Als Thema habe ich Forschungsdatenmanagement (FDM) in den Rechtswissenschaften ausgewählt, vor allem da ich in dem Umfeld bislang noch wenige Erkenntnisse habe und sehr neugierig auf die Rückmeldungen war. Als Einstiegsfrage, nach dem ich geklärt hatte, ob mein Gegenüber eine Konversation in deutscher Sprache ermöglicht und wir die Anrede geklärt hatten, war:
Kennst du dich mit Forschungsdatenmanagement aus?
Screenshot der Mobilversion von ChatGPT
Ja, ich habe Kenntnisse über das Management von Forschungsdaten. Das Management von Forschungsdaten umfasst die Planung, Organisation, Sicherung, Dokumentation und Nutzung von Daten, die während eines Forschungsprojekts generiert werden. Es ist wichtig, dass Forschungsdaten sorgfältig verwaltet werden, um die Integrität und Reproduzierbarkeit von Forschungsergebnissen sicherzustellen. Ein gutes Datenmanagement hilft auch, die Effizienz von Forschungsprojekten zu verbessern und Zeit und Ressourcen zu sparen. Möchtest du mehr darüber erfahren, wie man Forschungsdaten erfolgreich verwaltet, oder hast du eine spezifischere Frage zu diesem Thema?
ChatGPT
Ok, das ist spannend. Ich starte eine Unterhaltung.
Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften
Mich interessiert, welche Forschungsdaten in verschiedenen Fächern anfallen können. Einige Anwendungsfälle kann ich mir gut vorstellen, aber ich habe mich gefragt, wie Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften aussehen könnten?
In den Rechtswissenschaften können verschiedene Arten von Daten anfallen, je nachdem, welche Art von Forschungsprojekt durchgeführt wird. Beispiele für mögliche Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind:
Gesetzestexte und Rechtsprechung: Diese können in elektronischer oder gedruckter Form vorliegen und können für die Analyse von Rechtsfragen oder für die Entwicklung von Rechtsmodellen verwendet werden.
Umfragedaten: In den Rechtswissenschaften können Umfragen durchgeführt werden, um Meinungen von Juristen, Justizbeamten oder der Öffentlichkeit zu bestimmten Rechtsfragen zu erheben.
Daten aus Fallstudien: Die Analyse von Einzelfällen kann eine wertvolle Methode sein, um tiefer in komplexe rechtliche Probleme einzudringen.
Statistische Daten: In den Rechtswissenschaften können auch statistische Daten verwendet werden, um Trends oder Muster in der Rechtsprechung oder im Rechtssystem im Allgemeinen zu untersuchen.
Dies sind nur einige Beispiele von Forschungsdaten, die in den Rechtswissenschaften anfallen können. Möchtest du noch mehr Informationen zu diesem Thema?
ChatGPT
Nachnutzung von Forschungsdaten
Mich interessiert speziell, wie in den Rechtswissenschaften mit der Nachnutzung von Forschungsdaten umgegangen wird, bei denen es Bezüge zu realen Personen gibt. Wie kann das Thema Datenschutz bei solchen Forschungsdaten gut berücksichtigt werden?
Die Berücksichtigung von Datenschutz in Bezug auf Forschungsdaten, die personenbezogene Informationen enthalten, ist ein wichtiger Aspekt des Datenmanagements in den Rechtswissenschaften. Es gibt einige Maßnahmen, die man ergreifen kann, um den Datenschutz bei der Nachnutzung von solchen Daten sicherzustellen:
Anonymisierung: Eine Möglichkeit, den Datenschutz zu gewährleisten, besteht darin, alle personenbezogenen Informationen aus den Daten zu entfernen oder zu maskieren. Auf diese Weise können die Daten nachverwendet werden, ohne dass die Privatsphäre der betroffenen Personen gefährdet wird.
Einwilligung: Vor der Nachnutzung von Daten, die personenbezogene Informationen enthalten, sollte man die Einwilligung der betroffenen Personen einholen. Dies kann entweder in Form einer schriftlichen Einwilligungserklärung oder mithilfe einer Online-Einwilligungsform erfolgen.
Datenschutzplan: Es ist ratsam, einen Datenschutzplan zu erstellen, der beschreibt, wie man mit personenbezogenen Daten umgehen wird, um sicherzustellen, dass sie sicher und gesetzeskonform verwaltet werden. Der Plan sollte auch beschreiben, wie man im Falle von Datenpannen oder Datenschutzverletzungen vorgehen wird.
Datenschutz- und Datensicherheitsmaßnahmen: Es ist wichtig, angemessene technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz von personenbezogenen Daten zu treffen. Dies kann beispielsweise die Verwendung von Verschlüsselung, Zugriffsbeschränkungen oder Datensicherungskopien umfassen.
Ich hoffe, ich konnte dir mit diesen Informationen weiterhelfen. Lass mich wissen, ob du noch weitere Fragen hast.
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Ist der Datenschutzplan ein Teil des Datenmanagementplans?
