzentrum/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-mannheim.de forschungsdaten@uni-mannheim.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Philipps-Universität &#039;&#039;&#039;Marburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Stabsstelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-marburg.de/de/forschung/kontakt/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-marburg.de forschungsdaten@uni-marburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ludwig-Maximilians-Universität &#039;&#039;&#039;München&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an der UB der LMU&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-muenchen.de/schreiben/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ub.uni-muenchen.de forschungsdaten@ub.uni-muenchen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;München&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Beratungszentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.ub.tum.de/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:eric@ub.tum.de eric@ub.tum.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Westfälische Wilhelms-Universität &#039;&#039;&#039;Münster&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Service Center for Data Management (SCDM)&lt;br /&gt;
|https://www.uni-muenster.de/Forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-muenster.de forschungsdaten@uni-muenster.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carl von Ossietzky Universität &#039;&#039;&#039;Oldenburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|FDM-Support der Bibliothek&lt;br /&gt;
|https://uol.de/bis/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm-support@uol.de fdm-support@uol.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carl von Ossietzky Universität &#039;&#039;&#039;Oldenburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement (Medizinische Fakultät)&lt;br /&gt;
|https://uol.de/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uol.de fdm@uol.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Osnabrück&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|AG eScience/Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-osnabrueck.de/forschen_publizieren/forschungsdatenmanagement.html&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uos.de fdm@uos.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Fachhochschule &#039;&#039;&#039;Potsdam&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|FDM-Team&lt;br /&gt;
|https://www.fh-potsdam.de/forschung-transfer/forschung/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fh-potsdam.de forschungsdaten@fh-potsdam.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Potsdam&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|FDM-Team von UB &amp;amp; ZIM&lt;br /&gt;
|https://www.uni-potsdam.de/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-potsdam.de forschungsdaten@uni-potsdam.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;RheinMain&#039;&#039;&#039; (Wiesbaden &amp;amp; Rüsselsheim)&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.hs-rm.de/de/service/hochschul-und-landesbibliothek/service/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten-hlb@hs-rm.de forschungsdaten-hlb@hs-rm.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hochschule &#039;&#039;&#039;Rhein-Waal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://hsrw.info/fdm&lt;br /&gt;
|[mailto:Forschungsdaten@hochschule-rhein-waal.de Forschungsdaten@hochschule-rhein-waal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Rostock&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Mecklenburg-Vorpommern&lt;br /&gt;
|Referat Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|https://www.ub.uni-rostock.de/wissenschaftliche-services/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@uni-rostock.de forschungsdaten@uni-rostock.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität des &#039;&#039;&#039;Saarland&#039;&#039;&#039;es&lt;br /&gt;
|Saarland&lt;br /&gt;
|Publikations- und Forschungsuntersützung&lt;br /&gt;
|https://www.sulb.uni-saarland.de/lernen/open-access/forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|[mailto:open-access@sulb.uni-saarland.de open-access@sulb.uni-saarland.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Siegen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|e-Science-Service&lt;br /&gt;
|https://e-science-service.uni-siegen.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:e-science-service@uni-siegen.de e-science-service@uni-siegen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Stuttgart&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|FoKUS - Kompetenzzentrum für Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.izus.uni-stuttgart.de/fokus&lt;br /&gt;
|[mailto:fokus@izus.uni-stuttgart.de fokus@izus.uni-stuttgart.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Trier&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|Servicezentrum eSciences (SeS)&lt;br /&gt;
|http://esciences.uni-trier.de&lt;br /&gt;
|[mailto:esciences@uni-trier.de esciences@uni-trier.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Tübingen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|eScience-Center&lt;br /&gt;
|https://uni-tuebingen.de/forschung/forschungsinfrastruktur/escience-center/&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@ikm.uni-tuebingen.de forschungsdaten@ikm.uni-tuebingen.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Ulm&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Service Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-ulm.de/einrichtungen/kiz/service-katalog/wid/fdm/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Vechta&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement (im Referat für Forschungsentwicklung und Wissenstransfer)&lt;br /&gt;
|https://www.uni-vechta.de/forschung/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|[mailto:FDM@uni-vechta.de FDM@uni-vechta.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bauhaus-Universität &#039;&#039;&#039;Weimar&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://uni-weimar.de/fdm&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Julius-Maximilians-Universität &#039;&#039;&#039;Würzburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Bayern&lt;br /&gt;
|Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.uni-wuerzburg.de/rdm/startseite/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bergische Universität &#039;&#039;&#039;Wuppertal&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Servicezentrum Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|http://fdm.uni-wuppertal.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:fdm@uni-wuppertal.de fdm@uni-wuppertal.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Albert-Ludwigs-Universität &#039;&#039;&#039;Freiburg&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|Research Data Management Group&lt;br /&gt;
|https://rdmg.uni-freiburg.de&lt;br /&gt;
|rdm@mail.uni-freiburg.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Hochschule &#039;&#039;&#039;Köln&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.th-koeln.de/forschung/forschungsdatenmanagement_52640.php&lt;br /&gt;
|forschungsdaten@th-koeln.de&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Österreich==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Graz&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|RDM Team&lt;br /&gt;
|https://www.tugraz.at/sites/rdm/home/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdmteam@tugraz.at rdmteam@tugraz.at]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Technische Universität &#039;&#039;&#039;Wien&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Zentrum für Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.tuwien.at/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:research.data@tuwien.ac.at research.data@tuwien.ac.at]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität für Bodenkultur Wien&lt;br /&gt;
|Forschungsservice&lt;br /&gt;
|https://boku.ac.at/fos/themen/forschungsdatenmanagement-fdm&lt;br /&gt;
|rdm@boku.ac.at&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität Wien&lt;br /&gt;
|Research Data Management&lt;br /&gt;
