Ach, die Zeit verfliegt - morgen ist schon wieder Offene Sprechstunde zur #FDM #Lernzielmatrix der @DINInestorAGFD

A new article is just released in the

👩‍💻 𝒲𝒾𝒩𝑜𝒟𝒶 ℒ𝒶𝒷 𝒥𝑜𝓊𝓇𝓃𝒶𝓁 🗞️

Read about:
🔸 The tool DataLad
🔸 An event review to enhance DataLad skills

As always in englisch & german:
https://winoda.de/2025/09/25/drei-tage-datalad-workshop-hackathon-in-aachen/

credits to @fabr

You can still read our latest articles, if you missed them:
🔸 LOM (Learning Objetive Matrix)
🔸 How acronyms influence our work (CARE, FAIR)

credits to @AvSchroeder

Upcoming on 29.09:
🔸 Certification of repositories

#Blog #article #winoda #LOM #Lernzielmatrix #DataLad #repositories

Drei Tage DataLad-Workshop & Hackathon in Aachen – WiNoDa Knowledge Lab

🎉 Heute beim GI-Festival: https://shorturl.at/hvx7r?utm_campaign=coschedule&utm_source=mastodon&utm_medium=SODa%40fedihum.org

Data-Science-Community Workshop (DSCW) mit Initiativen aus der DACH-Region:
🤝 Austausch stärken
🌍 Vernetzung ausbauen
🔎 Querschnittsthemen entwickeln

Nach Community-Impulsen & Positionspapier zur Zukunft der Data & Digital Science präsentierte Gudrun Schwenk (#SODaZentrum):
👉 „Lernzielmatrix als Fundament datenwissenschaftlicher Kompetenz?"
#Lernzielmatrix #DataScience #NFDIrocks

Meine Kollegin Sophie Kobialka hat dazu im Rahmen ihrer Masterarbeit gerade eine qualitative Studie durchgeführt, um -bottom up- die "Betroffenen" zu fragen, was ihnen fehlt. (Ein Blogpost folgt!)
Umgekehrt hat die @DINInestorAGFD -top-down- schon 2022 die Herausforderung angenommen, standardisierte Anforderungen im Rahmen einer "#Lernzielmatrix zum Themenbereich #Forschungsdatenmanagement" zu definieren. Die dritte überarbeitete Version erschien im März 2025 auf Zenodo.

Gerade einen sehr informativen Austausch über die #Lernzielmatrix der Dini-nestor AG zum #Forschungsdatenmangement gehabt und das tolle neue Format der offenen Sprechstunde #AskTheMatrix eingeweiht. Schade, dass wir nur zu viert waren...
Es lohnt sich! Ich habe wieder viel erfahren und gelernt - und ein bisschen fachlicher Austausch tut immer gut.
Immer am 2. Freitag im Monat (08. August/12. September 10:00 Uhr, Zoom: https://uni-kiel.zoom-x.de/j/65922386511?utm_campaign=coschedule&utm_source=mastodon&utm_medium=SODa%40fedihum.org)

https://fedihum.org/@SODa/114822404297690003

#LZM #OER #FDM #RDM

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🌼 Frischer Mai-Schwung beim 8. Data Steward Stammtisch: Im Mittelpunkt stand Version 3 der Lernzielmatrix für das Forschungsdatenmanagement (FDM), vorgestellt von Franziska Altemeier und Nina Düvel - Joint Lab Future Libraries & Research Data (TIB & HsH) [https://www.tib.eu/de/forschung-entwicklung/joint-labs/joint-lab-future-libraries-and-research-data].
💻 💡 Praxisbeispiele, Anwendungsmöglichkeiten und interaktive Übungen zeigten, wie wichtig gezielte Kompetenzvermittlung im FDM ist.

#FDM #Lernzielmatrix #DataSteward

Joint Lab Future Libraries and Research Data

The Joint Lab Future Library and Research Data team (@nina4science and @franzial) delved deeper into #researchdatamanagement: After particpating in the community event about the #Lernzielmatrix (#LZM_FDM, learning objective matrix), organized by @dalia, they decided to join the editorial team to revise the matrix for version 3 - coming up this year! 🎉
Current publication of the #Lernzielmatrix: https://zenodo.org/records/8010617
Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards

(english version below) Ein bedeutendes neues Handlungsfeld der Forschung, welches im Zuge der Digitalisierung entstanden ist, ist das Management von digitalen Forschungsdaten. Wissenschaftler*innen benötigen für ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (FDM) neben Kenntnissen und Fähigkeiten im fachlichen Bereich zusätzliche Kompetenzen im Umgang mit digitalen Daten. Die Vermittlung dieser Kenntnisse sollte idealerweise bereits im Studium erfolgen. Zudem besteht ein steigender Bedarf an forschungsunterstützendem Personal, z.B. in Form von Data Stewards, der nur über geeignete Aus- und Weiterbildungsmaßnahmen gedeckt werden kann. Die vorliegende Lernzielmatrix fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den Qualifikationsstufen Bachelor, Master, PhD und Data Steward aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten zum Themenbereich FDM in einheitlicher Form zusammen und bietet Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung. Die Versionen 1 und 2 wurden hauptverantwortlich durch Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor-AG Forschungsdaten erstellt. Zwischen Version 1 und 2 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 Version 2 mitgewirkt. Übersetzungsarbeiten würden im Rahmen von NFDI4Health Aktivitäten durchgeführt. NFDI4Health has received funding from the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) under Grant Agreement no. 442326535 ______________________________________________________________________________________________________ (Deutsche Version oben) The management of digital research data is an important new field of research that has emerged in the process of digitalization. For sustainable research data management (RDM), scientists need not only knowledge and skills in their research area, but also additional competencies in dealing with digital data. Ideally, this knowledge should already be taught during studies. In addition, there is an increasing demand for research support staff, e.g. in the form of data stewards, which can only be met through appropriate training and continuing education measures. This learning objective matrix summarizes relevant teaching contents and associated learning objectives for the qualification levels Bachelor, Master, PhD and Data Steward from a number of national and international projects and training concepts in the field of RDM in a consistent form and offers subsequent users an orientation for identifying relevant content aspects as well as a working basis, e.g. for an extended subject-specific or event-specific design. Versions 1 and 2 were produced mainly by members of the Sub-Working Group Training/Further Education of the DINI/nestor WG Research Data. Between version 1 and 2 no content-related, only editorial adjustments were implemented. In addition, the content was translated into English and the layout of the matrix was adapted accordingly. Members of NFDI4Health contributed to the English translation of version 2. Translation was conducted in the scope of NFDI4Health. NFDI4Health has received funding from the Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) under Grant Agreement no. 442326535

Zenodo
"Community Event zur #Lernzielmatrix 2024" in Darmstadt #LZM_FDM - Wir arbeiten produktiv an der Lernzielmatrix - ich bin in der #Metadaten-Gruppe und grüße @dalia .
Literatur:
Petersen, Britta et al. (2023). Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) für die Zielgruppen Studierende, PhDs und Data Stewards. Unter Mitarbeit von Jens Dierkes et al. DOI: 10.5281/zenodo.8010617.