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Forschungsdaten-Escape-Game für Studierende im Rahmen der Love Data Week
Forschungsdaten-Escape-Game für Studierende im Rahmen der Love Data Week
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Die Veröffentlichung umfasst alle Materialien für ein selbst entwickeltes Escape-Game zum Forschungsdatenmanagement (FDM) von Mitarbeitenden der Universitäts- und Landesbibliothek Münster, das im Rahmen der Love Data Week konzipiert wurde. Studierende müssen innerhalb von ca. 30–45 Minuten durch das Lösen von Rätseln und Aufgaben die Tücken des Datings meistern, um das Herz der*des Auserwählten zu gewinnen. Das Spiel dient als spielerisches Lernformat zur Förderung von Teamarbeit, Problemlösungsfähigkeiten und kreativem Denken. Studierende befassen sich durch das Spiel niedrigschwellig mit Aspekten des FDMs (Lebenszyklus, Bedeutung von Metadaten, Dateibenennungen und -formate, sensible Daten, Laborbuch sowie der 3-2-1-Backup-Regelung). Mit der Publikation werden die Anleitung zum Spiel, die Materialliste sowie die Aufgabenzettel zur Nachnutzung angeboten.

Details

URL: https://doi.org/10.17879/78868595841Communities:
    No communities
Disciplines:Target Groups:Proficiency Levels:

Forschungsdatenmanagement lernen, anwenden und weitergeben
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Forschungsdatenmanagement lernen, anwenden und weitergebenWelches Wissen braucht es eigentlich für den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement? Und wie klappt FDM im Alltag und bleibt nicht nur ein guter Vorsatz? NFDI4Biodiversity fördert die Datenkompetenz bei Forschenden, Lehrenden und Studierenden mit einem breiten Angebot an Bildungsangeboten und Ressourcen. Von kurzen Einführungen über praxisnahe Workshops bis hin zur einwöchigen Seasonal School: Es gibt etwas für alle Ebenen – ob gerade erst am Anfang oder schon in der praktischen Anwendung und bereit für eine Weiterentwicklung. Zusätzlich stehen umfangreiche, frei zugängliche Materialien online bereit: digitale Lernmodule, interaktive Jupyter Notebooks, Videos und der Podcast Rechtsdschungel. Alle Inhalte sind mit offenen Lizenzen nutzbar, anpassbar und weiterverteilbar. Sie decken den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten ab – von der Planung und Datenerhebung über transparente Analysen bis zur Archivierung. Insbesondere die Selbstlerneinheit erlaubt es, sich dem Thema Datenmanagement in der Biologischen Forschung im eigenen Tempo zu nähern. Sie wird sukzessive erweitert, und bietet die Möglichkeit zum Mitentwickeln. Juliane Röder zeigt, wie Sie die Ressourcen einfach finden, nutzen und sogar gemeinsam weiterentwickelen können – für eine nachhaltige, FAIR-orientierte Forschungspraxis.
Learning Resource Type
Lecture, Slide
File Format
PDF
Languages
German
Media Type
Presentation
Publication Date
2026-07-21
License
CCBY
Size
3.1 MB
Authors
Keywords
#OER#NFDI#FDM#Forschungsdatenmanagement#Training#NFDI4Biodiversity#Biodiversitätsdaten#FDM Training#LiaScript#Open Educational Resource
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Building Confidence with Research Metadata at Scale: A Hands-on DataCite REST API Workshop for PID4NFDI
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Building Confidence with Research Metadata at Scale: A Hands-on DataCite REST API Workshop for PID4NFDIThis deposit contains the complete materials from the PID4NFDI online workshop "Building Confidence with Research Metadata at Scale: A Hands-on DataCite REST API Workshop", delivered on 15 June 2026. The workshop introduced research-data managers, repository staff, data stewards and librarians to the DataCite REST API as a practical tool for assessing and improving metadata quality at scale, with no programming or terminal use required. The core idea is that every metadata KPI can be expressed as one of two queries a present query (field:*) and a missing query (-(field:*)) and read off meta.total. Participants worked through their own repositories in the browser, scoping queries with client-id, building present/missing questions for licences, ORCIDs, affiliations and funders, turning counts into distributions with facets, and exporting result sets for downstream reporting. Learning outcomes By the end of the workshop, participants are able to: scope a DataCite API query to their own repository using client-id; ask present/missing questions about any DataCite metadata field; read meta.total as the number that answers a KPI question; turn one number into a distribution by enabling facets; export a result set as JSON or a single record in a citation