Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage...

• die Lebenszyklen von Forschung und Forschungsdaten zu beschreiben
• bestehende Praktiken des Datenmanagements (DM) zu überprüfen
• einen Datenmanagementplan (DMP) zu erstellen
• verschiedene Software- und Datenlizenzarten zu unterscheiden
• zu erklären, was persistente Identifikatoren sind (z.B. DOI)
• die FAIR-Prinzipien in der Praxis anzuwenden
• zu erklären, wie die Auffindbarkeit von Daten und Interoperabilität erreicht werden kann
• die Funktion von Metadaten und Standards für ein effizientes (Forschungs-)Datenmanagement zu verstehen
• die Komponenten einer Infrastruktur für das Forschungsdatenmanagement (FDM) zu beschreiben
• die Unterschiede zwischen verschiedenen Repositoriensystemen zu diskutieren
• den Inhalt von FDM-Policys zu beschreiben und zu erläutern, wie sie DM-Aktivitäten und -Verpflichtungen regeln
• die Herausforderungen bei der digitalen Bewahrung zu erklären
• reproduzierbare Experimente zu plannen, zu bewerten, und durchzuführen
• die grundlegenden Open Science Prinzipien zu verstehen und anzuwenden.

• Reproducible Research
• Metadata & Data Packaging
• Machine-actionable Data Management Plans
• Research Data Management Services
• Repository Systems
• Data Identification and Citation
• Digital Preservation Challenges, Preservation Actions
• Preservation Planning & OAIS Standard
• FAIR principles
• Legal & Ethical Aspects of Research Data Management

Vorlesungen, (Gruppen-)Übungen und Selbststudium (Lesematerialien, Videos etc.)

Den genauen Zeitplan finden Sie bei TUWEL.

Um diesen Kurs zu bestehen, muss eine Reihe von Aufgaben absolviert werden. Dazu kann zum Beispiel das Lösen von Herausforderungen im Datenmanagement unter Anwendung der Empfehlungen und Richtlinien aus der Vorlesung, die Verwendung domänenspezifischer Tools und Services für das Datenmanagement sowie eine anschließende Abschlusspräsentation gehören.