Benötigte Ressourcen zur Entwicklung von Training: |
Wer sollte an der Entwicklung der Trainingsangebote beteiligt sein und/ oder Training durchführen:
- Interne Expert:innen für Research Quality Management, z.B. Expert:innen im Bereich Reproducibility/ Replicability
- Mitarbeiter:innen im Research Support (z.B. IT/ Rechenzentrum, Support für andere Open-Science-Bereiche, die auch hier relevant sind)
- Bei diesem Themenbereich ist es wichtig, dass auf fachspezifische Besonderheiten eingegangen wird. Trainingsangebote in Research Quality Management sollten somit direkt in das fachspezifische Lehrangebot mit eingebunden sein, z.B. ins Methodentraining, und mit Hilfe von Lehrenden im Fachbereich gemeinsam erarbeitet werden.
Inhalte könnten folgendermaßen aussehen:
Zur Konzeption von Forschungsprojekten und Studiendesign:
- Wie funktioniert Literaturrecherche, wie bekommt man einen zuverlässigen, systematischen Überblick über die aktuelle Fakten- und Datenlage?
- Wie funktioniert Peer-Review, wie evaluiert man die Qualität von Publikationen?
- Wie entwickelt man wissenschaftliche Hypothesen? Was ist der Unterschied zwischen explorativen Forschungsprojekten und solchen, die explizit Hypothesen testen?
- Wie sollten Studien konzipiert sein um möglichst belastbare Ergebnisse zu erzielen? Wie reduziert man die Gefahr von Verzerrungeffekten und falsch-positiven oder falsch-negativen Resultaten durch entsprechende Studiendesigns? Welche Hilfsmittel oder Leitlinien gibt es zur Entwicklung von Studiendesigns?
- Welche zentrale oder dezentrale Infrastruktur bietet die Einrichtung an, um Konzeption und Design von Forschungsprojekten zu unterstützen?
- Inwiefern spielen andere Open-Science-Themenbereiche, wie z.B. Crowdsourcing von Fragestellungen durch Citizen Science, eine Rolle bei der Entwicklung von Forschungsfragen und Studiendesign?
Zur Durchführung von Forschungsprojekten:
- Wie können Forschungsdaten möglichst valide und zuverlässig erhoben werden?
- Welche fachspezifischen Standards gibt es bei der Durchführung von Forschungsprojekten? Wie können Daten standardisiert erhoben und analysiert werden?
- Wie sind Forschungsgeräte zu nutzen, z.B. zu kalibrieren, um Messfehler gering zu halten?
- Wie funktioniert Qualitätskontrolle von Forschungsinputs und -outputs, z.B. digitale Datensätze, Software oder physische In- und Outputs wie Reagenzien, Chemikalien, biologische und andere Materialien, die in Forschungsprojekten genutzt oder erstellt werden?
- Wie können Workflows zur Datenerhebung und Datenanalyse möglichst nachvollziehbar und reproduzierbar gestaltet werden? Welche Hilfsmittel gibt es dafür (z.B. eletronische Laborbücher)?
- Wie werden statistische Methoden in der Datenanalyse zuverlässig und nachvollziehbar angewandt?
- Wie sollten Forschungsdaten visualisiert werden?
- Welche zentrale oder dezentrale Infrastruktur bietet die Einrichtung an, um Durchführung von Forschungsprojekten zu unterstützen, z.B. Qualitätskontrolle?
- Inwiefern sollten andere Open-Science-Themenbereiche, wie Open Data und Open Materials/ Methods, bei der Durchführung von Projekten mitgedacht werden, z.B. beim Forschungsdatenmanagement?
Zur Kommunikation von Forschungsprojekten:
- Wie wird sichergestellt, dass alle Resultate eines Forschungsprojektes kommuniziert werden (z.B. positive, negative und Nullresultate)?
- Wie sollten Forschungsresultate möglichst vorsichtig interpretiert werden? Wie können Unsicherheiten oder Ungenauigkeiten von Resultaten kommuniziert werden?
- Welchen Einfluss können Interessenskonflikte oder Voreingenommenheit auf die Interpretation von Resultaten haben?
- Welche fachspezifischen Leitlinien oder Checklisten, z.B. Reporting Guidelines, sollten bei der Publikation von Resultaten beachtet werden?
- Welche Informationen müssen zur Nachvollziehbarkeit eines Forschungsprojektes kommuniziert werden, um eine Reproduktion der Studie zu ermöglichen?
- Welche zentrale oder dezentrale Infrastruktur bietet die Einrichtung an, um Kommunikation von Forschungsprojekten zu unterstützen?
- Inwiefern spielen andere Open-Science-Themenbereiche, wie Open-Access-Publikationen, eine Rolle bei der Kommunikation von Forschungsprojekten?
In Studienabschlussarbeiten und Dissertationen sollte explizit darauf eingegangen werden, welche fachspezifischen Massnahmen zum Research Quality Management getroffen wurden. Wenn möglich, sollte dies auch in die Bewertung der Forschungsarbeit einfließen.
Beispiele für Trainingsangebote und Inhalte:
- Repro4everyone
- Framework for Open and Reproducible Research Training
- Project Teaching Integrity in Empirical Research
- The Turing Way
Weiterführende Links
- EU Report zu Reproducibility mit nützlichen Hintergründen und Empfehlungen