|https://rdm.univie.ac.at/&lt;br /&gt;
|rdm@univie.ac.at&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Wirtschaftsuniversität &#039;&#039;&#039;Wien&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|WU Forschungsdatenmanagement Kontaktstelle&lt;br /&gt;
|https://www.wu.ac.at/bibliothek/services/mitarbeiterinnen/forschungsunterstuetzung/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@wu.ac.at researchdata@wu.ac.at]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Schweiz==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Basel&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://researchdata.unibas.ch/en/home/&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@unibas.ch researchdata@unibas.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Bern&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Open-Science-Team&lt;br /&gt;
|http://www.unibe.ch/ub/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience@ub.unibe.ch openscience@ub.unibe.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|EPFL &#039;&#039;&#039;Lausanne&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Research Data Management&lt;br /&gt;
|https://researchdata.epfl.ch&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@epfl.ch researchdata@epfl.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Zentral- und Hochschulbibliothek &#039;&#039;&#039;Luzern&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.zhbluzern.ch/dienstleistungen/forschen-publizieren/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@zhbluzern.ch forschungsdaten@zhbluzern.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|ETH &#039;&#039;&#039;Zürich&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Research Data Management @ ETH Zurich&lt;br /&gt;
|https://www.ethz.ch/researchdata&lt;br /&gt;
|[mailto:researchdata@ethz.ch researchdata@ethz.ch]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Universität &#039;&#039;&#039;Zürich&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|Data Services&lt;br /&gt;
|http://www.data.uzh.ch&lt;br /&gt;
|[mailto:data@hbz.uzh.ch data@hbz.uzh.ch]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Universitäre Forschungseinrichtungen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Sonderforschungsbereiche==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
SFBs mit Serviceangebot zum FDM (z.B. Data Steward)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!SFB&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Hochschule(n)&lt;br /&gt;
!Disziplinen&lt;br /&gt;
!Start&lt;br /&gt;
!Ende&lt;br /&gt;
!Link zum FDM-Angebot des SFB&lt;br /&gt;
!E-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&amp;lt;!--&lt;br /&gt;
|205 (TRR)&lt;br /&gt;
|Die Nebenniere: Zentrales Relais in Gesundheit und Krankheit&lt;br /&gt;
|TU Dresden, Ludwig-Maximilians-Universität München, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, Max Planck Institut für Psychiatrie München, Helmholtz Zentrum München, Helmholtz Zentrum Dresden-Rossendorf&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|www.adrenal-research.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
--&amp;gt;&lt;br /&gt;
|265 (TRR)&lt;br /&gt;
|Verlust und Wiedererlangung der Kontrolle bei Suchterkrankungen&lt;br /&gt;
|TU Dresden, Charité Berlin, Universität Heidelberg, ZI Mannheim&lt;br /&gt;
|Neurowissenschaften&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://neurocure.de/forschung/translationale-module/vos-modul.html&lt;br /&gt;
|[mailto:trr265-inf@groups.tu-dresden.de trr265-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|270 (TRR)&lt;br /&gt;
|Hysteresis design of magnetic materials for efficient energy conversion&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt / Uni Duisburg-Essen&lt;br /&gt;
|Materialwissenschaften&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.tu-darmstadt.de/sfb270/research_programme/research_areas_projects_1/project_zinf.en.jsp&lt;br /&gt;
|[mailto:matthias.groenewald@tu-darmstadt.de matthias.groenewald@tu-darmstadt.de] / [mailto:rainer.niekamp@uni-due.de rainer.niekamp@uni-due.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|280 (TRR)&lt;br /&gt;
|Konstruktionsstrategien für materialminimierte Carbonbetonstrukturen – Grundlagen für eine neue Art zu bauen&lt;br /&gt;
|TU Dresden, RWTH Aachen, IPF Dresden&lt;br /&gt;
|Bauwesen und Architektur, Sozial- und Verhaltenswissenschaften, Biologie,        Mathematik, Geowissenschaften,               Maschinenbau und Produktionstechnik,               Materialwissenschaft und Werkstofftechnik&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[mailto:sfb-trr-280-inf@groups.tu-dresden.de sfb-trr-280-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|940&lt;br /&gt;
|Volition and Cognitive Control&lt;br /&gt;
|TU Dresden&lt;br /&gt;
|Neurowissenschaften&lt;br /&gt;
|2012&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://tu-dresden.de/bereichsuebergreifendes/sfb940/research/z-zentralprojekte/inf&lt;br /&gt;
|[mailto:sfb940-inf@groups.tu-dresden.de sfb940-inf@groups.tu-dresden.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1194&lt;br /&gt;
|Wechselseitige Beeinflussung von Transport- und Benetzungsvorgängen&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt&lt;br /&gt;
|Maschinenbau, Mathematik, Physik, Chemie, Informatik&lt;br /&gt;
|2016&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.sfb1194.tu-darmstadt.de/unterstuetzende_strukturen/forschungsdatenmanagement/index.de.jsp&lt;br /&gt;
|[mailto:lambie@tfi.tu-darmstadt.de lambie@tfi.tu-darmstadt.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1288&lt;br /&gt;
|Praktiken des Vergleichens. Die Welt ordnen und verändern&lt;br /&gt;
|Universität Bielefeld&lt;br /&gt;
|Geschichts- und Literaturwissenschaft, Philosophie, Kunstgeschichte, Politik- und Rechtswissenschaft&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.uni-bielefeld.de/sfb1288/projekte/inf.html&lt;br /&gt;
|[mailto:inf_sfb1288@lists.uni-bielefeld.de inf_sfb1288@lists.uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|1270&lt;br /&gt;
|Electrically Active Implants - Elaine -&lt;br /&gt;
|Universität Rostock&lt;br /&gt;
|Medizin, Maschinenbau und Produktionstechnik,           Materialwissenschaft und Werkstofftechnik, Informatik, System- und Elektrotechnik, Physik, Chemie&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|https://www.elaine.uni-rostock.de/projekte/zentrale-projekte/projekt-inf/&lt;br /&gt;
|[mailto:openscience.elaine@uni-rostock.de openscience.elaine@uni-rostock.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&amp;lt;!--&lt;br /&gt;
|1410&lt;br /&gt;
|Hybrid Societies&lt;br /&gt;
|TU Chemnitz&lt;br /&gt;
|Elektrotechnik, Informatik, Linguistik, Maschinenbau, Materialwissenschaften, Mathematik, Medienwissenschaften, Psychologie, Rechtswissenschaften, Robotik,Semiotik, Soziologie&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|http://hybrid-societies.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
--&amp;gt;&lt;br /&gt;
|1411&lt;br /&gt;
|Design of particulate products&lt;br /&gt;
|FAU Erlangen-Nürnberg&lt;br /&gt;
|Chemie, Chemieingenieurwesen, Katalyse, Materialwissenschaften und Werkstofftechnik, Mathematik, Physik&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://www.crc1411.research.fau.eu/research/projects/#sprungmarke_A1 INF-Projekt]&lt;br /&gt;
|allg. Kontakt [mailto:johannes.walter@fau.de Johannes Walter]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Exzellenzcluster==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Exzellenzcluster mit Serviceangebot zum FDM (z.B. Data Steward)&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!EXC&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Hochschule&lt;br /&gt;
!Disziplinen&lt;br /&gt;
!Start&lt;br /&gt;
!Ende&lt;br /&gt;
!Link zum FDM-Angebot des Exzellenzclusters&lt;br /&gt;
!E-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|277&lt;br /&gt;
|CITEC - Kognitive Interaktionstechnologie&lt;br /&gt;
|Universität Bielefeld&lt;br /&gt;
|Informatik, Psychologie, Pädagogik, Sportwissenschaft, Biologie&lt;br /&gt;
|2007&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|https://www.cit-ec.de/de/open-science/&lt;br /&gt;