Ja, der Datenschutzplan kann als Teil des Datenmanagementplans betrachtet werden. Ein Datenmanagementplan ist ein Dokument, das die Strategien und Verfahren festlegt, die bei einem Forschungsprojekt zum Management von Daten verwendet werden. Der Datenschutzplan beschreibt im Allgemeinen, wie man mit personenbezogenen Daten umgehen wird, um sicherzustellen, dass sie sicher und gesetzeskonform verwaltet werden. Er kann Teil des Datenmanagementplans sein, oder er kann als eigenständiges Dokument erstellt werden, das sich speziell mit dem Thema Datenschutz befasst. Es ist wichtig, dass der Datenschutzplan in Übereinstimmung mit geltenden Datenschutzgesetzen und -bestimmungen erstellt wird.
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Welche Inhalte sollten Juristen außerdem in einem Datenmanagementplan festhalten?
Ein Datenmanagementplan für Juristen könnte folgende Inhalte enthalten:
Eine Übersicht über das Forschungsprojekt und die zu verwaltenden Daten, einschließlich der Art der Daten, der geplanten Nutzung der Daten und der geplanten Nachnutzung der Daten.
Eine Beschreibung der Verantwortlichkeiten und Rollen im Hinblick auf das Datenmanagement, einschließlich der Personen oder Einheiten, die für die Erfassung, Verarbeitung und Nutzung von Daten verantwortlich sind.
Eine Aufstellung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Integrität und Qualität der Daten, zum Beispiel durch die Dokumentation von Metadaten oder die Durchführung von Plausibilitätsprüfungen.
Eine Beschreibung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Sicherheit und Vertraulichkeit von Daten, zum Beispiel durch die Verwendung von Verschlüsselung oder Zugriffsbeschränkungen.
Eine Beschreibung der geplanten Maßnahmen zur Sicherung der Nachnutzbarkeit von Daten, zum Beispiel durch die Erstellung von Datenmanagement-Protokollen oder die Einhaltung von Standards für Datenformate.
Eine Aufstellung von geplanten Maßnahmen zur Archivierung von Daten, um sicherzustellen, dass sie auch nach Beendigung des Forschungsprojekts noch verfügbar sind.
Eine Beschreibung von geplanten Maßnahmen zur Einhaltung von geltenden Datenschutzgesetzen und -bestimmungen.
Dies sind nur einige Beispiele für Inhalte, die in einem Datenmanagementplan für Juristen festgehalten werden könnten. Es ist wichtig, dass der Plan individuell an die Bedürfnisse und Anforderungen des spezifischen Forschungsprojekts angepasst wird.
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Datenstandards in den Rechtswissenschaften
Welche Standards für Datenformate sind in den Rechtswissenschaften weit verbreitet?
In den Rechtswissenschaften werden verschiedene Standards für Datenformate verwendet, abhängig von der Art der Daten und der geplanten Nutzung der Daten. Einige Beispiele für gebräuchliche Datenformate in den Rechtswissenschaften sind:
Textdateien: Textdateien sind ein weit verbreitetes Format für die Speicherung von Textdokumenten, wie zum Beispiel Gesetzestexten oder Rechtsprechung. Sie können in verschiedenen Formaten gespeichert werden, wie zum Beispiel als ASCII- oder Unicode-Dateien.
Tabellenkalkulationsdateien: Tabellenkalkulationsdateien, wie zum Beispiel Microsoft Excel- oder OpenOffice Calc-Dateien, werden häufig verwendet, um Daten in tabellarischer Form zu speichern und zu analysieren. Sie eignen sich besonders gut für die Verwaltung von großen Mengen strukturierter Daten.
Datenbanken: In den Rechtswissenschaften werden oft Datenbanken verwendet, um große Mengen an Daten zu speichern und zu verwalten. Es gibt verschiedene Arten von Datenbanken, wie zum Beispiel relationale Datenbanken oder NoSQL-Datenbanken.
Bild- und Audioformate: In den Rechtswissenschaften können auch Bild- und Audioformate verwendet werden, um Dokumente oder Audioaufnahmen zu speichern. Beispiele für gängige Bildformate sind JPEG- oder PNG-Dateien, während MP3- oder WAV-Dateien häufig für Audioaufnahmen verwendet werden.
Dies sind nur einige Beispiele von Datenformaten, die in den Rechtswissenschaften verwendet werden können. Es ist wichtig, dass man beim Umgang mit Daten auf die Kompatibilität und die Nachnutzbarkeit der verwendeten Formate achtet, um sicherzustellen, dass die Daten auch in Zukunft noch verfügbar und nutzbar sind.
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Repositorien in den Rechtswissenschaften
Welche fachspezifischen Repositorien für Forschungsdaten werden in den Rechtswissenschaften häufig genutzt?
In den Rechtswissenschaften gibt es verschiedene Repositorien für Forschungsdaten, die von Juristen genutzt werden können. Einige Beispiele für fachspezifische Repositorien für Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind:
GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften: Das GESIS-Repositorium ist ein vom Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften betriebenes Repositorium, das sozialwissenschaftliche Daten, darunter auch Daten aus den Rechtswissenschaften, speichert und veröffentlicht.
Juris GmbH: Juris ist ein privates Unternehmen, das Online-Dienstleistungen für Juristen anbietet, darunter auch das Repositorium „Juris Data“. Das Repositorium speichert und veröffentlicht Daten aus den Rechtswissenschaften, insbesondere aus dem Bereich der Rechtsprechung.
Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung (ZA) der Universität Köln: Das ZA-Repositorium ist ein vom Zentralarchiv für Empirische Sozialforschung betriebenes Repositorium, das sozialwissenschaftliche Daten, darunter auch Daten aus den Rechtswissenschaften, speichert und veröffentlicht.
Dies sind nur einige Beispiele von Repositorien für Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften. Es gibt auch andere Repositorien, die sich speziell auf bestimmte Rechtsgebiete oder Datenformate konzentrieren. Es ist wichtig, das passende Repositorium für die eigenen Forschungsdaten auszuwählen, um sicherzustellen, dass die Daten ordnungsgemäß verwaltet und geschützt werden.
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Metadaten und Ontologien
Welche Metadaten-Schemata oder Ontologien werden für das Management von Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften verwendet?
In den Rechtswissenschaften werden verschiedene Metadaten-Schemata oder Ontologien verwendet, um die Qualität und Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten zu verbessern. Einige Beispiele für Metadaten-Schemata oder Ontologien, die in den Rechtswissenschaften verwendet werden können, sind:
DDI (Data Documentation Initiative): DDI ist ein internationaler Standard für die Dokumentation von Daten aus den Sozialwissenschaften. Er definiert ein strukturiertes Schema, das verwendet werden kann, um Metadaten zu beschreiben, die für die Verwaltung und Nachnutzung von Daten erforderlich sind.
JUSPAN[1] (Jurisprudential Standardized Planning and Annotation): JUSPAN ist eine Ontologie, die speziell für die Rechtswissenschaften entwickelt wurde. Sie dient dazu, Begriffe und Konzepte aus dem Recht in einer einheitlichen Weise zu beschreiben und zu verknüpfen.
DCMI (Dublin Core Metadata Initiative): DCMI ist eine internationale Organisation, die sich der Erstellung von Metadaten-Standards für Web und andere Daten. DCMI bietet eine Reihe von Metadaten-Elementen und -Termen an, die verwendet werden können, um Daten aus verschiedenen Fachgebieten zu beschreiben. Die Dublin Core Metadata Initiative ist besonders für die Nachnutzung von Daten geeignet, da ihre Metadaten-Elemente allgemein anerkannt und verbreitet sind.
ChatGPT
Vielen Dank, das sind eine ganze Reihe interessanter Informationen mit denen man sich weiter beschäftigen kann.
Weitere Aspekte
Gibt es noch weitere Informationen, die du gerne zu unserem Gespräch hinzufügen möchtest? Oder Information zum Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften, die wir noch nicht angesprochen haben?
Gerne! Einige weitere Aspekte, die beim Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften beachtet werden sollten, sind:
Zitierbarkeit: Um sicherzustellen, dass die eigenen Forschungsdaten auch in Zukunft noch nachvollzogen und zitiert werden können, ist es wichtig, sie ordnungsgemäß zu dokumentieren und zu veröffentlichen. Dazu gehört unter anderem die Verwendung von eindeutigen Identifikatoren, die Verwendung von Standards für Datenformate und die Erstellung von Datenmanagementplänen.
Rechtsfragen: Im Umgang mit Forschungsdaten in den Rechtswissenschaften sind oft auch rechtliche Fragen von Bedeutung, wie zum Beispiel die Einhaltung von Datenschutzgesetzen oder die Berücksichtigung von Urheberrechten. Es ist wichtig, sich frühzeitig mit solchen Fragen auseinanderzusetzen, um sicherzustellen, dass das Forschungsprojekt rechtlich einwandfrei ist.
Datenintegrität: Die Integrität von Forschungsdaten ist von großer Bedeutung, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse eines Forschungsprojekts verlässlich und nachvollziehbar sind. Maßnahmen zur Sicherung der Integrität von Daten können zum Beispiel die Dokumentation von Prozessen und Verfahren oder die Verwendung von Verschlüsselung sein.
Ich hoffe, dass diese Informationen hilfreich sind. Lass mich wissen, ob du noch weitere Fragen hast.
ChatGPT
Danke, das ist auch eine gute Zusammenfassung des Gesprächsverlaufs. Vielleicht komme ich später auf das Angebot zurück den Chat fortzusetzen.
Gerne! Ich bin immer bereit, dir weiterzuhelfen. Du kannst mich jederzeit wieder kontaktieren, wenn du weitere Fragen hast oder mehr über das Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften erfahren möchtest. Ich wünsche dir viel Erfolg bei deiner Arbeit!
ChatGPT
Die Verlinkungen von Quellen und Referenzen habe ich nachträglich eingefügt in den Chatverlauf. [1] Anmerkung: Zu JUSPAN konnte ich keine Belege oder Quellen finden.
