1 00:00:00,300 --> 00:00:07,600 Vielen Dank Birgit. Herzlich willkommen auch von meiner Seite. Ich freue mich, dass ich euch und 2 00:00:07,600 --> 00:00:14,620 Ihnen heute über das Zertifikatsprogramm Datastore sprechen kann. Wir schließen derzeit gerade die 3 00:00:14,620 --> 00:00:20,080 zweite Runde des Kurses auf. Das heißt, es ist eine ganz gute Zeit, um da ein bisschen darüber 4 00:00:20,080 --> 00:00:26,080 zu reflektieren, wie die letzten zwei Jahre gelaufen sind, wie die zwei Kurse, die wir 5 00:00:26,080 --> 00:00:32,320 bereits durchgeführt haben, was da gut gelaufen ist und wo wir vielleicht noch ein bisschen 6 00:00:32,320 --> 00:00:40,800 nachjustieren können. Da freue ich mich dann auch natürlich auf das Feedback oder Ideen und Fragen 7 00:00:40,800 --> 00:00:48,140 von euch und Ihnen. Okay, dann fangen wir gleich mal an. Einige von Ihnen kennen vielleicht dieses 8 00:00:48,140 --> 00:01:00,700 Dokument von der Lebervereinigung. Das stammt schon aus dem Jahr 2020. Einer der 9 00:01:00,700 --> 00:01:11,920 Punkte, einer der Empfehlungen in diesem Bericht ist, um eben Data Stewards auszubilden, die verbunden 10 00:01:11,920 --> 00:01:17,540 sind mit den diversen Einheiten, die in Forschungseinrichtungen normalerweise vorhanden 11 00:01:17,540 --> 00:01:27,320 sind, wie die Bibliothek, die IT-Abteilung, aber auch die Rechtsabteilung oder Projektmanager:innen. 12 00:01:31,050 --> 00:01:44,050 Genau, zu dem heutigen Tag habe ich mir einige Punkte für die Agenda überlegt. Einerseits schauen 13 00:01:44,050 --> 00:01:49,910 wir uns ganz kurz an, wie das Thema Data Stewardship Aus- und Weiterbildung derzeit aussieht in Europa. 14 00:01:49,910 --> 00:01:56,090 Wir werden uns ein paar Empfehlungen für Data Stewardship Training, Data Stewardship Ausbildung 15 00:01:56,090 --> 00:02:02,330 auch ansehen. Dann werde ich natürlich das Zertifikatsprogramm an sich vorstellen und wir 16 00:02:02,330 --> 00:02:09,750 werden den Vortrag beenden mit dem Thema Karrierewege von Data Stewards, weil man in der Regel diese Art 17 00:02:09,750 --> 00:02:15,510 Weiterbildung nicht macht, nur um sich wirklich aus Interesse weiterzubilden, sondern eben auch 18 00:02:15,510 --> 00:02:25,470 eine entsprechende Rolle, eine entsprechende Stelle in diesem Bereich zu bekommen. Tatsächlich 19 00:02:25,470 --> 00:02:32,210 ist es so, dass angehende Data Stewards oder Personen, die in der Forschungsdatenmanagement-Unterstützung 20 00:02:32,210 --> 00:02:38,090 arbeiten möchten, bereits einige Möglichkeiten haben in Richtung von Training und Weiterbildung 21 00:02:38,090 --> 00:02:46,470 in Europa. Da haben wir quasi eine gesamte Skala von ganz kurzen Trainingskursen, die wirklich ein 22 00:02:46,470 --> 00:02:51,570 paar Stunden dauern bis vielleicht ein paar Tage. Das sind in der Regel eher informelle 23 00:02:52,510 --> 00:03:00,270 Trainingsprogramme. Das können auch Selbstlernangebote sein oder Train-the-Trainer-Kurse, die vielleicht 24 00:03:00,270 --> 00:03:06,750 auch bekannt sind. Ich habe hier mal als Beispiel, ich sehe, das ist noch auf Englisch, als Beispiel 25 00:03:06,750 --> 00:03:17,870 den Selbstlernkurs von dem Projekt FairsFair und EOS Synergy ausgewählt. Das ist wirklich ein 26 00:03:17,870 --> 00:03:24,510 E-Learning-Kurs, wo sie in ein paar Stunden, so zwei, drei Stunden, ein paar Module im Selbststudium 27 00:03:24,510 --> 00:03:30,910 absolvieren können, wo sie wirklich einen sehr groben Überblick darüber erhalten, was Data Stewards 28 00:03:30,910 --> 00:03:37,290 tun, was diese Rolle in der Regel beinhaltet an Forschungseinrichtungen und was sind so die Themen, 29 00:03:37,510 --> 00:03:42,210 mit denen sich Data Stewards beschäftigen. Das heißt, so eine Basis von Forschungsdatenmanagement und 30 00:03:42,210 --> 00:03:52,730 Open Science. Genau und dann quasi weiter so die Mittelstufe zwischen den Studiengängen und den 31 00:03:52,730 --> 00:03:56,790 kurzen Trainingsprogrammen sind eben die Zertifikatskurse oder Zertifikatsprogramme. 32 00:03:56,790 --> 00:04:04,290 Diese dauern in der Regel ein bis zwei Semester und die sind dann natürlich deutlich umfangreicher 33 00:04:04,290 --> 00:04:11,050 und in der Regel auch etwas formaler aufgestellt. Sie bekommen dann in der Regel ein formales 34 00:04:11,050 --> 00:04:19,650 Zertifikat. Diese Kurse haben eine Akkreditierung durch eine bestimmte Bildungseinrichtung und als 35 00:04:19,650 --> 00:04:26,170 Beispiel habe ich hier den Zertifikatskurs Forschungsdatenmanagement von der TH Köln 36 00:04:26,170 --> 00:04:33,650 und der Landesinitiative Forschungsdatenmanagement in Nordrhein-Westfalen ausgewählt. Dieser Kurs ist 37 00:04:33,650 --> 00:04:40,270 derzeit in der dritten Runde und ist offen für den, vor allem für Deutschland, aber für den 38 00:04:40,270 --> 00:04:46,710 deutschsprachigen Raum an und für sich dauert ein Semester und richtet sich explizit an Personen, 39 00:04:46,870 --> 00:04:52,670 die in diesem Bereich bereits tätig sind und die sich hier entsprechend auch weiterbilden möchten. 40 00:04:53,450 --> 00:05:01,770 Genau und dann quasi das andere Ende der Skala sind komplette Studiengänge. Da gibt es derzeit in 41 00:05:01,770 --> 00:05:10,010 Europa tatsächlich nur ein Beispiel. Das sind dann natürlich je nach den lokalen Gegebenheiten 42 00:05:10,010 --> 00:05:16,490 Kurse, die zwei Semester bis zum deutschsprachigen Raum in der Regel vier Semester dauern würden und 43 00:05:16,490 --> 00:05:21,250 als Beispiel habe ich hier eben das digitale Datenmanagement. Das ist ein Masterstudiengang, 44 00:05:21,250 --> 00:05:27,330 ein weiterbildender Masterstudiengang, das in Kollaboration zwischen der Humboldt-Universität 45 00:05:27,330 --> 00:05:33,590 zu Berlin und der FH Potsdam angeboten wird. Dieser Kurs ist tatsächlich jetzt auslaufend, 46 00:05:33,770 --> 00:05:41,470 das heißt da werden jetzt keine neuen Studierenden aufgenommen, aber es war jetzt, 47 00:05:42,090 --> 00:05:47,650 ich glaube zwei oder drei Jahre gab es mal die Matrikel, die diesen Kurs auch absolvieren konnten. 48 00:05:49,650 --> 00:05:53,850 Ich glaube dabei ist jetzt noch wichtig zu betonen, wir reden hier wirklich von 49 00:05:53,850 --> 00:06:00,950 Weiterbildung oder Ausbildung von Data Stewards in dem in der Regel öffentlich finanzierten 50 00:06:01,690 --> 00:06:09,250 Forschungsbereich. Es gibt auch diese Rolle von Data Stewards in der Industrie, in der privaten 51 00:06:09,250 --> 00:06:16,010 Wirtschaft. Da gibt es auch einige Ausbildungen, Weiterbildungen für genau explizit diese Rolle, 52 00:06:16,010 --> 00:06:21,770 aber da die sich sehr stark unterscheidet von unserem Verständnis von Data Stewards an 53 00:06:21,770 --> 00:06:29,950 Forschungseinrichtungen, werde ich mich heute wirklich nur auf diese Rolle beschränken. Wie 54 00:06:29,950 --> 00:06:34,150 Sie sehen, derzeit gibt es schon einige Möglichkeiten, was man sich auswählen kann 55 00:06:34,930 --> 00:06:40,190 und es hängt natürlich sehr stark davon ab, wie die eigene Forschungseinrichtung, 56 00:06:40,190 --> 00:06:48,350 wie die eigene Arbeitgeberin diese Rolle auch definiert. Ob das jetzt volle Stellen sind, 57 00:06:48,550 --> 00:06:53,550 die wirklich Personen nur als Data Stewards Vollzeit arbeiten oder ist es quasi so eine 58 00:06:53,550 --> 00:07:01,570 zusätzliche Aufgabe, die Sie schon zu einigen anderen Tätigkeitsbereichen dazu bekommen und 59 00:07:01,570 --> 00:07:08,990 entsprechend würde man natürlich auch dann sich orientieren, um eine passende Weiterbildung oder 60 00:07:08,990 --> 00:07:16,150 Ausbildung auszuwählen. Genau, um das alles ein bisschen anschaulicher zu machen, habe ich hier 61 00:07:16,150 --> 00:07:22,330 auch zwei aktuelle Data Steward Profile. Das sind wirklich zwei, basierend auf Personen, die in diesem 62 00:07:22,330 --> 00:07:29,070 Bereich tätig sind und da sieht man auf den ersten Blick, dass die auch ganz unterschiedlich aufgestellt 63 00:07:29,070 --> 00:07:37,930 sind. Das basiert auf zwei Einrichtungen in Holland und auf der einen Seite haben wir hier ein Profil 64 00:07:37,930 --> 00:07:46,050 von einem Data Steward an der TU Delft, die ja seit Jahren als die Vorreiter-Universität gilt in 65 00:07:46,050 --> 00:07:52,890 diesem Bereich Data Stewardship und wie Sie sehen, sind die Erwartungen hier 66 00:07:52,890 --> 00:08:03,770 recht hoch. Tatsächlich wird ja ein Doktorat gefragt von den Personen, die diese Rolle dann 67 00:08:03,770 --> 00:08:10,090 übernehmen. Sie sollten auch eine aktive Forschungserfahrung haben und sie übernehmen 68 00:08:10,090 --> 00:08:17,790 dann in ihrem Job einige sehr spezialisierte Aufgaben, wo sie zum Beispiel Training zum 69 00:08:17,790 --> 00:08:22,630 Thema Forschungsdatenmanagement anbieten, das sich explizit an diese Disziplinen richtet, 70 00:08:22,790 --> 00:08:28,850 mit denen, in der sie auch selber ausgebildet sind und wo man sie sich gut auskennt. Das heißt, 71 00:08:28,850 --> 00:08:34,270 man geht schon relativ in die Tiefe, was diese Unterstützung zum Management von Forschungsdaten 72 00:08:34,270 --> 00:08:40,870 angeht. Und so ein bisschen auf der anderen Seite haben wir eine Person, die als Data Steward tätig 73 00:08:40,870 --> 00:08:49,890 ist an einer kleineren Fachhochschule, auch in Holland und da sieht man, dass die Erwartungen 74 00:08:49,890 --> 00:08:58,210 ganz anders sind. Da ist die formale Vorgabe, dass diese Person mindestens einen Bachelorabschluss 75 00:08:58,210 --> 00:09:06,110 benötigt und man sieht auch, dass diese Data Steward Rolle ist nur ein Teil von deren Tätigkeiten. 