|[mailto:data@cit-ec.uni-bielefeld.de data@cit-ec.uni-bielefeld.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2008&lt;br /&gt;
|UniSysCat - Unifying Systems in Catalysis&lt;br /&gt;
|Technische Universität Berlin&lt;br /&gt;
|Katalyseforschung: Chemie, Biochemie, Biologie, Physik, Materialwissenschaften, Nanotechnologie, Ingenieurwesen&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@unisyscat.tu-berlin.de rdm@unisyscat.tu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2052&lt;br /&gt;
|Africa Multiple: Reconfiguring African Studies&lt;br /&gt;
|Universität Bayreuth&lt;br /&gt;
|African History, African Literatures and African Linguistics, African Legal Studies, Anglophone Literatures, Anthropology, Art Studies Africa, Climatology, Economics, Education Science, English Linguistics, Islamic Studies, Law, Literatures in African Languages, Media Studies, Political Geography, Political Science, Romance &amp;amp; Comparative Literature, Romance and General Linguistics, Social Geography, Study of Religion&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.africamultiple.uni-bayreuth.de/en/index.html&lt;br /&gt;
|[mailto:africamultiple-digital@uni-bayreuth.de africamultiple-digital@uni-bayreuth.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2193&lt;br /&gt;
|livMatS - Living, Adaptive and Energy-autonomous Materials Systems&lt;br /&gt;
|Universität Freiburg&lt;br /&gt;
|Energy research, biomimetics, microsystems engineering, sustainability research, psychology, philosophy, ...&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.livmats.uni-freiburg.de&lt;br /&gt;
|[mailto:data@livmats.uni-freiburg.de data@livmats.uni-freiburg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|2120&lt;br /&gt;
|IntCDC - Integrative Computational Design and Construction for Architecture&lt;br /&gt;
|Universität Stuttgart&lt;br /&gt;
|Architecture, Structural Engineering, Building Physics, Engineering Geodesy, Manufacturing and System Engineering, Computer Science and Robotics, Social Sciences and Humanities&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|2025&lt;br /&gt;
|https://www.intcdc.uni-stuttgart.de/supporting-structures/research-data-management/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@intcdc.uni-stuttgart.de rdm@intcdc.uni-stuttgart.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Außeruniversitäre Forschungseinrichtungen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Deutschland==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungseinrichtung&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften (&#039;&#039;&#039;BBAW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Initiative „Forschungsdatenmanagement“&lt;br /&gt;
|https://forschungsdatenmanagement.bbaw.de&lt;br /&gt;
|[mailto:Telota-fdm@bbaw.de telota-fdm@bbaw.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Fraunhofer-Gesellschaft &lt;br /&gt;
zur Förderung der angewandten Forschung e. V. (&#039;&#039;&#039;Fraunhofer&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Fordatis - Forschungsdaten-Repositorium der Fraunhofer-Gesellschaft&lt;br /&gt;
|https://fordatis.fraunhofer.de/&lt;br /&gt;
|https://fordatis.fraunhofer.de/feedback&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften (&#039;&#039;&#039;GESIS&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Datenarchiv für die Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org&lt;br /&gt;
|[mailto:datadeposit@gesis.org datadeposit@gesis.org]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation (&#039;&#039;&#039;DIPF&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Verbund Forschungsdaten Bildung (&#039;&#039;&#039;VerbundFDB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten-bildung.de&lt;br /&gt;
|[mailto:verbund@forschungsdaten-bildung.de verbund@forschungsdaten-bildung.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Robert Koch-Institut (&#039;&#039;&#039;RKI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|MF4 Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.rki.de/DE/Content/Institut/OrgEinheiten/MF/MF4/mf4_node.html&lt;br /&gt;
|[mailto:MF4@rki.de MF4@rki.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Max-Planck-Gesellschaft (&#039;&#039;&#039;MPG&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Max Planck Digital Library (&#039;&#039;&#039;MPDL&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://rdm.mpdl.mpg.de/&lt;br /&gt;
|[mailto:rdm@mpdl.mpg.de rdm@mpdl.mpg.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Alfred-Wegener-Institut - Helmholtz-Zentrum für Polar- und Meeresforschung (&#039;&#039;&#039;AWI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Daten / Wissenschaftliche Produkte / Informationssysteme&lt;br /&gt;
|https://www.awi.de/en/about-us/service/computing-centre/data-products.html&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Wissenschaftszentrum Berlin für Sozialforschung gGmbH (&#039;&#039;&#039;WZB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Abteilung “Wissenschaftliche Information - Forschungsdatenmanagement”&lt;br /&gt;
|https://www.wzb.eu/de/literatur-daten/bereiche/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|[mailto:dm.service@wzb.eu dm.service@wzb.eu]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Leibniz-Informationszentrum Wirtschaft (&#039;&#039;&#039;ZBW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.zbw.eu/de/ueber-uns/arbeitsschwerpunkte/forschungsdatenmanagement/&lt;br /&gt;
|s. Website&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungszentrum Jülich (&#039;&#039;&#039;FZJ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Team Forschungsdaten der Zentralbibliothek&lt;br /&gt;
|https://www.fz-juelich.de/de/zb/open-science/forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|[mailto:forschungsdaten@fz-juelich.de forschungsdaten@fz-juelich.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Österreich==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungseinrichtung&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Zentralanstalt für Meteorologie und Geodynamik (&#039;&#039;&#039;ZAMG&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Abteilung Infrastruktur, Security, Datenmanagement&lt;br /&gt;
|https://www.zamg.ac.at&lt;br /&gt;
|[mailto:isd@zamg.ac.at isd@zamg.ac.at]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Vernetzungs-Organisationen=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Eine [[Vernetzungsorganisationen | Übersichtsliste über Vernetzungsorganisationen]] wurde am 08.10.2020 im Rahmen des GO FAIR - GO UNI Workshops erstellt.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==FDM-Vernetzung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Landesinitiativen und andere regionale Netzwerke===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement in Baden-Württemberg &#039;&#039;&#039;(bwFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|https://bwfdm.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:kontakt@bwfdm.de kontakt@bwfdm.de]&lt;br /&gt;
|2014 (Start aktuelle Förderung 2023)&lt;br /&gt;
|Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement – fdm.nrw|Landesinitiative für Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;fdm.nrw)&#039;&#039;&#039;]]&lt;br /&gt;
|Nordrhein-Westfalen&lt;br /&gt;
|[https://fdm.nrw https://fdm-nrw.de]&lt;br /&gt;
|[mailto:info@fdm.nrw info@fdm.nrw]&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|Digitale Hochschule Land NRW&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hessische Forschungsdateninfrastrukturen (&#039;&#039;&#039;HeFDI&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Hessen&lt;br /&gt;
|https://hefdi.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:hefdi@uni-marburg.de hefdi@uni-marburg.de]&lt;br /&gt;
|2016&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement in Brandenburg: Technologien, Kompetenzen, Rahmenbedingungen (&#039;&#039;&#039;FDM-BB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Brandenburg&lt;br /&gt;
|https://fdm-bb.de/&lt;br /&gt;
