Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität

Datenkompetenz als Schlüssel zur digitalen Souveränität –
Warum wir alle mehr Dagobert Duck sein sollten

 


Was erwartet dich?


In dieser Episode geht es um nicht weniger als das Fundament
digitaler Wissenschaft: Datenkompetenz. Prof. Dr.-Ing.
Peter Pelz (TU Darmstadt) erklärt, warum
Datenaufbereitung wichtiger ist als jedes KI-Modell, Bildung in
Datenkompetenz (Digital Literacy) praktisch aussieht – und warum
gute wissenschaftliche Praxis nicht ohne gutes Datenmanagement
funktioniert. Mit viel Klartext, anschaulichen Beispielen (Lego,
Waschmaschine, Raspberry Pi) und einem klaren Appell: Wer Daten
versteht, gestaltet Zukunft – in Forschung, Wirtschaft und
Gesellschaft.


 


Themen der Episode:



Digitalkompetenz von Anfang an: Warum
Datenkompetenz schon im ersten Semester beginnen sollte – und
wie Curricula durch Praxisprojekte, z. B. mit Raspberry Pi oder
Lego-CO₂-Bilanzen, zukunftsfähig werden.


Datensouveränität ist Bildungssache: Wem
gehören unsere Daten? Warum ist es riskant, sie unbewusst zu
verschenken? Und wie lernen Studierende, mit Daten
wertschätzend, souverän und verantwortungsvoll umzugehen?


Von der Schatzkammer zum Datenkraftwerk: Daten
sind nicht zum Horten da – sondern müssen fließen. Wie FAIR
Data Pipelines aufgebaut werden und warum Standards, Semantik
und Metadaten für kollaborative Forschung zentral sind.


Infrastruktur für alle – Coscine & Co.:
Wie Projekte wie Coscine (RWTH Aachen) und
Jupyter-Notebook-Zugänge ((Universität Stuttgart)) technische
Lösungen für effektives Forschungsdatenmanagement schaffen –
offen, modular, nutzerfreundlich.


Governance & Standards – die Basis für nachhaltige
Datenräume: Was ist ein „FAIRes Datenprodukt“? Warum
braucht es sprachlich definierte Standards für maschinenlesbare
Informationen? Und wie helfen Informationsmodelle wie SPEED bei
Genehmigung, Nachhaltigkeit und Produktion?


Forschung trifft Industrie – das Beispiel
REUNION: Wie modulare Produktionsanlagen in der
Pharmabranche durch standardisierte Datenmodelle schneller
zugelassen werden können – und warum das die Medizin, sondern
auch den Mittelstand verändert.



 


Über den Gast:


Prof. Dr.-Ing. Peter Pelz ist
Maschinenbauingenieur, Professor an der TU Darmstadt dort
Vizepräsident für Digitalisierung, Nachhaltigkeit und
Infrastuktur. Als Sprecher im Konsortium NFDI4ING und Co-Leiter
der NFDI-Sektion EduTrain setzt er sich für datenkompetente
Lehre, zukunftsfähige Dateninfrastrukturen und interdisziplinäre
Zusammenarbeit ein.


 


Mehr erfahren und vernetzen:


NFDI – Nationale Forschungsdateninfrastruktur:
https://www.nfdi.de/

NFDI4ING: https://www.nfdi4ing.de/

FAIR-Prinzipien: https://www.go-fair.org/fair-principles/

CoScine Repositorium: https://www.nfdi4ing.de/coscine/



 


NFDI4ING möchte sich bei Bund, Ländern und bei der
Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) für die Förderung und
Unterstützung im Rahmen der Nationalen
Forschungsdateninfrastruktur bedanken. NFDI4ING wird gefördert
durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer
442146713.


 


Kontakt:
https://www.nfdi.de/kontakt/


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