RDMToolKIT

Das RDMToolKIT bietet Ihnen die Möglichkeit, aus dem Portfolio der Vortrags- und Schulungsthemen des Serviceteam RDM@KIT, Ihre Veranstaltung „on demand“ zusammenzustellen.

Logo RDM-Toolkit

Das Forschungsdatenmanagement (FDM) gehört zu den wichtigsten Voraussetzungen der wissenschaftlichen Tätigkeit und ist Vorgabe von vielen Fördergebern und sowohl Teil der guten wissenschaftlichen Praxis als auch in vielen institutionellen FDM/Open Science-Policies verankert. Das FDM betrifft alle Phasen des Forschungsprozesses mit dem Ziel, die Daten nach den FAIR-Prinzipien  langfristig und personenunabhängig auffindbar, zugänglich, nachprüfbar, interoperabel und nachnutzbar zu sichern und zu speichern.

Bei der Umsetzung des FDM hilft die Orientierung am Forschungsdatenlebenszyklus, der aufzeigt, welche Maßnahmen jeweils sinnvoll sind und welche Services & Tools am KIT dafür angeboten werden. Das RDMToolKIT bietet Ihnen zu den Phasen des Forschungszyklus einen Vortrag „on demand“. Sie können aus den folgenden Modulen wählen und dabei eigene Schwerpunkte definieren. Bitte füllen Sie dieses Kontaktformular aus.

Für eine persönliche Absprache können Sie sich gerne mit uns in Verbindung setzen: contact∂rdm.kit.edu.

Eine Übersicht über das RDMToolKIT und seine Module finden Sie auch in unserem Flyer.

 

Unter Forschungsdaten versteht man alle (digitalen) Daten, die im Verlauf eines wissenschaftlichen Forschungsprozesses anfallen. So unterschiedlich wie die Fachdisziplinen sind auch die Typen von Forschungsdaten, mit denen die jeweiligen Forschenden arbeiten: von Messdaten, Laborwerten, Proben, audiovisuellen Informationen, über Texte, Surveydaten, Softwarecode bis hin zu Objekten aus Sammlungen und vielem mehr reicht die Bandbreite. Dieses Modul vermittelt Ihnen die Grundlagen zum Forschungsdatenmanagement - vom Einsteiger bis zum zum Profi.

Icon ForschungsdatenmanagementInhalte:

 

Die Richtlinie (EU) 2019/1024 des Europäischen Parlaments und des Rates definiert „Forschungsdaten“ als Dokumente in digitaler Form, bei denen es sich nicht um wissenschaftliche Veröffentlichungen handelt und die im Laufe von wissenschaftlichen Forschungstätigkeiten erfasst oder erzeugt und als Nachweise im Rahmen des Forschungsprozesses verwendet werden oder die in der Forschungsgemeinschaft allgemein für die Validierung von Forschungsfeststellungen und -ergebnissen als notwendig erachtet werden.

Im Rahmen dieses Forschungsdatenprozesses gibt das Recht Rahmenbedingungen vor. Die häufigsten rechtlichen Fragestellungen werden in den folgenden Rechtsgebieten behandelt und in kombinierbaren Modulen angeboten.

Icon rechtliche AspekteInhalte:

  • Urheberrecht
    • Urheberrechtlicher Schutz von Forschungsdaten
    • Eigentum an Daten
    • Nutzungsrecht
    • Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten
    • Veröffentlichen und Teilen von Forschungsdaten
  • Lizenzierungsfragen bei der Veröffentlichung von Forschungsdaten
    • CC-Lizenzen
    • Digital Peer Publishing Lizenzen
    • ODC - Lizenzierung
    • Datenlizenz Deutschland
  • Datenschutzrecht
    • Rechtlicher Rahmen und sachlicher Anwendungsbereich
    • Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten
    • Rechtmäßigkeit der Datenverarbeitung
    • Betroffenen Rechte
    • iVA: der interactive Virtual Assitant

Ein effektives Datenmanagement kann dazu beitragen, Ihre Forschungsergebnisse zu optimieren, die Wirkung und Reichweite Ihrer Forschung zu erhöhen und die offene wissenschaftliche Forschung zu unterstützen. Das Modul Datenkompetenz / Datenmanagement vermittelt Ihnen grundlegende Kenntnisse im Datenmanagement und erläutert Best-Practice-Beispiele für die Dokumentation, Organisation, gemeinsame Nutzung, Archivierung und Veröffentlichung Ihrer Forschungsdaten gemäß den FAIR-Prinzipien. In diesem Modul lernen Sie, wie Sie Ihre Forschungsdaten strukturiert und effizient organisieren, archivieren und (nach-) nutzen können.

