Qualifizierung & Ausbildung

Cultural Research Data Academy

Das Verständnis digitaler Daten und die Kenntnisse der damit verbundenen Vor- und Nachteile, Herausforderungen und Regeln sind entscheidende Kernkompetenzen für heutige Forscher:innen und erst recht für kommende Generationen. Das übergeordnete Ziel der Cultural Research Data Academy (CRDA) von NFDI4Culture ist die Entwicklung und Verbesserung "kultureller" Daten- und Codekompetenz sowie von computergestütztem Denken und Datenmanagementfähigkeiten für die Geistes- und Kulturwissenschaften. All diese Schritte werden in einem Rahmen unternommen, der durch die FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) und CARE (Collective Benefit, Authority of Control, Responsibility, Ethics) Prinzipien abgesteckt ist.

Personen Beiträge und Ergebnisse

Lehrende haben es oft mit institutionellen Rahmenbedingungen zu tun, die nachhaltige Lösungen für die Integration der notwendigen Daten- und Codekompetenz in Ausbildungskonzepte und Curricula verzögern oder gar verhindern. An Universitäten und anderen Institutionen gibt es bereits verschiedene Ausbildungsangebote, die meist einen generischen (d. h. nicht auf bestimmte Datentypen oder Fächer zugeschnittenen) Zugang zum Forschungsdatenmanagement bieten. Kurse und Informationsmaterialien mit medien- und datentypenspezifischen Inhalten fehlen für Forscher:innen, GLAM-Mitarbeiter:innen (Galleries, Libraries, Archives, Museums) und Multiplikator:innen noch weitgehend. Gleiches gilt für allgemein akzeptierte Qualitätskriterien und Frameworks. Unser Ziel ist es daher, Bedarfe zu identifizieren, bestehende Angebote zu fördern und neue spezifische Aus- und Weiterbildungsangebote für die NFDI4C-Community zu entwickeln, die sich an Angehörige von Universitäten, von GLAM-Einrichtungen, aber auch die Citizen Science richten.

Wir werden einen engen Austausch mit Forschenden, FDM-Initiativen auf (inter-)nationaler, föderaler und lokaler Ebene, FDM-Abteilungen an Forschungseinrichtungen und mit GLAM-Einrichtungen innerhalb der 4Culture-Community etablieren. Eine geeignete Möglichkeit, Bedarfe an einer zentralen und leicht zugänglichen Stelle zu artikulieren, fehlt bisher. Daher möchten wir den verschiedenen Akteur:innen aus dem Feld (Studierende, Nachwuchsforscher:innen und etablierten Wissenschaftler:innen, GLAM-Mitarbeiter:innen, Bürgerwissenschaftler:innen) ermöglichen, ihre Bedarfe und Vorschläge aktiv zu kommunizieren.

Aufbauend auf diesem Wissensaustausch werden wir einen klaren und tragfähigen konzeptionellen Rahmen für Cultural Data und Code Literacy Trainingsangebote und Lehrmodule, Workshops und andere Formate erstellen, welche die Bedarfe unserer Communities berücksichtigen. Darüber hinaus werden wir Empfehlungen sowie Qualitätssicherungsmaßnahmen für Lehr- und Trainingsinhalte in Übereinstimmung mit dem FAIR4S-Framework der EOSC (European Open Science Cloud) entwerfen, das für Wissenschaft und Lehre Kenntnisse im Bereich Data Stewardship definiert.

Mit der Ausrichtung von Workshops und einem jährlich wiederkehrenden Community-Treffen, dem CRDA Forum, wollen wir Austauschformate schaffen, in denen sich verschiedene Akteur:innen treffen, vernetzen und Wissen austauschen können. Das Forum bietet eine Plattform, um die Bedarfe der Teilnehmer:innen in Bezug auf die Tätigkeitsfelder der CRDA zu identifizieren und kann auch die Bildung von kleineren Arbeitsgruppen fördern, die sich auf bestimmte Themen konzentrieren und dabei aktiv von der CRDA unterstützt werden. Darüber hinaus werden wir dezentrale Fortbildungsangebote und die Bereitstellung offener Bildungsressourcen unterstützen. Zur Mitarbeit an diesen laden wir die Community ein.

Die CRDA möchte die Communities aktiv im Bereich Aus- und Weiterbildung unterstützen. Das beinhaltet sowohl Beratung bei der inhaltlichen und organisatorischen Entwicklung sowie die Gestaltung von Kursen, Workshops und Lehrmodulen zum Thema Data und Code Literacy als auch Hilfe bei der Suche nach bestehenden Angeboten. Des Weiteren bieten wir Unterstützung im Hinblick auf den institutionellen Prozess der Implementierung von Modulen zu Data und Code Literacy im Bereich kultureller Daten an.

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