Diese Studie untersucht umfassend Barrieren bei der Veröffentlichung von Forschungsdaten im Bereich Learning Analytics (LA) mithilfe eines Mixed-Methods-Ansatzes. Methodologisch gegliedert in vier Phasen – Systematic Literature Review (SLR), Leitfrageninterviews, eine weltweite Online-Umfrage und ad...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

1. Verfasser:	Biernacka, Katarzyna (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Buch
Sprache:	English
Veröffentlicht:	Berlin [2024?]
Schlagworte:	Big Data Datenanalyse Forschung Deutschland Hochschulschrift
Online-Zugang:	Volltext
Zusammenfassung:	Diese Studie untersucht umfassend Barrieren bei der Veröffentlichung von Forschungsdaten im Bereich Learning Analytics (LA) mithilfe eines Mixed-Methods-Ansatzes. Methodologisch gegliedert in vier Phasen – Systematic Literature Review (SLR), Leitfrageninterviews, eine weltweite Online-Umfrage und adaptive Workshops – zeigt die Forschung eine Vielzahl interdisziplinärer und internationaler Perspektiven auf. Das SLR bildet die Grundlage, indem es rechtliche, ethische und ressourcenbezogene Hindernisse für die Datenveröffentlichung identifiziert. Durch die Integration dieser Erkenntnisse in Interviews zeigt sich ein vertieftes Verständnis kultureller und institutioneller Unterschiede, die die Datenpublikation beeinflussen. Eine globale Umfrage verdeutlicht zudem eine Diskrepanz zwischen der Bereitschaft von Forschenden, Daten zu teilen, und ihrer Bewertung der Vorteile geteilten Wissens. Dies weist auf Vertrauensthemen und den geringen wahrgenommenen Nutzen gemeinsamer Daten in der Forschung hin, trotz zunehmender Infrastrukturen und Förderungen für Open Data. Adaptive Workshops beleuchten die Lücke zwischen der Anerkennung der Bedeutung von Datenfreigabe und der Fähigkeit der Forschenden, diese effektiv umzusetzen. Insbesondere Datenschutzbedenken, etwa zur DSGVO, und der Verlust von Kontrolle über geteilte Daten erweisen sich als große Hürden. Die Ergebnisse dieser Studie verdeutlichen, wie Barrieren der Datenpublikation je nach Disziplin und Region variieren und tief in kulturellen und institutionellen Rahmen eingebettet sind. Englische Version: This study investigates barriers to research data publication in Learning Analytics (LA) through a mixed-method approach encompassing a Systematic Literature Review (SLR), semi-structured interviews, a global survey, and adaptive workshops. The SLR establishes a foundation by identifying legal, ethical, and resource-related barriers to data publication across disciplines. Findings from the SLR integrate in the subsequent interviews, which reveal cultural and institutional nuances affecting researchers' motivations and capabilities for data sharing. A global survey uncovers a discrepancy between researchers' willingness to share data and their perceived benefits from accessing others' data, highlighting trust issues within the scientific community despite growing support for open data. Adaptive workshops underscore the gap between researchers' recognition of data sharing importance and their practical ability to implement it, with data protection concerns, particularly related to GDPR compliance, emerging as major barriers alongside fears of losing data control. The findings from this study illustrate how barriers to data publication vary by discipline and region, being deeply embedded within cultural and institutional frameworks.
Beschreibung:	Tag der mündlichen Prüfung: 27.09.2024 Der Text enthält eine Zusammenfassung in deutscher und englischer Sprache.
Beschreibung:	xxiv, 259 Seiten Illustrationen, Diagramme, Karten (überwiegend farbig)