Icon DatenkompetenzInhalte:

  • Datenorganisation und Tools 
  • Datenbeschreibung mit Metadaten und Metadatenstandards 
  • Datenspeicherung und Datenformate 
  • Daten teilen, nachnutzen und zitieren 
  • Services &Tools für die kollaborative Arbeit am KIT (international)  

 

Datenmanagementpläne (DMP) sind nicht nur eine Anforderung der Forschungsförderer, sondern auch ein elementarer Bestandteil eines guten Datenmanagements, das die Auffindbarkeit, Zugänglichkeit, Interoperabilität und Wiederverwendbarkeit Ihrer Daten ermöglicht. Mit Hilfe von Softwaretools wie bspw. ARGOS oder der Research Data Management Organiser (RDMO) können Sie nicht nur einen DMP erstellen sondern auch ihr ganzes Forschungsprojekt digital managen. In diesem Modul werden Datenmangementpläne und deren Bedeutung im Forschungskontext kurz erläutert. Anhand eines Forschungsprojekts wird ein DMP im RDMO "live" erstellt und dabei die Nutzung des Tools erklärt. Sie können währenddessen die Software selbst ausprobieren und ihren eigenen DMP erzeugen.

Icon DatenmanagementpläneInhalte:

  • Definition, Bestandteile und DMP-Tools 
  • Vorgaben von Förderern bzgl. DMPs 
  • RDMO Vorstellung ausführlich 
  • Hands-on RDMO

 

Laborbücher spielen eine wichtige Rolle bei der Planung, Durchführung und Auswertung (natur-) wissenschaftlicher Experimente. Papierbasierte Laborbücher werden zunehmend von elektronischen Laborbüchern (ELNs, engl. Electronic Laboratory Notebooks) abgelöst. Diese haben den Vorteil, dass sie direkt an Messgeräte, Analyseprogramme oder Speichersysteme angebunden werden können, wodurch Ergebnisse besser nachvollziehbar sind und die Forschung effizienter wird. In diesem Modul lernen Sie die Grundlagen zu ELNs, wir unterstützen Sie dabei das passende ELN für Ihre Forschungsarbeit auszuwählen. Darüber hinaus werden Ihnen drei ELNs vorgestellt (Chemotion, Kadi und eLabFTW), die Sie anhand von Übungsdaten selbst testen können.

Icon elektronische LaborbücherInhalte:

  • Grundlagen zu elektronischen Laborbüchern (ELNs) 
  • Vorteile von ELNs
  • Unterstützung bei der Auswahl geeigneter ELNs 
  • Praxisbeispiele: Chemotion, Kadi und eLabFTW

 

Die Speicherung und Publikation Ihrer Forschungsdaten kann in Repositorien erfolgen. Es bieten sich idealerweise Fachrepositorien (z. B. Chemotion) oder institutionelle Repositorien (z. B. RADAR4KIT) an, oder auch generische Online-Speicherdienste (z. B. Zenodo) die Sie für die Speicherung Ihrer Forschungsdaten wählen können. Über den Dienst re3data.org sind Repositorien aller wissenschaftlichen Disziplinen international nachgewiesen. Wichtige Aspekte für ein geeignetes Repositorium sind neben der passenden Fachcommunity die Möglichkeit der Langzeitarchivierung, z.B. via Bandspeicher und die Vergabe von Persistent Identifiers (PID), z.B. Digital Object Identifier (DOI) um die erzeugten Daten zitierbar zu machen. In diesem Modul werden Ihnen die Grundlagen zu Repositorien - Suche, Auswahl und weitere Dienste vorgestellt.

Icon RepositorienInhalte:

  • Definition und Typen
  • Suche nach Repositorien allgemein
  • Suchdienste und Register für Repositorien
  • Beispiele für fachspezifische Repositorien (individuell anpassbar)
  • Repositorien am KIT, Überblick
  • RADAR4KIT und KITopen
  • re3data ausführlich
  • Hands-on re3data

 

Für das Rechnen, Teilen und die Speicherung bzw. Archivierung von Forschungsdaten stehen Forschenden der baden-württembergischen Hochschulen verschiedene Dienste zur Verfügung. Diese unterscheiden sich nach den Bedarfen der Forschenden, denn entweder geht es um Daten in laufenden Forschungsprojekten, mit denen noch gearbeitet wird, oder um abgeschlossene Datensätze, die archiviert werden sollen.

In dieser Einheit erhalten Sie einen Überblick über die verfügbaren Speicher- und Recheninfrastrukturen, deren Zugangsbedingungen und jeweiligen Vorteile.

Icon Speicher- und Recheninfrastruktur BWInhalte: