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Tipps zur Informationssicherheit an Hochschulen der Stabsstelle Informationssicherheit der Universität Stuttgart

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Tipps zur Informationssicherheit an Hochschulen der Stabsstelle Informationssicherheit der Universität Stuttgart

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Umfangreiche Sammlung zu verschiedenen Themen: Cloud-Systeme, E-mail, Pishing u.v.m.

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Im Rahmen seiner Arbeit bereitet das RUS-CERT Informationen zu verschiedenen Themenbereichen auf und stellt diese den Mitgliedern der Universität zur Verfügung.

Appliances

Information zum Betrieb von Appliances und eingebetten Systemen, z.B. Messgeräten, 19''-Schranküberwachungssystemen, Druckern und Kopierern

Was sind Bogonen und wozu kann man sie nutzen? (Begriffsdefinition, Ursache, Detektion)

Information zur Funktionsweise von Bots und Detektionshinweise

Cloud-Nutzung

Information und Regeln zur Nutzung von Cloud-Diensten im Internet, wie z.B. Skype, Dropbox, AWS usw.

E-Mail-Headers richtig lesen

Um die Herkunft von Mails richtig zu erkennen, ist die Analyse der Transportinformation einer E-Mail-Nachricht (den sog. Headers) nötig.

Incident Response

Bearbeitung von Informationssicherheitsvorfällen an der Universität Stuttgart

Lokale Firewalls

Lokale Firewalls helfen, Systeme zu schützen

Malware: Viren, Würmer und trojanische Pferde

Welche Arten von Malware gibt es, wie kann man sie erkennen, Information zu Virenscannern und die Wiederherstellung von befallenen Systemen.

Was ist Phishing und was kann man dagegen tun?

Information zu Portscans in und von außerhalb der Netze der Universität Stuttgart

Welche wertvolle Information kann aus DNS-Abfragen für die Vorfallsbearbeitung gewonnen werden?

SPAM filtern und sich richtig über SPAM Beschweren

Hinweise zur TLS-Konfiguration von Diensten an der Universität Stuttgart

Vulnerability Response

Schwachstellen in der IuK-Infrastruktur der Universität Stuttgart erkennen und schließen

Information zu Windows 10 und seiner Telemetrie

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Im Rahmen seiner Arbeit bereitet das RUS-CERT Informationen zu verschiedenen Themenbereichen auf und stellt diese den Mitgliedern der Universität zur Verfügung. Appliances Information zum Betrieb von Appliances und eingebetten Systemen, z.B. Messgeräten, 19''-Schranküberwachungssystemen, Druckern und Kopierern Was sind Bogonen und wozu kann man sie nutzen?

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Hier finden Sie Hinweise zur Suche nach Forschungsdaten für eine Sekundäranalyse.

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DGfE-Zeitschrift Erziehungswissenschaft (61/ 2020): «Neue Formen der Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten»

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DGfE-Zeitschrift Erziehungswissenschaft (61/ 2020): «Neue Formen der Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten»

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Übersicht: diverse Informationen und Checklisten zur Erstellung einer Informierten Einwilligung (VerbundFDB)

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Übersicht: diverse Informationen und Checklisten zur Erstellung einer Informierten Einwilligung (VerbundFDB)

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Auch Einwilligungen von Betroffenen sind nur wirksam, wenn sie bestimmten Anforderungen des Datenschutzrechts genügen.

Verlangt wird in jedem Fall eine sogenannte „informierte Einwilligung" (informed consent), weil eine wirksame Einwilligung logisch bedingt, dass der Betroffene genau weiß, in was er einwilligt.

Um diesen informed consent zu erhalten, sollte daher über folgendes mindestens informiert werden:

Verantwortliche/r für die Datenerhebung (Rechtspersönlichkeit), der/die gleichzeitig Adressat/in der Einwilligungserklärung ist;

Projekttitel;

Konkrete Informationen über die Art der erhobenen Daten;

Datenverarbeitungsprozesse, Verantwortliche/r i.S. des Datenschutzes;

Hinweis auf Freiwilligkeit, auf Widerrufsrecht, Hinweis auf die Folgen oder die Folgenlosigkeit bei Verweigerung oder Widerruf;***

besonders wichtig: Verwendungszweck(e).

***Der Betroffene muss darauf hingewiesen werden, dass seine Einwilligung völlig freiwillig ist, er sie deshalb auch verweigern und - wenn er sie erteilt - die Einwilligung mit Wirkung für die Zukunft jederzeit widerrufen kann. Hat die Verweigerung der Einwilligung im Einzelfall negative Folgen für den Betroffenen (Beispiel: Abhängigkeit öffentlicher Leistungen von der Verarbeitung der personenbezogenen Daten), so ist ihm dies mitzuteilen. Anderenfalls ist er auf die Folgenlosigkeit hinzuweisen. Bezüglich der Widerrufserklärung ist dem Betroffenen darzustellen, dass sich diese nur auf die zukünftige Nutzung der Daten auswirkt, bisherige Nutzungen aber nicht rückgängig gemacht werden können (Beispiel: Die Daten sind bereits im Rahmen von Forschungsvorhaben ausgewertet worden).

Ferner müssen neben den inhaltlichen Anforderungen an die Informationen weitere Kriterien bei der Einholung der Einwilligung des Betroffenen beachtet werden.

Insbesondere gilt:

Die Einwilligung ist nur wirksam, wenn sie auf der freien Entscheidung des Betroffenen beruht.

Die Einwilligung bedarf der Schriftform außer bei Vorliegen besonderer Umstände. In der Praxis werden beispielsweise auch aufgezeichnete mündliche Zustimmungen verwendet, wenn dies angemessen ist.

Die Einwilligung muss besonders hervorgehoben sein, wenn sie zusammen mit anderen Erklärungen schriftlich erteilt wird.

Die Einwilligung muss vor der Datenverarbeitung erfolgen, nicht rückwirkend.

Im Hinweis-Fenster rechts finden Sie Vorlagen für Einwilligungserklärungen zum Download!

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Auch Einwilligungen von Betroffenen sind nur wirksam, wenn sie bestimmten Anforderungen des Datenschutzrechts genügen. Verlangt wird in jedem Fall eine sogenannte „informierte Einwilligung" (informed consent), weil eine wirksame Einwilligung logisch bedingt, dass der Betroffene genau weiß, in was er einwilligt.

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Siehe z.B. die Checkliste des VerbundFDB

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Siehe z.B. die Checkliste des VerbundFDB

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Vom Projektantrag zur Datenpublikation - was Sie wissen müssen, wenn Sie Daten teilen wollen, erfahren Sie hier. Machen Sie Ihre Forschungsdaten mit uns sichtbar! Bei uns werden Ihre Daten sicher aufbewahrt und unter kontrollierten Bedingungen nachnutzbar gemacht.

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Vom Projektantrag zur Datenpublikation - was Sie wissen müssen, wenn Sie Daten teilen wollen, erfahren Sie hier. Machen Sie Ihre Forschungsdaten mit uns sichtbar! Bei uns werden Ihre Daten sicher aufbewahrt und unter kontrollierten Bedingungen nachnutzbar gemacht.

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Was ist ein Repositorium?

Repositorien sind Speicherorte für digitale Objekte, die diese für einen öffentlichen oder beschränkten Nutzerinnen- oder Nutzerkreis zur Verfügung stellen. Repositorien lassen sich unterscheiden:

nach der Art der zu speichernden Objekte (Publikationen oder Forschungsdaten),

nach der Domäne der enthaltenen Daten (institutionell, fachlich oder generisch),

nach der Speicherfrist der Daten (z. B. 10 Jahre, um den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis zu genügen, oder dauerhaft) oder

nach den Policies, mit denen die Daten abgerufen und nachgenutzt werden dürfen.

Beispiele für Repositorien können der institutionelle Publikationsserver einer Universität, ein fachliches Open-Access- Repositorium, ein fachliches Datenrepositorium oder ein Langzeitarchiv für Daten und Publikationen sein.

Häufig prüfen Kuratoren und Kuratorinnen die Daten vor der Aufnahme in das Repositorium (dem Ingest), hinsichtlich ihrer inhaltlichen oder technischen Qualität, teilweise auch hinsichtlich rechtlicher Aspekte ( Urheberrecht, Datenschutz). So stellen sie sicher, dass die Daten in der vorliegenden Form durch Dritte nutzbar sind.

Wie funktionieren Repositorien?

Ein Repositorium besteht im Wesentlichen aus einer Repositoriumssoftware und einer Datenbank. Die datengebenden Personen können die Daten über eine webbasierte Benutzeroberfläche in das Repositorium überführen oder die Repositorienbetreibende sammeln diese automatisiert über entsprechende Protokolle und Schnittstellen von anderen Plattformen ein ( harvesten).

Für die Nachnutzung durch Dritte werden zusätzlich zu den eigentlichen Daten deren Metadaten benötigt. Diese kann die Datengeberin oder der Datengeber z. T. aus anderen Anwendungen übernehmen oder manuell hinzufügen. Metadaten beschreiben den Inhalt der Forschungsdaten und liefern Informationen über deren Entstehung, dabei verwendete Software bzw. Methoden sowie rechtliche Aspekte. In den Metadaten sollten außerdem Nutzungsbedingungen in Form von Lizenzen festgelegt werden, die u.a. den Zugang zu den Daten regeln (Registrierung, Embargo o. ä.).

Damit die Daten dauerhaft referenzierbar und zitierfähig sind, vergeben die meisten Repositorien eindeutige persistente Identifikatoren. Sowohl über die persistenten Identifikatoren (oft DOIs oder URN s) als auch über entsprechende Schnittstellen werden die Inhalte vieler Repositorien in Suchmaschinen und Fachdatenbanken indiziert (z.B. Google Scholar). Des Weiteren verfügen Repositorien über eine Suchfunktion, mit der die Nutzerinnen und Nutzer die enthaltenen Daten finden, betrachten und herunterladen können.

Ein passendes Repositorium auswählen

Die Auswahl eines passenden Repositoriums sollte sich nach den Gepflogenheiten der jeweiligen Fachdisziplin oder den Vorgaben von Förderinstitutionen bzw. Verlagen richten. Sie hängt auch davon ab, ob Daten für einen bestimmten Zeitraum (z. B. für zehn Jahre) bewahrt oder langzeitarchiviert werden sollen.

Forschungsdaten finden

Sofern keine Vorgaben existieren, sollten fachliche Repositorien zuerst als Speicherorte in Betracht gezogen werden. Es existieren mehrere Verzeichnisse, die die Suche nach einem passenden Repositorium erleichtern. Eine weltweite Übersicht über Forschungsdatenrepositorien bietet z. B. der Dienst Registry of Research Data Repositories re3data.org. Der Repository Finder von DataCite findet Repositorien, die den vom Enabling FAIR Data Project empfohlenen Kriterien entsprechen. Mit ROAR und OPENDOAR stehen Verzeichnisse zur Verfügung, die Open-Access-Repositorien aus aller Welt listen. Durch Such- und Filterfunktionen kann die Auswahl auf diesen Seiten angepasst und eingegrenzt werden.

Für das Speichern und Veröffentlichen von Forschungsdaten, für die kein geeignetes fachliches Repositorium existiert, bieten sich institutionelle Repositorien, angeboten von einer wachsenden Zahl von Universitäten und Forschungseinrichtungen, oder auch generische Repositorien, oft bereitgestellt durch zentrale Einrichtungen oder gemeinnützige Organisationen, an.

Generische Repositorien

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Repositorien sind Speicherorte für digitale Objekte, die diese für einen öffentlichen oder beschränkten Nutzerinnen- oder Nutzerkreis zur Verfügung stellen. Repositorien lassen sich unterscheiden: nach der Art der zu speichernden Objekte (Publikationen oder Forschungsdaten), nach der Domäne der enthaltenen Daten (institutionell, fachlich oder generisch), nach der Speicherfrist der Daten (z. B.

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Mit praxisnahen thematischen sowie fächerzentrierten Artikeln führt die Seite ins Forschungsdatenmanagement ein. Darüber hinaus widmet sich die Seite dem FDM im deutschsprachigen Raum, der NFDI sowie konkreten Praxistipps. Einige ausgewählte Seiten wurden auch ins Englische übertragen.

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Die Basis einer vertrauenswürdigen Wissenschaft bildet die wissenschaftliche Integrität. Daher tragen Forscherinnen und Forscher die Verantwortung, ihre Tätigkeit nach den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis auszuführen. Den Umgang mit Forschungsdaten hat die DFG in ihre Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis aufgenommen. Ein Überblick.

Phasenübergreifende Qualitätssicherung
Die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis beziehen sich auf den gesamten Forschungsprozess, damit in allen Schritten eine Qualitätssicherung stattfindet. Dabei sollen die fachspezifischen Standards und etablierten Methoden eingehalten werden. Dies gilt insbesondere für die Erhebung, Prozessierung und Analyse von Forschungsdaten. Die im Forschungsprozess entstehenden Forschungsdaten werden beschrieben. Daten, die nachgenutzt werden, sind zu kennzeichnen und mit der Originalquelle zu belegen. Falls sich bereits publizierte Forschungsdaten nachträglich als fehlerhaft erweisen, so sind diese schnellst möglich zu korrigieren.

Akteure, Verantwortliche und Rollen
Die Rollen und Verantwortlichkeiten der beteiligten Personen müssen zu jedem Zeitpunkt des Forschungsprozesses geklärt sein, heißt es in den Leitlinien. Dies erfordert regelmäßigen Austausch und Absprachen innerhalb der Projektgruppe.

Forschungsdesign
Schon während der Planung eines Forschungsvorhabens ist der aktuelle Forschungsstand zu berücksichtigen. Den bereits veröffentlichten Wissensstand zu dem Thema gilt es zu recherchieren. Forschungsdatensätze lassen sich in Repositorien suchen. Diese wiederum können in Verzeichnissen wie re3data recherchiert werden.

Abb. 1: Schaubild Gute wissenschaftliche Praxis - Böker / CC BY 4.0
Rechtliche und ethische Rahmenbedingungen, Nutzungsrechte
Rechtliche und ethische Pflichten sind bei wissenschaftlicher Forschung und im Umgang mit Forschungsdaten zu berücksichtigen. Insbesondere müssen urheber- und datenschutzrechtliche Bestimmungen eingehalten werden. Nicht zuletzt sollten schon zu Beginn eines Projektes Vereinbarungen getroffen werden, die Nutzung und Zugang im Hinblick auf die daraus hervorgegangenen Daten regeln. Genehmigungen und Ethikvoten sollten umgehend bei der Erhebung eingeholt werden, um Konflikten bei der Verwendung der Forschungsdaten vorzubeugen.

