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Readme for the learning objectives matrix on the topic of Research Data Management (RDM)
Petersen, Britta
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Altemeier, Franziska
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Boße, Sophie
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Dalby, Maya
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Düvel, Nina
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Engelhardt, Claudia
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Fichtner, Mark
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Hastik, Canan
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Haugwitz, Jan-Michael
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Jacob, Juliane
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Koch, Katharina
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Kuntz, Alessandra
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Manske, Antje
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Mühlichen, Andreas
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Murcia Serra, Jorge
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Ortmeyer, Jochen
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Richter, Manuela
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Schranzhofer, Hermann
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Slowig, Benjamin
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Trautwein-Bruns, Ute
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Urbaum, Dorothee
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Voigt, Anne
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Werner, Stephanie
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Wiljes, Cord
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Zollitsch, Linda
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README_LOM-RDM_V3_eng.pdf
- Veröffentlichte Version
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Mitwirkende
(z.B. Übers., Bearb.):
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Altemeier, Franziska
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Jacob, Juliane
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Murcia Serra, Jorge
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Urbaum, Dorothee
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DOI:
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https://doi.org/10.5281/zenodo.15846806
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URL:
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https://zenodo.org/records/15846806
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URN:
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urn:nbn:de:bsz:180-madoc-720038
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Dokumenttyp:
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Arbeitspapier
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Erscheinungsjahr:
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2025
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Ort der Veröffentlichung:
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Zenodo
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Auflage:
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Version 3
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Sprache der Veröffentlichung:
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Englisch
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Einrichtung:
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Zentrale Einrichtungen > UB Universitätsbibliothek
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Bereits vorhandene Lizenz:
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 Creative Commons Namensnennung 4.0 International (CC BY 4.0)
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Fachgebiet:
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000 Allgemeines, Wissenschaft
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Freie Schlagwörter (Deutsch):
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Forschungsdatenmanagement , FDM , Datenkompetenz , Lernziel , Studium , Lehre , Data Steward , Fort- und Weiterbildung , Data Literacy , Schulung , Hochschullehre , Training , Curriculum , Kompetenz
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Freie Schlagwörter (Englisch):
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research data management , RDM , data literacy , learning objectives , university studies , data steward , further education , training , curricula , competencies
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Abstract:
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The management of digital research data is an important field of research that has emerged in the course of digitalisation. For sustainable research data management (RDM), researchers and other target groups require not only knowledge and skills in their subject area but also additional competencies in handling digital data. Ideally, this knowledge should already be taught during the degree programme. There is also an increasing demand for personnel in research-related areas, such as data stewards, which can only be met through suitable training and further education programmes.
The learning objectives matrix brings together relevant teaching content and learning objectives on research data management for the target groups of Bachelor's and Master's students, early career researchers (doctoral students/postdocs) and data stewards. It serves as a guide for subsequent users to identify relevant content and as a working basis for subject-specific or event-specific further development.
Version 3 of the learning objectives matrix for research data management was created on the basis of input and feedback from the German-speaking RDM community, in particular the results of the community event on the learning objectives matrix (31 January to 1 February 2024 in Darmstadt). Participants were invited to contribute further, which resulted in the editorial team being expanded to include additional committed contributors.
In addition to content revisions and additions, new elements such as unique IDs, a glossary and an overview of practical examples have been added. The separation of the learning objectives elements into separate fields and greater standardisation of the wording are intended to promote machine readability and reuse in general. The results of the work from the community event and the subsequent editorial work were released to the NFDI section EduTrain for review prior to publication and comments were again incorporated into the documents by the editorial team.
In addition to the actual matrix LOM-RDM_V3_eng.xlsx or LOM-RDM_V3_eng.ods (the learning objectives worksheet is also available as LOM-RDM_Worksheet-learning_objectives_V3_eng.csv), the third version of the learning objectives matrix contains a detailed README file README_LOM-RDM_V3_eng.pdf, an overview of examples in Practical_examples_LOM-RDM_V3_eng.xlsx, a glossary for the learning objectives matrix in Glossary_LOM-RDM_V3_eng.pdf and a workshop report on the creation of the glossary in Workshop_report-Glossary_LOM-RDM_V3_eng.pdf.
To promote the reuse and adaptation of the learning objectives matrix further, a Git repository has been set up. In it, you can find the learning objectives matrix files and a conversion of the glossary as a Simple Knowledge Organisation System (SKOS): https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele. Forschungsdaten.org provides an overview of the learning objectives matrix and adaptations of the matrix: https://www.forschungsdaten.org/index.php/Lernzielmatrix.
After the German-language version 3 of the learning objectives matrix was published in March 2025, work began on translating this English-language version. Members of the Sub-Working Group on Training and Further Education of the DINI/nestor Working Group on Research Data carried out the translation.
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Übersetzung des Abstracts:
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Das Management digitaler Forschungsdaten ist ein wichtiger Forschungsbereich, der im Zuge der Digitalisierung entstanden ist. Für ein nachhaltiges Forschungsdatenmanagement (RDM) benötigen Forscher und andere Zielgruppen nicht nur Kenntnisse und Fähigkeiten in ihrem Fachgebiet, sondern auch zusätzliche Kompetenzen im Umgang mit digitalen Daten. Idealerweise sollten diese Kenntnisse bereits während des Studiums vermittelt werden. Zudem besteht ein steigender Bedarf an Personal in forschungsnahen Bereichen, wie z. B. Data Stewards, der nur durch geeignete Aus- und Weiterbildungsprogramme gedeckt werden kann.
Die Lernzielmatrix bündelt relevante Lehrinhalte und Lernziele zum Forschungsdatenmanagement für die Zielgruppen Bachelor- und Masterstudierende, Nachwuchswissenschaftler*innen (Doktorand*innen/Postdoktorand*innen) und Data Stewards. Sie dient als Leitfaden für nachfolgende Nutzer*innen zur Identifizierung relevanter Inhalte und als Arbeitsgrundlage für fachspezifische oder veranstaltungsspezifische Weiterentwicklungen.
Version 3 der Lernzielmatrix für Forschungsdatenmanagement wurde auf der Grundlage von Beiträgen und Rückmeldungen der deutschsprachigen RDM-Community erstellt, insbesondere der Ergebnisse der Community-Veranstaltung zur Lernzielmatrix (31. Januar bis 1. Februar 2024 in Darmstadt). Die Teilnehmer wurden um weitere Beiträge gebeten, was dazu führte, dass das Redaktionsteam um weitere engagierte Mitwirkende erweitert wurde.
Neben inhaltlichen Überarbeitungen und Ergänzungen wurden neue Elemente wie eindeutige IDs, ein Glossar und eine Übersicht über praktische Beispiele hinzugefügt. Die Aufteilung der Elemente der Lernziele in separate Felder und eine stärkere Vereinheitlichung der Formulierungen sollen die maschinelle Lesbarkeit und die Wiederverwendbarkeit im Allgemeinen fördern. Die Ergebnisse der Arbeit aus der Community-Veranstaltung und der anschließenden redaktionellen Bearbeitung wurden der NFDI-Sektion EduTrain vor der Veröffentlichung zur Begutachtung vorgelegt, und die Kommentare wurden vom Redaktionsteam erneut in die Dokumente aufgenommen.
Neben der eigentlichen Matrix LOM-RDM_V3_eng.xlsx oder LOM-RDM_V3_eng.ods (das Arbeitsblatt zu den Lernzielen ist auch als LOM-RDM_Worksheet-learning_objectives_V3_eng.csv verfügbar) enthält die dritte Version der Lernzielmatrix eine detaillierte README-Datei README_LOM-RDM_V3_eng.pdf, eine Übersicht über Beispiele in „Practical_examples_LOM-RDM_V3_eng.xlsx“, ein Glossar zur Lernzielmatrix in „Glossary_LOM-RDM_V3_eng.pdf“ sowie einen Workshop-Bericht zur Erstellung des Glossars in „Workshop_report-Glossary_LOM-RDM_V3_eng.pdf“.
Um die Wiederverwendung und Anpassung der Lernzielmatrix weiter zu fördern, wurde ein Git-Repository eingerichtet. Dort finden Sie die Dateien der Lernzielmatrix sowie eine Umsetzung des Glossars als Simple Knowledge Organisation System (SKOS): https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele. Forschungsdaten.org bietet einen Überblick über die Lernzielmatrix und deren Anpassungen: https://www.forschungsdaten.org/index.php/Lernzielmatrix.
Nachdem im März 2025 die deutschsprachige Version 3 der Lernzielmatrix veröffentlicht wurde, begannen die Arbeiten an der Übersetzung dieser englischsprachigen Version. Die Übersetzung wurde von Mitgliedern der Unterarbeitsgruppe „Aus- und Weiterbildung“ der DINI/nestor-Arbeitsgruppe „Forschungsdaten“ durchgeführt.
(Deutsch)
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 | Dieser Eintrag ist Teil der Universitätsbibliographie. |
 | Das Dokument wird vom Publikationsserver der Universitätsbibliothek Mannheim bereitgestellt. |
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Petersen, Britta ; Altemeier, Franziska ; Boße, Sophie ; Dalby, Maya ; Düvel, Nina ; Engelhardt, Claudia ; Fichtner, Mark ; Hastik, Canan ; Haugwitz, Jan-Michael ; Jacob, Juliane ; Koch, Katharina ; Kuntz, Alessandra ; Manske, Antje ; Mühlichen, Andreas ; Murcia Serra, Jorge  ORCID: 0000-0003-3062-7376 ; Ortmeyer, Jochen ; Richter, Manuela ; Schranzhofer, Hermann ; Slowig, Benjamin ; Trautwein-Bruns, Ute ; Urbaum, Dorothee ; Voigt, Anne ; Werner, Stephanie ; Wiljes, Cord ; Zollitsch, Linda
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