Data Literacy in focus: using the learning objectives matrix to teach Research Data Management


Altemeier, Franziska ; Jacob, Juliane ; Murcia Serra, Jorge



DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-17272-3_24
URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-03...
Dokumenttyp: Konferenzveröffentlichung
Erscheinungsjahr: 2026
Buchtitel: Information literacy in an AI-driven world : 9th European Conference, ECIL 2025, Bamberg, Germany, September 22-25, 2025, revised selected papers
Titel einer Zeitschrift oder einer Reihe: Communications in Computer and Information Science
Band/Volume: 2864
Seitenbereich: 291-299
Veranstaltungstitel: European Conference on Information Literacy (ECIL) 2025
Veranstaltungsort: Bamberg, Germany
Veranstaltungsdatum: 22.-25.09.2025
Herausgeber: Kurbanoğlu, Serap ; Boustany, Joumana ; Špiranec, Sonja ; Ünal, Yurdagül ; Şencan, İpek ; Kos, Denis ; Grassian, Esther ; Roy, Loriene ; Mizrachi, Diane
Ort der Veröffentlichung: Cham
Verlag: Springer
ISBN: 978-3-032-17271-6
ISSN: 1865-0929 , 1865-0937
Verwandte URLs:
Sprache der Veröffentlichung: Englisch
Einrichtung: Zentrale Einrichtungen > UB Universitätsbibliothek
Fachgebiet: 000 Allgemeines, Wissenschaft
Freie Schlagwörter (Englisch): data literacy , research data management , learning objectives , training , didactics , instructional design , evaluation
Abstract: Successful skills transfer requires that learning objectives are defined in such a way that they accurately describe the intended learning gain. For this purpose, the Learning Objective Matrix (LOM) for the teaching of Research Data Management (RDM) was developed. The matrix formulates learning topics and objectives for all RDM-relevant skills for four different target groups: Bachelor’s and Master’s students, early career researchers, and Data Stewards. In the present third version, in addition to new and revised content and learning objectives, extensive accompanying material has been developed, including application scenarios, a how-to-use-guide, and a glossary of terms used in the matrix. The glossary contains more than 40 terms and is unique in its scope in the field of RDM. The present article shows practical applications of the LOM for planning RDM training in academic libraries. We discuss how different actors and stakeholders can benefit from the LOM. We identify how the learning objectives can be applied to different target groups and how the levels of competence differ. We show, ultimately, the potential of the LOM for academic libraries and beyond to bring about a further development of RDM competences to the academic community.
Übersetzter Titel: Datenkompetenz im Fokus: Einsatz der Lernzielmatrix für die Vermittlung von Forschungsdatenmanagement (Deutsch)




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