Methoden und Standards
Grundsätzlich sollen wissenschaftlich fundierte und nachvollziehbare Methoden angewendet werden. Sofern aber neue Methoden entwickelt und eingesetzt werden, sind sowohl die Qualitätssicherung als auch die Etablierung von Standards zentral. Dies ist bei der Erhebung von Forschungsdaten wichtig, um eine Vergleichbarkeit und Übertragbarkeit von Forschungsergebnissen zu gewährleisten.

Dokumentation
Forschungsergebnisse sind nach den im Fach üblichen Standards zu dokumentieren, damit die Ergebnisse überprüft werden können. Dazu zählen explizit auch die Forschungsdaten, die für das Verständnis der Ergebnisse relevant sind. Daher fordert die DFG-Leitlinie, dass auch Einzelergebnisse, die eine Forschungshypothese nicht stützen, dokumentiert werden. Eine Selektion von Ergebnissen habe zu unterbleiben.

Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen
Unabhängig von den Vorgaben Dritter entscheiden die Forschenden, welche Ergebnisse publiziert werden. In den Leitlinien steht: „Dazu gehört es auch, soweit dies möglich und zumutbar ist, die den Ergebnissen zugrundeliegenden Forschungsdaten, Materialien und Informationen [...] verfügbar zu machen und Arbeitsabläufe umfänglich darzulegen." Dies gewährleistet Nachvollziehbarkeit, Anschlussfähigkeit und Nachnutzbarkeit. Insbesondere befördert eine Publikation die FAIR-Prinzipien („Findable, Accessible, Interoperable, Re-Usable"). Sofern allerdings eine Patentanmeldung geplant ist, können Einschränkungen bezüglich des öffentlichen Zugangs notwendig sein, damit diese möglich bleibt.

Autorschaft
Autorin bzw. Autor ist, wer einen genuinen, nachvollziehbaren Beitrag zu dem Inhalt einer wissenschaftlichen Text-, Daten- oder Softwarepublikation geleistet hat. Dies ist gegeben, wenn in wissenschaftserheblicher Weise an der Erarbeitung, Erhebung, Beschaffung bzw. Bereitstellung von Daten mitgewirkt wurde. Alle Autorinnen und Autoren müssen der Publikation von Forschungsdaten zustimmen. Sofern nicht anders gekennzeichnet, tragen die Autorinnen und Autoren die Verantwortung für die Publikation. Nicht zuletzt ist die Auszeichnung der Forschungsdaten mit Metadaten und das Einsetzen eines persistenten Identifikators wichtig, damit diese korrekt zitiert werden können. Auch dies im Blick zu behalten, obliegt den Verantwortlichen.

Publikationsorgan
Als Publikationsorgan dienen anerkannte Datenarchive und Datenrepositorien. Insbesondere gilt es bei der Auswahl, die Seriosität neuer Publikationsorte sorgfältig zu prüfen. Für Datenrepositorien gibt es Gütesiegel, etwa das CoreTrustSeal oder das nestor-Siegel. Laut den DFG Leitlinien soll berücksichtigt werden, ob das Publikationsorgan die Richtlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis beachtet.

Archivierung
In Bezug auf die Archivierung wird in den Leitlinien festgehalten: „Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler sichern öffentlich zugänglich gemachte Forschungsdaten [...] sowie die ihnen zugrunde liegenden, zentralen Materialien [...], gemessen an den Standards des betroffenen Fachgebiets, in adäquater Weise und bewahren sie für einen angemessenen Zeitraum auf. " In vielen Fachdisziplinen hat sich eine zehnjährige Aufbewahrungfrist der Forschungsdaten als Standard etabliert. Eine kürzere Speicherung oder gar die Löschung sind nur in begründeten Ausnahmefällen zulässig. Die Aufbewahrungsfrist startet am Tag der Herstellung des öffentlichen Zugangs. Dabei ist für die Datenarchivierung wichtig, dass die Daten für andere nachvollziehbar beschrieben sind. Zu beachten ist ferner, dass die Forschungsdaten entweder in der Einrichtung verbleiben, in der sie entstanden sind, oder sie in öffentlich zugänglichen Datenrepositorien publiziert werden. Viele Universitäten bauen eigene Repositorien auf, in denen Daten abgelegt werden können. Diese bieten sich insbesondere dann an, wenn keine geeigneten fachspezifischen Repositorien zur Verfügung stehen.

Verfahren in Verdachtsfällen wissenschaftlichen Fehlverhaltens
Bei Fälschung oder Erfindung von Forschungsdaten liegt ein wissenschaftliches Fehlverhalten vor. Die Forschungseinrichtungen haben Verfahren eingerichtet, wie bei derartigen Verstößen gegen die gute wissenschaftliche Praxis vorgegangen wird.

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Die Basis einer vertrauenswürdigen Wissenschaft bildet die wissenschaftliche Integrität. Daher tragen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler die Verantwortung, ihre Forschungstätigkeit nach den Regeln der guten wissenschaftlichen Praxis auszuführen. Den Umgang mit Forschungsdaten hat die DFG in ihre Leitlinien zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis aufgenommen. Ein Überblick.

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Seit 2012 ist das Helmholtz Open Science Office in den Betrieb von re3data - Registry of Research Data Repositories involviert. Dieser globale Dienst bietet Forschenden, Förderorganisationen und weiteren Akteuren eine Übersicht über digitale Forschungsinfrastrukturen zur Zugänglichmachung von Forschungsdaten. Im November 2020 listet das Verzeichnis über 2.500 Repositorien, Datenbanken und Portale. Förderorganisationen wie z. B. die Europäische Kommission empfehlen Forschenden die Nutzung des Dienstes zur Umsetzung der Open-Science-Förderbedingungen in Horizon 2020. Auch stellt re3data Informationen für den Open Science Monitor der Europäischen Kommission bereit. Seit Januar 2020 wird das Registry im Rahmen des DFG-Projekes re3data COREF weiterentwickelt

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Seit 2012 ist das Helmholtz Open Science Office in den Betrieb von re3data - Registry of Research Data Repositories involviert. Dieser globale Dienst bietet Forschenden, Förderorganisationen und weiteren Akteuren eine Übersicht über digitale Forschungsinfrastrukturen zur Zugänglichmachung von Forschungsdaten. Im November 2020 listet das Verzeichnis über 2.500 Repositorien, Datenbanken und Portale.

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forschungsdaten.org, ein Wiki zum Thema FDM

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forschungsdaten.org, ein Wiki zum Thema FDM

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Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen Forschungsdaten. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen!

Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informationsplattform forschungsdaten.info, welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagemet bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.

Das Redaktionsteam des Wikis besteht aus Jochen Klar, Maxi Kindling (re3data COREF), Heinz Pampel (Helmholtz-Gemeinschaft) und Jens Klump (CSIRO). Es wird vom

unterstützt. Gehostet wird das Wiki wie auch forschungsdaten.info von der Universität Konstanz. Bis März 2019 wurde es am Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ betrieben.

Das Wiki wurde 2013 durch die DFG-Projekte re3data.org, Radieschen, KomFor und EWIG sowie in Zusammenarbeit der Arbeitsgruppen " Elektronisches Publizieren" und " Virtuelle Forschungsumgebungen" der Deutschen Initiative für Netzwerkinformation ( DINI e.V.) initiiert. Beiträge zum Wiki stammen u.a. aus den (DFG-)Projekten re3data.org, Radieschen, KomFor, EWIG, RADAR und eDissPlus.

Alle Inhalte stehen unter der Creative-Commons-Lizenz "Attribution 4.0 International". Bei einer Nachnutzung der Inhalte empfehlen wir die folgende Zitation:

Interessierte sind zur Mitarbeit am Wiki herzlich eingeladen! Wegen Problemen mit Spam bitten wir Sie dazu den Link Benutzerkonto beantragen zu nutzen. Für Sie wird dann ein Account angelegt. Bei Fragen zur Anmeldung können Sie sich aber auch gerne an info@forschungsdaten.org wenden.

Ankündigungen

Zur Zeit gibt es keine neuen Ankündigungen. Die Ankündigungen zu vergangenen Ereignissen finden sich hier.

Starthilfen

Weitergehende Hilfe zur Benutzung und Konfiguration der Wiki-Software finden Sie im Media-Wiki-Benutzerhandbuch.

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Dieses Wiki sammelt Informationen rund um dem Umgang mit digitalen Forschungsdaten. Mitarbeit (z.B. in Form von neuen Artikeln, Ergänzungen und Änderungen) ist sehr willkommen! Forschungsdaten.org kooperiert dabei mit der Informations­plattform forschungsdaten.info, welche einführende, praxisnahe Artikel zu einzelnen Aspekten des Forschungsdatenmanagemet bietet. Perspektivisch möchten wir zusammen ein einheitliches deutschsprachiges Angebot mit umfassenden Informationen zum Forschungsdatenmanagement (FDM) schaffen.

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AG Open Science der Open Knowledge Foundation (OKF)

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AG Open Science der Open Knowledge Foundation (OKF)

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Zahlreiche deutsche Hochschule und Universitätsbibliotheken haben inzwischen offizielle Open Access-Beauftragte benannt, die an der jeweiligen Institution als zentrale Anlaufstelle für alle Fragen rund um das Thema Open Access fungieren und die Universitätsangehörigen informieren und beraten, wenn es darum geht, die eigenen Forschungsergebnisse frei zu publizieren. Diese Karte soll einen Überblick über den derzeitigen Stand [...]

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Daten in einem offenen, dokumentierten, nicht proprietären Standard speichern (vgl. HU Berlin)

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Daten in einem offenen, dokumentierten, nicht proprietären Standard speichern (vgl. HU Berlin)

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Für eine Langzeitarchivierung ihrer Forschungsdaten sollten die Dateien:

unverschlüsselt

nicht komprimiert

nicht firmeneigen/patentiert

einen offenen, dokumentierten Standard nutzen

Folgende Dateiformate sind empfehlenswert:

Tabellendaten: CSV, TSV, SPSS portable

Text: TXT, HTML, RTF, PDF/A (nur, wenn Layout von Bedeutung ist)

Multimedia:

Container: AVI, WAV, MP4, Ogg

Codec: Theora, Dirac, FLAC

Bild: TIFF, JPEG2000, PNG

Strukturierte Daten: XML, RDF

Zu vermeiden sind die Dateiformate:

Tabellendaten: XLS

Text: DOC, PPT

Multimedia: Windows Media Video, QuickTime, H264

Bild: GIF, JPG

Strukturierte Daten: RDBMS

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Für eine Langzeitarchivierung ihrer Forschungsdaten sollten die Dateien: unverschlüsselt nicht komprimiert nicht firmeneigen/patentiert einen offenen, dokumentierten Standard nutzen Folgende Dateiformate sind empfehlenswert: Tabellendaten: CSV, TSV, SPSS portable Text: TXT, HTML, RTF, PDF/A (nur, wenn Layout von Bedeutung ist) Multimedia: Container: AVI, WAV, MP4, Ogg Codec: Theora, Dirac, FLAC Bild: TIFF, JPEG2000, PNG Strukturierte Daten: XML, RDF Zu vermeiden sind die Dateiformate: Tabellendaten: XLS Text: DOC, PPT Multimedia: Windows Media Video, QuickTime, H264 Bild: GIF, JPG Strukturierte Daten: RDBMS

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Forschungsdatenbank EOSC. Eine Plattform für alle Wissenschaftler (Beitrag von Deutschlandfunk vom 20.03.2019)

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Forschungsdatenbank EOSC. Eine Plattform für alle Wissenschaftler (Beitrag von Deutschlandfunk vom 20.03.2019)

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Mittags um halb zwei in Berlin. Auf der "Open Science" Konferenz ist Pause. Bei Kaffee und Keks wird geplaudert über Open Access, Data Sharing, Citizen Science und eines der Leitthemen der Konferenz, die European Open Science Cloud. Klingt kompliziert und scheint es auch zu sein:

"Die European Open Science Cloud ist eine föderierte Dateninfrastruktur."
"Das ist vom Inhalt her eine Zusammenführung der Infrastruktur von eudat, egi und indigo."
"Die European Open Science Cloud ist sozusagen so eine Art Google für Forschungsdaten."

Die ersten Nutzer zeigen, wohin die Reise gehen soll

Das "g"-Wort verwenden hier viele ungern. Suchmaschine schon eher, aber auch das wird zögerlich benutzt, denn die European Open Science Cloud, kurz EOSC soll noch mehr sein. Eine zentrale Infrastruktur für Wissenschaftler, um Daten zu suchen - aber auch zum Auswerten, Speichern oder Runterladen. Eine Institution, die es einfacher macht, Open Science zu betreiben. 2015 wurde die Idee von der Europäischen Kommission aus der Taufe gehoben. Im November 2018 wurde die EOSC offiziell eröffnet. Das bedeutet allerdings nicht, dass die Infrastruktur jetzt fertig zur Benutzung wäre. Eher fertig zur Entwicklung, erklärt Isabel Campos, die zum Expertenkomitee der Initiative gehört:

"Die European Open Science Cloud ist ein stufenförmiger Prozess. Ich meine damit, dass es jetzt, am Anfang, einige wenige Forscher gibt, die bestimmte Anwendungen nutzen können, die sie selber entwickelt habe. Und diese Pilotprojekte zeigen den anderen, wie es funktionieren kann."

Anja Busch gehört zu den ersten Nutzern und kann schon ein bisschen konkreter zeigen, wohin die Reise gehen soll. Sie ist Projektkoordinatorin von GeRDI, kurz für Generic Research Data Infrastructure - einer Art Mini-Prototyp für die European Open Science Cloud. Sie klappt ihren Laptop auf und ruft die Seite des Projektes auf.

"Wenn ich dort einen Suchbegriff eingebe, kann ich Daten aus unterschiedlichen Datenzentren finden, die aus ganz unterschiedlichen Disziplinen kommen, beispielsweise den Meereswissenschaften, den Sozialwissenschaften oder den Sprachwissenschaften - ich mache das einmal kurz hier."

Suchwort eingeben, Enter drücken, Ergebnisse sondieren

Sie tippt "Fish" in die Suchmaske und klickt Enter. Auf dem Bildschirm erscheinen zahlreiche Einträge: Verweise auf Datensätze, die im Zusammenhang mit Fisch relevant sind. Klickt man einen Eintrag an, erhält man genauere Informationen zu den Daten. Setzt man Markierungen, lassen sich mehrere Datensätze en bloc herunterladen.