76 00:09:06,330 --> 00:09:12,750 Das heißt, wir haben eigentlich einen Hauptjob in der Bibliothek und haben zusätzlich dazu 77 00:09:12,750 --> 00:09:18,190 quasi dieses Thema Forschungsdatenmanagement Unterstützung dazu bekommen. Und wir wissen, 78 00:09:18,310 --> 00:09:23,710 dass es auch durchaus an österreichischen Forschungseinrichtungen ein Thema, wo man 79 00:09:23,710 --> 00:09:30,310 relativ selten Personen hätte, die explizit sich dieser Aufgabe, ausschließlich dieser 80 00:09:30,310 --> 00:09:37,450 Aufgabe widmen. Oft hat man eben eine Kombination, zum Beispiel Thema Open Access und dazu auch 81 00:09:37,450 --> 00:09:42,850 Forschungsdatenmanagement oder Data Stewardship Aufgaben. Das heißt, das ist auch durchaus für 82 00:09:42,850 --> 00:09:49,050 unseren nationalen Kontext relevant. Genau. Und wenn man sich diese zwei Profile so nebeneinander 83 00:09:49,050 --> 00:09:56,430 anschaut, sieht man natürlich, dass es, da würden sie mir glaube ich zustimmen, dass es vielleicht 84 00:09:56,430 --> 00:10:03,710 nicht ganz angebracht ist, dass man von einer Person wie dieses Profil auf der rechten Seite 85 00:10:03,710 --> 00:10:09,650 fordern würde, dass sie zusätzlich noch einen kompletten Master in Data Stewardship abschließen 86 00:10:09,650 --> 00:10:17,150 oder in digitalem Datenmanagement, weil das Potenzial für diesen Anteil ihrer Stelle 87 00:10:17,150 --> 00:10:22,310 gar nicht notwendig ist. Was da aber durchaus relevant und hilfreich sein könnte, ist, 88 00:10:22,410 --> 00:10:27,950 wenn sie eben potenziell eben so eine Art Zertifikatsprogramm absolvieren oder eins von 89 00:10:27,950 --> 00:10:34,010 diesen kürzeren Trainingskursen. Und dann auf der anderen Seite haben wir dann auch, 90 00:10:35,910 --> 00:10:42,950 können wir auch diese, könnte man diese Diskussion eröffnen, was denn überhaupt zumutbar ist von 91 00:10:42,950 --> 00:10:49,170 jemandem, der bereits ein PhD hat. Ist es denn möglich, dass man dann zusätzlich von denen fordert, 92 00:10:49,310 --> 00:10:56,590 dass sie noch einen zusätzlichen Master absolvieren, um in diesem Bereich tätig zu sein? Oder ist es 93 00:10:56,590 --> 00:11:03,290 da eben eher wieder auf einer eben quasi niedrigeren Ebene von den Zertifikatsprogrammen oder kürzeren 94 00:11:03,290 --> 00:11:14,130 Trainingskursen? Genau. Derzeit gibt es noch nicht wirklich einen Konsens darüber in Europa, 95 00:11:14,130 --> 00:11:19,690 wie diese Ausbildung oder Weiterbildung für Datastudents tatsächlich aussehen sollte. Es 96 00:11:19,690 --> 00:11:25,490 gibt diverse Use Cases, diverse Kurse, die bereits angeboten werden, wie die, die wir uns schon 97 00:11:25,490 --> 00:11:32,290 angesehen haben. Aber tatsächlich gibt es diese Bemühungen auf der europäischen Ebene, das ein 98 00:11:32,290 --> 00:11:38,470 bisschen mehr zu vereinheitlichen und da mehr zusammenzuarbeiten, um mehr einheitliche Standards 99 00:11:38,470 --> 00:11:47,090 für diese Rolle festzulegen. Da haben wir im Rahmen der Taskforce von der EOSC, der European 100 00:11:47,090 --> 00:11:52,690 Open Science Cloud, zum Thema Datastudentship, Curricula und Career Paths, gemeinsam mit 101 00:11:52,690 --> 00:11:59,350 Kolleginnen und Kollegen aus ganz Europa, einige Empfehlungen ausgearbeitet, die zu diesem Thema, 102 00:12:00,170 --> 00:12:08,150 die sich mit diesem Thema beschäftigen und sich an verschiedene Stakeholder richten. Tatsächlich 103 00:12:08,150 --> 00:12:14,010 sind es 17 Empfehlungen. Wenn Sie sich dafür interessieren, gerne können Sie diesen gesamten 104 00:12:14,010 --> 00:12:22,750 Bericht lesen. Ich habe jetzt ein paar ausgewählt und einerseits empfehlen wir jetzt an die, 105 00:12:23,690 --> 00:12:29,590 das richtet sich tatsächlich an die Rektorate von Universitäten und auch an Ministerien, 106 00:12:31,790 --> 00:12:39,730 dass die, dass sie, die sich dazu verpflichten, tatsächlich Datastudents auszubilden und dass 107 00:12:39,730 --> 00:12:44,610 sie sich dazu formal verpflichten, wenn sie Policies zu Forschungsdatenmanagement oder 108 00:12:44,610 --> 00:12:51,510 entsprechende Strategien ausarbeiten. Und was damit natürlich einhergeht, ist, dass wir, 109 00:12:52,210 --> 00:12:58,590 dass wir denen nahelegen, dass sie in diesen Bereich auch investieren, dass sie in diese 110 00:12:58,590 --> 00:13:06,050 Entwicklung von Weiterbildungen und Durchführung von solchen Kursen investieren und dass die sich 111 00:13:06,050 --> 00:13:14,070 auch an die verschiedenen Forschungsbereiche richten. Es ist ebenfalls wichtig, dass wir eine 112 00:13:14,070 --> 00:13:19,430 höhere Anzahl von akkreditierten Kursen haben, dass das nicht nur so informelle Trainingskurse 113 00:13:19,430 --> 00:13:23,970 sind, aber dass es tatsächlich ein formaler Qualitätssicherungsprozess gibt, wie bei 114 00:13:23,970 --> 00:13:30,670 einer Akkreditierung durch eine Universität. Aber was wir weiterhin auch empfehlen, und das 115 00:13:30,670 --> 00:13:38,690 geht konkret an die Forschungseinrichtungen selbst, dass diese auch Kerncurricula zum 116 00:13:38,690 --> 00:13:45,190 Forschungsdatenmanagement für Studierende, für Forscher:innen etablieren. Das bedeutet, 117 00:13:45,430 --> 00:13:51,390 dass wir idealerweise in Zukunft in allen Studiengängen diese Themen mit drin hätten 118 00:13:52,150 --> 00:13:58,030 und damit würde auch dieser Bedarf an einer Weiterbildung in diesem Bereich ein bisschen 119 00:13:58,030 --> 00:14:07,870 senken. Genau, es war jetzt relativ abstrakt zum Anfang, deshalb wäre es ganz gut, wenn wir uns 120 00:14:07,870 --> 00:14:14,130 jetzt mal ein bisschen was Konkreteres anschauen, was Greifbareres. Da möchte ich Ihnen kurz 121 00:14:14,970 --> 00:14:21,830 erzählen, wie das Thema Data Stewardship derzeit an der Universität Wien aussieht und wie viele 122 00:14:21,830 --> 00:14:28,390 andere Forschungseinrichtungen verwenden wir hier dieses Bild von einer Brücke. Also die Idee ist, 123 00:14:28,570 --> 00:14:34,450 dass unsere Data Stewards, die bei uns an den Fakultäten und Forschungszentren arbeiten, 124 00:14:35,770 --> 00:14:41,590 unsere Zielgruppen, Forschende, Studierende mit den zentralen Services, mit der Infrastruktur 125 00:14:41,590 --> 00:14:51,750 verbinden und da wirklich diese Brücke schlagen. Und wie wir mit unserem Programm angefangen haben, 126 00:14:51,750 --> 00:14:58,750 2022 haben wir uns entschieden, ein sogenanntes Data Steward-Netzwerk zu implementieren. Das ist 127 00:14:58,750 --> 00:15:08,310 ein Teil unseres größeren Forschungsdatenmanagement Teams. Wir haben die Koordination an der Bibliothek 128 00:15:08,310 --> 00:15:14,710 und wir haben dann Data Stewards, die an den ausgewählten Fakultäten und Forschungszentren 129 00:15:14,710 --> 00:15:21,430 arbeiten und dort für die disziplinspezifische Unterstützung zuständig sind. Und was uns 130 00:15:21,430 --> 00:15:27,890 sehr wichtig war, als wir unsere mittlerweile vier Data Stewards angestellt haben, wir wollten 131 00:15:27,890 --> 00:15:33,470 sie nicht einfach nur finden und einstellen und dann quasi einfach machen lassen. Wir wollten 132 00:15:33,470 --> 00:15:39,970 sie wirklich gut unterstützen, gut einarbeiten, sodass sie möglichst gut für diese recht 133 00:15:39,970 --> 00:15:47,130 herausfordernde Rolle vorbereitet sind. Und da haben wir zwei Maßnahmen ergriffen. Einerseits 134 00:15:47,130 --> 00:15:52,870 haben wir ein sehr strukturelles Onboarding entwickelt, das circa zwei Monate dauert und 135 00:15:52,870 --> 00:15:57,870 wir haben dann eben auch diese formale Weiterbildungsschiene gestartet, nämlich das 136 00:15:58,690 --> 00:16:06,000 Zertifikatsprogramm Data Steward. Und wie das denn konkret aussieht, da haben uns dann beide 137 00:16:06,000 --> 00:16:14,480 Entwicklungen, das sehr eng mit dem Projekt Fair Data Austria war, haben wir uns da so drei 138 00:16:14,480 --> 00:16:19,480 Prinzipien gesetzt, an denen wir uns orientiert haben. Einerseits war es uns sehr wichtig, 139 00:16:20,160 --> 00:16:27,760 natürlich, dass unsere zukünftigen Data Stewards die richtigen Kompetenzen erwerben können. Aber 140 00:16:27,760 --> 00:16:32,420 wir haben hier natürlich mit Erwachsenen zu tun, die sehr viel eigene Berufserfahrung, 141 00:16:32,520 --> 00:16:37,380 Forschungserfahrung mitbringen. Das heißt, wir wollten auch diese Erfahrungen und Expertise in 142 00:16:37,380 --> 00:16:43,140 den Kurs einbinden und davon profitieren. Das heißt, wir haben versucht, Wege zu finden, um 143 00:16:43,140 --> 00:16:50,960 das gegenseitige Lernen innerhalb der Gruppe zu unterstützen, mit dem Ziel, dass wir eine 144 00:16:50,960 --> 00:16:55,900 Data Steward Community bauen, dass unsere Data Stewards, unsere AbsolventInnen auch Teil der 145 00:16:55,900 --> 00:17:04,220 internationalen Data Steward Community werden. Jetzt ein paar Eckdaten zu dem Kurs. Es handelt 146 00:17:04,220 --> 00:17:08,940 sich um eine berufsbegleitende Weiterbildung, die basiert auf einem Zertifikatskurs Data 147 00:17:08,940 --> 00:17:14,360 Librarian, das wir vor einigen Jahren an der Universitätsbibliothek Wien angeboten haben. 148 00:17:15,260 --> 00:17:20,820 Wir haben auch sehr stark die Ergebnisse von dem Fair Data Austria Projekt verwendet und 149 00:17:20,820 --> 00:17:26,540 haben auch eine sehr enge Kooperation mit zwei ähnlichen Kursen in Deutschland aufgebaut. 150 00:17:27,080 --> 00:17:36,820 Einerseits das Data Train, das ist von der Bremen University Alliance und dann mit dem bereits 151 00:17:36,820 --> 00:17:45,840 genannten Zertifikatskurs FDM von der TH Köln. Der Kurs findet auf Englisch statt und ist sehr 152 00:17:45,840 --> 00:17:53,540 international ausgerichtet, dauert zwei Semester und man bekommt dafür 15 ECTS-Punkte insgesamt. 153 00:17:54,720 --> 00:17:58,920 Und wenn man den Kurs abschließt erfolgreich, dann bekommt man eben ein Zertifikat der 154 00:17:58,920 --> 00:18:08,520 Universität Wien. Derzeit belaufen sich die Kosten auf 2950 Euro. Was die Zielgruppen, 155 00:18:08,520 --> 00:18:13,800 die Aufnahmevoraussetzungen angeht, wir haben versucht hier wirklich offen zu sein und verschiedene 156 00:18:13,800 --> 00:18:20,120 Expertise und Erfahrungen auch zu würdigen. Das heißt, wir richten uns da wirklich an Forschende, 157 00:18:20,380 --> 00:18:25,960 PhD Studierende, Postdocs, aber auch Mitarbeiterinnen aus der Forschungsunterstützung, 158 00:18:26,180 --> 00:18:31,400 aus verschiedenen Bereichen der Forschungsunterstützung. Als Aufnahmevoraussetzung 159 00:18:31,400 --> 00:18:37,040 braucht man die allgemeine Hochschulreife, solange man eine mehrjährige einschlägige 160 00:18:37,040 --> 00:18:45,360 Berufserfahrung nachweisen kann oder ein abgeschlossenes Masterstudium. Was die Bewerbung 161 00:18:45,360 --> 00:18:50,040 angeht, es ist relativ einfach. Man muss ein kurzes Motivationsschreiben schreiben, dann einen 162 00:18:50,040 --> 00:18:55,240 Lebenslauf beilegen, die entsprechenden Urkunden und optional kann man auch ein Empfehlungsschreiben 163 00:18:55,240 --> 00:19:07,210 von der Arbeitgeberin hinzufügen. Der Kurs ist in fünf Module aufgeteilt. Das erste Modul ist das 164 00:19:07,210 --> 00:19:12,810 einzige, was in Wien stattfindet, vor Ort. Das ist eine Woche im Oktober, wo die gesamte Gruppe 165 00:19:12,810 --> 00:19:18,770 zusammenkommt, sich kennenlernt und ebenfalls sich mit den Grundlagen des Forschungsdatenmanagement 166 00:19:18,770 --> 00:19:26,850 und Open Science auseinandersetzt. Nach dem Modul 2 findet der Rest des Kurses online statt. Das 167 00:19:26,850 --> 00:19:36,590 zweite Modul bringt dann die Grundlagen von IT und Data Science Themen und wie man sieht auf 168 00:19:36,590 --> 00:19:44,070 der Abbildung, diese ersten zwei Module sind so die Basis von dem gesamten Kurs, wo wir ganz viele 169 00:19:44,070 --> 00:19:51,350 verschiedene Themen erwähnen und uns ein bisschen anschauen, aber im Detail werden die dann im 170 00:19:51,350 --> 00:19:57,870 Modul 3 behandelt, wo wir verschiedene Themen entlang des prototypischen Lebenszyklus von 171 00:19:57,870 --> 00:20:06,270 Forschungsdaten behandeln. Und im Modul 4 fangen wir an, diese neuen Kenntnisse, die man erworben 172 00:20:06,270 --> 00:20:12,430 hat, in die typischen Aufgaben von Datastreets zu übersetzen. Das bedeutet zum Beispiel, dass wir 173 00:20:12,430 --> 00:20:19,290 lernen, wie man eine Bedarfsermittlung macht oder wie man Training selber entwickeln und durchführen 174 00:20:19,290 --> 00:20:26,610 kann. Und im Modul 5 wählen sich die Teilnehmenden ein Thema für ein Projekt, an dem sich entweder 175 00:20:26,610 --> 00:20:33,870 alleine oder in kleinen Gruppen zusammenarbeiten. Und hier sind sie wirklich ganz frei. Wir hatten 176 00:20:33,870 --> 00:20:39,950 Teilnehmende, die hier Projekte gemacht haben zur Entwicklung einer Forschungsdatenmanagement 177 00:20:39,950 --> 00:20:47,890 Policy für ihre Einrichtung, aber wir hatten auch Projekte wie die Entwicklung eines Brettspiels 178 00:20:47,890 --> 00:20:59,100 zur Vermittlung der FAIR-Prinzipien. Was die Lehre in dem Zertifikatsprogramm angeht, 179 00:20:59,540 --> 00:21:04,860 haben wir versucht, hier eine gesunde Mischung von Forschenden und Expertinnen aus der 180 00:21:04,860 --> 00:21:12,360 Forschungsunterstützung zusammenzubringen. Wir wollten auch einerseits die Expertise aus 181 00:21:12,360 --> 00:21:19,260 Österreich bekannter machen und auch die internationalen Perspektiven einbinden. Da 182 00:21:19,260 --> 00:21:24,220 haben wir Kolleginnen und Kollegen aus einigen dieser Länder für den Kurs gewinnen können. 