|[Mailto:&amp;amp;#x20;info-fdm-bb@listserv.dfn.de info-fdm-bb@listserv.dfn.de]&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|Brandenburgisches Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kultur (MWFK)&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdaten Berlin-Brandenburg (&#039;&#039;&#039;NFDBBB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Berlin und Brandenburg&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.org/index.php/Netzwerk_Forschungsdaten_Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|http://lists.fu-berlin.de/listinfo/NetzwerkForschungsdatenBBB&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement in Sachsen (&#039;&#039;&#039;SaxFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Sachsen&lt;br /&gt;
|https://saxfdm.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:kontakt@saxfdm.de kontakt@saxfdm.de]&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|Sächsisches Ministerium für Wissenschaft und Kunst, 2021-2025&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Thüringer Kompetenznetzwerks Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;TKFDM&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Thüringen&lt;br /&gt;
|https://forschungsdaten-thueringen.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:info@forschungsdaten-thueringen.de info@forschungsdaten-thueringen.de]&lt;br /&gt;
|2018&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdatenmanagement Rheinland-Pfalz (&#039;&#039;&#039;FDM-RLP&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|TBA&lt;br /&gt;
|[Mailto:forschungsdaten@uni-mainz.de forschungsdaten@uni-mainz.de]&lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Professionelles Forschungsdatenmanagement an HAW in RLP (&#039;&#039;&#039;FDM@HAW.rlp&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Rheinland-Pfalz&lt;br /&gt;
|https://www.fdmhawrlp.de/&lt;br /&gt;
|fdm-haw@hs-mainz.de&lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|Gefördert vom BMBF / Finanziert von der Europäischen Union Next GenerationEU&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[https://www.bremen-research.de/aktivitaeten/forschungsdaten Forschungsdatenmanagement und Data Science in der U Bremen Research Alliance] (UBRA-Leitprojekt)&lt;br /&gt;
|Bremen&lt;br /&gt;
|https://www.bremen-research.de/aktivitaeten/forschungsdaten&lt;br /&gt;
|research-alliance@vw.uni-bremen.de&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenmanagement an niedersächsischen Hochschulen für Angewandte Wissenschaften (&#039;&#039;&#039;FDM-ndsHAW&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Niedersachsen&lt;br /&gt;
|http://fdm-nds-haw.de&lt;br /&gt;
|[Mailto:fdm.hawk@hawk.de fdm.hawk@hawk.de]  &lt;br /&gt;
|2022&lt;br /&gt;
|Gefördert vom BMBF / Finanziert von der Europäischen Union Next GenerationEU&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Schleswig-holsteinische Landesinitiative zum Forschungsdatenmanagement (&#039;&#039;&#039;FDM-SH&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
|https://fdm-sh.de&lt;br /&gt;
|info@fdm-sh.de&lt;br /&gt;
|2023&lt;br /&gt;
|Gefördert als großes Umsetzungsprojekt im Rahmen des Digitalisierungsprogramms 3.0 des Landes Schleswig-Holstein&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Bundesweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjshr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://dini.de/ag/dininestor-ag-forschungsdaten/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (&#039;&#039;&#039;RatSWD&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.ratswd.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Verbund Forschungsdaten Bildung (&#039;&#039;&#039;VerbundFDB&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten-bildung.de/&lt;br /&gt;
|[Mailto:verbund@forschungsdaten-bildung.de verbund@forschungsdaten-bildung.de]&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DHd AG Datenzentren&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://dhd-ag-datenzentren.github.io/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|VHD AG Digitale Geschichtswissenschaft&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|https://www.historikerverband.de/arbeitsgruppen/ag-digitale-gw&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2012&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Europaweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|GO FAIR&lt;br /&gt;
|Europa&lt;br /&gt;
|https://www.go-fair.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|Nationale Forschungsministerien von NL/DE/FR&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
===Weltweite Vernetzung===&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Fokus&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
!Finanzierung&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Research Data Alliance (&#039;&#039;&#039;RDA&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|International&lt;br /&gt;
|https://rd-alliance.org&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2013&lt;br /&gt;
|European Commission,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
United States National Science Foundation,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
United States National Institute of Standards and Technology,&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
Australia Department of Innovation&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Open Knowledge Foundation (&#039;&#039;&#039;OKFN&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Open Science&lt;br /&gt;
|https://okfn.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2004&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Disziplinäre Vernetzung==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==Thematische Vernetzung==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Disziplin&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|GO FAIR Implementation Network&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|https://www.go-fair.org/implementation-networks/overview/chemistryin/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Chemistry Research Data Interest Group (CRDIG) of the Research Data Alliance&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|https://www.rd-alliance.org/groups/chemistry-research-data-interest-group.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|VHD AG Digitale Geschichtswissenschaft&lt;br /&gt;
|Geschichtswissenschaft&lt;br /&gt;
|https://www.historikerverband.de/arbeitsgruppen/ag-digitale-gw&lt;br /&gt;
|2012&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DHd AG Datenzentren&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|https://dhd-ag-datenzentren.github.io/&lt;br /&gt;
|2014&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|MIRACUM Medical Informatics in Research and Medicine&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|https://www.miracum.org/&lt;br /&gt;
|2015&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Thema&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!Gründungsjahr&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|RDMO-Arbeitsgemeinschaft&lt;br /&gt;
|RDMO, DMP&lt;br /&gt;
|https://rdmorganiser.github.io/rdmo_arge/&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Schulung/Fortbildung, Materialsammlung&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.org/index.php/UAG_Schulungen/Fortbildungen&lt;br /&gt;
|2019&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|UAG Datenmanagementpläne der DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|Datenmanagementpläne, DMP-Tools&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten.org/index.php/UAG_Datenmanagementpl%C3%A4ne&lt;br /&gt;
|2017&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Forschungsdatenzentren=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
s. [https://www.ratswd.de/forschungsdaten/fdz Liste der vom RatSWD akkreditierten Forschungsdatenzentren]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Hochschulen und Bildungseinrichtungen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Forschungsdatenzentrum&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Internationales Forschungsdatenzentrum des Forschungsinstituts zur Zukunft der Arbeit (IZA) (FDZ IZA, IDSC)&lt;br /&gt;
|Forschungsinstitut zur Zukunft der Arbeit GmbH (IZA)&lt;br /&gt;
|https://www.iza.org/organization/idsc&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|FDZ Bildung&lt;br /&gt;