"Und wenn ich jetzt beispielsweise auf meine eigene Cloud gehe, also meinen Account, und ich mich dort einlogge, dann sehe ich dort meine Daten. Das war's jetzt. Also das ist quasi jetzt der Prototyp, im Moment arbeiten wir am Prozess- und Analyse-Service."

Suchwort eingeben, Enter drücken, Ergebnisse sondieren - soweit klingt das erstmal nicht besonders beeindruckend. Aber selbst diese scheinbar einfache Anwendung ist nicht leicht umzusetzen. Je nach Disziplin und Methode sind Daten sehr unterschiedlich. Nicht jeder Forscher beschreibt ordentlich was er online stellt und jede Datenbank hat ihre eigene Logik. Der Algorithmus, der sie durchkämmt, muss mit allen Problemen umgehen können und dann die Suchergebnisse auch noch so sortieren, dass der Forscher etwas damit anfangen kann. Wenn das irgendwann gut funktioniert, sollen alle Pilotprojekte zusammengefasst werden in einer einzigen Plattform.

Vorerst aber ist die European Open Science Cloud eher eine Vision, die dabei ist mit Inhalt gefüllt zu werden. Klaus Tochtermann, Direktor des Leibniz Informationszentrum Wirtschaft und Mitglied des EOSC Experten Komitee:

"Ich glaube immer noch, dass wir in so einer Blase sind, von Expertinnen und Experten, die sich untereinander gut zureden, was man alles braucht und was man haben könnte. Wenn man zu den Leuten geht, die an den Hochschulen, an den Forschungsinstituten, an ihrem Arbeitsplatz sitzen und mit ihren Forschungsdaten arbeiten, dann wissen die häufig nicht, was eine EOSC ist."

Bis 2020 hat das Projekt noch Zeit und Fördermittel, um Funktionalität und Nutzerfreundlichkeit auszubauen. Ist das geschafft, könnte die Popularität von selber kommen.

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Forschungsdatenbank EOSC - Eine Plattform für alle Wissenschaftler

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In der „European Open Science Cloud" sollen Forscher Daten auswerten, speichern und mit anderen teilen. Das Projekt wurde vor vier Jahren von der EU-Kommission auf den Weg gebracht. Bis 2020 muss die Datenbank mit Inhalt gefüllt und vor allem unter Wissenschaftler bekannt gemacht werden.

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Reh et al. (2020): Warum sich Forschende um Archive, Zugänge und die Nutzung bildungswissenschaftlicher Forschungsdaten kümmern sollten – historische und informationswissenschaftliche Perspektiven. 

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Reh et al. (2020): Warum sich Forschende um Archive, Zugänge und die Nutzung bildungswissenschaftlicher Forschungsdaten kümmern sollten – historische und informationswissenschaftliche Perspektiven. 

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Freier Zugang (Open Access)

Zugang für Abonnent*innen

Warum sich Forschende um Archive, Zugänge und die Nutzung bildungswissenschaftlicher Forschungsdaten kümmern sollten - historische und informationswissenschaftliche Perspektiven
Sabine Reh, Lars Müller, Stefan Cramme, Bettina Reimers, Marcelo Caruso
Abstract

Literaturhinweise

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Warum sich Forschende um Archive, Zugänge und die Nutzung bildungswissenschaftlicher Forschungsdaten kümmern sollten - historische und informationswissenschaftliche Perspektiven | Reh | Erziehungswissenschaft

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Freier Zugang (Open Access) Zugang für Abonnent*innen Warum sich Forschende um Archive, Zugänge und die Nutzung bildungswissenschaftlicher Forschungsdaten kümmern sollten - historische und informationswissenschaftliche Perspektiven Sabine Reh, Lars Müller, Stefan Cramme, Bettina Reimers, Marcelo Caruso Abstract Literaturhinweise

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Forschungsdaten sind eine wesentliche Grundlage für das wissenschaftliche Arbeiten. Die Vielfalt solcher Daten entspricht der Vielfalt unterschiedlicher wissenschaftlicher Disziplinen, Erkenntnisinteressen und Forschungsverfahren. Zu Forschungsdaten zählen u.a. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Surveydaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben, die in der wissenschaftlichen Arbeit entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden. Methodische Testverfahren, wie Fragebögen, Software und Simulationen können ebenfalls zentrale Ergebnisse wissenschaftlicher Forschung darstellen und sollten daher ebenfalls unter den Begriff Forschungsdaten gefasst werden.

Die langfristige Sicherung und Bereitstellung der Forschungsdaten leistet einen Beitrag zur Nachvollziehbarkeit und Qualität der wissenschaftlichen Arbeit und eröffnet wichtige Anschlussmöglichkeiten für die weitere Forschung. Die Allianz der Wissenschaftsorganisationen hat sich bereits mit den im Jahr 2010 verabschiedeten „Grundsätze[n] zum Umgang mit Forschungsdaten" für die langfristige Sicherung von, den grundsätzlich offenen Zugang zu und die Berücksichtigung fachdisziplinärer Regularien im Umgang mit Forschungsdaten ausgesprochen. Die „Leitlinien zum Umgang mit Forschungsdaten" konkretisieren den mit den „Grundsätzen" vorgegebenen Rahmen im Kontext der DFG-Förderregularien.

Folgende übergeordnete Leitlinien gelten bei der Deutschen Forschungsgemeinschaft für Antragstellende:

Folgende Unterstützung bietet die Deutsche Forschungsgemeinschaft zur Umsetzung der Leitlinien:

Folgenden Appell richtet die Deutsche Forschungsgemeinschaft an die wissenschaftlichen Fachgemeinschaften:

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Forschungsdaten sind eine wesentliche Grundlage für das wissenschaftliche Arbeiten. Die Vielfalt solcher Daten entspricht der Vielfalt unterschiedlicher wissenschaftlicher Disziplinen, Erkenntnisinteressen und Forschungsverfahren. Zu Forschungsdaten zählen u.a. Messdaten, Laborwerte, audiovisuelle Informationen, Texte, Surveydaten, Objekte aus Sammlungen oder Proben, die in der wissenschaftlichen Arbeit entstehen, entwickelt oder ausgewertet werden.

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Ihr Zugang zu Forschungsdaten und Erhebungsinstrumenten

Das FDZ Bildung bietet entsprechend seinem inhaltlichen Profil Zugang zu Forschungsdaten der qualitativen Bildungsforschung und Erhebungsinstrumenten der quantitativen Bildungsforschung.

Forschungsdaten der qualitativen Bildungsforschung

Bereitgestellt werden Beobachtungsdaten (wie z.B. Unterrichtsvideos) und Interviewdaten sowie daraus abgeleitete Materialien.

Anonymisierte Transkripte, Kodierungen und Beschreibungen können - sofern vorhanden - von registrierten Nutzern heruntergeladen werden.

Die Nachnutzung der originären Audio- und Videodaten ist ausschließlich für wissenschaftliche Zwecke möglich und an eine Registrierung sowie Beantragung unter Angabe eines begründeten Forschungsinteresses gebunden.

Erhebungsinstrumente der quantitativen Bildungsforschung

Im Bereich Erhebungsinstrumente werden Fragebogen, Skalen und Tests bereitgestellt.

Fragebogen und einzeln dokumentierte Skalen (Itembatterien) sind frei zugänglich.

Der Zugang zu Testinstrumenten ist nur für registrierte Nutzerinnen und Nutzer möglich und muss separat beantragt werden.

Voraussetzung für die Nutzung der Instrumente ist die Einhaltung der Regeln guter wissenschaftlicher Praxis mit Nennung der Urheberschaft (analog zum bibliographischen Zitieren).

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FDZ Bildung am DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation

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Forschungsdaten und Instrumente im FDZ Bildung

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Das FDZ Bildung bietet entsprechend seinem inhaltlichen Profil Zugang zu Forschungsdaten der qualitativen Bildungsforschung und Erhebungsinstrumenten der quantitativen Bildungsforschung. Bereitgestellt werden Beobachtungsdaten (wie z.B. Unterrichtsvideos) und Interviewdaten sowie daraus abgeleitete Materialien. Anonymisierte Transkripte, Kodierungen und Beschreibungen können - sofern vorhanden - von registrierten Nutzern heruntergeladen werden.

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Einsatz von digitalen Medien in Schulen von Schleswig-Holstein

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Einsatz von digitalen Medien in Schulen von Schleswig-Holstein

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Diese Seiten bieten Ihnen eine Übersicht zum Thema "Datenschutz in Schule und Unterricht" für die öffentlichen Schulen des Landes Schleswig-Holstein. An welchen Stellen finden Sie Informationen zum Thema, welche Fortbildungen bietet das IQSH an, von wem können Sie Beratung erhalten? Hier bündeln wir die derzeit an verschiedenen Stellen vorhandenen Informationen, um Ihnen einen zentralen Anlaufpunkt bereitzustellen.

Aktualisierung der Schul-Datenschutzverordnung (SchulDSVO)

Zum 01. August 2022 ist eine neue Fassung der Schul-Datenschutzverordnung ( SchulDSVO) in Kraft gesetzt, die an wesentlichen Stellen Anpassungen und Konkretisierungen enthält. (Siehe Nachrichtenblatt Ausgabe Nr. 6/7/2022 - Schule - vom 20. Juli 2022.)

Wir informieren Sie hier über die Neuerungen und unser Fortbildungsangebot dazu.
https://medienberatung.iqsh.de/schuldsvo2022.html

Bei Fragen zum Thema "Datenschutz in Schule und Unterricht" können Sie uns gern anschreiben. Bitte nutzen Sie dazu das IQSH-Helpdesk-Formular. Nach Eingabe Ihrer Dienststellnummer wählen Sie unter "Bereich" den Eintrag "Medienberatung - Schuldatenschutz". So erreicht Ihre Anfrage ohne Umwege die richtigen Personen.

Ihre Dienststellennummer können Sie ggf. hier ermitteln.

Den Zentralen Datenschutzbeauftragten des Bildungsministeriums für die öffentlichen Schulen erreichen Sie unter der E-Mail-Adresse
DatenschutzbeauftragterSchule@bimi.landsh.de

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Diese Seiten bieten Ihnen eine Übersicht zum Thema "Datenschutz in Schule und Unterricht" für die öffentlichen Schulen des Landes Schleswig-Holstein. An welchen Stellen finden Sie Informationen zum Thema, welche Fortbildungen bietet das IQSH an, von wem können Sie Beratung erhalten? Hier bündeln wir die derzeit an verschiedenen Stellen vorhandenen Informationen, um Ihnen einen zentralen Anlaufpunkt bereitzustellen.

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Gebel, Tobias; Grenzer, Matthis; Kreusch, Julia; Liebig, Stefan; Schuster, Heidi; Tscherwinka, Ralf;Watteler, Oliver & Witzel, Andreas (2015). Verboten ist, was nicht ausdrücklich erlaubt ist: Datenschutz in qualitativen Interviews [40 Absätze]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 16(2), Art. 27

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Gebel, Tobias; Grenzer, Matthis; Kreusch, Julia; Liebig, Stefan; Schuster, Heidi; Tscherwinka, Ralf;Watteler, Oliver & Witzel, Andreas (2015). Verboten ist, was nicht ausdrücklich erlaubt ist: Datenschutz in qualitativen Interviews [40 Absätze]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 16(2), Art. 27

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View of Whatever Is Not Explicitly Permitted Is Prohibited: Privacy in Qualitative Interviews

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Pangritz (2021): Männlich? Weiblich? Divers? Oder doch keine Angabe? Aktuelle Erhebungsalternativen in der quantitativ ausgerichteten Geschlechterforschung. 

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Pangritz (2021): Männlich? Weiblich? Divers? Oder doch keine Angabe? Aktuelle Erhebungsalternativen in der quantitativ ausgerichteten Geschlechterforschung. 

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Männlich? Weiblich? Divers? Oder doch keine Angabe? Aktuelle Erhebungsalternativen in der quantitativ ausgerichteten Geschlechterforschung | Pangritz | Jahrbuch erziehungswissenschaftliche Geschlechterforschung

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Männlich? Weiblich? Divers? Oder doch keine Angabe? Aktuelle Erhebungsalternativen in der quantitativ ausgerichteten Geschlechterforschung

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Stanat, P. (2015): Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsda-ten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ der   DFG. In: Erziehungswissenschaft 26, 50, S. 75-89. 

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Stanat, P. (2015): Bereitstellung und Nutzung quantitativer Forschungsda-ten in der Bildungsforschung: Memorandum des Fachkollegiums „Erziehungswissenschaft“ der   DFG. In: Erziehungswissenschaft 26, 50, S. 75-89. 

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Zusammenfassung Sobald in geisteswissenschaftlichen Forschungen Daten selbst erzeugt werden, wird Forschungsdatenmanagement erforderlich. Informationsinfrastruktureinrichtungen haben auf ein funktionierendes Datenmanagement mit der Digitalisierung von Kulturgut großen Einfluss, und nicht immer gibt es ein abgestimmtes Rollenverständnis. Die Verständigung über divergierende Sichten bei der Datenerzeugung durch die Domänen Forschung und Infrastruktur ermöglicht erfolgreiches Datenmanagement.

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Rat  Für Sozial- und  Wirtschaftsdaten (2019):  Tätigkeitsbericht 2018 der  vom RatSWD akkreditierten   Forschungsdatenzentren   (FDZ)

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Rat  Für Sozial- und  Wirtschaftsdaten (2019):  Tätigkeitsbericht 2018 der  vom RatSWD akkreditierten   Forschungsdatenzentren   (FDZ)

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Publikationsdetails

RatSWD [Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten] (2019): Tätigkeitsbericht 2018 der vom RatSWD akkreditierten Forschungsdatenzentren (FDZ). Berlin, Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD). https://doi.org/10.17620/02671.40

FDI Factsheet 2019 [EN]

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Tätigkeitsbericht 2018 der vom RatSWD akkreditierten Forschungsdatenzentren (FDZ) - KonsortSWD

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RatSWD [Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten] (2019): Tätigkeitsbericht 2018 der vom RatSWD akkreditierten Forschungsdatenzentren (FDZ). Berlin, Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (RatSWD). https://doi.org/10.17620/02671.40 FDI Factsheet 2019 [EN]

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Daten aus der empirischen Bildungsforschung nachhaltig nutzen

Damit Daten aus BMBF-geförderten Projekten für Re- und Sekundäranalysen genutzt werden können, fördert das BMBF den Verbund Forschungsdaten Bildung (Förderzeitraum: 01.10.2013 bis 31.12.2021). Dieser hat eine für die Bildungsforschung einheitliche Infrastruktur aufgebaut: Sie sorgt dafür, dass die Projektdaten nach Abschluss der Vorhaben an eine geeignete Einrichtung übergeben werden, die die Daten archiviert und dokumentiert. Auf Anfrage kann die wissenschaftliche Community dann auf die Daten zugreifen. Eine Checkliste zum Management von Forschungsdaten finden Sie hier.
Ziele der Förderung: Forschungsdaten zugänglich machen
Von Ton- und Videoaufnahmen aus dem Unterricht über Zahlenkolonnen aus Umfragen oder Leistungsmessungen bis hin zu Material aus Bildungsstatistiken - mit dem Ausbau der empirischen Bildungsforschung wächst auch die Zahl der unterschiedlichen Forschungsdaten. Durch die Digitalisierung wird dieser Trend noch verstärkt: „Neue" Datenformen (z. B. Logfile-Daten, Eye-Tracking-Daten, Learning Analytics) und große Datenmengen werden produziert. Die Erhebung von Daten ist kostenintensiv und sowohl für die Forschung als auch für die beteiligten Bildungseinrichtungen aufwendig. Gleichzeitig wird es immer schwieriger, zum Beispiel Schulen für Forschungsprojekte mit entsprechenden Datenerhebungen zu gewinnen - und auch der Datenschutz ist aufwendig. Das BMBF fördert deshalb den Verbund Forschungsdaten Bildung mit dem Ziel, die vorhandenen und künftigen Daten für Forschungszwecke besser zugänglich zu machen. Die Infrastruktur des Verbundes entlastet damit die Bildungseinrichtungen und sorgt dafür, dass Fördergelder effizienter eingesetzt werden.

