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Hallo Welt!

Willkommen auf dieser neuen Webseite. Das hier ist der erste Blog-Eintrag, der als Platzhalter hier bestehen bleiben soll, solange noch keine wesentlichen Inhalte vorhanden sind.

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Forschungsdatenmanagement – Fragen und Antworten von ChatGPT

Wie hilfreich kann eine KI Anwendung sein. Ich versuche mich hier mit ChatGPT als FDM-Assistenzsystem

chat.openai.com

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?

ChatGPT Screenshot mit einer Frage zum Thema Forschungsdatenmanagement
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.

ChatGPT

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.

ChatGPT

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.

ChatGPT

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.

ChatGPT

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.

Turing Test

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

Tweet von Edward Tian

Kritik

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

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Nachhaltige Forschung über Laborgrenzen hinaus durch den Einsatz von Elektronischen Laborbüchern

Ein Beitrag zur Postersesion auf der DINI Jahrestagung 2021

https://dini.de/veranstaltungen/jahrestagungen/22-dini-jahrestagung-2021/postersession/

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.

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Benchmark

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.