Data Literacy
Das Data-Literacy-Team verfolgt das Ziel Datenkompetenzen in Forschung und Lehre in den historischen Disziplinen zu stärken und die Community beim digitalen Wandel zu unterstützen. Dazu entwickeln wir Services and Lehrangebote und legen ein besonderes Augenmerk auf die Integration digitaler Kompetenzen in die grundständige Lehre. Erfahrt mehr über unsere Veranstaltungen, Blogs, Services und andere Aktivitäten.
Die Task Area Data Literacy hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Datenkompetenz in Forschung und Lehre innerhalb der historischen Disziplinen gezielt zu fördern – und damit einen zentralen Beitrag zur Gestaltung des Die Task Area Data Literacy hat es sich zur Aufgabe gemacht, die Datenkompetenz in Forschung und Lehre innerhalb der historischen Disziplinen gezielt zu fördern – und damit einen zentralen Beitrag zur Gestaltung des digitalen Wandels in den Geisteswissenschaften zu leisten.
Unser Ziel ist es, unsere Community in ihrer ganzen Breite – von Studierenden über Lehrende bis hin zu Forschenden und Mitarbeiter:innen in Museen, Bibliotheken, Archiven und Infrastruktureinrichtungen – nachhaltig zu stärken und sie auf die Herausforderungen und Chancen einer zunehmend datengestützten Wissenschaft vorzubereiten. Durch ein vielfältiges Angebot an Services, Workshops, digitalen Lehr- und Lernformen und individuell nutzbaren Ressourcen begleiten und fördern wir den Aufbau und die Weiterentwicklung digitaler Kompetenzen. Ob Grundlagen der Datenmodellierung, digitale Quellenkritik oder forschungsnahes Datenmanagement – wir setzen Impulse, vernetzen Expertise und schaffen Räume für Austausch und Qualifizierung.
Zur Umsetzung des breit gefächerten Arbeitsprogramms gliedert sich die Task Area Data Literacy – wie auch die übrigen Task Areas des Konsortiums – in mehrere sogenannte Measures. Diese Teilbereiche widmen sich jeweils spezifischen inhaltlichen Schwerpunkten. Angesichts der thematischen Vielfalt und Komplexität hat sich innerhalb der Task Area eine differenzierte Expert:innenstruktur herausgebildet. Jede Measure wird von fachlich spezialisierten Teams geleitet, die maßgeblich die inhaltliche Ausgestaltung und Umsetzung der jeweiligen Teilbereiche vorantreiben.
Die folgende Tabelle stellt die Arbeitsbereiche und die insitutionelle Verankerung der Measures dar:
| Measure | Arbeitsbereich | Institutionelle Verankerung |
|---|---|---|
| Measure 1 | Data Literacy Ausbildung | Freie Universität Berlin, Hochschule Darmstadt, Universität Trier |
| Measure 2 | Historische Quellenkritik und Forschungsdatenmanagement | Universität Trier, German Historical Institute Washington |
| Measure 3 | Datenpraktiken in den Area Histories | Universität Leipzig |
| Measure 4 | Dienste zur Unterstützung digitaler Forschung und Lehre | Universität Trier, Hochschule Darmstadt |
Das Team
Universität Trier
Hochschule Darmstadt
Universität Trier
Universität Trier
Hochschule Darmstadt
Hochschule Darmstadt
Universität Trier
Freie Universität Berlin
Freie Universität Berlin
Freie Universität Berlin
GHI Washington
GHI Washington
GHI Washington
Universtiät Leipzig
Universtiät Leipzig
Universität Leipzig
Arbeitsprogramm
Die Measure 1 Data Literacy Ausbildung hat zum Ziel, die Datenkompetenzen in Studium und Lehre zu fördern. Wir entwickeln innovative Trainingsmodule, Materialien und Lehrpläne, um die Vermittlung von Datenkompetenzen in Studienprogrammen zu verbessern. Unsere Arbeiten umfassen die Entwicklung von Trainingseinheiten und einem Modell-Curriculum sowie die Einrichtung eines Akkreditierungsdienstes für Trainingsmaterialien.
Measure 2 befasst sich mit den Themen historische Quellenkritik und Forschungsdatenmanagement. Wir bieten Vernetzungsmöglichkeiten über internationale Konferenzen und einen Blog, sammeln und erarbeiten epochenspezifische Lehrpläne, die Datenkompetenzen im Bereich der historischen Forschung vermitteln und entwickeln ein Lehrbuch zur historischen Propädeutik im digitalen Zeitalter.
Measure 3 befasst sich mit den technischen, rechtlichen und ethischen Herausforderungen der historischen Datenkritik in den Area Histories. Unser Ziel ist die Entwicklung von Strategien für das kooperative Datenmanagement und die Etablierung ethischer Richtlinien. Dazu gehören Leitfäden für nachhaltiges Forschungsdatenmanagement sowie der Aufbau eines internationalen Netzwerks und eines Informationsdienstes.