183 00:21:25,540 --> 00:21:30,640 Was die konkreten Lehrvereinstaltungen angeht, das sind wirklich interaktive Workshops, 184 00:21:30,640 --> 00:21:38,200 die dann begleitet sind durch Selbststudiumsphasen. Es gibt keine Prüfungen, keine Tests. Dabei gibt 185 00:21:38,200 --> 00:21:46,160 es aber praktische Aufgaben, die die Teilnehmende dann in diesem Selbststudium erarbeiten und 186 00:21:46,160 --> 00:21:53,440 teilweise sind diese auch wahlbar. Jetzt komme ich schon ein bisschen zu dem Rückblick auf die 187 00:21:53,440 --> 00:22:03,200 ersten zwei Jahre. Wir haben hier bei der ersten Durchführung, die 2022 angefangen hat, 188 00:22:03,300 --> 00:22:09,360 25 Teilnehmende gehabt aus zehn verschiedenen Ländern. Wir haben wirklich eine sehr diverse 189 00:22:09,360 --> 00:22:15,860 Gruppe zusammenbekommen, was sehr erfreulich war von den Disziplinen her, von den Geistes, 190 00:22:16,040 --> 00:22:21,680 über die Sozialwissenschaften bis hin zu Informatik. Und was die Berufe angeht, 191 00:22:21,680 --> 00:22:30,320 zu dem Zeitpunkt des Kursbeginns, da waren Bibliothekar:innen, Data Stewards, aber auch 192 00:22:31,140 --> 00:22:35,800 Wissenschaftlerinnen auf verschiedenen Karrierestufen. Und in der zweiten Runde, 193 00:22:36,100 --> 00:22:42,300 die jetzt derzeit bald zu Ende geht, ist es sehr, sehr ähnlich. Da haben wir 26 Teilnehmende aus 194 00:22:42,300 --> 00:22:48,500 zwölf Ländern, inklusive den USA und Japan. Wieder ganz, ganz breit, was die Forschungsdisziplin 195 00:22:48,500 --> 00:22:53,500 angeht, was dieser akademische Hintergrund angeht und ebenfalls auch die verschiedenen 196 00:22:53,500 --> 00:23:00,320 Berufsgruppen, die wir hier betreten haben. Und wir hatten auch das Glück, dass wir wirklich 197 00:23:00,320 --> 00:23:06,560 auch recht positives Feedback erhalten haben von den Teilnehmenden in beiden Runden. Aber wir 198 00:23:06,560 --> 00:23:11,400 versuchen natürlich, da auch immer wieder Wege zu finden, wie wir uns auch verbessern können. 199 00:23:15,000 --> 00:23:21,640 Apropos verbessern. Was ist denn gut gelaufen und woran arbeiten wir noch? Aus unserer Sicht 200 00:23:21,640 --> 00:23:28,480 ist natürlich diese Internationalität dieser beiden Gruppen ein extremer Erfolg. Damit sind 201 00:23:28,480 --> 00:23:32,400 wir sehr, sehr glücklich. Das war das, was wir auch erreichen wollten und das ist uns wirklich 202 00:23:32,400 --> 00:23:41,020 gut gelungen. Und jetzt weiter, worauf wir auch wirklich stolz sind, ist, dass wir ein sehr 203 00:23:41,020 --> 00:23:47,700 ganzheitliches Zulassungsprozess entwickelt haben, wo wir eben wirklich auf die konkrete Person schauen, 204 00:23:47,700 --> 00:23:52,460 diese möglichst ganzheitlich betrachten und deren verschiedene Erfahrungen irgendwie 205 00:23:52,460 --> 00:23:59,980 in Betracht versuchen zu ziehen und eben auch wirklich sehr stark auf ihre Motivation schauen 206 00:23:59,980 --> 00:24:06,260 und da verschiedene Perspektiven zusammenbringen. Das hat sehr, sehr, sehr viel gebracht für eben 207 00:24:06,260 --> 00:24:13,060 diese Diversität in der Gruppe, die auch die Teilnehmenden sehr positiv sehen. Da eben diese 208 00:24:13,060 --> 00:24:18,760 Nutzung dieser vielfältigen Perspektiven von den TeilnehmerInnen in Gruppenarbeit, in Diskussionen, 209 00:24:19,100 --> 00:24:25,400 das ist auch etwas, was die Teilnehmer:innen sehr positiv schätzen und das versuchen wir wirklich 210 00:24:25,400 --> 00:24:35,380 zu unterstützen dadurch, dass wir auch für die gesamte Laufzeit des Kurses so Peer-Lerngruppen 211 00:24:35,380 --> 00:24:40,940 organisieren, wo sie in so kleinen Gruppen durch den gesamten Kurs sich gegenseitig begleiten 212 00:24:40,940 --> 00:24:47,520 können. Was unsere Herausforderungen angeht, wir haben natürlich festgestellt, dadurch, dass die 213 00:24:47,520 --> 00:24:53,380 Mehrheit des Kurses online stattfindet, brauchen die Teilnehmer:innen sehr, sehr viel Unterstützung 214 00:24:53,380 --> 00:24:59,860 und sehr viele Informationen und da haben wir tatsächlich vor allem in der