|&amp;lt;nowiki&amp;gt;DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation&amp;lt;/nowiki&amp;gt;&lt;br /&gt;
|https://www.fdz-bildung.de/ueber-fdz&lt;br /&gt;
|[mailto:fdz-bildung@dipf.de fdz-bildung@dipf.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB)&lt;br /&gt;
|&amp;lt;nowiki&amp;gt;DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation&amp;lt;/nowiki&amp;gt;&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdaten-bildung.de&lt;br /&gt;
|[mailto:verbund@forschungsdaten-bildung.de verbund@forschungsdaten-bildung.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (fdz.DZHW)&lt;br /&gt;
|Deutsches Zentrum für Hochschul- und Wissenschaftsforschung (DZHW)&lt;br /&gt;
|https://fdz.dzhw.eu/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum am Robert Koch-Institut (RKI) (FDZ RKI)&lt;br /&gt;
|Robert Koch-Institut&lt;br /&gt;
|https://www.rki.de/DE/Content/Forsch/FDZ/FDZ_node.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Wahlen bei GESIS (FDZ Wahlen)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-wahlen/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Ruhr am RWI-Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung (FDZ Ruhr am RWI)&lt;br /&gt;
|RWI-Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung e.V.&lt;br /&gt;
|http://www.rwi-essen.de/forschung-und-beratung/fdz-ruhr/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Deutschen Zentrums für Altersfragen (FDZ-DZA)&lt;br /&gt;
|Deutsches Zentrum für Altersfragen&lt;br /&gt;
|https://www.dza.de/fdz.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Instituts für Bildungsverläufe e.V. an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg (FDZ-LIfBi)&lt;br /&gt;
|LIfBi - Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e.V.&lt;br /&gt;
|https://www.lifbi.de/de-de/tabid/2389&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Betriebs- und Organisationsdaten (FDZ-BO)&lt;br /&gt;
|DIW Berlin&lt;br /&gt;
|https://www.diw.de/de/diw_01.c.611584.de/forschung_beratung/forschungsdatenzentrum_betriebs_und_organisationsdaten_fdz_bo.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Zentrums für europäische Wirtschaftsforschung (ZEW-FDZ)&lt;br /&gt;
|Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) GmbH&lt;br /&gt;
|https://kooperationen.zew.de/de/zew-fdz/startseite.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Wissenschaftsstatistik des Stifterverbandes für die Deutsche Wissenschaft (FDZ Wissenschaftsstatistik)&lt;br /&gt;
|Stifterverband SV Wissenschaftsstatistik GmbH&lt;br /&gt;
|https://www.stifterverband.org/fdz&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum am Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (FDZ IQB)&lt;br /&gt;
|Humboldt-Universität zu Berlin Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen&lt;br /&gt;
|https://www.iqb.hu-berlin.de/fdz&lt;br /&gt;
|[mailto:dz@iqb.hu-berlin.de fdz@iqb.hu-berlin.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Leibniz-Instituts für Wirtschaftsforschung Halle (FDZ-IWH)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Wirtschaftsforschung Halle&lt;br /&gt;
|https://www.iwh-halle.de/forschung/daten-und-analysen/forschungsdatenzentrum/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Survey of Health, Ageing and Retirement in Europe (SHARE) (FDZ SHARE)&lt;br /&gt;
|Munich Center for the Economics of Aging (MEA)&lt;br /&gt;
|http://www.share-project.org/data-access.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum PIAAC bei GESIS (FDZ PIAAC)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/piaac/fdz/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|LMU-ifo Economics &amp;amp; Business Data Center (EBDC)&lt;br /&gt;
|Ludwig-Maximilians Universität München (LMU) und ifo Institut für Wirtschaftsforschung&lt;br /&gt;
|https://www.ifo.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Internationale Umfrageprogramme bei GESIS (FDZ Internationale Umfrageprogramme)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-internationale-umfrageprogramme/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Deutschen Jugendinstituts (FDZ-DJI)&lt;br /&gt;
|Zentrum für Dauerbeobachtung und Methoden&lt;br /&gt;
|https://www.dji.de/ueber-uns/organisationseinheiten/zentrum-fuer-dauerbeobachtung-und-methoden.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum German Microdata Lab bei GESIS (FDZ GML)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-german-microdata-lab/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum Archiv für Gesprochenes Deutsch am Institut für Deutsche Sprache (FDZ AGD)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Deutsche Sprache&lt;br /&gt;
|http://agd.ids-mannheim.de/index.shtml&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Beziehungs- und Familienpanels (FDZ-pairfam)&lt;br /&gt;
|Beziehungs- und Familienpanel pairfam&lt;br /&gt;
|https://www.pairfam.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum ALLBUS bei GESIS (FDZ ALLBUS)&lt;br /&gt;
|GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.gesis.org/institut/forschungsdatenzentren/fdz-allbus/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum PsychData des Leibniz-Zentrums für Psychologische Information und Dokumentation (FDZ PsychData des ZPID)&lt;br /&gt;
|Leibniz-Zentrum für Psychologische Information und Dokumentation (ZPID)&lt;br /&gt;
|https://www.psychdata.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Interdisziplinäres Zentrum für qualitative arbeitssoziologische Forschungsdaten (FDZ eLabour)&lt;br /&gt;
|Soziologisches Forschungsinstitut Göttingen (SOFI) e.V.&lt;br /&gt;
|http://elabour.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|WSI-Datenzentrum&lt;br /&gt;
|Hans-Böckler-Stiftung &lt;br /&gt;
|https://www.boeckler.de/wsi_51469.htm&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Qualiservice&lt;br /&gt;
|Universität Bremen&lt;br /&gt;
|http://www.qualiservice.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Sozioökonomischen Panels (FDZ SOEP)&lt;br /&gt;
|Sozioökonomisches Panel (&#039;&#039;&#039;SOEP&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://www.diw.de/de/diw_02.c.221180.de/fdz_soep.html&lt;br /&gt;
|[mailto:soepmail@diw.de soepmail@diw.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Datenmanagement&lt;br /&gt;
|Deutsches Klimarechenzentrum (&#039;&#039;&#039;DKRZ&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|https://www.dkrz.de&lt;br /&gt;
|[mailto:data@dkrz.de data@dkrz.de]&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Forschungsdatendienst für die Ost-, Ostmittel- und Südosteuropaforschung (&#039;&#039;&#039;OstData&#039;&#039;&#039;)&lt;br /&gt;
|Bayerische Staatsbibliothek, München (mit den Partnern CC, GWZO, HI, IOS)&lt;br /&gt;
|https://www.ostdata.de&lt;br /&gt;
|[mailto:ostdata@bsb-muenchen.de ostdata@bsb-muenchen.de]&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==an Behörden und Ressortforschungseinrichtungen==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Organisation&lt;br /&gt;
!Forschungsdatenzentrum&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB)&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum im Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB-FDZ)&lt;br /&gt;
|https://www.bibb.de/de/53.php&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Statistisches Bundesamtes&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum des Statistischen Bundesamtes (FDZ- Bund)&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdatenzentrum.de/de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bundesbank&lt;br /&gt;
|Forschungsdaten- und Servicezentrum der Bundesbank&lt;br /&gt;
(FDSZ Bundesbank)&lt;br /&gt;
|https://www.bundesbank.de/de/bundesbank/forschung/fdsz&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Deutsche Rentenversicherung&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Rentenversicherung (FDZ-RV)&lt;br /&gt;
|https://www.eservice-drv.de/FdzPortalWeb/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bundesagentur für Arbeit, Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Bundesagentur für Arbeit (BA) im Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB)&lt;br /&gt;
(FDZ BA im IAB)&lt;br /&gt;
|https://fdz.iab.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Bundeszentrale für gesundheitliche Aufklärung (FDZ BZgA)&lt;br /&gt;