Um die Daten zu sichern und aufzubereiten, die insbesondere in Forschungsprojekten in der Bildungsforschung erhoben werden, haben sich die drei Forschungsdatenzentren des DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation, der GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften und des Instituts zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen (IQB) zu einem Verbund zusammengeschlossen.

Jede Institution bringt ihr spezifisches Fachwissen ein, archiviert unterschiedliche empirische Forschungsdaten und bereitet diese auf: Im IQB sind es vorrangig quantitative Daten etwa aus Leistungs- und Kompetenztests, das DIPF archiviert vorrangig Videodaten und die GESIS ist für die Befragungsdaten zuständig. Die Forschungsdaten können zentral abgeben werden. Sie werden anschließend, der jeweiligen Expertise entsprechend, dezentral archiviert und aufbereitet. Eine gemeinsame Datenbank ermöglicht es den Forschenden sich nutzerfreundlich einen Überblick über die verfügbaren Daten der Bildungsforschung zu verschaffen. Weiterhin ist der VFDB mit den für die Bildungsforschung in Deutschland relevanten Datenzentren vernetzt und nutzt Synergien.

Die Förderung des Verbunds Forschungsdaten Bildung vermeidet Doppeluntersuchungen und mit den gut aufbereiteten Datensätzen können neue Ergebnisse erzielt werden. Ein umfangreiches und serviceorientiertes Beratungskonzept sowie Vorträge, Schulungen zum Datenmanagement, Online-Seminare und Multiplikatoren-Workshops ergänzen das Angebot.

Mit seiner Arbeit unterstützt der Verbund Forschungsdaten Bildung eine Vision von Open Data, der die hohen datenschutzrechtlichen und ethischen Verpflichtungen gegenüber den Befragten einhält und gleichzeitig die Ansprüche der Wissenschaft respektiert.

Das BMBF leistet mit der Förderung des Verbundes einen wichtigen strukturellen Beitrag, um den aktuellen Herausforderungen des Forschungsdatenmanagements zu begegnen.

Weitere Informationen finden Sie auf der Website des Verbunds.

Aktuelle Arbeiten

Die seit 2013 aufgebaute Infrastruktur zur Sicherung und Nachnutzung von Forschungsdaten ermöglicht aktuell sowohl eine serviceorientierte Datenabgabe als auch einen nutzerfreundlichen Überblick über verfügbare Daten der Bildungsforschung. Die Archivierungs-, Bereitstellungs- und Schulungsangebote sind gut ausgebaut und die Expertise weiterer Datenzentren und -repositorien ist eingebunden. Damit ist er aktuell die zentrale nationale Anlaufstelle für bildungsbezogene Forschungsdaten. Neben den bisherigen Angeboten nimmt der Verbund nun auch Herausforderungen in den Blick, die sich beim Forschungsdatenmanagement von Log-File-Daten oder qualitativen Analysedaten ergeben. Zudem baut er das Beratungs- und Schulungsangebot weiter aus.
Die Forschungsdatenzentren des Verbundes DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation GESIS - Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften e. V. IQB - Institut zur Qualitätsentwicklung im Bildungswesen, Humboldt-Universität zu Berlin

Über den Verbund hinaus

Mit dem von 2009 bis 2013 vom BMBF geförderten Nationalen Bildungspanel (NEPS) wird die informationelle Infrastruktur im Bereich der Bildungsforschung entscheidend verbessert. NEPS stellt der Wissenschaftsgemeinschaft qualitativ hochwertige Daten zu Bildungsprozessen und Kompetenzentwicklungen in Deutschland unter der Perspektive „Bildung im Lebenslauf" zur Verfügung. Die Förderung des NEPS war ein zentraler Bestandteil der Forschungspolitik des BMBF im Kontext des ersten Rahmenprogramms.
Das Nationale Bildungspanel war bis 2013 am Institut für bildungswissenschaftliche Längsschnittforschung (INBIL) an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg angesiedelt und wird von einem interdisziplinär zusammengesetzten Konsortium durchgeführt. Seit Januar 2014 ist das NEPS eine Studie am Leibniz-Institut für Bildungsverläufe e. V. (LIfBi) an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg.

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Daten aus der empirischen Bildungsforschung nachhaltig nutzen Damit Daten aus BMBF-geförderten Projekten für Re- und Sekundäranalysen genutzt werden können, fördert das BMBF den Verbund Forschungsdaten Bildung (Förderzeitraum: 01.10.2013 bis 31.12.2021). Dieser hat eine für die Bildungsforschung einheitliche Infrastruktur aufgebaut: Sie sorgt dafür, dass die Projektdaten nach Abschluss der Vorhaben an eine geeignete Einrichtung übergeben werden, die die Daten archiviert und dokumentiert.

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Das Portal forschungsdaten-bildung.de bietet einen Überblick über Studien der empirischen Bildungsforschung, informiert über zur Nachnutzung verfügbare Datenbestände und bietet ausführliche Informationen zum Forschungsdatenmanagement.

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Muster Informierte Einwilligungserklärung für qualitative Forschung des RatSWD

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Muster Informierte Einwilligungserklärung für qualitative Forschung des RatSWD

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Datenschutz wird  dort teilweise sehr unterschiedlich gehandhabt. Dies sollte in der IE berücksichtigt sein. Siehe dazu z.B. die Informationen des VerbundFDB für Erhebungen an Schulen.

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Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 21.09.2020)

An den bestehenden Regelungen hat sich nichts geändert. Die Genehmigungsanträge werden im Einzelfall geprüft. Dabei ist relevant, ob die Durchführung der Erhebungen den allgemeinen Standards der bestehenden Regelungen zu Corona, wie z. B. Hygieneregelungen, gerecht wird.

Stand: August 2020
Quellen
Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:
Erlass Kultusministerium zu Umfragen an Schulen - Quelle: Universität Heidelberg
Formulare:
Antragsformular für die Genehmigung von Erhebungen an Schulen - Quelle: Ministerium für Kultus, Jugend und Sport
Regelungsinhalte
Allgemeines
Eine Genehmigung zur Durchführung von Befragungen an Schulen ist erforderlich. Eine Genehmigung kann erteilt werden, wenn ein erhebliches pädagogisches und wissenschaftliches Interesse vorliegt und die Schüler*innen und Lehrkräfte nur in zumutbarem Rahmen belastet werden (vgl. K.u.U. Nummer 4.1). Die Verantwortlichkeit für die Erteilung dieser Genehmigungen unterscheidet sich je nach Anzahl und geographischen Zugehörigkeit der Schulen (vgl. K.u.U. Nummer 4.1):

In den Fällen, in denen nicht die Schulleitung über die Genehmigung entscheidet, sind die Schulen nicht dazu verpflichtet an der genehmigten Befragung teilzunehmen (vgl. Erlass). Außerdem ist die Schulkonferenz anzuhören (vgl. SchG § 47 Abs. 4).
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Antragsformular):

Aussagekräftige Projektbeschreibung (kurzer Stand der Forschung mit relevanter Literatur sowie unmittelbare Beziehung zum Projekt; wissenschaftliche Ziele des Projekts);

Bescheinigung der Hochschule über das Thema der wissenschaftlichen Arbeit;

alle Fragebögen und ggf. Interviewleitfäden, die verwendet werden sollen;

Informationsschreiben an alle Beteiligten (Schulen, Lehrkräfte, Eltern, Schüler*innen) und

Einverständniserklärung der Eltern (Muster).

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die datenschutzrechtlichen Bestimmungen zum Schutz personenbezogener Daten der Beteiligten müssen im Sinne des LDSG eingehalten werden (vgl. Erlass).

Die Anonymität der Betroffenen muss gewährleistet werden (vgl. K.u.U. Nummer 4.1). Deshalb muss auch die Auswertung in anonymisierter Form durchgeführt werden, also so, dass Einzelne nicht identifizierbar sind (vgl. Antragsformular)

Um personenbezogene Daten erheben zu dürfen, muss vorab die Einwilligung der Betroffenen eingeholt werden (vgl. K.u.U. Nummer 4.1).

Hinweise zu Einwilligungserklärungen :

Bei minderjährigen Schüler*innen entscheiden die Erziehungsberechtigten über die Zustimmung zur Teilnahme. Beim Einverständnis der Erziehungsberechtigten sind die Schüler*innen jedoch nicht verpflichtet an der Befragung teilzunehmen. Volljährige Schüler*innen stimmen selbst zu (vgl. K.u.U. Nummer 4.1; Erlass).

Die Einwilligung muss schriftlich erfolgen (vgl. Erlass).

Es muss eine aktive Einverständniserklärung erfolgen. Das heißt, dass Betroffene nur dann zustimmen, wenn sie dies ausdrücklich erklären. Das Nicht-Ausfüllen der Erklärung steht demnach nicht für eine Zustimmung (vgl. Antragsformular).

Im Informationsschreiben an die Betroffenen muss auf die Freiwilligkeit der Teilnahme hingewiesen werden und dass mit einer Nichtteilnahme keinerlei Nachteile verbunden sind. Die Teilnahme kann jederzeit widerrufen werden (vgl. Erlass; Antragsformular). Außerdem muss darüber aufgeklärt werden, welche Daten erhoben werden, wer die Daten erhebt, wo und wie lange diese gespeichert und von wem und wie sie ausgewertet werden. Es ist auch darauf hinzuweisen, dass mit der Genehmigung durch das Kultusministerium keine wissenschaftliche Qualitätskontrolle verbunden ist, sondern die Prüfung nur nach rechtlichen, insbesondere datenschutzrechtlichen Kriterien erfolgte (vgl. Erlass; Antragsformular).

In den Fragebögen ist ebenfalls darauf hinzuweisen, dass die Teilnahme freiwillig ist (vgl. Erlass).

Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 21.09.2020)

An den bestehenden Regelungen hat sich nichts geändert. Die endgültige Entscheidung über die Durchführung von Erhebungen trifft die Schulleitung vor Ort im Einvernehmen mit dem Elternbeirat. In jedem Fall muss bei der Durchführung der vor Ort geltende Hygieneplan der Schule eingehalten werden.

Ansprechpartnerin:
Dr. Christine Modesto; erhebungen@stmuk.bayern.de

Stand: August 2020
Quellen
Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:

Formulare:
Antragsformular zur Genehmigung einer Erhebung an öffentlichen Schulen in Bayern - Quelle: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst
Regelungsinhalte
Allgemeines
In Bayern ist eine Genehmigung zur Durchführung von Erhebungen an Schulen erforderlich. Über die Erteilung der Genehmigung für Erhebungen an Schulen entscheidet die jeweilige Schulaufsichtsbehörde (vgl. BaySchO § 24 Abs. 1). Die Schulleitung entscheidet letztlich im Einvernehmen mit dem Elternbeirat oder dem Schüler*innenausschuss, wenn ein Elternbeirat nicht existiert, über die Durchführung einer genehmigten Erhebung (vgl. Merkblatt, Nummer 1). Der Schüler*innenausschuss entscheidet nicht, wenn die Schüler*innen bzw. die Erziehungsberechtigten zur Angabe der Daten verpflichtet sind (vgl. BaySchO § 24 Abs. 1).

Die Schulaufsicht wird je nach Schulart von verschiedenen Behörden ausgeübt. Für Genehmigungen an (vgl. Merkblatt, Nummer 1)

Grundschulen und Mittelschulen in nur einem Schulamtsbezirk sind die jeweiligen Staatlichen Schulämter zuständig. Bei Schulen in mehreren Schulamtsbezirken eines Regierungsbezirks obliegt die Zuständigkeit bei der jeweiligen Regierung. Das Staatsministerium für Unterricht und Kultus entscheidet, wenn eine Erhebung an Schulen dieser Schularten in mindestens zwei Regierungsbezirken durchgeführt werden soll.

Realschulen, Gymnasien, Fachoberschulen und Berufsoberschulen ist das Staatsministerium zuständig.

Beruflichen Schulen (mit Ausnahme der Fach- und Berufsoberschulen) und Förderschulen in nur einem Regierungsbezirk ist die jeweilige Regierung zuständig, ansonsten das Staatsministerium.

Schularten, die hier nicht aufgelistet sind, kann die entsprechende Zuständigkeit aus deren Schulordnung entnommen werden.

mehreren Schulen, wobei ebenfalls mehrere Schularten betroffen sind, entscheidet die niedrigste gemeinsame Schulaufsichtsbehörde.