ersten Runde etwas 215 00:24:59,860 --> 00:25:08,180 unterschätzt, wie detailliert wir alles dokumentieren müssen für die Studierende und wie oft wir sie 216 00:25:08,180 --> 00:25:12,980 auch an diese Dokumentation erinnern müssen, wie oft wir sie auch quasi einsprechen müssen mit dem, 217 00:25:13,560 --> 00:25:19,840 was genau was zu tun ist, so dass sich keiner verloren fühlt, so dass kein Chaos entsteht. Das ist 218 00:25:19,840 --> 00:25:23,200 auf jeden Fall etwas, wo wir dann vor allem in der zweiten Runde sehr stark in die Richtung 219 00:25:24,060 --> 00:25:30,240 gearbeitet haben und es ist auch etwas, woran wir quasi andauernd weiterarbeiten, da wirklich sehr 220 00:25:30,240 --> 00:25:36,340 detaillierte Richtlinien und Dokumentationen für die Studierenden zu erstellen. Und der zweite 221 00:25:36,340 --> 00:25:40,300 Punkt ist, wie ich gesagt habe, es gibt diese eine Woche in Wien, da gibt es auch so ein 222 00:25:40,300 --> 00:25:45,980 Begleitprogramm mit vielen Netzwerken, Socializing und wir hatten auch ein kleines bisschen was dann 223 00:25:45,980 --> 00:25:52,260 online gemacht, aber wir haben wirklich gemerkt, dass die Teilnehmenden sich das viel mehr wünschen, 224 00:25:52,480 --> 00:25:58,940 als was wir in der ersten Runde gemacht haben. Sie möchten dann auch wirklich viel mehr informelle 225 00:25:58,940 --> 00:26:05,840 Online-Get-togethers, gemeinsame Kaffeepausen, wie auch immer. Das ist ein bisschen ein Thema, 226 00:26:06,040 --> 00:26:15,390 mit dem wir uns jetzt auch noch beschäftigen. Und jetzt möchte ich mal abschließen mit quasi 227 00:26:15,390 --> 00:26:20,210 dem Ausblick in die Zukunft, Richtung der Karrierewege der Data Stewards, unserer 228 00:26:20,210 --> 00:26:27,890 Absolvent:innen, aber auch Data Stewards generell. Ich muss sagen, die Erwartung, 229 00:26:28,610 --> 00:26:33,690 die vielleicht zum Teil da war, dass die Personen, die sich bei uns für den Kurs anmelden, 230 00:26:33,890 --> 00:26:38,550 irgendwie ganz am Anfang ihrer Karriere in diesem Bereich stehen oder erst vor dem Wechsel, 231 00:26:39,570 --> 00:26:52,410 das hat sich nicht so ganz wahrhaftet. Tatsächlich ist in beiden Gruppen rund die Hälfte der 232 00:26:52,410 --> 00:26:57,810 Teilnehmenden bereits in diesem Bereich tätig und das Zertifikatsprogramm bietet eine 233 00:26:59,030 --> 00:27:06,290 Anerkennung für deren vorhandene Expertise und Erfahrung. Derzeit machen wir keine sehr 234 00:27:06,290 --> 00:27:10,910 umfassende Nachbefolgung von den Karrierewegen der Absolvent:innen. Wir haben das vor, 235 00:27:11,010 --> 00:27:15,910 dann wahrscheinlich für nächstes Jahr, wenn wir so drei Runden durchgeführt haben, 236 00:27:16,990 --> 00:27:23,410 aber wir haben ein bisschen natürlich von den Teilnehmenden auch in Einzelfällen gehört. Einige 237 00:27:23,410 --> 00:27:28,130 haben tatsächlich entweder schon während des Kurses oder dann unmittelbar danach neu 238 00:27:28,130 --> 00:27:35,970 stellen als Data Stewards oder FDM Expert:innen oder im Repositorienmanagement bekommen, was uns 239 00:27:35,970 --> 00:27:44,870 natürlich immer sehr gefreut hat. Aber was so die Breite an möglichen Rollen für Data Stewards 240 00:27:44,870 --> 00:27:50,690 oder Personen einfach mit dieser Art Weiterbildung, Ausbildung angeht, da gibt es sehr viele 241 00:27:50,690 --> 00:27:58,150 Möglichkeiten. 2022 hat die Research Data Alliance hierzu eine große Umfrage gemacht, 242 00:27:58,810 --> 00:28:03,030 wobei auch zum Beispiel herauskam, dass dieser Begriff, diese Bezeichnung Data Steward eine 243 00:28:03,030 --> 00:28:09,390 äußerst europäische Entwicklung ist. Das wird wirklich so gut wie gar nicht woanders auf der 244 00:28:09,390 --> 00:28:17,310 Welt verwendet. Es gab aber auch Rückmeldungen von den Befragten aus anderen Teilen des Welts 245 00:28:17,310 --> 00:28:27,190 und der Welt und da waren diese verschiedenen Berufsbezeichnungen als Antwort vorhanden. Da 246 00:28:27,190 --> 00:28:32,290 haben die Kolleg:innen von der Research Data Alliance eine schöne Work Cloud gebaut, wo man 247 00:28:32,290 --> 00:28:38,930 glaube ich sehr schön sieht, die gesamte Bandbreite von diesen verschiedenen Rollen, wo Personen auch 248 00:28:38,930 --> 00:28:45,670 tätig sein können. Natürlich als Research Data Manager, Data Curators, Datenkuratierung ist auch 249 00:28:45,670 --> 00:28:52,190 ein großes Thema im Bibliothekswesen oder eben weiterhin in der Forschung oder in 250 00:28:52,190 --> 00:29:02,040 quasi breiterer Forschungsunterstützung. Da