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(2023): Das erweiterte Potenzial von Bildungsdaten (Einblicke in die Forschung). Online verfügbar unter https://www.fhgr.ch/fileadmin/publikationen/forschungsbericht/fhgr-Einblicke_in_die_Forschung_2023.pdf, zuletzt geprüft am 26.05.2023
Abstract: Daten über Bildung und Lernen entstehen in der Schweiz auf vielerlei Art und Weise. Ohne Vernetzung der verschiedenen Datenquellen kann das Potenzial dieser Daten aber nur eingeschränkt genutzt werden. Das Projekt VEO macht Bildungsdaten in der Schweiz besser sichtbar und nutzbar.
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(2023): Praxis von ORD unterstützenden Infrastrukturen in schweizerischen Hochschul- und Forschungseinrichtungen. In: Bausteine Forschungsdatenmanagement 6. DOI: 10.17192/bfdm.2023.2.8524
DOI: https://doi.org/10.17192/bfdm.2023.2.8524 Abstract: In diesem Text werden die Erkenntnisse aus zehn Interviews mit Vertreter*innen von Infrastrukturen, die in der Schweiz in Hochschulen und Forschungseinrichtungen das Open Research Data Management unterstützen, vorgestellt. Es zeigt sich auf der einen Seite, dass ein grundsätzliches Wissen über ORD überall vorhanden ist, auf der anderen Seite aber auch, dass es eine grosse Diversität von Definitionen, Arbeitsfeldern und Strukturen gibt. Grundsätzlich hat sich in vielen Hochschul- und Forschungseinrichtungen schon eine funktionierende ORD-Praxis entwickelt, welche von lokalen Voraussetzungen und Möglichkeiten geprägt ist. Dies beginnt bei der Frage, was in den Einrichtungen als Teil von Open Data und damit Aufgabe der Infrastruktur angesehen wird, geht über die institutionelle Anbindung der jeweiligen unterstützenden Strukturen bis hin zur tatsächlichen Praxis. Ein allgemein geteiltes Problem ist die nachhaltige Finanzierung der für ORD notwendigen Arbeit.
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(2022): Ansätze zur Vernetzung von Daten für die Bildungsforschung und das Bildungsmonitoring in der Schweiz. Bericht zur virtuellen Podiumsdiskussion bei der ISI 2021 und weiterführende Überlegungen. In: Information - Wissenschaft & Praxis 73, S. 121-127. Online verfügbar unter https://doi.org/10.1515/iwp-2022-2211, zuletzt geprüft am 22.04.2022
Abstract: Es gibt eine Vielzahl von Datenquellen, die für die Bildungsforschung sowie für das Bildungsmonitoring in der Schweiz genutzt werden können. Dennoch ist die Landschaft fragmentiert. Einzelne Quellen sind schwer zu finden und ihr Forschungspotenzial schwer abzuschätzen. Die Integration von Datenquellen könnte einen Mehrwert für die Forschung und das Bildungsmonitoring bieten. Hier wird eine Podiumsdiskussion zu diesem Thema und davon ausgehend drei Ansätze zur Verbesserung des Potenzials von Daten für den Bildungsraum Schweiz vorgestellt.
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(2020): Das erweiterte Potenzial von Bildungsdaten. The expanded potential of educational data. In: Information. Wissenschaft & Praxis 71, S. 298-302. Online verfügbar unter https://doi.org/10.1515/iwp-2020-2116, zuletzt geprüft am 30.10.2020
Abstract: Je mehr Bildungsdaten wir sinnvoll kombinieren und verwenden können, desto mehr können wir über das Lernen und über die Qualität unseres Bildungssystems aussagen. Eine interdisziplinäre Forschendengruppe der Fachhochschule Graubünden (FHGR) hat sich im Rahmen ihres Projekts „Virtual Educational Observatory“ (VEO) zum Ziel gesetzt, das Potenzial von Bildungsdaten durch die Verknüpfung und Weiterverarbeitung vorhandener und zukünftig anfallender Quellen zu erweitern. Der Beitrag beschreibt die Voraussetzungen und Ziele des soeben begonnenen Projekts und geht dabei auch auf die Einbettung in die aktuelle Bildungslage ein, die durch die Corona-Epidemie entstanden ist.