Inzwischen gibt es eine Art Turing-Test für ChatGPT namens GPTzero: Eine App, die schnell und effizient erkennen kann, ob ein Text oder Aufsatz von ChatGPT oder von Menschen geschrieben wurde
I spent New Years building GPTZero — an app that can quickly and efficiently detect whether an essay is ChatGPT or human written
Eine kritische Prüfung der Inhalte der Chat-Kommunikation ist empfehlenswert. Schon bei dem oben beschrieben kleinen Experiment konnten nicht alle Quellen und Angaben verifiziert werden, auch wenn der Text insgesamt passend formuliert wurde. Einige Beispiele für Kritik an den Ergebnissen werden ganz gut in diesem taz-Artikel beschrieben: https://taz.de/Kuenstliche-Intelligenz/!5905841/
Ein weiterer Artikel, der sich mit den Grenzen und Schwierigkeiten auseinandersetzt und dabei auch die Verwendung von wissenschaftliche Methoden bei der Darstellung der Inhalte durch ChatGPT berücksichtigt, wurde auf digiethics.org veröffentlicht
Verwendung für und in Lehrveranstaltungen
Die Verwendung von ChatGPT in oder zur Vorbereitung von Lehrveranstaltungen findet derzeit vielerorts – vor allem in den sogenannten sozialen Medien – Betrachtung. Auch die Möglichkeit oder Tatsache, dass Lernende Gebrauch von dieser neuen Unterstützungsoption machen, befeuert diesen Hype.
Eine differenzierte Betrachtung mit Abwägungen, welche Hilfestellung ChatGPT hinsichtlich Struktur und Inhalt bei der Vorbereitung solcher Themen leisten kann und mit welcher Art und Struktur von Informationen man die KI vorab briefen sollte, ist ein relevanter Meilenstein auf dem Weg zur ernsthaften Verwendung solcher Technologien.
Einige Aspekte in dieser Richtung werden aus dem Dialog beziehungsweise dem von ChatGPT erstellten Text und den vorab gegebenen Anweisungen zur Vorlesungsplanung, die Jörn Loviscach in seinem Blog veröffentlicht hat, deutlich: https://j3l7h.de
Inzwischen habe ich aus der ChatGPT-Konversation zum Thema Forschungsdatenmanagement in den Rechtswissenschaften einen kleinen Podcast erstellt, den ich hier zur Verfügung stelle:
Podcastepisode aus dem DINITus Podcast
Bert Zulauf trifft in dieser Folge auf ChatGPT und will alles über die Digitalisierung in der Hochschule mit Hilfe der KI, die neuen Bibliotheksgärten und den Hörsaal der Zukunft wissen und sucht nach einfachen und praktikablen Lösungen und Antworten. Aber immer wieder stößt er dabei an Grenzen.
Im Abspann gibt es noch ein paar Gedanken von Bert und Andreas zu hören, wie sie bei der Erstellung des Interviews immer wieder versucht haben, die KI in ihrem Sinne zu beeinflussen und auszuquetschen.
Ob das gelungen ist und wer am Ende die Oberhand gewonnen hat, kann man in dieser Sonderfolge hören.
OER.Digichem.nrw: Digitale Kompetenzen in der Chemieausbildung fördern
Das Projekt OER.DigiChem.NRW ist ein gemeinsames Projekt der Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf, der Bergischen Universität Wuppertal und der Technischen Hochschule Köln. Es wird im Rahmen der Landesinitiative OER.Content.nrw vom 1.10.2020 bis zum 31.12.2022 durch das Land Nordrhein-Westfalen gefördert.
Die heutige Generation Studierender wird häufig als „Digital Natives“ bezeichnet. In der Realität offenbart sich jedoch häufig ein beachtenswertes Defizit an digitalen Kompetenzen. Insbesondere in der Chemie sind solche Fähigkeiten von zentraler Bedeutung, sei es im Umgang mit spezifischer Software oder bei der Anwendung von eher selten benötigten Funktionen von Standardsoftware in fachfernen Kontexten.
Was ist OER?
Open Educational Resources (OER) sind Bildungsmaterialien, die frei verfügbar sind und ohne finanzielle Barrieren genutzt, geteilt und angepasst werden können. Der Kerngedanke von OER besteht darin, den freien Zugang zu hochwertigen Lehr- und Lernressourcen zu fördern, um Bildung zugänglicher zu machen.
Diese Ressourcen können verschiedene Formen annehmen, darunter Texte, Multimedia-Inhalte, Software und interaktive Kurse. Der entscheidende Aspekt von OER liegt in der Lizenzierung, die es beispielsweise andere Lehrenden erlaubt, die Materialien für ihre eigenen pädagogischen Bedürfnisse zu verwenden, zu teilen und sogar zu verändern, um sie an die individuellen Bedürfnisse anzupassen. Dies fördert nicht nur die Verbreitung von Wissen, sondern auch die Kreativität und Zusammenarbeit in der Bildungsgemeinschaft. Das bedeutet, dass ein/eine Lehrende*r Materialien erstellt, und andere Lehrende können diese Materialien frei für ihre Lehrtätigkeit nutzen.
OER Lizenzierung
In der Regel erfolgt die Lizenzierung von OER-Materialien nach dem CC-Modell (Creative Commons). Dieses Modell, das auch von Wikipedia genutzt wird, ermöglicht es, Inhalte unter bestimmten Bedingungen zu teilen. CC-lizenzierte Inhalte können von anderen ohne zusätzliche Einwilligung des Urhebers für unterschiedlichste Zwecke genutzt werden. Diese Form der Lizenzierung ist nicht ausschließlich auf den Bildungssektor beschränkt, wird jedoch auch im OER-Bereich häufig angewendet.
