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Auflistung nach Schlagwort "Open Science"

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  • Konferenzbeitrag
    BERD Academy: Data Science Kompetenzen für Forschende in Business, Economics and Related Sciences
    (INFORMATIK 2023 - Designing Futures: Zukünfte gestalten, 2023) Herklotz, Markus; Weber, Wiebke
    Mit der BERD Academy wird seit 2022 ein auf die speziellen Charakteristika von (unstruk- turierten) wirtschafts- und sozialwissenschaften Daten abgestimmtes Trainingsprogramm entwickelt. Da insbesondere neuere Datenquellen und deren Methoden noch nicht immer Teil der unversitären Curricula sind, spricht das Programm vor allem Forschende und Nachwuchswissenschaftler*innen an, die ihr Kompetenzportfolio damit erweitern möchten. Dadurch soll die BERD Academy die wissenschaftlich fundierte Anwendung von Data Science Methoden in den entsprechenden Disziplinen stärken. Das auf die geringen Zeitressourcen von Forschenden ausgerichtete, flexible Angebot rangiert von kleineren Einheiten wie Coffee Lectures bis hin zu mehrwöchigen Flipped Classroom Kursen.
  • Konferenzbeitrag
    Blockchain and the Future of Publishing
    (INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft (Workshop-Beiträge), 2019) Blocher, Walter; Sadeghi, Ahmad Reza; Sandner, Philipp
    In der sich digital transformierenden Scientific Community stößt das etablierte Publika-tionsmodell an seine Grenzen. So erfordert die Zeitschriftenkrise eine Neubewertung vertrauter Institutionen und Prozesse. Können und sollen elektronische Publikationsformen durch dezentrale Strukturen zugleich die klassischen, reputationsstiftenden Intermediäre verdrängen, oder werden diese durch Anpassung ihrer Geschäftsmodelle wieder zu unverzichtbaren Partnern der Wissen-schaft? Diese Thematik berührt alle Forschenden auf die eine oder andere Weise. Dennoch herrscht viel-fach Unklarheit über die Veränderungen, welche die Digitale Transformation auf diesem Gebiet mit sich bringen wird. In die Möglichkeiten und Grenzen dezentralen, Blockchain-gestützten Publizierens führen drei Vorträge ein, die den Bogen von grundsätzlichen Überlegungen zu kon-kreten Anwendungsbeispielen spannen. In der anschließenden Podiumsdiskussion legen hochran-gige Vertreterinnen und Vertreter unterschiedlichster Stakeholders des Publikationswesens ihre Beurteilung der aktuellen Situation dar und erörtern Chancen sowie Risiken alternativer Wege aus der Krise.
  • Conference poster
    Forschungsdaten in der Bildungstechnologie: Worüber sprechen wir und was ist wann relevant?
    (Proceedings of DELFI 2024, 2024) Striewe, Michael
    Die Notwendigkeit der guten Dokumentation und auffindbaren Publikation von Forschungs- daten ist auch in der Bildungstechnologie geläufig. Doch was genau sind alles Forschungsdaten in der Bildungstechnologie? Und hängt die Relevanz der Daten von der Forschungsfrage ab? Dieser Posterbeitrag versucht, eine praktisch motivierte Kategorisierung von Forschungsdaten vorzunehmen, die bei der Erkennung und Benennung relevanter Daten unterstützt. Diese kann perspektivisch auch als Grundlage dienen, um Daten in einer Forschungsdateninfrastruktur wiederverwendbar abzulegen und semantisch zu beschrieben.
  • Konferenzbeitrag
    Eine forschungspraktische Perspektive auf xAPI-Registries
    (DELFI 2020 – Die 18. Fachtagung Bildungstechnologien der Gesellschaft für Informatik e.V., 2020) Ehlenz, Matthias; Heinemann, Birte; Leonhardt, Thiemo; Röpke, René; Lukarov, Vlatko; Schroeder, Ulrik
    In der Learning Analytics-Forschung hat sich xAPI als Standard etabliert. Actor – Verb – Object. Während Idee einfach und elegant ist, ist die Umsetzung deutlich komplexer. xAPI stellt eine Grammatik, doch das Vokabular ist nicht eindeutig definiert. Extensions, Profiles, Recipes, Attachments, Objekte und Activities, viele Konzepte sind spezifiziert, die inhaltliche Ausgestaltung aber bewusst offengehalten. Die resultierende Konsequenz ist fehlende Eindeutigkeit. Dieser Beitrag arbeitet diese Problematik strukturiert auf und diskutiert die gegenwärtigen Ansätze verschiedener Registries durch die kritische Betrachtung der Entwicklung des xAPI Standards.
