{"id":8685,"date":"2017-09-05T11:06:55","date_gmt":"2017-09-05T09:06:55","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/lehre\/?p=8685"},"modified":"2017-09-11T08:13:36","modified_gmt":"2017-09-11T06:13:36","slug":"ideenwettbewerb-wissenschaft-im-digitalen-wandel","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.rwth-aachen.de\/lehre\/2017\/09\/05\/ideenwettbewerb-wissenschaft-im-digitalen-wandel\/","title":{"rendered":"Ideenwettbewerb \u201eWissenschaft im Digitalen Wandel\u201c"},"content":{"rendered":"

\"\"<\/a>Das Bundesministerium f\u00fcr Bildung und Forschung l\u00e4dt zur Beteiligung am Ideenwettbewerb \u201eWissenschaft im Digitalen Wandel\u201c. Erw\u00fcnscht sind innovative Konzepte, welche die Umsetzung und Evaluation neuartiger Lehr-Lern-Formate zur Vermittlung Daten-bezogener Kompetenzen f\u00f6rdern.<\/p>\n

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Die fortschreitende Digitalisierung ver\u00e4ndert die Prozesse der Erzeugung, Analyse, Pr\u00e4sentation, Verbreitung und Aufbewahrung wissenschaftlicher Information. Bis zum heutigen Tag hat sich in den diversen Disziplinen die Datenmenge derart erh\u00f6ht, dass sich das wissenschaftliche Arbeiten selbst grundlegend \u00e4ndert: der enorme Reichtum an digitalen Daten muss mit immer weiter verfeinerten Methoden ausgewertet werden. Zudem werden weiterhin noch viele kaum oder nur unzureichend nachnutzbare Daten produziert.<\/p>\n

Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen m\u00fcssen beim Datenmanagement ber\u00fccksichtigen, dass ihre Forschungsdaten auch f\u00fcr andere Forschungskontexte und Disziplinen relevant sein k\u00f6nnten. Die systematische Kuration von Daten \u00fcber den gesamten \u201eData Life Cycle\u201c hinweg ist Voraussetzung f\u00fcr deren optimale Nutzung. F\u00fcr Arbeiten in all den angesprochenen Feldern wird spezialisiertes Fachpersonal ben\u00f6tigt; neue Bezeichnungen wie \u201edata scientist\u201c, \u201emachine learning expert\u201c, \u201edata librarian\u201c oder \u201edata archivist\u201c deuten an, wie breit die zum professionellen Umgang mit Forschungsdaten erforderlichen Kompetenzen sind.<\/p>\n

Nicht zuletzt im Rahmen der Plattform \u201eDigitalisierung in Bildung und Wissenschaft\u201c des Digital-Gipfels haben Expertinnen und Experten wichtige Bedarfe in Bezug auf einen offenen fach\u00fcbergreifenden Austausch sowie kurzfristige Aus- und Weiterbildungsma\u00dfnahmen f\u00fcr Wissenschaft und Wirtschaft formuliert. Es besteht weitgehende Einigkeit dar\u00fcber, dass der bestehende Bedarf an Daten-Expertinnenen und Experten in der Wissenschaft und auch der Industrie bislang nicht hinreichend durch \u00fcberarbeitete oder neue Berufsausbildungen und Studieng\u00e4nge gedeckt werden kann.<\/p>\n

Ben\u00f6tigt werden daher vielf\u00e4ltige, teilweise kurzfristige Initiativen und Formate zur F\u00f6rderung der Ausbildung und Kompetenzerweiterung in den neuen Berufsfeldern, wie zum Beispiel \u201eKnowledge Extraction\u201c, \u201eData Visualisation\u201c oder digitale Langzeitarchivierung. Damit wird auch den Anforderungen zuk\u00fcnftiger technologischer Entwicklungen begegnet.<\/p>\n

Hier gibt es weitere Informationen zum Wettbewerb und seinen Inhalten<\/a>.<\/p>\n

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