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Projektbeschreibung
Im Projekt werden Grundlagen erarbeitet und für die Entwicklung und Validierung einer bedürfnis- und nutzerorientierten Plattform – die Knowledge-Base – für Lehr- und Lernmaterialien »FAIR data usage und supply« genutzt. Diese Knowledge-Base auf Basis von Semantic-Web-Technologie wird Nutzer:innen dienen, indem Fragen zur Datennutzung (Data Science) und Datenbereitstellung (Forschungsdatenmanagement) beantwortet werden. Dafür hat das Projekt Anwendungsfälle, sogenannte Use Cases, im Fokus, aus denen Bedürfnisse der zukünftigen Nutzer:innen entwickelt werden. Als Ergebnis wird die Knowledge-Base auf Informationen, Best-Practices und Lehr- und Lernmaterialien verweisen sowie personalisierte Lehr- und Lernpfade aufzeigen, einschließlich Kreditierung für Data Stewards. Die Verweise und Vorschläge der Knowledge-Base werden abhängig von (i) Karrierestufe (Grad der Selbstständigkeit), (ii) Rolle (Forschende, Lehrende, Lernende), (iii) Datenkompetenz und (iv) Wissenschaftsdisziplin sein und mithilfe von KI-Methoden auf der Basis von Qualitätsbewertungen der Inhalte erfolgen. Auf diese Weise soll die Vermittlung von Datenkompetenz bestmöglich unterstützt und ermöglicht werden. Die Bedürfnisse und Fragen der Nutzenden an die Knowledge-Base sollen über Anfragen in natürlicher Sprache verarbeitet werden (Natural-Language-Processing).
Wichtiges Merkmal der Knowledge-Base ist ihre Auslegung als Single-Point-of-Entry, d.h. zentraler Einstiegspunkt. Damit können bestehende oder in Arbeit befindliche Plattformen und Materialien über Schnittstellen mit der Knowledge-Base verbunden werden, indem die Knowledge-Base darauf verweist bzw. weiterleitet. Damit leistet das Projekt einen Beitrag zur Vernetzung und Zugänglichkeit heterogener Quellen, fachspezifischer Lehr- und Lernmaterialien, in den jeweiligen Communities bekannten und akzeptierten Plattformen. Im Projekt werden zudem Schnittstellen für Inhalte entwickelt, die für Anbieter:innen von Lehr- und Lernmaterialien eine hohe Attraktivität zeigen. Ferner werden Werkzeuge für die Qualitätsbewertung der Materialien entwickelt.
Das Projekt ist eng verbunden mit der Nationalen Forschungsdaten Infrastruktur (NFDI e.V.) und seinen Sektionen, was eine starke Synergie zwischen der Auffindbarkeit, Empfehlung und Qualitätssicherung von Lehr- und Lernmaterialien sowie der zukünftigen Entwicklung dieser Materialien im Rahmen der NFDI-Konsortien ermöglicht. In diesem Sinne ist die Entwicklung von inhaltlichen sowie formalen Qualitätsstandards für die Lehr- und Lernmaterialien vorgesehen. Über die enge Anbindung an die NFDI-Sektion »Training & Education« (edutrain) werden bestehende und zukünftige Materialien im Bereich Datenkompetenz, d.h. Forschungsdatenmanagement (FDM) und Data Science (DS), integriert und verfügbar gemacht. Über die enge Verbindung zum NFDI e.V. darüber hinaus werden Kooperationen zu weiteren bestehenden deutschen und europäischen Plattformen angestrebt. Zusammenfassend leistet das Projekt mit den angestrebten Ergebnissen einen wichtigen Beitrag zur Steigerung der Datenkompetenz und der Etablierung einer Datenkultur im akademischen Umfeld und darüber hinaus.
Weitere Informationen finden sich hier auf der Webseite der TU Darmstadt.
Das Projekt wird gefördert durch das Bundesministerium für Bildung und Forschung und NextGenerationEU der Europäischen Union.