In Measure 4 werden Dienste zur Unterstützung digitaler Forschung und Lehre gestaltet. Auf Basis der Bedarfserhebung entwickeln wir ein Netzwerk von regionalen Trainingszentren, um Multiplikator:innen zu schulen sowie einen Beratungsdienst, um Forschende zu unterstützen, ein adäquates Forschungsdatenmanagement umzusetzen und mit digitalen Tools und Methoden zu arbeiten.
Ergebnisse & Angebote
Der Historical Insight and Skills Training Online Catalogue (HISTOCAT) ist eine kuratierte Sammlung von Lehr- und Lernmaterialien zum Erwerb und zur Vermittlung von Datenkompetenzen in den historisch arbeitenden Disziplinen.
NFDI4Memory möchte die Community bei der Bewältigung des “Digital Turns” unterstützen und Forschenden in den historisch arbeitenden Wissenschaften helfen, ihre Fachkompetenzen zu erweitern und von den Möglichkeiten digital gestützter Methoden zu profitieren. Die Veranstaltungsreihe „From Books to Bytes“ stellt regelmäßig aktuelle Themen und relevante Anwendungsfelder in Vorträgen von und mit Expert:innen, Forschenden und Lehrenden vor.
Unsere kuratierte Zotero-Bibliographie bietet einen fundierten Überblick über zentrale Themen rund um Data Literacy und Forschungsdatenmanagement – von theoretischen Grundlagen über praxisorientierte Leitfäden bis hin zu aktuellen Entwicklungen in der digitalen Wissenschaft. Sie richtet sich an alle, die sich professionell oder aus Interesse mit dem kompetenten Umgang mit Forschungsdaten beschäftigen. Die Sammlung wird kontinuierlich erweitert und steht zur freien Nutzung bereit.
Was würden Historiker:innen und historisch Arbeitende ihrem früheren Selbst mit auf den Weg geben – gerade im Umgang mit digitalen Projekten? Unsere neue Blogreihe, betreut vom GHI Washington in Kooperation mit NFDI4Memory / Task Area Data Culture, dem VHD und der Digital History-Professur der HU Berlin, lädt dazu ein, genau darüber zu sprechen. Ob Learnings, Aha-Momente oder klare Don'ts: Wir freuen uns auf alle, die ihre digitalen Erfahrungen teilen – und sagen können, was sie beim nächsten Mal anders machen würden.
In der öffentlichen Zotero-Bibliographie befinden sich alle bisher innerhalb der Task Area Data Literacy entstandenen Outputs – von Publikationen über Präsentationen. Die Sammlung ergänzt die bereits auf Zenodo veröffentlichten Inhalte und bietet einen schnellen Überblick über unsere Arbeit rund um Datenkompetenz in den historischen Wissenschaften.
Weitere Aktivitäten
In der von der Task Area Data Literacy gegründeten „AG Lehre“ tauschen wir uns mit Hochschullehrenden des Fachs aus, um gemeinsam Ideen und Inhalte zur Integration von Data Literacy in die geschichtswissenschaftliche Lehre zu entwickeln und zu diskutieren. Interessierte können gerne jederzeit unter folgender Mail Kontakt aufnehmen: contact(at)4memory-dataliteracy.de
Alle Informationen zu RDMTraining4NFDI finden Sie hier.
Die Arbeitsgruppe „FDM-Helpdesk Netzwerk“ der NFDI-Sektion Training & Education verfolgt das Ziel, Helpdesk-Strukturen aus NFDI-Konsortien, Institutionen und Landesinitiativen zu einem gemeinsamen Support-Netzwerk für Forschungsdatenmanagement zu verbinden. Mitmachen können alle, die die Vernetzung und Zusammenarbeit von FDM-Helpdesks stärken möchten.
Die OER.net-Gruppe ist ein regelmäßig tagendes Netzwerk von Vertreter:innen verschiedener NFDI-Konsortien und Datenkompetenzzentren der Geistes- und Sozialwissenschaften. Im Mittelpunkt steht der Austausch zu Themen rund um Open Educational Resources (OER). Neue Mitglieder sind herzlich eingeladen, sich einzubringen – neue Perspektiven und Impulse sind jederzeit willkommen! Anmeldung zur Mailingliste: https://www.listserv.dfn.de/sympa/info/oer.net
Die Unterarbeitsgruppe Schulungen/Fortbildungen (UAG) der DINI/nestor-AG Forschungsdaten engagiert sich für die professionelle Weiterentwicklung im Forschungsdatenmanagement. Sie vernetzt sich mit relevanten FDM-Initiativen, entwickelt und teilt praxisnahe Schulungskonzepte sowie Materialien und unterstützt bei der Umsetzung qualitätsgesicherter Ausbildungsangebote für Data Stewards und FD-Manager*innen.
Die AG "FDM-Beschreibungsmodell" des Go Unite! Data Stewardship Competence Center arbeitet Community-basiert an der Entwicklung eines einheitlichen Vokabulars zur Beschreibung von FDM-Services und -Bedarfen. Ziel ist es, die Verständigung zwischen Serviceanbietenden und -nutzenden zu erleichtern, Beratungsprozesse systematisch zu erfassen und die Auffindbarkeit von Angeboten durch ein gemeinsames Modell zu verbessern.