Erhebungen werden nur genehmigt, wenn die Schulen bei der Erfüllung ihrer eigentlichen Aufgaben des Unterrichtens und Erziehens nicht zu sehr behindert werden. Daher dürfen Erhebungen nur an Schulen durchgeführt werden und die Belastung der Schule muss sich in zumutbarem Rahmen halten. Gleichzeitig muss ein erhebliches pädagogisches wie wissenschaftliches Interesse an der Erhebung erkennbar sein. Dies wird anerkannt, wenn die Erhebung in bedeutendem Umfang neue Erkenntnisse mit Relevanz für den schulischen Bereich erwarten lässt (vgl. Merkblatt, Nummer 1). Erhebungen im Zusammenhang mit Qualifikationsarbeiten erfüllen diese Bedingung in der Regel nicht (vgl. Forschung an Schulen).
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Ein Antrag sollte mindestens drei Monate vor dem geplanten Beginn der Erhebung, bei komplexeren Erhebungen entsprechend früher eingereicht werden. Der Antrag wird vom Fachausschuss für Erhebungen im Hinblick auf seine fachlich-pädagogische Bedeutung bewertet und rechtlich geprüft. Der Nutzen für Schul- und Unterrichtsentwicklung wird dabei vordergründig behandelt (vgl. Merkblatt, Nummer 2).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden:

Eine detaillierte und aus sich heraus (ohne Zuziehung weiterer Unterlagen) verständliche Verfahrensbeschreibung bestehend aus (vgl. Merkblatt, Nummer 4):

der sachlich fokussierte Darstellung des Projekts und dessen erheblichen pädagogisch-wissenschaftlichen Erkenntnisgewinn,

Angaben zum Verwendungszweck der Projektergebnisse,

der konkreten und ausführlichen Darstellung des besonderen Mehrwerts für die Schulen des Freistaates Bayern in Bezug auf die Gestaltung des Unterrichts und/oder den Einsatz der Projektergebnisse in der Lehrerbildung,

der Übersicht über die geplanten Erhebungsinstrumente mit inhaltlicher Zusammenfassung und Darstellung des zeitlichen Aufwands für Teilnehmende an der Erhebung,

Angaben zur Benennung der speichernden Stelle (bei Datenverarbeitung im Auftrag: Die Benennung von Auftraggebenden und Auftragnehmenden,

Angaben zum Ablauf der Erhebung an der/den Schule(n),

den allgemeinen Angaben zu den Verantwortliche für die Verarbeitung personenbezogener Daten gemäß DSGVO Art. 4 Nr. 7 und zu der*dem ggf. zuständigen*m Datenschutzbeauftragten,

Angaben zum Zweck und zu den Rechtsgrundlagen der Verarbeitung,

Angaben zu den Kategorien der verarbeiteten personenbezogenen Daten,

Angaben zu den Kategorien der betroffenen Personen,

Angaben zu den Kategorien der Empfänger*innen, denen die personenbezogenen Daten offengelegt werden (d.h. vorgesehenen Datenübermittlungen an externe Stellen (Gegenstand, Zweck und Empfänger) unter Angabe der Rechtsgrundlage; Beschreibung bei Auftragsverarbeitung: Benennung von Auftraggebenden und Auftragnehmenden; interne Empfänger*innen),

Angaben zu ggf. vorgesehenen Übermittlungen von personenbezogenen Daten an ein Drittland oder eine internationale Organisation,

Angaben zur Dauer der Speicherung bis zur Löschung/Anonymisierung,

der allgemeinen Beschreibung der technischen und organisatorischen Maßnahmen gemäß DSGVO Art. 32, soweit den Ablauf der Erhebung an der Schule betreffend,

der Zusicherung, dass alle befassten Personen über die Grundsätze für die Verarbeitung personenbezogener Daten gemäß DSGVO Art. 5 sowie die Sicherheit der Verarbeitung unterrichtet worden sind gemäß DSGVO Art. 5 Abs. 2, Art. 24, Art. 32. und dem ausgefüllten Beiblatt „Verfahrensbeschreibung" (alternativ ggf. eine vorhandene Beschreibung der Verarbeitungstätigkeit nach DSGVO Art. 30) für eine zusammenfassende Darstellung.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die Teilnahme an der Erhebung ist für alle Betroffenen freiwillig. Darauf muss in allen Fragebögen und Interviewleitfäden aufmerksam gemacht werden. Darüber hinaus muss bei einer Teilnahme nicht auf alles geantwortet werden (vgl. Merkblatt, Nummer 5.1).

Die Anonymität der Erhebung muss jederzeit gegeben sein. Im Zweifel ist von einer Personenbeziehbarkeit der Erhebung auszugehen. Daher muss auch bei der Informierung der Betroffenen über die Behandlung der Daten darauf geachtet werden, Anonymität zu gewährleisten, wenn Anonymität versprochen wird oder die „streng vertrauliche Behandlung" anzugeben, da sonst jede Einwilligung bei falscher Angabe unwirksam wird (vgl. Merkblatt, Nummer 3).

Freitextfelder und offene Fragen sollten nach Möglichkeit nicht verwendet werden, da sie Raum für häufig nicht erforderliche personenbeziehbare Angaben über Betroffene oder Dritte geben und dadurch datenschutzrechtliche Schwierigkeiten mit sich bringen können. Ersatzweise können beispielsweise Sammelitems verwendet werden oder mit präziseren Fragestellungen und Hinweise gearbeitet werden (vgl. Merkblatt, Nummer 5.2).

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Sollen minderjährige Schüler*innen an der Erhebung teilnehmen, so ist auch die Einwilligung eines Erziehungsberechtigten einzuholen. Die entsprechenden Erziehungsberechtigten müssen dafür bis zum Zeitpunkt der Befragung die Möglichkeit haben, den Fragebogen in zumutbarer Weise einzusehen (beispielsweise kann ein Muster des Fragebogens oder eine zusammenfassende Darstellung des Erhebungsgegenstands, aus dem die wesentlichen Fragen bzw. Fragenbereiche hervorgehen und in dem der Ort (mindestens Schule und Internet) des einsehbaren Fragebogens angegeben wird, im Informationsschreiben an die Eltern beigefügt werden). Die betroffenen Minderjährigen müssen trotz Einwilligung der Erziehungsberechtigten nicht an der Erhebung teilnehmen. Spätestens ab Vollendung des 14. Lebensjahres ist zusätzlich auch die Einwilligung der Minderjährigen erforderlich (vgl. Merkblatt, Nummer 6.4)

Eine Einwilligung ist nur wirksam, wenn die Betroffenen mit einer Verarbeitung der sie betreffenden personenbezogenen Daten einverstanden sind, dies in Form einer Erklärung zu verstehen geben und ausreichend informiert wurden (informierte Einwilligung), also sich konkret Inhalt und Ablauf der Datenerhebung vorstellen können (vgl. Merkblatt, Nummer 6.1). Rechtzeitig vor der Erhebung erhalten dafür alle Betroffenen in der Regel ein Informationsschreiben, das entsprechend den Empfänger verständlich sein muss (vgl. Merkblatt, Nummer 6.1). In diesem Anschreiben müssen die Mindestanforderung der DSGVO Art. 13 und Art. 14. erfüllt werden. Hierbei muss auf die Freiwilligkeit der Teilnahme, die Rechtsfolgen bei einer etwaigen Nicht-Teilnahme (in aller Regel: keine rechtlichen Nachteile), die Empfänger vorgesehener Datenübermittlungen, die Widerrufsmöglichkeit sowie der Zeitpunkt der vorgesehenen Löschung bzw. Anonymisierung der Daten aufmerksam gemacht werden (vgl. Merkblatt, Nummer 6.1).

Die datenschutzrechtliche Einwilligungserklärung ist drucktechnisch im äußeren Erscheinungsbild hervorzuheben, wenn die Einwilligung zusammen mit anderen Erklärungen erteilt wird (vgl. Merkblatt, Nummer 6.1).

Die Einwilligung erfolgt schriftlich. Sollte eine schriftliche Einwilligung nicht angemessen sein, muss zumindest nachweisbar sein, dass die Betroffenen nach den beschriebenen Bedingungen informiert wurden und beides schriftlich dokumentiert wurde. Beispiel für schriftliche Dokumentation wäre zum Beispiel die tatsächliche Teilnahme durch das Ausfüllen und Abgeben eines Erhebungsbogen (vgl. Merkblatt, Nummer 6.2).

Bei der Erhebung bestimmter Arten von Daten (siehe Merkblatt, Nummer 6.3) muss sich die Einwilligung ausdrücklich auf diese Daten beziehen und die Einwilligungserklärung dementsprechend formuliert werden (vgl. Merkblatt, Nummer 6.3).

Hinweise zu Ton- und Videoaufnahmen :

Die erforderlichen Maßnahmen zur Sicherung der Anonymität der Erhebung gelten insbesondere für Bild- und Tonaufnahmen und Längsschnittuntersuchungen. Demnach ist die Erhebung von Daten durch Bild- und Tonaufnahmen auf das wissenschaftlich unbedingt erforderliche Maß zu beschränken. Zusätzlich muss der Zweck dieser besonderen Erhebung hinreichend darzulegen (vgl. Merkblatt, Nummer 3).

Qualitative Erhebungen in Form von Video- und/oder Audiographie im Rahmen des Pflichtunterrichts sind nur bei entsprechender Einwilligung aller Schüler*innen bzw. deren Erziehungsberechtigen möglich. Ein Platzieren einzelner Schüler*innen außerhalb des Kamerawinkels, ein nachträglicher Videoschnitt oder ein Ausschluss vom Unterricht - auch nicht auf freiwilliger Basis - sind keine zulässigen Alternativen zur Einwilligung. Die Freiwilligkeit der Teilnahme bleibt bestehen und es muss sichergestellt werden, dass kein Einwilligungsdruck entsteht (vgl. Merkblatt, Nummer 5.3).
Sonstiges

Auf Incentives/Teilnahmeanreize ist zu verzichten, da diese u.a. rechtliche Probleme nach sich ziehen (vgl. Merkblatt, Nummer 7).

Ein Abdruck des Genehmigungsschreibens (KMS) vom Staatsministerium (bzw. der jeweils zuständigen Schulaufsichtsbehörde) muss bei der jeweiligen Schule vorgelegt werden (vgl. Merkblatt, Nummer 1).

Stand: Juni 2020

Rechtstexte:
Quellen
Weitere Quellen der Recherche:

Regelungsinhalte
Infoschreiben: Verfahren zur Genehmigung empirischer Untersuchungen in Berliner Schulen (Stand: 15.04.2015) - Quelle: Freie Universität Berlin. Fachbereich Erziehungswissenschaft und Psychologie
Wissenschaftliche Untersuchungen bedürfen der Genehmigung der Schulaufsichtsbehörde, sofern sie nicht von der Schulaufsichtsbehörde selbst oder in ihrem Auftrag durchgeführt wird. Wird der Erziehungs- und Bildungsauftrag der Schule durch die Untersuchungen nicht unangemessen beeinträchtigt, soll die Genehmigung erteilt werden. Vor der Erteilung der Genehmigung muss die Schulkonferenz informiert werden (vgl. SchulG § 65 Abs. 2). Die Untersuchung darf erst durchgeführt werden, wenn die Zustimmung der Senatsverwaltung für Bildung, Jugend und Wissenschaft vorliegt (vgl. Infoschreiben).
Allgemeines
Für die Genehmigung von Unterrichtsbeobachtungen ohne Schüler*innenbefragungen sowie eigene Unterrichtversuche, wie sie auch im Rahmen von Schulpraktika üblich sind, ist nicht die Schulaufsichtsbehörde sondern die jeweilige Schulleitung zuständig (vgl. Infoschreiben).

Zuerst muss die Kontaktaufnahme mit der Schule erfolgen. Im Kontakt mit der Schulleitung muss deren Zustimmung eingeholt werden und in Form einer vorformulierten Erklärung der Schulleitung signiert werden, dass die Schulkonferenz über das Vorhaben informiert wurde bzw. wird. Anschließend muss unter Vorlage der Erklärung/en ein Antrag auf Genehmigung der Untersuchung bei der Senatsverwaltung für Bildung, Jugend und Wissenschaft gestellt werden (vgl. Infoschreiben).
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Infoschreiben):

Name und die Anschrift der*s Antragstellenden, möglichst mit Kontaktdaten,

ein Exposé (ein bis zwei Seiten) der geplanten Studie mit einer Beschreibung der geplanten Untersuchungsinstrumente und Nennung der geplanten Anzahl der Teilnehmenden,

eine Bestätigung der*s Betreuenden der Arbeit (i.d.R. Vertretende der Hochschule) oder Zulassung zur Prüfung (als Kopie) des Lehrerprüfungsamtes bzw. des Prüfungsamtes der Hochschule,

ein Muster des Anschreibens, mit dem die Eltern um Zustimmung gebeten werden sollen, sofern die Schüler*innen das 14. Lebensjahr noch nicht vollendet haben, inklusive Einverständniserklärung zum Abtrennen, die die Erziehungsberechtigten des Kindes unterschreiben (das Schreiben erhält zudem Informationen zur Studie (einschl. Ziele), zum Umgang mit den erhobenen Daten und zur Freiwilligkeit der Teilnahme samt Widerrufsrecht),

ein Muster des zum Einsatz kommenden Umfrageinstruments (bei kommerziellen Anbietenden genügt die Nennung des Instruments und Verlags),

eine Erklärung, ob Ton- oder Videoaufnahmen (mit Angabe des Transkriptionsverfahrens) beabsichtigt sind,

und bei Wiederholungsbefragungen im Rahmen von Langzeitstudien eine Prozedurenbeschreibung hinsichtlich des Verfahrens zur Wiedererkennung der Befragten bei gleichzeitiger Sicherstellung der Anonymität der Befragten (Pseudonymisierung, ID-Codierung).

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Vor der Verarbeitung personenbezogener Daten bedarf es der Einwilligung der betroffenen Schüler*innen (vgl. SchulG § 65 Abs. 3).

Erhobene personenbezogene Daten müssen anonymisiert werden, sofern der Erfolg des Forschungsvorhabens dadurch nicht beeinträchtigt wird. Die Daten dürfen nicht an Dritte übermittelt, sondern dürfen ausschließlich im Rahmen des genehmigten Forschungsvorhabens verarbeitet werden. (vgl. SchulG § 65 Abs. 3).

Das sogenannte Deanonymisierungspotenzial ist zu beachten (vgl. Infoschreiben).

Überwiegt das öffentliche Interesse an der Durchführung des Forschungsvorhabens die schutzwürdigen Belange der Betroffenen und der Zweck der Untersuchung kann nicht auf andere Weise erreicht werden, dürfen personenbezogene Daten ohne Einwilligung verarbeitet werden (vgl. SchulG § 65 Abs. 3).

Die aufgeführten Bestimmungen über die Verarbeitung personenbezogener Daten werden durch das Berliner Datenschutzgesetz ergänzt (vgl. SchulG § 65 Abs. 5).

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Die schriftliche Einwilligung der Erziehungsberechtigten bedarf es bei Schüler*innen, die noch nicht das 14. Lebensjahr vollendet haben (vgl. SchulG § 65 Abs. 3).

Vor der Einwilligung müssen die Schüler*innen und die Erziehungsberechtigten über das Ziel und den wesentlichen Inhalt des Forschungsvorhabens, die Art ihrer Beteiligung an der Untersuchung sowie die Verarbeitung der erhobenen Daten informiert werden (vgl. SchulG § 65 Abs. 3).

