Lernzielmatrix

Einleitung

Die Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM) fasst für das FDM relevante Vermittlungsinhalte sowie zugehörige Lernziele auf den genannten Qualifikationsstufen aus einer Reihe von nationalen wie internationalen Projekten und Fortbildungskonzepten in einheitlicher Form zusammen (dokumentiert im Absatz Quellen- und Literaturverzeichnis) . Durch den generischen Ansatz der Matrix ist eine Fach- und Organisationsgrenzen übergreifende Anwendung möglich. So gehören zu den Adressierten der Matrix neben FDM-Personal (z. B. Data Stewards oder Data Librarians) sowohl Hochschullehrende als auch Verantwortliche für Curricula und Personen aus dem Fort- und Weiterbildungsbereich, die bei der Gestaltung von strukturierten Ausbildungen bzw. Fortbildungsprogrammen für die vier in der Matrix aufgeführten Zielgruppen mitwirken. Darüber hinaus bietet die Matrix Nachnutzenden eine Orientierungshilfe für die Identifikation von relevanten Inhaltsaspekten sowie eine Arbeitsgrundlage, etwa für eine erweiterte fach- oder veranstaltungsspezifische Ausgestaltung.

Historie

Gruppenfoto vom Event zur FDM-Lernzielmatrix in Darmstadt 2024, CC BY Canan Hastik

Die erste Version der Lernzielmatrix wurde in mehreren Iterationsschritten durch Hochschullehrende und Studierende der CAU Kiel sowie durch Mitglieder der UAG Schulungen/Fortbildungen der DINI/nestor AG Forschungsdaten (kurz: UAG Schulungen/Fortbildungen) bearbeitet, ergänzt und 2022 veröffentlicht. Für die zweite Version von 2023 gab es keine inhaltlichen, sondern nur redaktionelle Anpassungen. Zusätzlich wurde eine Übersetzung der Inhalte ins Englische vorgenommen und das Layout der Matrix entsprechend angepasst. Mitglieder von NFDI4Health haben bei der englischsprachigen Übersetzung der zweiten Version mitgewirkt.

Mit dem Ziel, eine dritte Version der Lernzielmatrix gemeinsam mit der deutschsprachigen FDM-Community zu erstellen, fand am 31. Januar und 1. Februar 2024 ein Community-Event in Darmstadt statt. Dieses wurde von der UAG Schulungen/Fortbildungen in Zusammenarbeit mit der Data Literacy Alliance (DALIA) der NFDI Sektion Training & Education organisiert. Bei diesem Event wurden u. a. die Struktur und Inhalte der Matrix rege diskutiert und Vorschläge zur Überarbeitung formuliert.

Im Nachgang des Events fanden sich Teilnehmende des Events mit dem ursprünglichen Redaktionsteam der Lernzielmatrix zusammen, um einerseits die Vorschläge des Events umzusetzen und andererseits eine öffentliche Kommentierung über einen Call4Comments der neuen Version der Matrix vorzubereiten und zu begleiten. Bis Ende Januar 2025 wurde ein Call4Comments durchgeführt. Die wertvollen Rückmeldungen der Community wurden berücksichtigt und führten zur Veröffentlichung der dritten Version der Lernzielmatrix auf Zenodo im März 2025.

Vision und Mission

Die Matrix ist als erweiterbare und kontinuierlich zu verbessernde Orientierungshilfe angelegt und soll der Community als Diskussionsgrundlage für die weitere Ausarbeitung der im Themenbereich FDM zu vermittelnden Inhalte dienen. Bezüglich der hier als relevant dargestellten generischen bzw. fachübergreifenden Aspekte aus dem Bereich FDM erhebt die Matrix daher keinen Anspruch auf Vollständigkeit und ist als „work in progress“ zu verstehen. Für Hinweise auf mögliche inhaltliche Erweiterungen ist das Redaktionsteam dankbar. Darüber hinaus besteht die Erwartung, dass die Matrix durch fachspezifische Auseinandersetzungen (z. B. im Rahmen der NFDI) erweitert bzw. mittels zusätzlicher Übersichten ergänzt wird. Langfristig ist die Pflege und Aktualisierung der Inhalte und Lernziele durch die Community sicherzustellen. Die UAG Schulungen/Fortbildungen wird dazu Community-Events initiieren, um Anpassungsvorschläge und Adaptionen zu diskutieren und diese in Form von neuen Versionen zusammenzuführen.