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(2016): Design Considerations for DDI-Based Data Systems. In: IASSIST Quarterly 39, S. 6-11. Online verfügbar unter https://doi.org/10.29173/iq126, zuletzt geprüft am 17.04.2020
Abstract: Growing amounts of available data and new developments in data handling result in the need for advanced solutions. Therefore, organizations providing data have to focus more and more on technical and design issues. In order to keep the effort and expense low, data storage and data documentation must go hand in hand. This paper aims to help decision-makers by highlighting two promising approaches - relational databases for data storage and the DDI (Data Documentation Initiative) standard for data documentation. Possible interactions between both solutions are discussed, whereby the focus is on the advantages and disadvantages of representing DDI in its native XML format vs. the storage format of relational databases. In addition, three use cases are presented to provide further clarity on design considerations for DDI-based data systems: (1) agencies with existing relational database structures, (2) agencies with homogeneous DDI input and output, and (3) agencies with mixed environments.
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(2013): An Update on the Rogatus Platform. 5th Annual European DDI User Conference (EDDI135). Réseau Quetelet. Paris, 3. Dezember, 2013
Abstract: Rogatusis an open source questionnaire and metadata solution basing on the DDI 3.2 and SDMX standard and using the Generic Longitudinal Business Process Model (GLBPM) to specify its tool chain. Currently the project is supported by DIPF, TBA21, OPIT, IAB and GESIS and creates more and more interest especially with NSIs and data collection agencies. This presentation gives an update on new developments since NADDI 2013 including the data management portal, coding support for ISCED, improvements on the case management system, compatibility to other platforms like Colectica or MMIC plus an outlook on the mobile sampling client.
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(2013): Proposing a Metadata Solution over Multiple RDCs in the German Context. 5th Annual European DDI User Conference (EDDI135). Réseau Quetelet. Paris, 3. Dezember, 2013
Abstract: There is a wide ranch of research data available in Germany. Within the last decade a great number of new Research Data Centre (RDC) originated, offering a variety of different information for scientific research. Currently 25 RDCs are accredited under the umbrella of the German Data Council (RatSWD). Having does data available is a good thing for researchers; at the same time finding the best data for a given project is not easy at all. Currently they have to look at data documentations in different formats and spread over 25 homepages. Researchers need a single point of access and a structured way to search the available data. Information about datasets, research potential of variables and about how to access data are important in that regard. A reliable and machine-readable standard used by all RDCs would enable the use of software tools that allow researchers to effectively discover the richness of research data available in Germany. The case Germany is only an example for the need for a standard like DDI and it shows that goal of having an effective way to explore the landscape for research data is not yet reached. DDI still must be used by more data providers.
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(2013): Harmonizing Between Different Agencies Using DDI Profiles. 5th Annual European DDI User Conference (EDDI135). Réseau Quetelet. Paris, 4. Dezember, 2013
Abstract: Developing software to support the DDI-L standard provides a challenge to agencies. The DDI-L standard is in most cases much too vast for most individual tool requirements. DDI-L 3.1 contains more than 900 main nodes in its schema while a survey software most likely only needs 50-60 of them. The idea is therefore to use DDI Profiles to specify a sub-set of requirements for the individual purpose. A software solution for surveys could therefore use two different DDI Profiles to express its compatibility to other similar software, e.g. the profiles "Survey Design" and "Data Collection". For other parts of the lifecycle which are relevant to other agencies similar DDI Profiles can be specified (e.g. "Administrative Data", "Processed Data" and "Transaction Data"). During the design of software tools like Rogatus (DIPF, TBA21, OPIT and IAB) and DDI on Rails (SOEP) these issues encountered as the software is supposed to be compatible with other tools like Colectica and Questasy. Therefore the process to create DDI Profiles for this harmonization has begun. Furthermore discussions with ABS to support their GSIM-based DDI Profiles are on the way as well.