Bei CC-Lizenzen finden sich oft Zusätze wie CC BY, CC SA, CC BY SA, usw. Doch was bedeuten diese Ergänzungen? CC BY steht für „Attribution“ und erlaubt die Nutzung, Veränderung und Verbreitung, solange der Urheber korrekt genannt wird. CC SA bedeutet „ShareAlike“ und erfordert, dass abgeleitete Werke unter derselben Lizenz veröffentlicht werden. CC BY SA kombiniert beide Bedingungen, sodass abgeleitete Werke sowohl genutzt als auch geteilt werden können, solange der Urheber genannt und dieselbe Lizenz beibehalten wird. Diese Ergänzungen bieten verschiedene Grade an Freiheit und Kontrolle über die Verwendung von OER-Materialien.
OER spielen eine wichtige Rolle in der Förderung von Offenheit, Chancengleichheit und Innovation in der Bildung. Durch die Beseitigung von Kostenbarrieren und die Erleichterung des freien Austauschs von Bildungsinhalten tragen OER dazu bei, Bildung für eine breitere Bevölkerungsschicht zugänglich zu machen und bieten die Möglichkeit, die Qualität von Lehr- und Lernmaterialien zu verbessern.
Ziele des Projekts
Das OER.Digichem.nrw Projekt hat sich zum Ziel gesetzt, diesem Defizit entgegenzuwirken und digitale Kompetenzen in der chemischen Bildung gezielt zu fördern. Ein Schlüsselaspekt liegt in der Erstellung von interaktiven Videotutorials. Diese Tutorials werden flexibel auf den gängigen Lernplattformen wie Ilias und Moodle bereitgestellt. Zudem werden sie in curricularen Lehrveranstaltungen eingeführt und modulübergreifend genutzt, um einen nachhaltigen Lerneffekt zu erzielen.
Im Fokus steht dabei nicht nur die Vermittlung von Kenntnissen im Umgang mit fachspezifischer Software, sondern auch die Förderung von digitalen Fähigkeiten in einem breiteren Kontext. Das Projekt OER.Digichem.nrw trägt dazu bei, Studierenden nicht nur die erforderlichen Werkzeuge an die Hand zu geben, sondern auch ihre digitale Souveränität in der komplexen Welt der Naturwissenschaften zu stärken.
Videotutorials aus dem Projekt
Im Rahmen des Projekts wurden Videotutorials und entsprechende Lernräume (ILIAS, Moodle, scheLM) für die folgenden Tools erstellt:
E-Tutorien zur Kompetenzentwicklung bei der Nutzung digitaler Werkzeuge in der Chemie A.K. Mertineit ViTeach 2021 (Virtuell), 14.7.2021 bis 15.07.2021 Barcamp und Videopräsentation
Collaborative Development of Open Educational Resources for Building Competencies in the Use of Digital Tools in Chemisty A.K. Mertineit, K. Schaper, C. Bohrmann-Linde, D. Burdinski, B. Zulauf, Proceedings of ICERI2021 Conference 2021, 1111 – 1118, Paper und virtuelle Präsentation doi: 10.21125/iceri.2021.0325, ISBN: 978-84-09-34549-6
Teaching Software Skills Using a Freely Accesible Learning Space – An OER Approach A.K. Mertineit, K. Schaper, C. Bohrmann-Linde, D. Burdinski, B. Zulauf , N. Meuter, H. Hackradt, R. Kremer, EDULEARN 2022, Palma de Mallorca, Spanien, doi: 10.21125/edulearn.2022.1661 EDULEARN22 Proceedings, pp. 7073-7081
Helping digital natives to become digital natives through production standards, research and quality systems?, A.K. Mertineit, D. Burdinski, B. Zulauf, H. Hackradt, N. Meuter, C. Bohrmann-Linde, K. Schaper, ICERI 2022, Sevilla, Spanien, doi:10.21125/iceri.2022.0949 ICERI2022 Proceedings(2022) , pp. 3913-3920.
Der akademische Weg in den Naturwissenschaften führt durch die Labore der Disziplinen. Daher ist in den Naturwissenschaften das Laborbuch bekannt und etabliert. Auch heute in Zeiten der Digitalisierung ist die häufigste Art der Labordokumentation immer noch die Papierform. Doch was passiert mit diesen Büchern, wenn sie voll sind? Wenn Forschende die Arbeitsgruppe wechseln oder für einen Zeitraum an einem anderen Standort forschen? Handschrift zu entziffern ist für Mensch und Maschine keine leichte Aufgabe, viel gesammeltes Wissen geht verloren, viele Experimente werden wieder und wieder gemacht, anstatt auf Erkenntnissen aufzubauen und sich auf Innovationen zu konzentrieren. Das alles kann man mit der Verwendung eines elektronischen Laborbuchs (ELB) erreichen.