Es ist ausdrücklich daraufhin zu weisen, dass die Teilnahme freiwillig ist (vgl. Infoschreiben)

Es gilt das Prinzip der informationellen Selbstbestimmung: Informationen über Erziehungsberechtigte dürfen nicht durch Befragungen von Schüler*innen eingeholt werden. Dies bedarf einer schriftlichen Zustimmung der Erziehungsberechtigten (vgl. Infoschreiben).

Hinweise zu Ton- und Videoaufnahmen :

Ton- und Videoaufnahmen sind nur für die an der Studie Beteiligten zugänglich und müssen nach Beendigung der Studie gelöscht werden. Sollen entsprechende Daten veröffentlicht werden, müssen die abgebildeten Personen bzw. deren Erziehungsberechtigte schriftlich einer Veröffentlichung zustimmen. Diese Einverständniserklärung ist langfristig an der Schule aufzuheben. Sollten einzelne Personen nicht zustimmen, müssten im Einzelfall diese betroffenen Personen von der Untersuchung ausgenommen werden. Bei der Veröffentlichung müssen sämtliche Namen und Personenbezeichnungen wie auch der Name der Schule anonymisiert werden (vgl. Infoschreiben).

Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 24.09.2020)

Da Erhebungen unter den gegebenen Umständen eine besondere Belastung darstellen, wird davon ausgegangen, dass erst frühestens mit Beginn des Schuljahres 2020/2021 und ausschließlich auf freiwilliger Basis wissenschaftliche Untersuchungen an Schulen durchgeführt werden können. Bei einer Einzelfallprüfung unter Darlegung der organisatorischen Vorbereitung des Antragstellenden können Online-Befragungen unter bestimmten Umständen genehmigt werden. Auf den Seiten des MJBS können zukünftige Entwicklungen verfolgt werden (sieh e Informationen zur Eindämmung der Ausbreitung des Coronavirus).

Stand: Juni 2020

Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:
Quellen
Formulare:

Erklärung über die Einhaltung der Bestimmungen gem. BbgSchulG § 66 bei einer:

Regelungsinhalte
Antragsformular für die Genehmigung von wissenschaftlichen Untersuchungen an Schulen - Quelle: Ministerium für Bildung, Jugend und Sport (MBJS)
Wissenschaftliche Untersuchungen an Schulen in öffentlicher Trägerschaft sind genehmigungspflichtig, wenn die Erfüllung des Bildungsauftrags der Schule hierdurch nicht unangemessen beeinträchtigt wird. Hierzu ist ein Antrag auf Genehmigung bei dem für die Schule zuständigen Ministerium zu stellen. Sie sollen inhaltlich und hinsichtlich der angestrebten Ergebnisse einen Bezug zum Erziehungs- und Bildungsauftrag der Schule haben (vgl. BbgSchulG § 6 Abs. 1, WissUV § 1 Abs. 1). Die Zustimmung der Schulkonferenz ist zudem erforderlich (vgl. BbgSchulG § 91 Abs. 3). Das für die Schule zuständige Ministerium kann zusätzlich die Genehmigungsbefugnis auf das staatliche Schulamt übertragen und Ersatzschulen verpflichten, an Forschungsvorhaben teilzunehmen (vgl. BbgSchulG § 6 Abs. 1, 4). Bei Schulen in freier Trägerschaft entscheidet die jeweilige Schulleitung über eine Teilnahme (vgl. FAQ).

Antragsberechtigt sind (WissUV § 2):
Allgemeines

in- oder ausländischen Hochschulen, Fachhochschulen und anderen wissenschaftlichen Einrichtungen,

Studierenden und Lehramtsanwärterinnen und Lehramtsanwärtern, wenn deren Untersuchungen im Rahmen von wissenschaftlichen Haus- und Prüfungsarbeiten erfolgen,

Behörden und Einrichtungen der Bundesrepublik Deutschland, der Länder und Kommunen,

in- oder ausländischen juristischen Personen, die nachgewiesen auf wissenschaftlicher Grundlage arbeiten und ein besonderes fachliches Interesse gemäß WissUV § 1 Abs. 1 Satz 2 begründen können,

in- oder ausländischen natürlichen Personen, die aufgrund ihrer wissenschaftlichen Tätigkeit oder Funktion ein besonderes fachliches Interesse gemäß WissUV § 1 Abs. 1 Satz 2 begründen können.

Genehmigungsanträge für wissenschaftliche Untersuchungen müssen spätestens drei Monate vor deren Beginn bei dem für die Schule zuständigen Ministerium vollständig eingereicht werden. Zum Zeitpunkt der Antragstellung sollen die für die wissenschaftliche Untersuchung vorgesehenen Schulen von den Antragstellenden schriftlich und umfassend über die beabsichtigte Untersuchung informiert werden (vgl. WissUV § 5 Abs. 1). Das gleiche Genehmigungsverfahren gilt für Untersuchungen und Erhebungen, die über online-Verfahren durchgeführt werden, und für solche, die im Rahmen von wissenschaftlichen Haus- und Prüfungsarbeiten von Studierenden sowie von Lehramtsanwärter*innen stattfinden sollen. Bei Haus- und Prüfungsarbeiten entfällt lediglich die Anhörung der Schulkonferenz. Die Zustimmung der Schulleitung ist hierbei ausreichend (vgl. Wissenschaftliche Untersuchungen an Schulen).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. WissUV § 3):
Angaben zum Genehmigungsverfahren

Eine ausführliche Darstellung des Zwecks, des Inhalts und des Umfangs der wissenschaftlichen Untersuchung, Angaben zu Auftraggebenden sowie die Benennung der für die Untersuchung Verantwortlichen und deren Qualifikation,

verbindliche Hinweise auf die Art der erforderlichen Daten, deren Verarbeitung und Sicherung sowie auf die Art und Weise der beabsichtigten Verwendung der Untersuchungsergebnisse, insbesondere auf deren Übermittlung,

Angaben über die Anzahl der einzubeziehenden Schüler*innen, die Jahrgangsstufen, über die einbezogenen Schulen nach Schulformen,

Angaben über die Einbeziehung von Lehrkräften, sonstigem pädagogischen Personal und sonstigem Personal gemäß BbgSchulG § 68 sowie über die Einbeziehung von Personen der Schulleitungen und der Schulaufsichtsbehörden,

Angaben über den beabsichtigten Umfang der Inanspruchnahme der Personen gemäß Punkt 3 und 4 sowie über die zeitlichen Umstände der Erhebungen vor Ort,

ein Zeitplan für die wissenschaftliche Untersuchung,

eine vollständige Dokumentation der geplanten Erhebungsinstrumente (zum Beispiel Fragebogenmuster, Fragenkataloge, Angaben zu Form und Inhalt von Bild- und Tonaufnahmen) sowie Angaben über den Zeitpunkt der Anonymisierung und die Vernichtung oder Löschung der erhobenen Daten,

ein Muster des Anschreibens an die Eltern, Minderjähriger sowie an die Schüler*innen, die einwilligungsfähig sind, sowie ein Muster der widerruflichen Einwilligungserklärung der Eltern zur freiwilligen Teilnahme der minderjährigen Kinder an der Befragung sowie ein Muster eines Hinweises an die Schüler*innen, dass die Teilnahme an der wissenschaftlichen Untersuchung freiwillig und jederzeit widerrufbar ist und dass bei einer Teilnahme nicht alle Fragen beantwortet werden müssen,

eine Verpflichtungserklärung, dass die Ergebnisse der Untersuchung dem für Schule zuständigen Ministerium unentgeltlich und zeitnah und ohne Aufforderung zur Verfügung gestellt werden,

eine Erklärung über die Einhaltung der Bestimmungen gemäß BbgSchulG § 66 Abs. 3, des Brandenburgischen Datenschutzgesetzes sowie der Verordnung (EU) 2016/679; Antragstellende, die nicht dem Geltungsbereich der Verordnung (EU) 2016/679 unterliegen, sind auf die Anwendung dieser rechtlichen Regelungen zu verpflichten.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die erhobenen Daten müssen anonymisiert werden, sobald der Forschungszweck dies zulässt. Bis dahin sind die Merkmale gesondert zu speichern, mit denen Einzelangaben über persönliche oder sachliche Verhältnisse einer bestimmten oder bestimmbaren Person zugeordnet werden können. Sie sind zu löschen, sobald der Forschungszweck dies erlaubt (vgl. BbgDSG § 25 Abs. 2).

Der Schutz vor einer möglichen Bestimmbarkeit Betroffener aus anonymisierten oder pseudonymisierten Daten muss gesichert sein. Ist dies nicht hinreichend gewährleistet, ist die Genehmigung nur zu erteilen, wenn alle Betroffenen diesem Umstand ausdrücklich zustimmen (vgl. WissUV § 4 Abs. 4).

Die Betroffenen haben grundsätzlich das Recht auf Auskunft (Verordnung (EU) 2016/679 Art. 15), auf Berichtigung (Verordnung (EU) 2016/679 Art. 16), auf Einschränkung der Verarbeitung (Verordnung (EU) 2016/679 Art. 18) und auf Widerspruch (Verordnung (EU) 2016/679 Art. 21). Dieses Recht besteht nicht, soweit die spezifischen Forschungszwecken verunmöglicht oder ernsthaft beeinträchtigt würden oder die Inanspruchnahme oder Gewährung dieser Rechte unmöglich ist oder einen unverhältnismäßigen Aufwand erfordern würde (vgl. BbgDSG § 25 Abs. 5).

Personen, die im Rahmen der wissenschaftlichen Untersuchung berechtigten Zugang zu personenbezogenen Daten haben, sind auch für die Zeit nach Beendigung der Tätigkeit verpflichtet und darauf hinzuweisen, das Datengeheimnis zu wahren und solche Daten nicht unbefugt zu einem anderen als dem zur jeweiligen rechtmäßigen Aufgabenerfüllung gehörenden Zweck zu verarbeiten oder zu offenbaren (vgl. WissUV § 4, Abs. 3).

Wissenschaftliche Untersuchungen können nicht genehmigt werden, wenn die Schule nur als organisatorische Hilfe fungiert, eine andere Zielgruppe zu erreichen, in die Erziehungsaufgabe der Schule oder in das Erziehungsrecht der Erziehungsberechtigten eingegriffen oder gegen die Ziele und Grundsätze der Erziehung gemäß BbgSchulG § 4 verstoßen wird (vgl. WissUV § 5 Abs. 5-6).

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Die Einwilligung der Betroffenen ist einzuholen, wenn personenbezogene Daten erhoben und weiterverwendet werden. Wenn minderjährige Schüler*innen teilnehmen, ist die Einwilligung der Eltern einzuholen. Neben der Einwilligungserklärung der Erziehungsberechtigten ist auch die Einwilligung der minderjährigen, einsichtsfähigen Schüler*innen die das 14. Lebensjahr vollendet haben, erforderlich. Nicht-Einwilligungen der Minderjährigen gehen dabei immer vor (vgl. WissUV § 4 Abs. 2, BbgSchulG § 66 Abs. 3).

Eine zusätzliche Einwilligung der Eltern bei volljährigen Schüler*innen ist nötig, wenn im Rahmen der wissenschaftlichen Untersuchungen personenbezogene Daten der Eltern (zum Beispiel Bildungsabschlüsse, Einkommen, Beruf sowie andere Daten gemäß der Verordnung (EU) 2016/679 Art. 9 Abs. 1) erhoben werden sollen (vgl. WissUV § 4 Abs. 2).

Lehrkräfte und sonstiges pädagogisches Personal können ebenfalls unabhängig der Zustimmung der Schulkonferenz freiwillig über deren Teilnahme entscheiden (vgl.WissUV § 5 Abs. 8).

Die Betroffenen sind darauf hinzuweisen, dass sie die Einwilligung ohne Rechtsnachteile verweigern können. Sie sind dabei über das Ziel und den wesentlichen Inhalt des Forschungsvorhabens, die Art ihrer Beteiligung an der Untersuchung sowie die Verarbeitung der erhobenen Daten zu informieren (vgl. BbgSchulG § 66 Abs. 3).

Ohne Einwilligung dürfen personenbezogene Daten dann erhoben und weiterverwendet werden, wenn festgestellt wird, dass das öffentliche Interesse an der Durchführung des Forschungsvorhabens die schutzwürdigen Belange der Betroffenen erheblich überwiegt und der Zweck der Forschung nicht auf andere Weise erreicht werden kann (vgl. BbgSchulG § 66 Abs. 3; BbgDSG § 28 Abs. 1).

Die Einwilligung ist schriftlich einzuholen (vgl. WissUV § 4 Abs. 2).

Personenbezogene Daten dürfen nur veröffentlicht werden, wenn die Betroffenen eingewilligt haben oder wenn dies für die Darstellung von Forschungsergebnissen über Ereignisse der Zeitgeschichte unvermeidlich ist (vgl. BbgDSG § 25 Abs. 3).

Hinweise zu Ton- und Videoaufnahmen :

Die Betroffenen sind durch geeignete Maßnahmen auf Verwendung von Ton- und Bildaufzeichnungen hinzuweisen (vgl. BbgSchulG § 66 Abs. 3).

Wenn das öffentliche Interesse an der Durchführung des Forschungsvorhabens die schutzwürdigen Belange der Betroffenen erheblich überwiegt und der Zweck der Forschung nicht auf andere Weise erreicht werden kann, dürfen auch Ton- und Bildaufzeichnungen (z. B. Videoaufnahmen) von Schüler*innen ohne Einwilligung durchgeführt werden (vgl. BbgSchulG § 66 Abs. 3). Es ist gesondert zu begründen, inwiefern die Aufnahmen wissenschaftlich erfordert werden (vgl. BbgSchulG § 66 Abs. 3).

Bild- und Tonaufnahmen müssen nach ihrer Verarbeitung zum frühestmöglichen Zeitpunkt gelöscht werden. Unbefugte Dritte dürfen keinen Zugang zu Daten der Erhebung haben (vgl. WissUV § 4 Abs. 5).

Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 28.08.2020)

Erhebungen im Präsenzunterricht werden momentan nicht genehmigt. Dies gilt voraussichtlich bis frühestens nach den Herbstferien. Online-Befragungen und Erhebungen in unterrichtsfreier Zeit können hingegen genehmigt werden. Bei der Durchführung ist die Allgemeinverfügung zu Hygiene an Schulen maßgeblich.