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(2013): Administrative Data in the IAB Metadata Management System. North American Data Documentation Conference (NADDI). University of Kansas. Lawrence, KA, 2. April, 2013. Online verfügbar unter http://hdl.handle.net/1808/11064, zuletzt geprüft am 27.11.2020
Abstract: The Research Data Centre (FDZ) of the German Federal Employment Agency (BA) at the Institute for Employment Research (IAB) prepares and gives access to research data. Beside survey data the IAB provides data deriving from the administrative processes of the BA. This data is very complex and not easy to understand and use. Good data documentation is crucial for the users. DDI provides a data documentation standard that makes documentation and data sharing easier. The latter is especially important for providers of administrative data because more and more other data types are merged with administrative data. Nevertheless there are also some drawbacks when using the DDI standard. Data collection for administrative data differs from data collection for survey data but DDI was established for survey data. At the same time the description of complex administrative data should be simple as possible. IAB and TBA21 are currently carrying out a project to build a Metadata Management System for IAB. The presentation will highlight the documentation needs for administrative data and show how they are covered in the Management System. In addition the need for DDI profiles, comprehensive software tools and future proofed data documentation for multiple data sources will be depicted.
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(2012): Representing and Utilizing DDI in Relational Databases. In: SSRN Electronic Journal. Online verfügbar unter doi.org/10.2139/ssrn.2008184, zuletzt geprüft am 27.11.2020
Abstract: This document is primarily intended for implementers of DDI-based metadata stores who are considering different technical options for housing and managing their metadata. The Data Documentation Initiative (DDI) metadata specification is expressed in the form of XML schema. With version 3, the DDI specification has become quite complex, including 21 name spaces and 846 elements. Organizations employing DDI, or considering doing so, may want to store and manage the metadata elements in relational databases, for reasons of integration with existing systems, familiarity with the concepts of relational databases (such as Structured Query Language), systems performance, and/or other reasons; select only the subset of the available DDI metadata elements that is of utility to their work, and have the flexibility of capturing metadata they need that would not fit into the DDI model. This paper discusses advantages and disadvantages of the relational database approach to managing DDI. It also describes methods for modeling DDI in relational databases and for formally defining subsets of DDI to employ in this environment.
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(2011): RemoteNEPS: data dissemination in a collaborative workspace. In: Zeitschrift für Erziehungswissenschaft 14, S. 315-325. Online verfügbar unter https://doi.org/10.1007/s11618-011-0192-5, zuletzt geprüft am 04.12.2020
Abstract: Das Nationale Bildungspanel wurde ins Leben gerufen, um Längsschnittdaten für die Bildungsforschung zu erheben. Insgesamt werden 60.000 Personen innerhalb von sechs Startkohorten befragt und getestet, was zu einer sehr großen Datenmenge führen wird. Eine der größten Herausforderungen ist es daher, einen komfortablen und benutzerfreundlichen Datenzugriff anzubieten, der gleichzeitig hohe Datenschutzstandards erfüllt. Seit den 1990er Jahren wird in Deutschland eine moderne Infrastruktur für Forschungsdaten aufgebaut. Forschungsdatenzentren bieten vielfältige Möglichkeiten des Datenzugriffs. Das Nationale Bildungspanel wird sich einerseits an diesen Standards orientieren, zusätzlich aber die moderne Fernzugriffslösung RemoteNEPS entwickeln. Dieses Angebot erlaubt es dem Nutzer mittels einer Terminalserververbindung vom eigenen Rechner aus mit den Daten zu arbeiten. Die Forschungsdaten bleiben dabei in einer sicheren Umgebung auf den Servern des Nationalen Bildungspanels. Diese Rahmenbedingungen ermöglichen es, hochqualitative Mikrodaten unter Einhaltung eines hohen Sicherheitsstandards zur Verfügung zu stellen. Das Konzept RemoteNEPS gewährleistet jedoch nicht nur die Sicherheit der Daten, sondern es ermöglicht auch eine bessere Datennutzung. Dazu gehören die Förderung guter wissenschaftlicher Praxis und die Unterstützung kollaborativer Projekte in der Bildungsforschung.