Umfragebericht zur Data Literacy Bedarfserhebung für die historisch arbeitenden Disziplinen

Im NFDI4Memory-Konsortium beschäftigt sich die Task Area „Data Literacy“ mit dem Thema Datenkompetenzen in den historisch arbeitenden Disziplinen. Ziel ist die Unterstützung von Forschenden und Lehrenden in allen Qualifikationsstufen durch die Entwicklung spezialisierter Angebote. Die in diesem Kont...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Döring, Laura, Kellendonk, Stefan, Lemaire, Marina, Moeller, Katrin, Büdenbender, Stefan
Format: Dataset
Sprache:ger
Schlagworte:
Online-Zugang:Volltext bestellen
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Beschreibung
Zusammenfassung:Im NFDI4Memory-Konsortium beschäftigt sich die Task Area „Data Literacy“ mit dem Thema Datenkompetenzen in den historisch arbeitenden Disziplinen. Ziel ist die Unterstützung von Forschenden und Lehrenden in allen Qualifikationsstufen durch die Entwicklung spezialisierter Angebote. Die in diesem Kontext durchgeführte Bedarfserhebung untersuchte die Selbstein­schätzung der Datenkompetenzen verschiedener Statusgruppen. Die Ergebnisse zeigen, dass die durchschnittlichen Zustimmungswerte in den sechzehn Data-Literacy-Kompetenzka­tegorien auf einer Likert-Skala von 1–5 zwischen 2,3 und 3,5 liegen. FDM-Mitar­beiter:innen mit Lehrtätigkeit bewerten sich in den meisten Data-Literacy-Kategorien am höchsten, wohin­gegen Bachelorstudierende sich am niedrigsten einschätzen. PostDocs, Pro­fessor:innen und Doktorand:innen liegen gemeinsam sehr nah am Durchschnittswert. Die Er­gebnisse wurden nach Wissensleveln ausgewertet, wobei viele Bachelorstudierende als Lai:innen und FDM-Mitarbeiter:innen mit Lehre als Expert:innen eingestuft wurden. Die Vertei­lung der Wissenslevel ist über die Statusgruppen hinweg weitgehend ausgeglichen. Der Be­richt bietet eine erste, beschreibende Sicht auf die Ergebnisse der Umfrage und zeigt auf, dass zunächst praxisorientierte Trainingskurse zu den Grundlagen des Forschungsdatenmanagements in den historischen Disziplinen entwickelt werden sollten.
DOI:10.5281/zenodo.12189029