Kickstarter Forschungsdatenmanagement
Creators: name: Riedl, Lydia
name: Tschammer, Jonas
Publisher: name: Zenodo
Year: 2025
Subjects: data
research data
research data management
open data
repository
Daten
Forschungsdaten
Forschungsdatenmanagement
offene Daten
Repositorium
Datenzentrum
Datenpublikation
eresearch

description: Dieser Workshop findet seit 2025 in zwei Teilen statt:

Teil 1: Projekt- und Datenmanagement

Forschung ist zunehmend digitalisiert, datengesteuert und kollaborativ. Sie erhalten in diesem Workshop einen Überblick über Methoden, Plattformen und Tools, um Ihre digitalen Daten zu managen und eine effiziente wissenschaftliche Kollaboration zu ermöglichen.

Der zunehmende Umfang digitaler Forschungsdaten, die bei fast jedem Forschungsprojekt erzeugt oder gesammelt werden, verlangt von uns einen verantwortungsvolleren, proaktiven Umgang mit Daten. Wir stehen vor der Herausforderung, diese Daten nicht nur zu verwalten und zu dokumentieren, sondern sie auch zu bewahren, für die Wiederverwendung verfügbar zu machen und zu publizieren (FAIR open data). Datenmanagement klingt zwar nach viel Arbeit für wenig Gewinn, aber ein gutes Datenmanagement bietet tatsächlich viele persönliche und praktische Vorteile: Gut verwaltete und detailliert beschriebene Daten lassen sich leichter sortieren, abrufen und verstehen, wodurch unser Forschungsprojekt effizienter wird. Das Datenmanagement schützt vor Datenverlusten und – was immer wichtiger wird – vor der Ablehnung von eingereichten Manuskripten. Darüber hinaus ermöglichen Sie damit Open Science, indem Sie Ihre Daten verantwortungsvoll teilen, analysieren und für die wissenschaftliche Gemeinschaft zugänglich machen können. Entdecken Sie die Schlüsselrolle des Forschungsdatenmanagements im Kontext exzellenter wissenschaftlicher Praxis!

 

Teil 2: Offene Methoden und Reproduzierbarkeit

Forschungsdatenmanagement beginnt bereits vor der Datenerhebung: Ein detaillierter Projektplan hilft, den Umgang mit Forschungsdaten zu managen und die Workflows über den gesamten Forschungszyklus transparent zu gestalten. Von Förderorganisationen wird ein detaillierter Datenmanagementplan vor Projektstart bereits vielfach eingefordert. Ein Verweis auf veröffentlichte Projektpläne kann außerdem bei der späteren Publikation Ihrer Forschungsergebnisse von essenzieller Bedeutung sein.

Daher wird im zweiten Teil des Workshops ein Fokus auf Datenmanagementpläne und Präregistrierungen für ein effizientes und transparentes Projektmanagement gelegt. Forschungsdatenmanagement endet auch nicht nach der Datenerhebung, sondern umfasst ebenfalls die entscheidende Phase der Datenanalyse. Daher widmen wir uns in diesem Workshop darüber hinaus dem Management von Datenverarbeitung und -analyse, um eine hohe Qualität sowie Kollaboration im Projekt zu gewährleisten.Mit einer transparenten Beschreibung Ihrer Workflows und einem guten Projektmanagement sichern Sie nicht nur eine hohe Qualität Ihrer Forschung, sondern Sie tragen damit auch zu Open Science bei, indem Sie Ihren gesamten Forschungsworkflow transparent und für die wissenschaftliche Gemeinschaft nachvollziehbar beschreiben. Entdecken Sie die Schlüsselrolle des Forschungsdatenmanagements im Kontext exzellenter wissenschaftlicher Praxis!
description: Zwei Mal jährlich wird ein Intensivworkshop "Einführung in das Forschungsdatenmanagement" vom Servicezentrum digital gestützte Forschung an der Philipps-Universität Marburg im Rahmen der Workshopreihe der MArburg Research Acaedmy (MARA) angeboten. Im Sommersemester findet der Workshop auf Deutsch statt, im Wintersemester auf Englisch.

Kontakt: eresearch@uni-marburg.de
description: Programm Teil 1

 




Time
Topic
Content
Learning Objective
Methods / Materials


9:00-9:15
Welcome, Introduction, Program
 
 
 


9:15-9:30
What?
introducing different kinds of research data
knowing different kinds of research data
Input


9:30-9:45
Why?
reproducibility crisis, reusability, research data lifecycle
Sensitization for RDM aspects, working out the focus areas, knowing the basic motivation of RDM
Scary Tales


9:45-10:15
How?
components of the research data lifecycle
developing own solutions, sharing own experiences
interactive board, summary with lifecycle graph


10:15-11:00
How?
components of the research data lifecycle
kickstart to RDM visualized via research data lifecycle: collect & process, describe, share & reuse
Input incl back reference to interactive board, examples & mini-surveys via BBB


11:00-11:30
BREAK
 
 
 


11:30-13:00
Exercise
FAIR data
exercise in FAIR data publication
live demo


 
 
 
 
 




 

Programm Teil 2

 




Time
Topic
Content
Learning Objective
Methods / Materials


9:00-9:15
Welcome, Introduction, Program
 
 
 


9:10-09:20
Why?
reproducibility crisis, reusability, research data lifecycle
Sensitization for RDM aspects, working out the focus areas
Input + video


09:20-09:30
How???
components of the research data lifecycle
developing own solutions, sharing own experiences
repetition interactive board, summary with lifecycle graph


09:30-10:30
How???
data analysis
digital literacy, coding literacy, benefits of collaborative working
input + exercise


10:30-11:30
How???
DMPs
knowing DMP templates, RDMO and being able to answer fundamental questions
Input + exercise


11:30-12:00
BREAK
 
 
 


12:00-13:00
How???
preregistration
knowing preregistration templates, OSF as an example preregistration platform and being able to answer fundamental questions
Input + exercise