|https://www.bzga.de/forschung/studien-untersuchungen/studien/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Statistische Ämter der Länder&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum der Statistischen Ämter der Länder (FDZ-Länder)&lt;br /&gt;
|https://www.forschungsdatenzentrum.de/de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Kraftfahrt-Bundesamt (KBA) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI)&lt;br /&gt;
|Forschungsdatenzentrum im Kraftfahrt-Bundesamt (FDZ im KBA)&lt;br /&gt;
|https://www.kba.de/DE/Statistik/Forschungsdatenzentrum/forschungsdatenzentrum_inhalt.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Max Rubner-Institut (MRI)&lt;br /&gt;
|Forschungsleistungen und Informationsmanagement (FI)&lt;br /&gt;
|https://www.mri.bund.de/de/home/&lt;br /&gt;
|bernhard.lucke@mri.bund.de&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Johann Heinrich von Thünen-Institut,&lt;br /&gt;
Bundesforschungsinstitut für Ländliche Räume, Wald und Fischerei (TI)&lt;br /&gt;
|Zentrum für Informationsmanagement (ZI), Servicestelle Forschungsdatenmanagement&lt;br /&gt;
|befindet sich im Aufbau&lt;br /&gt;
|fdm-servicestelle@thuenen.de&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=NFDI-Konsortien und Basisdiensteverbund Base4NFDI=&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==auf Wikidata==&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
* [https://w.wiki/8ERC Kompakte Liste]&lt;br /&gt;
* [https://w.wiki/6$VL ausführliche Liste mit Kontaktdaten]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
==auf Forschungsdaten.org==&lt;br /&gt;
Diese Liste ist unvollständig und muss aktualisiert werden&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable zebra sortable&amp;quot;&lt;br /&gt;
!Konsortium&lt;br /&gt;
!Name&lt;br /&gt;
!Thema&lt;br /&gt;
!Website&lt;br /&gt;
!e-Mail&lt;br /&gt;
!Förderstart&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|FAIRagro&lt;br /&gt;
|Konsortium der Agrosystemforschung&lt;br /&gt;
|Agrarwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://fairagro.net/&lt;br /&gt;
|fairagro@zalf.de&lt;br /&gt;
|2023&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[NFDI4Culture]]&lt;br /&gt;
|Konsortium für Forschungsdaten zu materiellen und immateriellen Kulturgütern&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|https://nfdi4culture.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|KonsortSWD&lt;br /&gt;
|Konsortium für die Sozial-, Bildungs-, Verhaltens- und Wirtschafts-wissenschaften&lt;br /&gt;
|Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://www.konsortswd.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|GHGA&lt;br /&gt;
|Deutsches Humangenom-Phenomarchiv&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|https://ghga.dkfz.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|NFDI4Health&lt;br /&gt;
|Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Ge-sundheitsdaten&lt;br /&gt;
|Medizin&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi4health.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|DataPLANT&lt;br /&gt;
|Daten in Pflanzen-Grundlagenforschung&lt;br /&gt;
|Biologie&lt;br /&gt;
|https://nfdi4plants.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|NFDI4BioDiversität&lt;br /&gt;
|Biodiversität, Ökologie und Umweltdaten&lt;br /&gt;
|Biologie&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi4biodiversity.org/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|NFDI4Cat&lt;br /&gt;
|NFDI für Wissenschaften mit Bezug zur Katalyse&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|http://gecats.org/NFDI4Cat.html&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|NFDI4Chem&lt;br /&gt;
|Fachkonsortium Chemie in der NFDI&lt;br /&gt;
|Chemie&lt;br /&gt;
|https://www.nfdi4chem.de/&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|NFDI4Ing&lt;br /&gt;
|Nationale Forschungsdateninfrastruktur für die Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|https://nfdi4ing.de/&lt;br /&gt;
|contact@nfdi4ing.de&lt;br /&gt;
|2020&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|[[BERD@NFDI]]&lt;br /&gt;
|NFDI Consortium for Business, Economic and Related Data&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|Wirtschaftswissenschaften&lt;br /&gt;
|http://berd-nfdi.de&lt;br /&gt;
|info@berd-nfdi.de&lt;br /&gt;
|2021&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|[[Base4NFDI]]&lt;br /&gt;
|Basisdiensteverbund &lt;br /&gt;
|Verbundprojekt&lt;br /&gt;
|https://base4nfdi.de/&lt;br /&gt;
|base4nfdi-office@lists.nfdi.de&lt;br /&gt;
|2023&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Text+&lt;br /&gt;
|Konsortium für sprach- und textbasierte Forschungsdaten (Collections, Lexical Resources, Editions)&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|https://text-plus.org/&lt;br /&gt;
|office@text-plus.org&lt;br /&gt;
|2021&lt;br /&gt;
|}&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
= NFDI-Helpdesks =&lt;br /&gt;
soon to come&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
=Weitere Links=&lt;br /&gt;
[[FDM-Helpdesks]]&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
[[Kategorie:Vernetzung]]&lt;br /&gt;
[[Kategorie:FDM-Helpdesks]]&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
	</entry>
	<entry>
		<id>https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Mitglieder_der_UAG&amp;diff=7744</id>
		<title>Mitglieder der UAG</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://www.forschungsdaten.org/index.php?title=Mitglieder_der_UAG&amp;diff=7744"/>
		<updated>2023-10-18T14:50:02Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Slowig: /* Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen */&lt;/p&gt;
&lt;hr /&gt;
&lt;div&gt;==Mitglieder der [[UAG Schulungen/Fortbildungen]]==&lt;br /&gt;
{| class=&amp;quot;wikitable&amp;quot;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Name&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Einrichtung&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Kompetenzbereiche&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Fachbereich&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Beteiligung an FDM-Initiativen&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Kontaktmöglichkeit&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Verfügbarkeit (zeitlich)&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|&#039;&#039;&#039;Verfügbarkeit (örtlich)&#039;&#039;&#039;&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ivonne Anders&lt;br /&gt;
|DKRZ&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementkonzepte, Datenmanagementpläne, Datenmanagement in Großprojekten&lt;br /&gt;
|Erdsystemwiss. (Meteorologie, Klima&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|anders@dkrz.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Mittel-/Norddeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Cora Assmann&lt;br /&gt;
|Friedrich-Schiller Universität Jena, Thüringer        Kompetenznetzwerk        Forschungsdatenmanagement (TKFDM)&lt;br /&gt;
|Antragsberatung, DMP,        FAIR-Tools, disziplinspezische FDM-Workshops (Naturwissenschaften u. Medizin)&lt;br /&gt;
|generisch, vertiefende        Kenntnisse in: Biologie,        Biomedizin, Mikrobiologie&lt;br /&gt;
|Mitglied im        TKFDM, Train the        Trainer Netzwerk fdm.nrw&lt;br /&gt;
|cora.assmann@uni-jena.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|James M. Anderson&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Agrartechnik und Bioökonomie (ATB), Potsdam&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|JAnderson@atb-potsdam.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Angela Ariza&lt;br /&gt;
|Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik, Wiederverwendung von Forschungsdaten, Datenmanagementpläne,  Datenverwaltungswerkzeug (OpenBIS)&lt;br /&gt;
|Materialforschung, Biomedizin&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|angela.ariza@bam.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Berlin/Brandenburg/flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Esther Asef&lt;br /&gt;
|FU Berlin&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, DMPs, Dokumentation, FAIR&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|[https://www.forschungsdaten.org/index.php/Netzwerk_Forschungsdaten_Berlin-Brandenburg Netzwerk Forschungsdaten Berlin-Brandenburg], GO FAIR/GO Unite!&lt;br /&gt;
|esther.asef@fu-berlin.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Katarzyna Biernacka&lt;br /&gt;
|TU Berlin&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|Didaktik, FDM-Grundlagen, Rechtliche Aspekte, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Informatik, fachübergreifend&lt;br /&gt;
|RDA, DINI/nestor-AG Forschungsdaten&lt;br /&gt;
|katarzyna.biernacka@tu-berlin.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Sophie Boße&lt;br /&gt;
|ZB MED – Informationszentrum für Lebenswissenschaften&lt;br /&gt;
|FDM Grundlagen, Didaktik&lt;br /&gt;
|Ernährungswissenschaften, Agrosystemforschung&lt;br /&gt;
|FAIRagro, NFDI Sektion EduTrain&lt;br /&gt;
|bosse@zbmed.de  &lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|NRW&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ewa Elizabeth Bres&lt;br /&gt;
|Rheinischen Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn&lt;br /&gt;
|Open Science, FDM, FAIR; Datendokumentation und -organisation; Konzeption, fachübergreifende &amp;amp; disziplinspezifische FDM und Open Science Workshops (dt. + en) Beratung; Didaktik &amp;amp; Weiterbildung; Forschungsdatenrepositorien&lt;br /&gt;
|generisch &amp;amp; Lebenswissenschaften&lt;br /&gt;
|Train the Trainer Netzwerk fdm.nrw&lt;br /&gt;
|ebres@uni-bonn.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Sarah Ann Danker&lt;br /&gt;
|Uni Duisburg-Essen&lt;br /&gt;
|Rechtliche Aspekte, Elektronische Laborbücher&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ron Dockhorn&lt;br /&gt;
|Leibniz-Institut für Polymerforschung Dresden        e.V. (IPF)&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne,        Datenpublikation, Elektronische Laborbücher, IT-Umsetzung&lt;br /&gt;
|Polymerforschung; Natur- und        Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|dockhorn@ipfdd.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Dresden/Sachsen/flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Marcus Eisentraut&lt;br /&gt;
|GESIS&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, rechtliche Aspekte, Podcast- und Videoformate&lt;br /&gt;
|Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Marcus.Eisentraut@gesis.org&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Claudia Engelhardt&lt;br /&gt;
|TU Dresden&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, DMPs, FAIR&lt;br /&gt;
|fachübergreifend, Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|claudia.engelhardt@tu-dresden.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Christine Gläser&lt;br /&gt;
|HAW Hamburg&lt;br /&gt;
|FDM Grundlagen, Didaktik&lt;br /&gt;
|generisch&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|christine.glaeser@haw-hamburg.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Norddeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Laura Grunwald-Eckhardt&lt;br /&gt;
|TU Braunschweig&lt;br /&gt;
|FDM Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datendokumentation, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Umweltwissenschaften/ Klimatologie, FDM Grundlagen fächerübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Michael Feichtinger&lt;br /&gt;
|Universität Wien&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, FAIR, DMPs, disziplinspezifische FDM-Workshops (Lebenswissenschaften), FDM in Großprojekten&lt;br /&gt;
|Lebenswissenschaften (insb. Mikrobielle Ökologie)&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|michael.feichtinger@univie.ac.at&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Urs Fichtner&lt;br /&gt;
|Universitätsklinikum Freiburg&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datendokumentation, Datenpublikation, REDCap, Schulung und Beratung&lt;br /&gt;
|Sozialwissenschaften / Versorgungsforschung&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Urs.Fichtner@uniklinik-freiburg.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Benjamin Golub&lt;br /&gt;
|TU Braunschweig&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Elektronische Laborbücher, Didaktik, Beratung&lt;br /&gt;
|Chemie, Pharmazie&lt;br /&gt;
|NFDI4Chem&lt;br /&gt;
|b.golub@tu-braunschweig.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Claudia Haase&lt;br /&gt;
|BTU Cottbus-Senftenberg&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Netzwerk Forschungsdaten Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|claudia.haase@b-tu.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Berlin/Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Canan Hastik&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Metadaten, Ontologien, Semantic Web, Infrastrukturen, FAIR&lt;br /&gt;
|Informationswissenschaften, Digital Humanities&lt;br /&gt;
|DALIA, NFDI Sektion EduTrain&lt;br /&gt;
|canan.hastik@fst.tu-darmstadt.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carmen Heister&lt;br /&gt;
|HTW Berlin&lt;br /&gt;
|Langzeitarchivierung (Digital/Analog/Gemischt), FDM-Grundlagen, FAIR, CARE, Informationssicherheit (BSI),  Didaktik (Informationsvermittlung, Projektmanagement)&lt;br /&gt;
|fachübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|carmen.heister@htw-berlin.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Berlin/Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Kerstin Helbig&lt;br /&gt;
|HU Berlin&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datenpublikation, Datendokumentation&lt;br /&gt;
|Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|RDA, RDA-DE, DINI/nestor-AG Forschungsdaten, FAIRmat, NFDI Sektion EduTrain, FDM-Landesinitiativen (BUA-FDM)&lt;br /&gt;
|kerstin.helbig@cms.hu-berlin.de&lt;br /&gt;
|Bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Anja Herwig&lt;br /&gt;
|HU Berlin&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datenpublikation, Datendokumentation&lt;br /&gt;
|fachübergreifend, Naturwissenschaften, Mathematik, Informatik&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|anja.herwig@ub.hu-berlin.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Tanja Hörner&lt;br /&gt;
|U Bremen Research Alliance (UBRA)&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Probenmanagement&lt;br /&gt;
|disziplin-übergreifend; insbesondere Geowissenschaften&lt;br /&gt;
|Kooperationsinitiative FDM &amp;amp; Data Science der UBRA, Netzwerk der FDM-Landesinitiativen und regionale Netzwerke, NFDI Sektion EduTrain&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Juliane Jacob&lt;br /&gt;
|Uni Hamburg&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, DMP/RDMO&lt;br /&gt;
|Geowissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|juliane.jacob@uni-hamburg.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Tereza Kalová&lt;br /&gt;
|Universität Wien&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, DMPs, FAIR, Metadaten, Repositorien&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften, fachübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|tereza.kalova@univie.ac.at&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Adienne Karsten&lt;br /&gt;
|Uni Münster&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, FDM-Infrastruktur&lt;br /&gt;
|fachübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|akarsten@uni-muenster.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Kristin Meier&lt;br /&gt;
|ZALF&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik&lt;br /&gt;
|Geoökologie&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|kristin.meier@zalf.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Mittel- und Nordostdeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Andreas Mühlichen&lt;br /&gt;
|Universität zu Köln&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|muehlichen@ub.uni-koeln.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Jorge Murcia Serra&lt;br /&gt;
|Uni Mannheim / BERD@NDFI&lt;br /&gt;
|Didaktik&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|BERD@NDFI&lt;br /&gt;
|jorge.murcia@uni-mannheim.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Süddeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Jana Neumann&lt;br /&gt;