Ansprechpartner*innen finden Sie auf der Website der Behörde für Schule und Berufsbildung unter
https://www.hamburg.de/bsb/bq-f/

Stand: Juni 2020

Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:

Formulare:
Quellen
Regelungsinhalte

Personen oder Institutionen, die nicht einer Schule oder der Behörde für Schule und Berufsbildung oder des Hamburger Instituts für Berufliche Bildung angehören, müssen für die Durchführung von Wissenschaftlichen Untersuchungen in allgemein- und berufsbildenden Schulen eine Genehmigung bei der Behörde für Schule und Berufsbildung einholen (vgl. MBISchul Ziffer 5.1).

Die Entscheidung über die Genehmigung von Anträgen auf die Durchführung wissenschaftlicher Untersuchungen trifft die zuständige Behörde auf der Grundlage von Stellungnahmen der zuständigen Schulaufsichtsbeamt*innen sowie der zuständigen Fachreferent*innen und nach einer datenschutzrechtlichen Prüfung durch die*den behördliche*n Datenschutzbeauftragte*n der Behörde für Schule und Berufsbildung. Stellungnahmen externer Wissenschaftler*innen können bei Erforderlichkeit zusätzlich eingeholt werden. Schließlich sollen Untersuchungen in Schulen nur durchgeführt werden, wenn die Schulleitung und die Schulkonferenz zugestimmt haben (vgl. MBISchul Ziffer 5.3).
Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftl. Untersuchung an Schulen in Hamburg - Quellen: Hamburg.de
Voraussetzung für die Genehmigung ist, dass (vgl. MBISchul Ziffer 5.1)

1. das Forschungsvorhaben einen Bezug zum Bildungs- und Erziehungsauftrag der Schule hat und

2. nicht in die Wahrnehmung des Bildungs- und Erziehungsauftrags der Schule eingreift.

3. Weiterhin sollte die Durchführung der Untersuchung die Unterrichtsarbeit so wenig wie möglich beeinträchtigen und zusätzliche Aufgaben für die Schule vermieden werden.

4. Außerdem darf nicht in die Erziehungsrechte der Sorgeberechtigten eingreifen.

5. Die wissenschaftliche Verantwortung für die Untersuchung muss von einer anerkannten Forschungseinrichtung bzw. von einer*m ihr angehörenden wissenschaftlich ausgewiesenen Expertin*en übernommen werden.

Allgemeines
Über die Genehmigung von wissenschaftlichen Untersuchungen als Bestandteile von Praktika, Forschungswerkstätten bzw. Prüfungsarbeiten im Rahmen der Ausbildung von Lehrkräften entscheidet die Schulleitung, sofern Punkt 2-4 der zuvor aufgelisteten Voraussetzungen erfüllt werden (vgl. MBISchul Ziffer 6).

Anträge auf Genehmigung wissenschaftlicher Untersuchungen sind rechtzeitig vor Beginn der Untersuchung bei der Stabsstelle für Forschungskooperation und Datengewinnung des IfBQ in elektronischer Form einzureichen. Ein Anschreiben an die jeweiligen Schulleitungen ist beizulegen (vgl. Genehmigungsverfahren wissenschaftlicher Untersuchungen).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. MBISchul Ziffer 5.2):

Der Gegenstand und das Ziel der wissenschaftlichen Untersuchung,

die verantwortlich Leitung der Untersuchung und deren Mitarbeitenden,

eine kurze Beschreibung des aktuellen Forschungsstandes,

die Art und Weise der Durchführung der Untersuchung,

die Personen (Schüler*innen, Lehrkräfte), die an der Untersuchung beteiligt werden sollen,

die eingesetzten Hilfsmittel (Erhebungsinstrumente); diese sind dem Antrag beizufügen,

der zeitliche Umfang der Untersuchung, ggf. die Inanspruchnahme von Unterrichtszeit,

die Beschreibung der technischen und organisatorischen Maßnahmen zur Datensicherheit,

die Art und Weise der Datenauswertung,

die Bereitschaft, die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) anzuerkennen und sich daran zu halten,

und die Bereitschaft, das Untersuchungsergebnis der Behörde vorzulegen.

Soweit das Forschungsvorhaben eine Übermittlung personenbezogener Daten an Dritte umfasst, muss der Genehmigungsantrag auch die empfangende Stelle, die Art der zu übermittelnden personenbezogenen Daten und den Kreis der Betroffenen bezeichnen.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung (vgl. MBISchul Ziffer 2.1):
Angaben zum Genehmigungsverfahren

Bei wissenschaftlichen Untersuchungen an Schulen gelten zur Einhaltung der datenschutzrechtlichen Bestimmungen die Regelungen des HmbSG § 98 bis § 100. Außerdem ist HmbDSG § 27 (Datenverarbeitung zum Zweck wissenschaftlicher Forschung) zu beachten.

Generell muss geprüft werden, ob die Verarbeitung anonymisierter Daten genügt und auf die Verarbeitung von personenbezogenen Daten verzichtet werden kann. Wenn nicht, sollte überprüft werden, ob zumindest frühzeitig anonymisiert werden kann.

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Diejenigen Lehrkräfte, Erziehungsberechtigte sowie Schüler*innen, die an der Untersuchung teilnehmen, sind über die geplante Durchführung gesondert anzuschreiben. Dort ist darüber aufzuklären, welche Forschungsinstrumente angewandt werden und darauf hinzuweisen, dass die Teilnahme freiwillig ist und eine Verweigerung der Teilnahme nicht zum Nachteil gereicht (vgl. Genehmigungsverfahren wissenschaftlicher Untersuchungen).
Gültige Muster einer informierten Einwilligung sind in den Formulierungsbeispielen des VerbundFDB auffindbar und können für das Verfahren genutzt werden.

Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 23.09.2020)

Das Genehmigungsverfahren wurde nicht geändert. Für Hinweise zu möglichen Schulschließungen und damit einhergehenden Erhebungsverzögerungen beobachten Sie die Aktuellen Informationen zu Corona des Kultusministeriums bzgl. Schulen in Zeiten der Pandemie.

Ansprechpartner:
Yasar Karakas; Erhebungen.HKM@kultus.hessen.de

Stand: Juni 2020

Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:

Formulare:

Regelungsinhalte
Quellen
Wissenschaftliche Forschungsvorhaben in Schulen müssen vom Hessischen Kultusministerium genehmigt werden, wobei die Befugnis auf die Schulaufsichtsbehörden übertragen werden kann. Erziehungswissenschaftliche Forschungsvorhaben sollen genehmigt werden, wenn die Erfüllung des Bildungsauftrages der Schule hierdurch nicht unangemessen beeinträchtigt wird. Bevor oder nachdem die Genehmigung erteilt wird, ist die Schulkonferenz anzuhören. In letzter Instanz entscheidet die Schulleitung über die Teilnahme. Werden beim genehmigten Forschungsvorhaben personenbezogene Daten verarbeitet, ist die Genehmigung dem Hessischen Datenschutzbeauftragten mitzuteilen (vgl. HSchG § 84 Abs. 1).

Der Antrag ist in schriftlicher oder elektronischer Form an das Hessische Kultusministerium zu richten. Dieser sollte mindestens 3 Monate vor dem gewünschten Beginn des Vorhabens gestellt werden, bei komplexeren Erhebungen entsprechend früher (vgl. Wissenschaftliche Studien. Forschungsvorhaben).

Zur Genehmigung müssen zusätzlich zum Antrag folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 3):

Eine kurze Projektbeschreibung,

vorbereitete Schüler*innenbriefe und Briefe für Erziehungsberechtigte/sonstige Betroffene,

jeweils vorbereitete Einverständniserklärungen für die Schüler*innen, Erziehungsberechtigte, Lehrkräfte, Schulleitung,

ein Aufbewahrungs- und Löschkonzept der personenbezogenen Daten,

und Fragebögen, Interviewleitfäden sowie Testinstrumente als Druckversion.
Allgemeines
Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die Verarbeitung personenbezogener Daten bedürfen der Einwilligung der Betroffenen, also Eltern, Schüler*innen, Lehrkräfte und Schulleitung (vgl. HSchG § 84 Abs. 2; Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 6).

Die personenbezogene Daten müssen spätestens nach der Auswertung vernichtet werden. Bis zu diesem Zeitpunkt sind die Daten vor unbefugten Zugriff von Dritten geschützt aufzubewahren (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 7).

Die Forschungsregelung im HDSIG ergänzen die Vorschriften des HSchG (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 7).
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Die Einwilligung bedarf der Schriftform, soweit nicht aufgrund besonderer Umstände eine andere Form angemessen ist (vgl. HSchG § 84 Abs. 2).

Eine Einwilligung der Betroffenen ist nicht erforderlich, wenn deren schutzwürdige Belange wegen der Art der Daten, wegen ihrer Offenkundigkeit oder wegen der Art der Verwendung nicht beeinträchtigt werden. Die Einwilligung der Betroffenen muss auch nicht eingeholt werden, wenn das öffentliche Interesse an der Durchführung des Forschungsvorhabens die schutzwürdigen Belange der Betroffenen erheblich überwiegt und der Zweck der Forschung nicht auf andere Weise erreicht werden kann (vgl. HSchG § 84 Abs. 2).

Eine zusätzliche Einwilligung der Erziehungsberechtigten oder anderer Dritter ist einzuholen, wenn diese zwar nicht direkt an der Befragung teilnehmen, aber Angaben über sie im Fragebogen abgefragt werden (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 6).

Bei der Einwilligung von Schüler*innen im Alter von 14 bis einschließlich 17 Jahren bedarf es nicht der gesonderten Einwilligung der Erziehungsberechtigten (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 6).

Die Betroffenen müssen darauf hingewiesen, dass die Teilnahme freiwillig ist, eine Nicht-Einwilligung keine Nachteile mit sich zieht und eine Einwilligung jederzeit zurückgezogen werden kann (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 6). Außerdem müssen sie dabei über das Ziel und den wesentlichen Inhalt des Forschungsvorhabens, die Art ihrer Beteiligung an der Untersuchung sowie die Verarbeitung der erhobenen Daten aufgeklärt werden (vgl. HSchG § 84 Abs. 2).

Hinweise zu Bild- und Tonaufzeichnungen:

Die Einschränkungen der Verarbeitung personenbezogener Daten in Form von Video- und Tonaufnahmen durch die ggf. verweigerte Teilnahme bestimmter Betroffener müssen bei der Auswertung beachtet werden (Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 7).

Zur Durchführung von Untersuchungen an öffentlichen Schulen ist die Anwendung von sogenannten Incentives (finanzielle Aufwandsentschädigung oder sonstige geldwerte Vorteile) nicht gestattet (vgl. Antrag auf Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung, S. 6).

Stand: Juni 2020

Rechtstexte:

Regelungsinhalte

Zur Durchführung von wissenschaftlichen Forschungsvorhaben an Schulen in öffentlicher Trägerschaft bedarf es der Genehmigung der zuständigen Schulbehörde (vgl. SchulG M-V § 71).

keine Angaben
Quellen

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung (vgl. DSG-M-V § 9):

Die personenbezogenen Daten sind zu anonymisieren, sofern dies der Forschungszweck zulässt. Bis zur vollständigen Anonymisierung sind die Daten gesondert zu speichern und müssen gelöscht werden, sobald der Forschungszweck dadurch nicht mehr behindert wird.

Werden personenbezogene Daten an Dritte oder Vierte übermittelt, dürfen diese nur für Zwecke der wissenschaftlichen Forschung genutzt werden und müssen den datenschutzrechtlichen Bestimmungen gemäß DSG -M-V § 9 Abs. 1 Satz 2 sowie Abs. 2 und 3 gerecht werden.

Hinweise zu Einwilligungserklärungen (vgl. DSG-M-V § 9):
Allgemeines

Eine Einwilligung muss nicht eingeholt werden, wenn schutzwürdige Belange der betroffenen Person wegen der Art der Daten, wegen ihrer Offenkundigkeit oder wegen der Art der Verwendung nicht beeinträchtigt werden oder das öffentliche Interesse an der Durchführung des Forschungsvorhabens die schutzwürdigen Belange der betroffenen Person erheblich überwiegt und der Zweck der Forschung nicht auf andere Weise erreicht werden kann.

Eine zusätzliche Einwilligung ist erforderlich, wenn die personenbezogenen Daten veröffentlicht werden sollen. Eine Einwilligung muss nicht eingeholt werden, wenn sie die Darstellung von Forschungsergebnissen über Ereignisse der Zeitgeschichte verhindert.

Das Recht der Betroffenen auf Auskunft nach Artikel 15 der Verordnung (EU) 2016/679, auf Berichtigung nach Artikel 16 der Verordnung (EU) 2016/679, auf Einschränkung der Verarbeitung nach Artikel 18 der Verordnung (EU) 2016/679 und auf Widerspruch nach Artikel 21 der Verordnung (EU) 2016/679 ist zu beachten. Diese Rechte müssen nicht beachtet werden, wenn sie die spezifischen Forschungszwecke unmöglich machen oder ernsthaft beeinträchtigen würden und solche Ausnahmen für die Erfüllung dieser Zwecke notwendig sind oder die Inanspruchnahme oder Gewährung dieser Rechte unmöglich ist.
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Stand: Juli 2020

Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:

Regelungsinhalte

Umfragen und Erhebungen an öffentlichen Schulen in Niedersachsen sind grundsätzlich genehmigungspflichtig. Für die Genehmigung ist die nachgeordnete Schulbehörde zuständig. Das Kultusministerium kann allerdings in Einzelfällen die Entscheidung übernehmen. Vor allem bei Umfragen und Erhebungen von erkennbar besonderer gesellschaftlicher, politischer oder herausgehobener Bedeutung wird das Kultusministerium vor der Genehmigung von der Schulbehörde in Kenntnis gesetzt. Umfragen und Erhebungen, die den Religionsunterricht betreffen, werden nur mit Einverständnis der entsprechenden Religionsgemeinschaft genehmigt (vgl. RdErl. Nummer 1.1).
[AKTUALISIEREN]
Im Genehmigungsverfahren wird geprüft, ob auf eine neue Erhebung verzichtet werden kann, da das Ziel der geplanten Erhebung auch durch Verwendung bereits vorhandener Daten oder Untersuchungsergebnisse erreicht werden kann (vgl. RdErl. Nummer 3.1.1). Weiterhin ist Voraussetzung, dass mit der Durchführung der Erhebung keine Störung oder Belastung des Schulbetriebes verbunden ist (vgl. RdErl. Nummer 3.1.2).