Erläuterung der Matrix

Struktur und Aufbau der Lernzielmatrix: Die Tabelle umfasst sechs Themencluster (1. Grundlegende und übergreifende Konzepte, 2. Arbeiten mit Daten, 3. Dokumentation und Metadaten, 4. Archivierung, Publikation, Nachnutzung, 5. Recht und Ethik, 6. Metakompetenzen), die jeweils selbst in verschiedene Themen unterteilt sind. Diesen Themen wurden Lernziele zugeordnet. Sowohl die Lernziele als auch die Themencluster und die Themen sind mit einer eindeutigen ID versehen (siehe IDs Spalte A, C und E). Von der  sprachlichen Struktur her sind die Lernziele einheitlich aufgebaut und starten immer mit: “Lernende können…” (Spalte F). Es folgt eine Spalte mit dem Lernziel-Inhalt (Spalte G) sowie dem Lernziel-Verb (Spalte H). Zum besseren Verständnis ist in den daran anschließenden vier Spalten jeweils vermerkt, um welche Stufe der Bloomschen Taxonomie es sich handelt (Spalte I) sowie um eine Zuordnung, welche der vier Zielgruppen (Bachelorstudierende, Masterstudierende, Early Career Researchers oder Data Stewards; Spalten J-M) das jeweilige Lernziel erreichen sollten.

Zur Verdeutlichung hier ein Beispiel:

Zwei Lernziele aus Themencluster 1

Die beiden exemplarischen Lernziele “Lernende können den Begriff Forschungsdaten erläutern.” und “ Lernende können Beispiele für Forschungsdaten benennen” lassen sich im Thema “Grundbegriffe und Bedeutung des Forschungsdatenmanagements (FDM)” finden, welches sich im Themencluster “Grundlegende und übergreifende Konzepte” befindet. Die Spalte hinter dem Lernziel-Verb “Stufe (Bloom)” gibt an, auf welcher Abstraktionsebene sich das Lernziel befindet. Daran anschließend wird eingeordnet, für welche Zielgruppe(n) das Lernziel gedacht ist. Dies kann im Kontext verschiedener Fachdisziplinen variieren und soll lediglich der groben Einordnung dienen. Die obere Zeile ist im Excel-Format filterbar, sodass auf verschiedene Weise gesucht werden kann. Sofern Lernziele zu einem bestimmten Inhalt und für eine bestimmte Zielgruppe gesucht werden, können diese über die Filterfunktion eingestellt werden.

Konkrete Anwendungen / Adaptionen

In der Praxis wurde die Lernzielmatrix von der Community bisher in verschiedenen Szenarien nachgenutzt. Bei der folgenden Sammlung handelt es sich um eine vorbehaltliche Übersicht, die fortlaufend aktualisiert wird. Um weitere Anwendungsbeispiele hier abzubilden, kann das Redaktionsteam der Matrix über den E-Mail-Verteiler der UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden (siehe Abschnitt Kontakt). Zudem findet sich im Begleitmaterial der Lernzielmatrix V3 eine ausführliche Beschreibung einer Auswahl der folgenden Beispiele sowie fiktive Anwendungsszenarien, die Nachnutzenden der Matrix als Inspiration für eigene Vorhaben dienen können.

Anwendungsbeispiele:

• Die Lernzielmatrix zur Evaluierung von DMPs in der Hochschullehre (Einrichtung: Universität Potsdam). Zusammenfassung: “Wir verwenden die Inhalte der Lernzielmatrix zur Erstellung eines Bewertungsrasters, mit dem wir die von Studierenden erstellten Datenmanagementpläne als Prüfungsleistung evaluieren.”, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11388258
• Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten (Einrichtung: Gesellschaft für Biologische Daten e.V.). Zusammenfassung: Die Entwicklung einer Lernzielmatrix für Biodiversitäts- und Umweltdaten soll Lehrenden zukünftig als Orientierungshilfe für Lehrveranstaltungen dienen. Inhaltlich liegt der Fokus vor allem auf der Identifikation relevanter Themen im Umgang mit Biodiversitäts- und Umweltdaten, sowie der Unterscheidung zwischen generischen und disziplinspezifischen Inhalten. Zudem soll die Matrix über die aktuelle Nutzergruppe der Studierenden hinaus erweitert werden. Die Benutzerfreundlichkeit durch unterstützende Materialien wie z.B. Foliensätze steht dabei im Vordergrund, um die Akzeptanz und Nutzung der Lernzielmatrix zu steigern und eine gemeinsame Wissensgrundlage im Forschungsdatenmanagement zu schaffen., Link: https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.13270642
• Eine FDM-Lernzielmatrix für die Sozial-und Wirtschaftswissenschaften, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.11260248
• Lernziele für Studierende im Projekt im Projekt FDM@Studium, Link: https://www.dh.nrw/kooperationen/FDM@Studium.nrw-97
• Data Train Anpassungen im Rahmen von DataNord (U Bremen Research Alliance, Data Nord). Zusammenfassung: Die Lernzielmatrix wird zur Qualitätssicherung und Standardisierung der Datenkompetenzausbildung im Rahmen von Data Train herangezogen., Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.13293163
• Nutzung der FDM-Lernzielmatrix in der Entwicklung der NFDI4Ing-Selbstlernplattform zu fachspezifischen FDM-Grundlagen (NFDI4ING)
• LO-Matrix goes FAIR (NFDI Sektion EduTrain, DALIA, SODa, UAG Schulung/Fortbildung)
• GesundFDM. Forschungsdatenmanagement für die gesundheits- und pflegebezogenen Wissenschaften, Link: https://www.gesund-fdm.de/
• SODa BeratungsCamp Modul 1 - Arbeiten mit strukturierten Daten in der Konservierungs- und Restaurierungsdokumentation - Didaktisches Konzept. Strukturierte Nachnutzung der Lernzielmatrix zum FDM durch die Fachexpertisen "Arbeiten mit strukturierten Daten" und "Restaurierungs- und Konservierungsdokumentation" in universitären Sammlungen, Link: https://zenodo.org/records/14860999
• FDM@CAU. Zentrales Forschungsdatenmanagement der CAU, Link: https://www.wissenschaftliche-weiterbildung-uni-kiel.de/kurssuche/kurs/Train-the-lecturer+zum+Themenbereich+Forschungsdatenmanagement/F241023
• Matrizen-Mapping. Lernzielmatrix, Diamant-Modell und TADIRAH als Grundlagen für eine Data-Literacy Bedarfserhebung, Link: https://zenodo.org/records/12189030
• Fachspezifische Adaption der Lernzielmatrix zum FDM für die Chemie, Link: https://doi.org/10.5281/zenodo.14843934
• Data Affairs. Datenmanagement in der ethnografischen Forschung, Link: https://data-affairs.affective-societies.de/lerneinheiten/
• "Mapping" der LZM auf die EduTrain Personas

