Kompetenzen von Data Stewards an österreichischen Universitäten

Alexander Gruber; Hermann Schranzhofer; Sabrina Knopper; Sarah Stryeck; Ilire Hasani-Mavriqi

doi:10.31263/voebm.v74i1.6255

Autor/innen

Alexander Gruber Graz University of Technology, Institute of Interactive Systems and Data Science https://orcid.org/0000-0002-4244-3446
Hermann Schranzhofer Graz University of Technology, Institute of Interactive Systems and Data Science https://orcid.org/0000-0003-0249-2726
Sabrina Knopper Graz University of Technology, Institute of Interactive Systems and Data Science https://orcid.org/0000-0002-4086-4028
Sarah Stryeck Graz University of Technology, Institute of Interactive Systems and Data Science https://orcid.org/0000-0001-7524-6038
Ilire Hasani-Mavriqi Graz University of Technology, Institute of Interactive Systems and Data Science https://orcid.org/0000-0003-0758-0805

DOI:

https://doi.org/10.31263/voebm.v74i1.6255

Schlagworte:

Forschungsdatenmanagement, Data Stewards, Kompetenzen

Abstract

Im April 2021 trafen sich die Projektmitarbeiter*innen von „FAIR Data Austria“ zu einem gemeinsamen Workshop, um die Kompetenzen der Data Stewards zu identifizieren und sie den drei Data Steward Modellen zuzuordnen. Diese Modelle wurden in einem vorangegangenen Workshop im Oktober 2020, im Hinblick auf den österreichischen Kontext, erarbeitet und bereits die Aufgaben und Profile der Data Stewards definiert. Im Vorfeld bereits erhobene Kompetenzen wurden von den Workshopteilnehmer*innen um neue Kompetenzen erweitert und/oder neue Aspekte hinzugefügt bzw. konkretisiert. In Gruppenarbeiten wurden die einzelnen Modelle mit den für sie passenden Kompetenzen aus dem Kompetenz-Pool gefüllt und im Plenum diskutiert. Die Data Stewards der TU Graz gaben Einblicke in ihre bisherige Arbeit und erklärten welche Kompetenzen ihrer Ansicht nach gebraucht bzw. gefordert werden. Mit den erarbeiteten Informationen sollen nun in einem nächsten Schritt geeignete Trainingsmodule erstellt werden, die maßgeschneidert auf die einzelnen Modelle angewendet werden können. Am Ende des Projekts soll ein Self-Assessment-Toolkit entstehen, welches alle Aspekte der Data Stewardship berücksichtigt und damit den Forschungseinrichtungen eine Orientierungshilfe gibt, welches Modell für sie am geeignetsten ist.

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Literaturhinweise

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Mural: https://www.mural.co/

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