Schulungen

Schulungen & E-Learning

Das Angebot umfasst sowohl Schulungen und Informationsveranstaltungen, die im Rahmen des HeFDI Projekts gemeinsam mit allen anderen hessischen Hochschulen entwickelt werden, als auch lokale Schulungen für die Graduate School und individuelle Informationsveranstaltungen und Workshops zum Forschungsdatenmanagement in Ihrer Arbeitsgruppe, Forschungsprojekt, Fachgebiet.

HeFDI Data School

In der HeFDI Data School bieten wir Ihnen standort- und fachübergreifend Schulungen rund um das Thema Forschungsdatenmanagement an. Die Data School richtet sich an Promovierende sowie wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter der hessischen Hochschulen; die Schulungen finden online statt und sind kostenfrei. Die Data School unterteilt sich in Basis- und Fokusmodule.

Die Basismodule der HeFDI Data School dienen einer (ersten) Orientierung im Forschungsdatenmanagement. Grundlegende Begriffe werden erläutert und gängige Methoden und best practices vorgestellt.

Die Fokusmodule der HeFDI Data School bieten einen vertieften Einblick in ausgewählte Teilbereiche des Forschungsdatenmanagements. Grundlegende Kenntnisse im FDM sind vorteilhaft, aber nicht zwingend vorausgesetzt.

Wenn Sie sich für ein, mehrere oder alle Module der HeFDI Data School registrieren möchten, finden Sie das Anmeldeformular dazu hier.

 

 

HeFDI Data Talks

Die HeFDI Data Talks sind eine zweiwöchentliche offene Informations- und Diskussionsveranstaltung. Jeden zweiten Freitag stellen wir Ihnen online Angebote und Services zu Datenmanagement vor und diskutieren aktuelle Themen. Dazu gehören aktuell natürlich insbesondere die Konsortien der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) mit ihren Angeboten. Auch lokale und regionale Angebote sowie allgemeine Information und Diskussion zum Datenmanagement greifen wir in den Data Talks auf. Wenn Sie Vorschläge und Anliegen zu Themen haben, dann wenden Sie sich gerne an die HeFDI-Geschäftsstelle.

Die Data Talks finden als Webkonferenz statt, jede und jeder kann kostenfrei teilnehmen. Zu Beginn bringen die Expertinnen und Experten einen Input von ca. 30 bis 40 Minuten, anschließend gibt es Gelegenheit zu Diskussion und Fragen.

Anmeldung und Zugangsdaten

Bitte melden Sie sich einmalig mit diesen Anmeldeformular an. Die Anmeldung ist auch noch kurzfristig oder während der jeweiligen Veranstaltung möglich. Sie erhalten mit der Bestätigungsemail die Zugangsdaten, die für die gesamte Veranstaltungsreihe gelten.

Selbstverständlich gehen Sie damit keinerlei Verpflichtung ein - Sie können sich jederzeit zu einer oder mehrerer der Veranstaltungen hinzugesellen, ganz nach Ihrem Interesse und Ihrem Zeitbudget.

Schulungen für das Programm der Graduate School

Schulungen und Workshops zum Forschungsdatenmanagement und verwandten Themen werden regelmäßig für das Programm der Graduate School angeboten. Das gesamte Programm finden Sie hier. 

E-Learning: Selbstlerneinheit zum Forschungsdatenmanagement

Der interaktive Ilias -Kurs zum Forschungsdatenkurs wurde in HeFDI gemeinsam erarbeitet und beantwortet Fragen wie "Was ist eigentlich Forschungsdatenmanagement? Warum ist es wichtig? Forschungsdatenmanagement und Drittmittelanträge - Ja, aber wie?" Aktuelle Themen rund um FDM werden anhand von Videos, Quizfragen und zahlreichen Good-Practice-Beispielen veranschaulicht. Die Kapitel bauen thematisch aufeinander auf, können aber auch einzeln verwendet und bearbeitet werden.

Zur Zielgruppe gehören:

  • Forschende (Professorinnen und Professoren, wissenschaftliche Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter, Promovierende), die selbst Daten produzieren, analysieren und später ggf. teilen, und eventuell auch andere Daten nachnutzen
  • Lehrende, auch zur Verwendung in ihren Lehrveranstaltungen
  • Studierende, die sich (bereits vor ihrer Bachelor- oder Masterarbeit) mit FDM vertraut machen wollen

Inhalte der Selbstlerneinheit zum Forschungsdatenmanagement:

  • Einführung in das Forschungsdatenmanagement
  • Der Lebenszyklus von Forschungsdaten
  • Der Datenmanagementplan
  • Metadaten und Metadatenstandards
  • FAIR-Prinzipien und CARE-Prinzipien
  • Datenqualität
  • Datenorganisation
  • Datenspeicherung und -archivierung
  • Rechtliche Aspekte des Forschungsdatenmanagements