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Quelle: NFDI4ING<\/p><\/div><\/p>\n
Wie lassen sich ingenieurwissenschaftliche Daten strukturiert erheben, nachvollziehbar dokumentieren, auswerten und nachhaltig nutzen? Mit diesen und weiteren Fragen besch\u00e4ftigten sich Teilnehmende aus verschiedenen ingenieurwissenschaftlichen Disziplinen bei der gemeinsamen Summer School \u201eDriving RDM\u201c von NFDI4ING<\/a>, dem DKZ.2R<\/a> und der Abteilung Forschungsdatenmanagement der Otto-von-Guericke-Universit\u00e4t Magdeburg (OVGU)<\/a> in Aachen. Auch Teilnehmende aus J\u00fclich und Clausthal waren dabei.<\/p>\n Die Veranstaltung verband theoretische Grundlagen mit praktischen Labs. So konnten die Teilnehmenden die Inhalte nicht nur kennenlernen, sondern direkt auf einen konkreten Anwendungsfall \u00fcbertragen.<\/p>\n <\/p>\n <\/p>\n Im Mittelpunkt der praktischen \u00dcbungen stand ein kleines Klemmbaustein-Auto. Zun\u00e4chst ging es darum, das Auto anhand verschiedener Dokumentationen m\u00f6glichst originalgetreu nachzubauen. Dabei zeigte sich schnell, dass Dokumentation nicht gleich Dokumentation ist. Je nachdem, wie detailliert und nachvollziehbar die Informationen aufbereitet waren, lie\u00df sich das urspr\u00fcngliche Modell mehr oder weniger gut rekonstruieren.<\/p>\n Die \u00dcbung machte damit auf anschauliche Weise deutlich, warum eine gute Dokumentation und strukturierte Datenpr\u00e4sentation f\u00fcr die Forschung wichtig sind. Die Teilnehmenden entwickelten anschlie\u00dfend eine eigene \u201eWishlist\u201c und hielten fest, welche Eigenschaften Forschungsdaten haben sollten, damit sie nachvollziehbar und wiederverwendbar sind.<\/p>\n <\/p>\n Anschlie\u00dfend wurde das Klemmbaustein-Auto mit einem Smartphone und der an der RWTH Aachen entwickelten phyphox-App<\/a> ausgestattet. W\u00e4hrend der Fahrt konnten so Daten gesammelt und anschlie\u00dfend ausgewertet werden.<\/p>\n Auch dabei spielte die Dokumentation eine zentrale Rolle. Ohne passende Metadaten ist aus einem Datensatz allein h\u00e4ufig nicht ersichtlich, welche Informationen er enth\u00e4lt. Ein Datensatz ohne Metadaten l\u00e4sst sich dabei mit einer unbeschrifteten Box vergleichen: Der Inhalt ist zwar vorhanden, aber ohne weitere Informationen nur schwer einzuordnen.<\/p>\n F\u00fcr die Auswertung kamen Jupyter Notebooks der NFDI<\/a> zum Einsatz. Sie erm\u00f6glichen es, Daten beispielsweise mit Python zu analysieren und gleichzeitig die einzelnen Schritte der Auswertung zu dokumentieren. Dadurch lassen sich Analyse und Dokumentation miteinander verbinden und Forschungsprozesse nachvollziehbarer und reproduzierbarer gestalten.<\/p>\n <\/p>\n Zum Abschluss der Summer School wurden die gewonnenen Erkenntnisse nicht in Form einer klassischen wissenschaftlichen Publikation festgehalten. Stattdessen konnten die Teilnehmenden kreativ werden und unterschiedliche Formate nutzen. So entstanden unter anderem ein Comic, ein Video, ein Podcast, ein Social-Media-Beitrag und ein Poster mit den wichtigsten Fakten. Einige der Ergebnisse wurden au\u00dferdem in einem Instagram-Post<\/a> festgehalten.<\/p>\n Die Summer School zeigte damit auf praxisnahe Weise, dass gutes Forschungsdatenmanagement weit \u00fcber das Speichern von Daten hinausgeht. Von der Planung \u00fcber die Erhebung und Dokumentation bis zur Auswertung und Weitergabe spielen nachvollziehbare Strukturen und geeignete Werkzeuge eine entscheidende Rolle.<\/p>\n <\/p>\n Wer sich ebenfalls mit Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften besch\u00e4ftigen und praktische Erfahrungen sammeln m\u00f6chte, findet weitere Informationen zu den Summer Schools von NFDI4ING auf der NFDI4ING Webseite<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n<\/h3>\n
Vom Klemmbaustein-Auto zum Forschungsdatenmanagement<\/span><\/h3>\n
Daten erheben, dokumentieren und auswerten<\/span><\/h3>\n
Kreative Formate f\u00fcr die Ergebnisse<\/span><\/h3>\n
Weitere Summer Schools von NFDI4ING<\/span><\/h3>\n
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