format via content negotiation; and explain the difference between Commons (clickable), the Dashboard (snapshot completeness) and the API (precise queries + missing-records worklists). Audience Beginners: research-data and repository staff, data stewards, librarians, curators. No prior coding required; the entire workshop runs in a web browser. How to reuse this material The materials are released so other communities can run the same workshop or adapt the activities for their own training. The workbook is structured so each task is one URL the participant edits, which makes it easy to localise to a single repository or research area. Related work DataCite Metadata Monitoring Framework v1.1 the KPI definitions that the workshop is built around — https://doi.org/10.5281/zenodo.19659989 DataCite Metadata Schema v4.7 https://schema.datacite.org/ DataCite REST API documentation https://support.datacite.org/docs/api DataCite Commons (clickable counterpart) https://commons.datacite.org DataCite Metadata Dashboard https://metadata.datacite.org
Learning Resource Type
Workshop
File Format
PDF
Languages
English
Media Type
Presentation
Publication Date
2026-06-22
License
CCBY
Size
2.5 MB
Authors
Keywords
#workshop#DataCite#REST API#research metadata#metadata quality#persistent identifiers#PID#NFDI#DOI#ORCID#ROR#open science#FAIR data
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Weihnachtliches Forschungsdaten-Escape-Game für Studierende
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Weihnachtliches Forschungsdaten-Escape-Game für StudierendeDie Veröffentlichung umfasst alle Materialien für ein selbst entwickeltes Escape-Game zum Forschungsdatenmanagement (FDM) von Mitarbeitenden der Universitäts- und Landesbibliothek Münster mit weihnachtlichem Thema. Studierende werden herausgefordert, innerhalb von 30 Minuten Rätsel und Aufgaben zu lösen, um rechtzeitig vor den Feiertagen aus der Einrichtung zu entkommen. Das Spiel dient als spielerisches Lernformat zur Förderung von Teamarbeit, Problemlösungsfähigkeiten und kreativem Denken. Studierende befassen sich durch das Spiel niedrigschwellig mit Aspekten des FDMs (Lebenszyklus, Bedeutung von Metadaten, Dateibenennungen und -formate sowie der 3-2-1-Back-up-Regelung). Mit der Publikation werden die Anleitung zum Spiel, die Materialliste sowie die Aufgabenzettel zur Nachnutzung angeboten.
Learning Resource Type
Educational Game
File Format
ZIP
Languages
German
Media Type
Text
Publication Date
2026-07-24
License
CCBY
Size
15.1 MB
Authors
Keywords
#FDM#Escape Game#Studierende#Veranstaltung#Gamification#Forschungsdatenmanagement#Hochschulbildung#spielbasiertes Lernen
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Learning Analytics für Lehrkräfte
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Learning Analytics für LehrkräfteIm Onlinekurs steigst du in das Thema Learning Analytics ein und erfährst, was das für dich als Lehrer:in bedeutet. Jetzt loslegen! Überblick Willkommen beim Kurs Learning Analytics für Lehrkräfte! Learning Analytics (LA) kann Lehre und Lernen sehr erleichtern. Darum möchten wir Lehrkräften, Lehramtsstudierenden und interessierten Personen mit einem leichten Einstieg motivieren, die Chancen von LA zu nutzen. In unserem Kurs lernt ihr erst das notwendige Grundwissen über Learning Analytics, dann zeigen wir euch, wie ihr Learning Analytics in Lernkontexte integrieren und Unterricht mit einem LA-Dashboard steuern könnt. Wir wünschen euch viel Spaß im Kurs! Im Kurs lernt ihr schnell, dass die Vorbereitung, Gestaltung und Umsetzung von LA nur mit vereinten Kräften aus verschiedenen Professionen gelingen kann. Darum empfehlen wir euch, den Kurs mit anderen zu teilen. Welche Inhalte erwarten mich? - Einführung in Learning Analytics (LA) - Integration von Learning Analytics - Lernverläufe mit LA-Dashboards begleiten Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kenne ich grundlegende Verfahren und Anwendungsfelder von Learning Analytics. - kann ich die Modellierung von Lernumgebungen für einen Einsatz von Learning Analytics verstehen. - kann ich die Chancen von Learning Analytics zum Design von adaptiven Lernpfaden nutzen. - kann ich mit Learning Analytics Dashboards Lernverläufe analysieren, bewerten und gestalten. Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Sonstiges: - Dauer: 6 h - Leistungsnachweis - Anmeldung erforderlich, kostenlos
File Format
Unknown
Languages
German
License
CCBYSA
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Keywords
#KI-Campus-Original#Data Literacy#KI in der Schule
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data Mining