Elektronische Laborbücher sind effektive Werkzeuge um kollaborativ und nachhaltig im Labor zu arbeiten. Dabei stehen sie ihren Vorgängern in Papierform in nichts nach: Allgemeine Prinzipien wissenschaftlicher Arbeit werden verfolgt, Resultate werden dokumentiert und Ergebnisse können konsequent selbst angezweifelt werden, alle Arbeitsschritte werden anhand eines Datensatzes protokolliert, Datenlöschung ist nicht möglich, Unveränderlichkeit wird durch Zeitstempel gewährleistet und das alles ist digital durchsuchbar über verschiedene Experimente hinweg. Mit der richtigen Archivierung kann so Mehrarbeit im Labor verhindert werden, die organisatorische Struktur im Laboralltag wird vereinheitlicht, wodurch sich ein Qualitätsgewinn ergibt und es kann transparenter kollaborativ gearbeitet werden.
Wir kommen an unserer Universität auf einen Laboranteil von 70 % innerhalb der Neubauten in den Naturwissenschaften, und wir haben in Gesprächen mit Wissenschaftlern festgestellt, dass man bei der Planung bereits ansetzen muss. Die Labore müssen mit geeignet ausgestattet werden, die Schnittstellen von Laborgerätschaften zum ELB müssen etabliert werden, außerdem ist es ist möglich mit eigenen auch mobilen Geräten direkt Beiträge in einem ELB zu bearbeiten. Die Vorteile der elektronischen Variante ergeben sich erst mit der Nutzung nach einiger Zeit und nicht in allen Bereichen findet sich sofort die Bereitschaft zu ELB. Es muss aufgeklärt werden welche Möglichkeiten zur Verfügung stehen und es besteht Unterstützungsbedarf insbesondere bei der Einführung. Nachwuchswissenschaftler sind hier der Punkt, an dem angesetzt werden muss, und das am besten schon am Anfang des Curriculums.
Um einen Kulturwechsel hin zu elektronischen Laborbüchern zu gestalten, kann man beispielsweise in der Biologie bereits im dritten Semester Studierende ihre verpflichtenden Laborarbeiten in elektronischer Form dokumentieren lassen. So lernen junge Wissenschaftler früh den Umgang mit elektronischen Laborbüchern und werden in der Forschung an diese neuen Standards anknüpfen. Aber auch in anderen Fächern, wie Medizin, Physik, Chemie, Pharmazie, Psychologie und den Ingenieurwissenschaften kann früh in der Lehre angesetzt werden, um dahingehende Standards in der Forschung zu etablieren. Insbesondere Open Source ELB Plattformen spielen aufgrund der Kosten für den Einsatz in der Lehre eine große Rolle. Als Baustein zur Stärkung der Daten- und Informationskompetenz kann der Einsatz von ELB in den Naturwissenschaften analog zum Einsatz von E-Portfolio-Systemen in den Geistes- und Sozialwissenschaften gesehen werden.
Benchmarks als Managementintrument für IT-Portfolios am Beispiel von Universitäten
Universitäten sind als öffentlicher Raum Teil der Gesellschaft, die sich durch technikgestützte Kommunikation und ubiquitäre Verfügbarkeit von Informationen zu einer Informationsgesellschaft gewandelt hat. Der zukunftsorientierte Einsatz von Informationstechnologie (IT) ist für Universitäten von existenzieller Bedeutung. Durch den Einsatz von IT als wichtiges Werkzeug bzw. Dienstleister für die Prozessunterstützung haben sich Anzahl, Umfang und Anforderungen an IT-Services an Universitäten deutlich vergrößert. Innovationen, die in der IT in immer kürzeren Abständen an Relevanz gewinnen, und der zunehmende Einsatz und die Nutzung möglichst sicherer IT-Umgebungen an Universitäten fordern das IT-Management heraus.
Die Anwendung operativer und strategischer Instrumente bei der Planung, Verbesserung und Effizienzsteigerung des Einsatzes von IT ist eine gute Grundlage für Managemententscheidungen.
Studierende informieren sich über Studienangebote und Services an Universitäten, Regierungen vergleichen die Angebote und die Auslastung ihrer Universitäten, Lehrende wägen bei Berufungen Universitätsstandorte gegeneinander ab, und für die Forschung spielt der Standortfaktor zunehmend eine größere Rolle. Vergleiche dienen seit jeher neben der Messung auch der Verbesserung und Effizienzsteigerung. Benchmarking ist eine systematische Vorgehensweise zur vergleichenden Analyse von Ergebnissen, die normiert in Kennzahlen beschrieben sind.
In der Informationstechnologie sind zwei Varianten von Benchmarks gebräuchlich: Computer Benchmarks, mit deren Hilfe die Leistung von IT-Systemen verglichen wird, und IT-Benchmarks, auf deren Basis die wirtschaftlichen Aspekte der IT-Infrastruktur verglichen werden. Während Computer-Benchmarks im Wesentlichen Informationen für das operative Geschäft bereitstellen, zielen IT-Benchmarks sowohl auf die Verbesserung und Effizienzsteigerung des operativen IT-Betriebs als auch auf die Unterstützung strategischer Entscheidungen ab.
IT-Benchmarking bietet Analyse-Optionen zu grundlegenden Fragestellungen, die sich im IT-Management auf der Suche nach dem effizientesten IT-Portfolio stellen: Welche IT-Dienstleistungen und IT-Produkte sollten in welchem Umfang, mit welchen Ressourcen ausgestattet, und in welchem Zeitraum an Universitäten angeboten werden?