|Uni Hamburg&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Erziehungs- und Bildungswissenschaft&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|jana.neumann@uni-hamburg.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Hamburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Janna Neumann&lt;br /&gt;
|TIB&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datenpublikation, Datendokumentation&lt;br /&gt;
|Chemie, Grundlagen auch fachübergreifend&lt;br /&gt;
|DINI/nestor AG Forschungsdaten, NFDI Sektion EduTrain, NFDI4Ing, AK Forschungsdaten der Leibniz-Gemeinschaft, TU9-FDM&lt;br /&gt;
|janna.neumann@tib.eu&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carolin Odebrecht&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Repositorien, Metadaten, Modellierung, Erstellung, Annotation textbasierter Daten (Korpora, Sammlungen, Digitale Editionen)&lt;br /&gt;
|Korpuslinguistik, historische Linguistik, Digital Humanities&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Deutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Sven Paßmann&lt;br /&gt;
|FU Berlin&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik, fachspezifische Information zu FDM&lt;br /&gt;
|Psychologie, Neurophysiologie&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|sven.passmann@fu-berlin.de&lt;br /&gt;
|5 Tage&lt;br /&gt;
|Berlin&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Anja Perry&lt;br /&gt;
|GESIS&lt;br /&gt;
|Grundlagen FDM, Datenmanagementpläne, rechtliche Aspekte, Datendokumentation, DDI&lt;br /&gt;
|Sozialwissenschaften&lt;br /&gt;
|KonsortSWD, Sektion EduTrain und IASSIST&lt;br /&gt;
|anja.perry@gesis.org&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|NRW, Deutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Karsten Peters-von Gehlen&lt;br /&gt;
|DKRZ&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Langzeitarchivierung, Datenpublikation, globale Datenverteilung&lt;br /&gt;
|Erdsystemwiss. (Meteorologie, Klima)&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|peters@dkrz.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Norddeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Britta Petersen&lt;br /&gt;
|CAU Kiel&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik, Beratung&lt;br /&gt;
|Natur-, Struktur- und Ingenieurswissenschaften; Fachübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|b.petersen@rz.uni-kiel.de&lt;br /&gt;
|bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Norddeutschland&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Andre Pfeifer&lt;br /&gt;
|TU Darmstadt / Hefdi&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik, Repositorien&lt;br /&gt;
|fachübergreifend, Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|andre.pfeifer@tu-darmstadt.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Anna Renziehausen&lt;br /&gt;
|TIB&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen&lt;br /&gt;
|fachübergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Jessica Rex&lt;br /&gt;
|TU Ilmenau&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Open Access, Rechtliche Aspekte, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Natur- und Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|RDA, forschungsdaten.info, FDM-Landesinitiativen&lt;br /&gt;
|jessica.rex@tu-ilmenau.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|﻿Pascal Scherreiks&lt;br /&gt;
|FSU Jena&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datamanagementpläne,      Elektronische Laborbücher, FAIR, Didaktik&lt;br /&gt;
|Biologie, Chemie, fachübergreifend&lt;br /&gt;
|NFDI4Chem&lt;br /&gt;
|pascal.robert.scherreiks@uni-jena.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Carsten Schneemann&lt;br /&gt;
|FH Potsdam&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Didaktik, Rechtliche Aspekte&lt;br /&gt;
|Informationswissenschaften&lt;br /&gt;
|FDM-BB, FDM-Landesinitiativen, AG-FDM@FHP, Netzwerk-Forschungsdaten Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|carsten.schneemann@fh-potsdam.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Esther Schneidenbach&lt;br /&gt;
|HTW Berlin&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, FAIR, sektorenübergreifendes Datenmanagement, Repositorien, Langzeitarchivierung&lt;br /&gt;
|übergreifend (Tendenz Geistes- und Kulturwissenschaften)&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|esther.schneidenbach@htw-berlin.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Hermann Schranzhofer&lt;br /&gt;
|TU Graz&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Metadaten, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Natur- und Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|EOSC Support Office Austria, OpenAIRE Community of Practice&lt;br /&gt;
|hermann.schranzhofer@tugraz.at&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Matthias Senft&lt;br /&gt;
|Julius-Kühn-Insitut - Bundesforschungsinstitut für Kulturpflanzen&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datendokumentation, Datenpublikation, Ordnung und Struktur Konzepte&lt;br /&gt;
|Biologie/Ökologie/Agrarwissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|matthias.senft@julius-kuehn.de&lt;br /&gt;
|Bis zu 2 Tage&lt;br /&gt;
|Berlin-Brandenburg&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Benjamin Slowig&lt;br /&gt;
|Landesinitiative FDM-SH / CAU Kiel&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Feedback-Methoden, didaktische Konzepte, Veranstaltungsformate&lt;br /&gt;
|fachübergreifend, Geisteswissenschaften&lt;br /&gt;
|FDM-SH, NFDI-Sektion EduTrain, Zertifikatskurs FDM (TH-Köln)&lt;br /&gt;
|slowig@rz.uni-kiel.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Alena Steinert&lt;br /&gt;
|TU Dortmund&lt;br /&gt;
|fachspezifisches FDM: FDM-Grundlagen, FDM-Infrastruktur, FDM-Konzepte, Unterstützung &amp;amp; Beratung, rechtliche Bestimmungen wie Datenschutz- &amp;amp; Ethikrichtlinien&lt;br /&gt;
|Bildungswissenschaften, Psychologie&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|alena.steinert@tu-dortmund.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Dzulia Terzijska&lt;br /&gt;
|TU Braunschweig  &lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Physik, Ingenieurwissenschaften  &lt;br /&gt;
|NFDI4ing, RDMO, forschungsdaten.info&lt;br /&gt;
|dzulia.terzijska@tu-braunschweig.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ute Trautwein-Bruns&lt;br /&gt;
|RWTH Aachen&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Datenmanagementpläne, Datenpublikation&lt;br /&gt;
|Natur- und Ingenieurwissenschaften&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|trautwein-bruns@rwth-aachen.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Anne Voigt&lt;br /&gt;
|FU Berlin&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, rechtliche Aspekte, Didaktik (E-Learning)&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|anne.voigt@fu-berlin.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Jeanne Wilbrandt&lt;br /&gt;
|Leibniz FLI&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, Dokumentation, FAIR, Illustration/Design&lt;br /&gt;
|Biologie, Bioinformatik, fach-übergreifend&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|jeanne.wilbrandt@leibniz-fli.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Cord Wiljes&lt;br /&gt;
|Nationale Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) e.V.&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM, Metadaten, Datenschutz, Beratung&lt;br /&gt;
|Chemie/Philosophie/Informatik/Physik&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|cord.wiljes@nfdi.de&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|&lt;br /&gt;
|-&lt;br /&gt;
|Ulrike Wuttke&lt;br /&gt;
|FH Potsdam&amp;lt;br /&amp;gt;&lt;br /&gt;
|FDM-Grundlagen, RDMO, Datenmanagementpläne, Datenpublikation, FAIR &amp;amp; Open&lt;br /&gt;
|Geisteswissenschaften, Digital Humanities&lt;br /&gt;
|RDA-De, AG FDM@FHP, NFDI4Culture, Netzwerk-Forschungsdaten Berlin-Brandenburg, DARIAH-EU WG Research Data Management&lt;br /&gt;
|ulrike.wuttke@fh-potsdam.de&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|flexibel&lt;br /&gt;
|}&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Slowig</name></author>
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