Zielgruppe:
Maschinenbau, zu deren Aufgaben Forschungsdatenmanagement, Projektmanagement und Antragstellung zählen
Referenten:
Dr. Ute Trautwein-Bruns & Stephan von der Ropp (UB der RWTH Aachen University), Gerald Langhanke (ULB Darmstadt)
Erläuterung:
Datenmanagementpläne (DMP) haben sich als Planungs- und Prozessinstrument im Forschungsdatenmanagement bewährt und finden immer weitere Verbreitung, nicht zuletzt durch die einschlägigen Vorgaben der Forschungsförderer. Im Idealfall können DMP-Vorlagen zu gutem Datenmanagement anleiten und Handlungssicherheit geben. Voraussetzung dafür ist jedoch eine bedarfsspezifische Anpassung von Vorlagen und Hilfetexten.
Im Rahmen des Workshops erfahren Sie das Potenzial von Datenmanagementplänen, reflektieren im Erfahrungsaustausch unter Kollegen das praktische Vorgehen zum Datenmanagement in Ihrem Fach und diskutieren die Gestaltung geeigneter Vorlagen und Hilfetexte.
Mit Input des Workshops werden wir im Nachgang entsprechende DMP-Vorlagen entwerfen und mit Ihnen abstimmen. Diese Vorlagen werden Sie zukünftig in der Planung des Datenmanagements zu Forschungsprojekten unterstützen.
Ziel:
Entwicklung von DMP-Vorlagen für den Fachbereich Maschinenbau
Agenda
09:00 – 09:15
Begrüßung & Kennenlernen
9:15 – 9:45
Einführung Forschungsdatenmanagement an der RWTH Aachen University
09:45 – 10:15
Impulsvortrag Dr. Ina Heine, Werkzeugmaschinenlabor WZL der RWTH Aachen – Lehrstuhl für Fertigungsmesstechnik und Qualitätsmanagement
10:15 – 10:45
Kaffeepause
10:45 – 11:15
Vorstellung des Konzepts von Datenmanagementplänen und des Research Data Management Organiser (RDMO)
11:15 – 12:30
Entwickeln eines gemeinsamen Qualitätsverständnisses zum Forschungsdatenmanagement im Maschinenbau
- Sammlung von Best Practices im praxisorientierten Umgang mit Forschungsdaten
- Formulierung von Kriterien für gutes Datenmanagemen
12:30 – 13:30
Mittagspause
13:30 – 15:30
Entwickeln eines gemeinsamen Qualitätsverständnisses zum Forschungsdatenmanagement im Maschinenbau
- Sammlung von Best Practices im praxisorientierten Umgang mit Forschungsdaten
- Formulierung von Kriterien für gutes Datenmanagemen
15:30 – 16:00
Kaffeepause
16:00 – 17:00
Evaluation existierender Datenmanagementplan-Vorlagen bzgl. Vollständigkeit, Verständlichkeit und Relevanz für den Maschinenbau
17:00 – 17:30
Wrap-up und weiteres Vorgehen
- Definition der UseCases, die in RDMO umgesetzt werden sollen
- Besprechung der Nacharbeitsphase
17:30
Ende der Veranstaltung