gibt es wirklich sehr, sehr viele Möglichkeiten. Und 251 00:29:02,040 --> 00:29:07,960 wie ich am Anfang erwähnt habe, haben wir uns im Rahmen dieser EOSC Task Force zu Data Stewardship 252 00:29:07,960 --> 00:29:14,900 mit den Kolleg:innen aus ganz Europa auch mit dem Thema Karrierewege beschäftigt und einige Sachen, 253 00:29:14,900 --> 00:29:21,840 die wir da herausgearbeitet haben, sind eben quasi die Aspekte von Karrierewegen, die für 254 00:29:21,840 --> 00:29:28,720 Data Stewardship besonders relevant sind und die derzeit von den Arbeitgeber:innen nicht wirklich 255 00:29:28,720 --> 00:29:35,880 oder nicht genug, nicht ausreichend adressiert werden. Einerseits haben wir natürlich die Zeit, 256 00:29:36,060 --> 00:29:40,800 vordem man diese Stelle antritt oder vordem man diese Rolle bekommt, die vorherigen Erfahrungen, 257 00:29:40,800 --> 00:29:47,480 die Ausbildung, die man mitbringt. Dann gibt es die ganzen Aspekte der aktuellen Rolle. Sind die 258 00:29:47,480 --> 00:29:53,480 Data Stewards zufrieden? Sind sie zufrieden mit ihrem Team, mit ihrem Gehalt, mit den Benefits, 259 00:29:53,580 --> 00:30:00,240 die sie da bekommen? Urlaub, Homeoffice etc. Und sehr wichtig natürlich, sind sie tatsächlich 260 00:30:00,240 --> 00:30:07,060 glücklich mit den Aufgabenbereichen, die sie da bekommen. Und dann haben wir diese Spannung 261 00:30:07,060 --> 00:30:13,120 zwischen deren Forschungsrolle und deren Unterstützungsrolle. Wo auf dieser Skala 262 00:30:13,120 --> 00:30:19,520 bewegen sie sich? Weil die Data Stewards arbeiten in der Regel an der Schnittstelle zwischen der 263 00:30:19,520 --> 00:30:26,300 Forschung und der Unterstützung und es ist gar nicht so einfach, in diese klassischen Strukturen 264 00:30:26,300 --> 00:30:32,200 der Unis oder auch generell Forschungseinrichtungen die Data Stewards reinzupassen. Sie kommen generell 265 00:30:32,200 --> 00:30:37,600 als allgemeines Personal rein, aber bringen natürlich in der Regel sehr viel Forschungserfahrung 266 00:30:37,600 --> 00:30:44,360 mit und sind es gewohnt, quasi wie Forschende zu arbeiten. Das kann natürlich auch zu 267 00:30:45,200 --> 00:30:50,360 Unzufriedenheit führen, wenn sie da gezwungen sind, in so einer reinen Unterstützungsrolle 268 00:30:50,360 --> 00:30:55,700 zu arbeiten. Und womit sich derzeit die Forschungseinrichtungen sehr stark beschäftigen, 269 00:30:56,200 --> 00:31:01,160 ist eben, wie finden wir Leute für diese Stellen und wie können wir sie denn ausbilden, 270 00:31:01,160 --> 00:31:07,580 weiterbilden für diesen Job? Aber sehr wenige stellen sich die Frage, okay, jetzt haben wir sie 271 00:31:07,580 --> 00:31:13,420 oder in ein, zwei Jahren haben wir sie. Was kommt danach? Werden sie noch glücklich sein in diesem 272 00:31:13,420 --> 00:31:19,760 Job in fünf Jahren, in zehn Jahren? Und wie können wir schauen, dass wir für sie 273 00:31:19,760 --> 00:31:26,400 wirklich auch einen Karriereweg in der Einrichtung kreieren? Und da sind diese ganzen zukünftigen 274 00:31:26,400 --> 00:31:33,100 Schritte extrem wichtig und aus meiner Perspektive und wirklich auch der Gruppe derzeit recht 275 00:31:33,100 --> 00:31:38,880 vernachlässigt von den meisten Forschungseinrichtungen. Es ist einerseits das Thema, wie werden die 276 00:31:38,880 --> 00:31:45,740 Personen dann weitergebildet, ausgebildet und was sind tatsächlich deren Wachstumsoptionen innerhalb 277 00:31:45,740 --> 00:31:53,480 der Einrichtung? Bietet die Einrichtung tatsächlich nur so einen Management-Karriereweg an? Da gibt es 278 00:31:53,480 --> 00:31:59,380 dann natürlich irgendwann mal nicht mehr die Möglichkeit für alle aufzusteigen oder gibt es 279 00:31:59,380 --> 00:32:05,080 die Möglichkeit auch auf so einer Art Experten-Karriereweg sich weiterzuentwickeln, zum Beispiel 280 00:32:05,080 --> 00:32:16,570 Richtung Senior Data Steward. Genau und damit werde ich schon den heutigen Vertrag gerne abschließen. 281 00:32:17,810 --> 00:32:22,910 Ein kurzer Hinweis, wenn Sie sich für das Zertifikatsprogramm Data Steward an der Uni Wien 282 00:32:22,910 --> 00:32:28,970 interessieren, die Bewerbungsfrist läuft noch bis zum 30. Juni. Da haben Sie noch die Möglichkeit, 283 00:32:29,290 --> 00:32:34,410 sich anzumelden. Ich würde mich sehr freuen, wenn ich da noch einige Anmeldungen von Ihnen sehen 284 00:32:34,410 --> 00:32:41,290 würde und hiermit bedanke ich mich sehr für die Aufmerksamkeit, freue mich sehr auf Ihr Feedback, 285 00:32:41,450 --> 00:32:44,070 Ihre Fragen, die ich dann auch gerne beantworte.