Neuigkeiten

• Das Redaktionsteam feierte am 24. März die Veröffentlichung von V3 der Lernzielmatrix.

• Eine englischsprachige Variante von V3 wird zeitnah nachgeliefert.

• Die V3 der Lernzielmatrix wird 2025 bei folgenden Veranstaltungen vorgestellt:
  • Fellowship of the Data, 1.-2. April in Jena, https://indico.leibniz-fli.de/event/10/page/14-program
  • 9. Bibliothekskongress 2025, 24.-27. Juni in Bremen https://bid2025.abstractserver.com/program/#/details/presentations/500
  • Conference on Research Data Infrastructure (CoRDI), 26.-28. August in Aachen, Beitrag wird derzeit vorbereitet
  • European Conference on Information Literacy 2025 (ECIL), 22.-25. Sept. in Bamberg, Beitrag wurde eingereicht

Kontakt

Neuigkeiten zur Lernzielmatrix werden sowohl über die Mailingliste Umgang mit Forschungsdaten, den Mailverteiler von der NFDI-Sektion EduTrain als auch über diese Seite verbreitet. Bei Fragen, Anmerkungen oder eigenen Anwendungsbeispielen der Matrix, die hier aufgeführt werden sollen, kann das Redaktionsteam über den E-Mail-Verteiler der DINI/nestor AG Forschungsdaten UAG Schulungen/Fortbildungen kontaktiert werden: uag-fdm-schulung@dini.de. Alternativ können Anwendungsbeispiele nach Erstellung eines Accounts eigenständig auf Forschungsdaten.org eingetragen werden, um so einen Beitrag zur Sichtbarkeit zu leisten.

Auch das Kommentieren und Mitwirken via https://github.com/dini-ag-kim/fdm-lernziele ist herzlich willkommen.

Aktuelle Version der Lernzielmatrix

Die "Lernzielmatrix zum Themenbereich Forschungsdatenmanagement (FDM)” ist aktuell in der Version 3 bei Zenodo über die folgende DOI verfügbar: https://doi.org/10.5281/zenodo.15025246

Folgende Änderungen wurden seit Version 2 vorgenommen:

• Einarbeitung von Kommentaren aus Community Event, Darmstadt (31. Januar bis 1. Februar 2024)
• Umstrukturierungen in Themenclusterbildung und Themen
• Umbenennungen von Themenclustern und Themen
• Inhaltliche Überarbeitung von Lernzielen
• Sprachliche Vereinheitlichung von Lernzielformulierungen
• Umstrukturierung des Tabellenaufbaus
• Vergabe von Ids für Themencluster, Themen, Lernziele
• Ergänzung eines Tabellenblatts How-to-Use
• Ergänzung eines Tabellenblatts Glossar
• Einarbeitung von Kommentaren aus Call4Comments

Quellen- und Literaturverzeichnis

Sämtliche Quellen, die für die Erstellung der Lernzielmatrix und der Begleitmaterialien verwendet wurden, sind über diesen Zotero-Link einsehbar: https://www.zotero.org/groups/5802399/lzm-fdm/library