  • Zeitschriftenartikel
    Mapping platforms into a new open science model for machine learning
    (it - Information Technology: Vol. 61, No. 4, 2019) Weißgerber, Thomas; Granitzer, Michael
    Data-centric disciplines like machine learning and data science have become major research areas within computer science and beyond. However, the development of research processes and tools did not keep pace with the rapid advancement of the disciplines, resulting in several insufficiently tackled challenges to attain reproducibility, replicability, and comparability of achieved results. In this discussion paper, we review existing tools, platforms and standardization efforts for addressing these challenges. As a common ground for our analysis, we develop an open science centred process model for machine learning research, which combines openness and transparency with the core processes of machine learning and data science. Based on the features of over 40 tools, platforms and standards, we list the, in our opinion, 11 most central platforms for the research process in this paper. We conclude that most platforms cover only parts of the requirements for overcoming the identified challenges.
  • Konferenzbeitrag
    On the Lack of Recognition of Software Artifacts and IT Infrastructure in Educational Technology Research
    (20. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2022) Kiesler, Natalie; Schiffner, Daniel
    In the context of educational technology research, it is common practice that computer scientists and IT specialists provide support in terms of software and infrastructure for data gathering and processing, storage, analysis and many other services. Ever since Big Data, Learning Analytics and machine learning algorithms have become increasingly feasible, the implementation of programs can be considered a cornerstone of today’s professional research. Contrary to this trend, software as a method for research is hardly recognized within the community, conferences and publication organs. The same applies to processed research data. Therefore, the authors question the current practices and lack of FAIRness related to the publication of software artifacts by discussing the challenges in terms of acknowledgements, review processes, reproducibility and reuse. The paper concludes with recommendations for future FAIR and Open Science practices.
  • Konferenzbeitrag
    Open Science in den Bildungstechnologien: Zur Publikation und Begutachtung von Forschungsdaten inklusive Software im Rahmen der DELFI
    (Workshops der 21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Kiesler, Natalie; Schiffner, Daniel
    Der Workshop des Arbeitskreises Open Science zielte darauf ab, gemeinsam mit der Fachcommunity mögliche Verfahren zur Begutachtung von Forschungsdaten (inklusive Software) aus dem Kontext Bildungstechnologien zu erörtern. Dazu gehören sowohl die Entwicklung realistischer und nachvollziehbarer Anforderung an die Publikation von Forschungsdaten, als auch Review Richtlinien für zukünftige DELFI Programmkomitees. Weiterhin war es das Ziel, die Vor- und Nachteile neuer Publikationsformate gegeneinander abzuwiegen und zu diskutieren. Methodisch wurde im Workshop vor allem die Diskussion mit den Teilnehmenden angestrebt, sodass die Umsetzbarkeit neuer Anforderungen im Fokus blieb. In dem vorliegenden Beitrag werden die Ergebnisse des halbtägigen Workshops zusammengefasst.
  • Conference paper
    Towards Open Science at the DELFI Conference
    (Proceedings of DELFI 2024, 2024) Kiesler, Natalie; Röpke, René; Schiffner, Daniel; Schulz, Sandra; Strickroth, Sven; Ehlenz, Matthias; Heinemann, Birte; Wilhelm-Weidner, Arno
    Despite the increasing awareness of Open Science within the educational technology community, conferences, such as DELFI, do not yet foster the publication of research data including software. To address this, we conducted a survey eliciting the community’s needs, perspectives, and publication preferences. The analysis of 24 valid responses reveals a variety of research data formats used, and several uncertainties, e. g., regarding data ownership. Associated barriers comprise legal concerns and lacking resources to publish data. Nonetheless, researchers seem open for new publication formats. Moreover, we analyzed author’s intentions to publish data related to their DELFI submissions in 2023 (n=66). Many researchers assume not to have data to share (n=28), or no intention to publish data in the future (n=16). Overall, the results imply a lack of awareness and recognition of data publications, so that further efforts and incentives are required to move toward Open Science practices in the DELFI community.
  • Konferenzbeitrag
    Umgang der DELFI-Community mit Forschungsdaten und Softwareartefakten - Eine Erhebung auf Basis der Tagungsbände im Zeitraum 2018-2022
    (21. Fachtagung Bildungstechnologien (DELFI), 2023) Melkamu Jate, Wabi; Striewe, Michael
    Um Forschungsergebnisse validieren und weiterverwenden zu können, ist ein möglichst umfassender Zugriff auf die zugrundeliegenden Forschungsdaten notwendig. Die FAIR-Prinzipien geben dazu Leitlinien, die für eine umfassende Veröffentlichung von Daten befolgt werden sollten. Der vorliegende Beitrag untersucht, in wie weit die Veröffentlichungen der DELFI-Tagungen von 2018 bis 2022 Forschungsdaten auffindbar und zugänglich machen. Das Ergebnis zeigt, dass bisher nur ein Bruchteil der Daten verfügbar ist, wobei Softwareartefakte tendenziell besser verfügbar sind.
  • Konferenzbeitrag
    Wer mit wem und vor allem warum? Soziale Netzwerke für Forscher
    (Workshop Gemeinschaften in Neuen Medien (GeNeMe) 2010, 2010) Renken, Uta; Söldner, Jens-Henrik; Bullinger, Angelika C.; Möslein, Kathrin M.