IT-Benchmarking soll Antworten auf diese Frage liefern und zur Effizienzsteigerung beitragen. Mit einem kontinuierlichen Vergleich von IT-Dienstleistungen und IT-Produkten verschiedener Universitäten sowie vergleichbaren Kennzahlen und IT-Budget-Kategorien kann IT-Benchmarking als Methode zur Verbesserung der Kostentransparenz und damit als Instrument für Managemententscheidungen eingesetzt werden. Durch den Vergleich von IT-Dienstleistungen und IT-Produkten lassen sich für den operativen Betrieb Best Practice Beispiele identifizieren und zur nachhaltigen Verbesserung nutzen.
Die vorliegende Beitrag analysiert, welches Potential Benchmarking an Universitäten entwickeln kann. Dazu werden zunächst Rahmenbedingungen zur Entwicklung von IT-Strategien dargestellt und darauf aufbauend wird ein Analyseschema entwickelt, mit dem diese Fragestellung aus den unterschiedlichen Perspektiven untersucht werden kann. Weiterhin werden IT-Benchmarking-Konzepte dargestellt, die lokal im Bereich von Universitäten Anwendung finden. Ein wesentlicher Aspekt liegt dann in der Bewertung von IT-Benchmarks an Universitäten und in der Beantwortung der Frage, ob IT-Benchmarks geeignete Werkzeuge zur Unterstützung einer effizienten und nachhaltigen Portfolio Gestaltung an Universitäten sein können? Grundlage für diese Bewertung und Einordnung bilden Daten einiger deutscher Universitäten aus dem Jahr 2015, die ich 2020 auf der Internationalen Konferenz für Technologie, Bildung und Entwicklung (INTED2020) vorgetragen habe. In die Bewertung wurde der Benchmark-Prozess, die Qualität, die Aussagekraft und der Umfang der Kennzahlen und Ergebnisse einbezogen. Kritikpunkte und Verbesserungspotentiale für zukünftige Erhebungen werden abschließend dargestellt.
Informationstechnologie, digitale Medien, das Internet sowie die „Informationsmobilität“ stehen für die bislang letzte große grundsätzliche Veränderung der Medienlandschaft. Menschen kommunizieren anders untereinander und mit Maschinen, die auch untereinander kommunizieren können.
Um die positiven Effekte dieses Umbruchs zu betonen und die negativen Effekte zu berücksichtigen, ist eine veränderte Sicht auf Lernen und Lehren hilfreich.
Universitäten und Hochschulen sind auf besondere Weise betroffen und beschäftigt mit der digitalen Transformation. Auf der einen Seite geht es darum, zukunftsfähige Konzepte für die Kernprozesse Forschung und Lehre zu entwickeln und die Wissenschaftsadministration dahingehend anzupassen. Andererseits geht es um Kompetenzen der Studierenden, der Lehrenden, der Forschenden und der weiteren Akteure im Wissenschaftsbetrieb. Für beide Aspekte spielt die Gestaltung der Umgebung, der „Lernwelt“ eine wichtige Rolle.
6 Positionen
Bildung sollte ein Basis-Baustein sein, auf den Menschen jederzeit barrierearm zugreifen können
Immer mehr und neue Methoden ermöglichen Zugang zu Wissen und Informationen. „Lernwelten“ könnten den Kompetenzerwerb beim Wechsel von Schulen an Universitäten und Hochschulen unterstützen, beispielsweise durch begleitete Angebote innerhalb der Studieneingangsphase. Sie können dazu beitragen, dass Lernende und Lehrende Erfahrungen und Kompetenzen mit modernen Methoden oder Themen, wie beispielsweise Künstliche Intelligenz, Virtual- /Augmented Reality, Media Literacy und Data Literacy sammeln können.
Hochschulen und Schulen sollten diesen Veränderungsprozess aktiv mitgestalten
Bislang findet eine zukunftsweisende Gestaltung von „Lernwelten“ lokal in einigen Universitäten, Hochschulen oder informierten Kreisen statt. Diese zum Teil heute noch als herausragende, einzelne Veränderungen wahrgenommenen Irritationen im Hochschulbauwesen sollten mehr Beachtung finden und vor allem als Zukunftsvision weniger Irritation auslösen. Die Informationen zu solchen innovativen Lernraumprojekten und Praxisbeispielen können als Blaupausen für weitere Veränderungsideen oder Planungen dienen, Anregungen zum Informationsaustausch bieten und Bewusstsein für die Gestaltung von „Lernwelten“ im Wissenschaftsmanagement und in der Politik schaffen.
Erfahrungen und auch Fehler beim Einsatz innovativer Technologien und Medien sollten als aktive Lernkomponenten (aller) angesehen werden.
Lernende stehen vor der explosionsartigen Zunahme von Wissen und Informationen und der damit einhergehenden Zunahme von Wissenschaftlern, Methoden, Tools und Zugangsmöglichkeiten zu Informationen. Hochschulen sollten die Möglichkeiten dieser Wissensgesellschaft nutzen und offen für neue Erfahrungen sein, um auch die möglichen Risiken zu erkennen und zu berücksichtigen.
„Lernwelten“ können bei der Gestaltung des Formats und als kreative Räume unterstützen. Neue, innovative Formate erfordern möglicherweise ein radikaleres Umdenken bei Bau- und Umbaumaßnahmen.
