Modul 39-M-Inf-RDM Research Data Management

Fakultät

Modulverantwortliche*r

Turnus (Beginn)

Jedes Wintersemester

Leistungspunkte und Dauer

5 Leistungspunkte

Die Angaben zur Moduldauer finden Sie bei den Studiengängen, in denen das Modul verwendet wird.

Kompetenzen

Das Modul bietet eine Einführung in Motivation, Herausforderungen und Lösungen des Forschungsdatenmanagements. Studierende werden mit den Grundlagen des Forschungsdatenmanagements und seiner Bedeutung für gute wissenschaftliche Praxis vertraut gemacht. Studiereden werden eine Überblick erwerben über die organisatorischen, technischen und rechtlichen Aspekte des Forschungsdatenmanagements. Studierende werden die Erstellung eines Forschungsdatenmanagementplanes erlernen, um ihr eigenes Datenmanagement zu organisieren und zu strukturieren.

Lehrinhalte

Das Modul vermittelt Strategien und Werkzeuge zur effizienten Dokumentation, Sicherung, langfristigen Archivierung, Publikation und Erschließung von Forschungsdaten. Aufbauend auf realen Beispielen aus den Fachgebieten der Teilnehmer/innen sollen diese praktisch angewendet und getestet werden.
Die Grundlagen guter wissenschaftlicher Praxis und die Ideen der Open Science werden diskutiert. Weitere Themen werden rechtliche Rahmenbedingungen des Datenschutzes sowie des Urheberrechtes sein.
Praktische Vorführungen, Gruppendiskussionen und individuelle Präsentationen durch die Teilnehmer/innen werden das erworbene Wissen in der eigenen Forschungsarbeit der Teilnehmer/innen verankern. Um die praktische Anwendbarkeit der erworbenen Kompetenzen im Forschungsdatenmanagement sicher zu stellen. Als Bestandteil des Kurses, werden Studierende ihren eigenen Forschungsdatenmanagementplan erstellen, um eines ihrer eigenen Forschungsprojekte zu organisieren.

Empfohlene Vorkenntnisse

—

Notwendige Voraussetzungen

—

Erläuterung zu den Modulelementen

Die Modul(teil)prüfung kann in einigen Studiengängen nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden. Vor Erbringung ist eine entsprechende Festlegung vorzunehmen, eine nachträgliche Änderung (benotet - unbenotet) ist ausgeschlossen. Wird diese Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.

Modulstruktur: 0-1 bPr, 0-1 uPr 1

Veranstaltungen

Research Data Management
Art Seminar
Turnus WiSe
Workload5 90 h (30 + 60)
LP 3

Prüfungen

Hausarbeit
Zuordnung Prüfende Modulverantwortliche*r prüft oder bestimmt Prüfer*in
Gewichtung unbenotet
Workload 60h
LP2 2

In einigen Studiengängen der Technischen Fakultät kann die Modulteilprüfung nach Wahl der Studierenden auch "unbenotet" erbracht werden (s. Erläuterungen zu den Modulelementen und die jeweilige FsB). Wird die unbenotete Option gewählt, ist es nicht möglich, dieses Modul zu verwenden, um es in einen Studiengang einzubringen, in dem dieses Modul bei der Gesamtnotenberechnung berücksichtigt wird.
Erläuterungen zu dieser Prüfung siehe unter (benotete Prüfungsvariante).

Hausarbeit
Zuordnung Prüfende Modulverantwortliche*r prüft oder bestimmt Prüfer*in
Gewichtung 1
Workload 60h
LP2 2

Erstellung eines Forschungsdatenmanagementplans im Umfang von 5-10 Seiten, der die Aspekte des Datenmanagements des eigenen Forschungsprojekts beschreibt.

In diesen Studiengängen wird das Modul verwendet:

Studiengang Profil Empf. Beginn 3 Dauer Bindung 4
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 1 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Data Science / Master of Science [FsB vom 06.04.2018 mit Änderungen vom 01.07.2019, 02.03.2020, 21.03.2023 und 10.12.2024] Variante 2 3. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020] 1. ein Semes­ter Wahl­pflicht
Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023] 1. ein Semes­ter Wahl­pflicht

Automatische Vollständigkeitsprüfung

In diesem Modul kann eine automatische Vollständigkeitsprüfung vom System durchgeführt werden.

Legende

1
Die Modulstruktur beschreibt die zur Erbringung des Moduls notwendigen Prüfungen und Studienleistungen.
2
LP ist die Abkürzung für Leistungspunkte.
3
Die Zahlen in dieser Spalte sind die Fachsemester, in denen der Beginn des Moduls empfohlen wird. Je nach individueller Studienplanung sind gänzlich andere Studienverläufe möglich und sinnvoll.
4
Erläuterungen zur Bindung: "Pflicht" bedeutet: Dieses Modul muss im Laufe des Studiums verpflichtend absolviert werden; "Wahlpflicht" bedeutet: Dieses Modul gehört einer Anzahl von Modulen an, aus denen unter bestimmten Bedingungen ausgewählt werden kann. Genaueres regeln die "Fächerspezifischen Bestimmungen" (siehe Navigation).
5
Workload (Kontaktzeit + Selbststudium)
SoSe
Sommersemester
WiSe
Wintersemester
SL
Studienleistung
Pr
Prüfung
bPr
Anzahl benotete Modul(teil)prüfungen
uPr
Anzahl unbenotete Modul(teil)prüfungen
Diese Leistung kann gemeldet und verbucht werden.

Seitenleiste

Modulelemente

Veranstaltungen

Prüfungen

Lehrangebot im eKVV

Lehrangebot im eKVV

Modullisten zeigen

Data Science / Master of Science // Variante 1

Data Science / Master of Science // Variante 2

Intelligente Systeme / Master of Science [FsB vom 27.07.2018 mit Änderung vom 04.06.2020]

Naturwissenschaftliche Informatik / Master of Science [FsB vom 30.09.2016 mit Berichtigung vom 10.01.2017 und Änderungen vom 15.09.2017, 02.05.2018, 04.06.2020 und 31.03.2023]