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Data Literacy – Daten interpretieren durch Data MiningData Mining – das klingt nach Bergarbeiten, um in der Tiefe nach Daten zu schürfen. Aber was verbirgt sich wirklich dahinter? Dieser Kurs zeigt, was Data Mining ist, und gibt einen theoretischen und praktischen Einblick in unterschiedliche Methoden des Data Minings. Überblick Der Schatz des Data Mining sind tatsächlich große Datenmengen, aus denen man neue Erkenntnisse über die Zusammenhänge unter ihnen gewinnen will. Mit den entsprechenden Daten sind genaue Vorhersagen möglich. Wie geschieht das? Und wie kann ein Programm selber aus Daten lernen? Dieser Kurs der TH Köln gibt hierzu eine Einführung. Selbstlernende Algorithmen des Data Mining werden vorgestellt und ihre Ideen anschaulich erklärt. Sie sind dazu eingeladen, diese dann selber in unterschiedlichen Problemstellungen, beispielsweise an echten Datensätzen in Jupyter Notebooks, anzuwenden. Welche Inhalte erwarten mich? - Alle Schritte eines Data Mining Projektes werden durchgegangen - Wichtige Algorithmen des überwachten und des unüberwachten Lernens werden anschaulich erläutert und durchgeführt - Alle vorgestellten Methoden werden auf Beispiele angewendet und die Ergebnisse diskutiert - Fachliche und ethische Grenzen werden aufgezeigt Was werde ich erreichen? Nach Abschluss des Kurses - kann ich Fragestellungen des Data Minings mit einer systematischen Vorgehensweise bearbeiten - kann ich geeignete Verfahren des Data Minings auswählen und die Ergebnisse beurteilen - kann ich einfache und komplexe Programmieraufgaben zu Data Mining in Python lösen Welche Voraussetzungen benötige ich? - Der Kurs kann ohne Voraussetzungen besucht werden. An vertiefenden Stellen wird auf Sachverhalte hingewiesen, für die ein mathematisches Grundverständnis nötig ist - Bei nicht-vorhandenen Programmierkenntnissen ist das Lösen der anspruchsvolleren Programmieraufgaben zeitaufwändig Was sollte ich sonst noch wissen? - Account und Anmeldung erforderlich (kostenfrei). - Leistungsnachweis - 16 h
File Format
Unknown
Languages
German
License
CCBYSA
Authors
Keywords
#KI-Campus-Original#Data Literacy#Machine Learning
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Schule macht Daten
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Schule macht DatenIn unserem Onlinekurs nimmst du das Thema Daten unter die Lupe und erhältst Materialien für deinen Unterricht. Jetzt reinschauen! Überblick Im Online-Kurs taucht ihr als (angehende) Lehrer:innen in das Thema "Daten" ein und erfahrt, wie ihr im Schulkontext spielerisch deren Bedeutung vermitteln könnt. Ihr erfahrt was Daten sind und wofür sie verwendet werden. Ihr erhebt Daten und arbeitet mit diesem entsprechend des Data Cycles. Ihr erprobt Methoden für die Unterrichtsgestaltung, sodass eure Schüler:innen die konkreten Verbindungen zur eigenen Lebenswelt und die Relevanz des Themenfelds für sich selbst in unterschiedlichen Lebensbereichen erkennen. Denn durch die Auseinandersetzung mit dem Thema entsteht ein bewussterer Umgang. Erst durch das Begreifen von technischen Grundlagen und deren Zusammenhänge ist eine selbstbestimmte Nutzung überhaupt erst möglich. Der Kurs richtet sich an Lehramtsstudierende und Lehrkräfte vornehmlich nicht-naturwissenschaftlicher Fächer und ermöglicht es ihnen, die Thematik in ihren Unterricht mit Schüler:innen der Sekundarstufe I und II zu integrieren. Im Kurs "Schule macht KI" wird die Verknüpfung von Daten und KI-Anwendungen vertieft und eignet sich im Anschluss an Schule macht Daten. Welche Inhalte erwarten mich? - Definition von Daten in verschiedenen Kontexten - Einführung in die Datenerhebung, -analyse und -nutzung (Data Cycle) - Datenethik und algorithmische Vorurteile - Zukunftsvisionen mit Daten gestalten Was werde ich erreichen? Bei Abschluss des Kurses bist du in der Lage… - den Begriff "Daten" in eigenen Worten verständlich zu erklären. - Daten zu erheben und eigene Datenprojekte umzusetzen. - die Bedeutung von Daten für KI-Modelle sowie das Entstehen algorithmischer Vorurteile zu beurteilen. - KI-Sprachanwendungen selbst zu erstellen. - kreative Ideen und Lösungen für Anwendungen mit Daten in der Zukunft zu skizzieren. Welche Voraussetzungen benötige ich? - Keine Voraussetzungen Was sollte ich sonst noch wissen? Anmeldung auf der Plattform erforderlich. Der Kurs ist kostenfrei.
Learning Resource Type
Web page
File Format
Unknown
Languages
German
License
CCBYSA
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No keywords
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Data
Literacy
Alliance
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