Rahmenbedingungen sollten geschaffen werden, bei denen die Veränderung von instruktionszentriertem Lehren hin zu unterstützendem und beratendem Lehren hilfreich sind und die Selbstorganisation Studierender fördern.
Es stellen sich Fragen zur Veränderung von Hörsälen oder Seminarräumen und ob in deren Umgebung zusätzliche „Lernwelten“ für kleinere Gruppen möglich sind. Die Reflexion und Unterstützung von Studierenden, die sich Wissen zunehmend eigenständig erarbeiten sollen, ist diesbezüglich eine wichtige Rahmenbedingung.
Strategien sollten taktische Komponenten enthalten und kurzfristiger, dynamischer und proaktiv Wirkung entfalten.
Die Gestaltung von „Lernwelten“ ist eine strategische Aufgabe mit taktischen Komponenten. Größeren Baumaßnahmen gehen lange Planungszeiten und Finanzierungsrunden voraus. Hochschulen sollten frühzeitig Fakultäten, Fächer und Infrastruktureinrichtungen wie Bibliotheken, Rechen- und Medienzentren und Baudezernate zusammenbringen und solche Maßnahmen durch ein übergreifendes Gesamtkonzept eingeordnet umsetzen. Die Zusammenarbeit von Fakultäten oder Fächern mit Infrastruktureinrichtungen spielt zusätzlich eine wichtige Rolle, um die notwendige Heterogenität der Raumbedarfe mit abzubilden: Bei Neubaumaßnahmen in den Naturwissenschaften werden etwa 70 % Laborflächen geschaffen und auch im Bereich der Medizin oder bei den Ingenieurwissenschaften finden sich Beispiele für sehr unterschiedliche Bedarfe.
Zusätzlich können taktische Komponenten helfen, um im Rahmen der Bauplanung oder später im Baubestand kurzfristiger und dynamischer Anpassungen, Ergänzungen oder Veränderungen umzusetzen. Solche Komponenten setzen eine zum Teil universale, flexible und agile Planung und Governance voraus und ermöglichen Hochschulen schneller neue oder veränderte Bedarfe aufzugreifen und proaktiv Wirkung zu entfalten.
Aus Bauen sollte mehr und schnelleres Umbauen werden; der Baubestand muss daher anpassungsfähiger werden.
Für die zukünftige Gestaltung von „Lernwelten“ sollten umfangreichere, bessere und schnellere Umbaumöglichkeiten entwickelt werden und der vorhandene Baubestand muss anpassungsfähiger werden.
Kommunikation verändert sich: Menschen kommunizieren anders miteinander und mit Maschinen, die auch untereinander kommunizieren können. Beispielsweise Kommunikation über mobile Endgeräte, die derzeit in Schulen stark reglementiert ist, wird ab der Studieneingangsphase als selbstverständliches Instrument zur Informationsbeschaffung vorausgesetzt.
Aus „pen & paper“ wird „bring your own device“.
Aus dem persönlichen Umfeld kennen Studierende Kommunikationstools und „Digitale Assistenten“ zu deren Potenzialen an Hochschulen bislang kaum Erfahrungen existieren. Die Gestaltung von „Lernwelten“ sollte Raum für Innovationen und Experimente beinhalten. Studierende sollten generell einbezogen werden und solche Gestaltungs- oder Innovationsprozesse begleiten oder die Möglichkeit erhalten, Teil des Prozesses oder Experiments zu werden.
Die Studienanfängerquote ist in den letzten 10 Jahren in Deutschland nochmals deutlich angestiegen auf derzeit über 55 % – damit ist Studieren und der Erwerb wissenschaftlicher Kompetenz mitten in der Gesellschaft angekommen. Hochschulen sind „öffentliche Räume“ und können als Schnittstelle zu Technik, Wirtschaft, Politik und Gesellschaft Verantwortung übernehmen und Antworten geben. Lernwelten sollten mit „(welt)offener Architektur“ einen barrierearmen Zugang zu Bildungsgelegenheiten und Lernmöglichkeiten schaffen und Gestaltungsspielräume offen lassen. Neben hochschul-spezifischen Ideen sollten die Ideen und Möglichkeiten verbreitet werden, die sich aus der Gestaltung von „Lernwelten“ an Hochschulen ergeben und deutschlandweit breit genutzt werden. Hervorzuheben sind Bereiche wie die Studieneingangsphase, die Zusammenarbeit von Hochschulen mit Schulen und die Orientierung von Schülern bei der Studienwahl sowie die Hochschule als „öffentlicher Raum“ und als Ort für lebenslanges Lernen.
Weitere Informationen
„Lernwelt Hochschule : Dimensionen eines Bildungsbereichs im Umbruch“ / Stang, Richard; Becker, Alexandra (Hrsg.), S. 182-210. Berlin: De Gruyter Saur. DOI:10.1515/9783110591026-010
„Zukunft Lernwelt Hochschule : Perspektiven und Optionen für eine Neuausrichtung“ / Stang, Richard; Becker, Alexandra (Hrsg.), S. 213-256. Berlin: De Gruyter Saur. DOI:10.1515/9783110653663-020