Die Schulen entscheiden in letzter Instanz selbst darüber, ob sie an der genehmigten Umfrage oder Erhebung teilnehmen wollen. Ausnahme hierfür ist die Verpflichtung zur Teilhabe durch Erlass des Kultusministeriums oder Verfügung der nachgeordneten Schulbehörde (vgl. RdErl. Nummer 4). Für Umfragen oder Erhebungen an Schulen in freier Trägerschaft, ist der jeweilige Träger anzusprechen (vgl. Durchführung von Umfragen und Erhebungen in Schulen).
Quellen
Umfragen und Erhebungen im Rahmen der niedersächsischen Lehrerausbildung (also solche, die Studierende während oder im Anschluss an ein gemäß Nds. MasterVO-Lehr zu absolvierendes Praktikum an der betreffenden Praktikumsschule oder als Auszubildende gemäß APVO-Lehr an ihrer Ausbildungsschule durchführen) müssen lediglich mit der Schulleitung abgestimmt werden (vgl. RdErl. Nummer 1.2 Buchst. d). Dieses vereinfachte Verfahren gilt allerdings nicht, wenn mehrere öffentliche Schulen einbezogen werden (vgl. Merkblatt).

Ein Antrag auf Genehmigung ist rechtzeitig, mindestens drei Wochen vor Beginn der beabsichtigten Umfrage oder Erhebung, schriftlich vorzulegen (vgl. RdErl. Nummer 1.1).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. RdErl. Nummer 2):

Allgemeines

Die konkrete Bezeichnung des Vorhabens und dessen ausführliche Darstellung,

Angaben über die an dem Vorhaben beteiligten Mitarbeitenden (Name, Anschrift und Qualifikation der für die Leitung und die Organisation des Projekts verantwortlichen Personen der Stelle, die die Erhebung durchführt, sowie der weiteren Mitarbeitende) und der übrigen Personen, die von den noch nicht verarbeiteten Erhebungsunterlagen Kenntnis erlangen,

Benennung der an der Erhebung zu beteiligenden einzelnen Schulen, Angabe der Klassenstufen - ggf. bestimmter Fachklassen - und der voraussichtlichen Zahl der Klassen sowie Schüler*innen,

Angaben über die Art und Weise und den voraussichtlichen zeitlichen Umfang der Inanspruchnahme von Schüle*rinnen, Lehrkräften oder Erziehungsberechtigten,

bei Antragstellenden aus dem Hochschul- oder sonstigen Bildungsbereich eine Stellungnahme der*s fachlich zuständigen Professorin*en oder der Projektleitung, bei Antragstellenden aus Studienseminaren der Seminarleitung,

bei Anträgen von Institutionen oder Personen, die ihren Sitz oder Wohnsitz außerhalb Niedersachsens haben, sowie bei Antragstellenden aus dem Hochschul- oder sonstigen Bildungsbereich, die zwar in Niedersachsen wohnen, aber an Bildungseinrichtungen außerhalb Niedersachsens tätig sind oder ausgebildet werden, eine besondere Begründung für die Durchführung der Erhebung in Niedersachsen,

und ein Muster aller Unterlagen, deren Verwendung bei der Erhebung vorgesehen sind (Fragenkataloge, Erhebungsbögen, Tests, Muster eines Informationsschreibens für die Teilnehmende an der Erhebung u.Ä.) sowie Angaben über den Zeitpunkt der Anonymisierung und die endgültige Vernichtung der zu erhebenden Daten.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Werden personenbezogene Daten nicht verarbeitet, muss die Erhebung anonym erfolgen und die Struktur der Fragen und die Art der Durchführung der Erhebung dürfen keine Zuordnung der erhobenen Daten zu bestimmten einzelnen Personen in allen Phasen der Verarbeitung (Erheben, Speichern, Verändern, Übermitteln, Sperren, Löschen und Nutzen) - auch bei Zuhilfenahme von Zusatzwissen (z.B. Adress- und Telefonverzeichnisse) - nicht oder nur mit einem unverhältnismäßig großen Aufwand an Zeit, Kosten oder Arbeitskraft zulassen (vgl. RdErl. Nummer 3.3).

Werden personenbezogene Daten verarbeitet, dann müssen die datenschutzrechtlichen Vorschriften eingehalten werden (vgl. RdErl. Nummer 3.1.4, 3.4). Dabei muss insbesondere NDSG § 25 beachtet werden. Das heißt, dass personenbezogene Daten nur dann weiterverarbeitet werden dürfen, wenn dies für Forschungszwecke geschieht, die Daten anonymisiert und die Merkmale, mit deren Hilfe ein Bezug zu bestimmten Personen hergestellt werden kann, gelöscht werden, sobald der Erhebungszweck dies zulässt (vgl. RdErl. Nummer 3.4.6).

Die Teilnahme an Umfragen und Erhebungen, bei denen personenbezogene Daten verarbeitet werden, bedarf der schriftlichen Einwilligung (vgl. RdErl. Nummer 3.4.1).

Hinweise zur Einwilligungserklärungen:

Wenn minderjährige Schüler*innen oder Schüler*innen nach ihren Eltern oder nach Verhältnissen in der Familie befragt werden, bedarf es der Einwilligung der Erziehungsberechtigten (vgl. RdErl. Nummer 3.4.2).

Die zusätzliche Einwilligung der Erziehungsberechtigte ist nicht erforderlich, wenn die Schüler*innen volljährig sind. Sind Schüler*innen minderjährig und bereits einwilligungsfähig, also „in der Lage, die Bedeutung und die Tragweite der Einwilligung und deren rechtliche Folgen zu erfassen und ihren Willen hiernach zu bestimmen" (in der Regel ab dem 9. Schuljahrgang), ist zusätzlich zur Einwilligung der Erziehungsberechtigten die Einwilligung dieser Schüler*innen erforderlich .(vgl. RdErl. Nummer 3.4.3).

Erziehungsberechtigte und alle an der Schule tätigen Personen, die persönlich an Umfragen und Erhebungen teilnehmen, können ihre Einwilligung durch die Zurverfügungstellung ihrer Daten (bspw. mit dem Ausfüllen und der Rückgabe der Fragebögen) bekunden (vgl. RdErl. Nummer 3.4.4).

Die Teilnehmenden müssen darauf hingewiesen werden, dass die Teilnahme freiwillig oder gemäß NSchG § 30 Abs. 3 verpflichtend ist (vgl. RdErl. Nummer 3.1.3). Es muss auch darüber aufgeklärt werden, dass die Teilnehmenden das Recht besitzen, nicht alle Fragen beantworten zu müssen und eine Nichtteilnahme keinerlei Nachteile für sie nach sich ziehen (vgl. RdErl. Nummer 3.2). Zur Aufklärung gehört auch, die Teilnehmenden auf ihr Recht, die Einwilligung zu verweigeren oder mit Wirkung für die Zukunft zu widerrufen, aufmerksam zu machen (vgl. RdErl. Nummer 3.4.5).

Die Teilnehmenden sind über das Ziel und den wesentlichen Inhalt des Vorhabens, die Art ihrer Beteiligung an der Untersuchung sowie über die Verwendung der erhobenen Daten aufzuklären (vgl. RdErl. Nummer 3.2). Werden Daten über die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder weltanschauliche Überzeugungen, Gewerkschaftszugehörigkeit, Gesundheit oder Sexualleben erhoben, muss sich die Einwilligung ausdrücklich auf diese Angaben beziehen (vgl. RdErl. Nummer 3.4.5).

Werden personenbezogene Daten von Dritten angegeben, muss deren Einwilligung eingeholt werden (vgl. RdErl. Nummer 3.4.2).
Angaben zum Genehmigungsverfahren

Die Ergebnisse der Umfragen und Erhebungen sowie ihre Auswertung müssen der Genehmigungsbehörde und dem Kultusministerium schriftlich mitgeteilt werden (vgl. RdErl. Nummer 6).

Online-Befragungen der Schüler*innen sind möglich, solange entsprechend der angeführten Richtlinien schriftlich eingewilligt wurde (vgl. RdErl. Nummer 3.4.4).

Sogenannte Incentives/Gratifikationen dürfen nicht eingesetzt werden (vgl. Merkblatt).

Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 18.08.2020)

An den bestehenden Regelungen hat sich nichts geändert, weswegen fortlaufend Anträge nach den übllichen Regelungen geprüft werden. Die endgültige Entscheidung über die Teilnahme trifft die Schule selbst.

Thomas Rendenbach; thomas.rendenbach@add.rlp.de; Tel. 0651-9494-174

Stand: August 2020
Sonstiges
Rechtstexte:

Weitere Quellen der Recherche:

Formular:

Regelungsinhalte

Wissenschaftliche Untersuchungen, die nicht von den Schulen selbst, von den Schulbehörden oder den Schulträger*innen durchgeführt werden, bedürfen der Genehmigung durch die Aufsichts- und Dienstleistungsdirektion Rheinland-Pfalz (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 1.1; SchulG § 67 Abs. 7). Zusätzlich ist die Zustimmung der*s Landesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit Rheinland-Pfalz (LfDI) einzuholen (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.5). Bei Vorlage des Genehmigungsbescheids entscheidet die jeweilige Schulleitung letztlich darüber, ob deren Schule an der Untersuchung teilnimmt (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.4 und 2.6). Forschungsvorhaben werden nur genehmigt, wenn ein erhebliches pädagogisch-wissenschaftliches oder gleichwertiges Interesse vorzuweisen ist. Außerdem darf die jeweilige Schule nur in zumutbarem Rahmen belastet werden, wenn personenbezogene Daten erhoben werden (vgl. SchulG § 67 Abs. 7; Informationsbroschüre, Nummer 2.2).

Einigen in Rheinland Pfalz ansässige Hochschulen wurde eine sogenannte „Generalgenehmigung" oder „generelle Genehmigung" für die Durchführung wissenschaftlicher Untersuchungen in Schulen erteilt. Eine Übersicht befindet sich in der Informationsbroschüre (vgl. Nummer 1.2). Diese Antragstellenden können, müssen aber nicht ihr Vorhaben an den LfDI weiterleiten (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.5). Darüber hinaus kann die Untersuchung ohne Rückmeldung der Aufsichts- und Dienstleistungsdirektion (ADD) drei Wochen nach ihrer Beantragung durchgeführt werden, sofern die Genehmigung vorher nicht von der ADD ausgesetzt wurde (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 1.2).
Quellen
Für die Genehmigung einer wissenschaftlichen Untersuchung müssen alle vorzulegenden Unterlagen mit ausreichendem zeitlichem Vorlauf elektronisch eingereicht werden (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.3-2.4). Der endgültige Genehmigungsbescheid wird auf dem Postweg zugesendet, weswegen die Postanschrift vom Antragsteller in der Mail angegeben werden muss. Antragstellende mit Generalgenehmigung müssen dies nicht tun, da sie im Regelfall eine Bestätigungsmail erhalten (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.4). Der Antrag ist an die folgende Mail-Adresse zu senden (Stand: 03.08.2020): schulumfragen@add.rlp.de (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.4). Die Unterlagen an den LfDI sind an folgende Mail-Adresse zu senden (Stand: 03.08.2020): poststelle@datenschutz.rlp.de (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.8).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.3):

Formblatt „Anzeige einer wissenschaftlichen Untersuchung" (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.8),

Angaben zur Untersuchungsleitung, eine kurze, aber schlüssige Schilderung des Ablaufs, des Umfangs und der Zielsetzung des Projektes, sowie eine Beschreibung der geplanten Auswertung und Ergebnisrückmeldung,

ein Informationsschreiben für die Teilnehmenden, in dem ausdrücklich insbesondere auf die Freiwilligkeit der Teilnahme und die Nichtbenachteiligung bei einer Nichtteilnahme hingewiesen wird und Daten für eine Kontaktaufnahme mit der verantwortlichen Stelle angegeben werden,

ein Schreiben zur schriftlichen Einverständniserklärung einer Teilnahme, in dem insbesondere Informationen zur Aufbewahrung und Vernichtung der Daten gegeben werden und ein Hinweis auf die Möglichkeit des Widerrufs der Einwilligung ohne Angabe von Gründen und ohne damit verbundene Nachteile erfolgt,

ein Schreiben an die Erziehungsberechtigten (bei minderjährigen Untersuchungsteilnehmenden), das diese dementsprechend über die geplante Untersuchung aufklärt und deren Einverständnis für die Teilnahme des Kindes einholt,

Erhebungsinstrumente als Ansichtsexemplare (z.B. Fragebogen, Interviewleitfaden, Link bei Online-Fragebögen) bzw. Beschreibung des geplanten Vorgehens (z.B. Beobachtungskriterien),

und eine Erklärung, dass sichergestellt ist, dass unbefugte Dritte keinen Einblick in die Datenerhebung erhalten (Adressatin der Datenschutzerklärung ist die ADD).

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:
Anzeige einer wissenschaftlichen Untersuchung/ Umfrage in Schulen - Quelle: Aufsichts- und Dienstleistungsdirektion Rheinland-Pfalz

Wenn der LfDI sich nach der Prüfung der eingesendeten Unterlagen zum Vorhaben rückmeldet und zusätzliche datenschutzrechtliche Hinweise und Empfehlungen gibt, müssen diese vor Beginn der Erhebung umgesetzt werden, da eine Genehmigung sonst nicht erteilt werden kann (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.5).

Werden personenbezogene Daten verarbeitet, muss eine wirksame Einwilligung der Betroffenen eingeholt werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.2). Die Einwilligung erfolgt schriftlich. In Ausnahmefällen ist eine mündliche oder sog. konkludente Einwilligung genügend und sollte dann nur an Lehrkräfte bzw. am sonstigen pädagogischen Personal angewandt werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.6)

Bei der Erhebung personenbezogener Datenerhebung mittels eines online-gestützten Fragebogens ist dafür zu sorgen, dass die Nutzung des Online-Fragebogens über einen verschlüsselten Zugang erfolgt (z.B. anstelle des HTTP-Protokolls das HTTPS-Protokoll) (vgl. Checkliste, Ziffer I.9).

Kontaktdaten können für Erhebungen, die zu verschiedenen Zeitpunkten durchgeführt werden bzw. als Followups wiederholt werden, aufgehoben werden, wenn sie unverzüglich von den Forschungsdaten getrennt und sicher (ggf. verschlüsselt) aufbewahrt werden. Zugang sollte nur ein kleiner Personenkreis haben, der nach Möglichkeit nicht mit der Auswertung befasst ist. Spätestens mit Beendigung des Projekts müssen die Daten gelöscht werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.13).

Bei Verknüpfungen von verschiedenen Erhebungsinstrumenten mit einem Code ist dafür zu sorgen, dass nicht-sprechenden Codes vergeben werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.14).

Wenn Erziehungsberechtigten/Betroffenen eine Rückmeldung über das Forschungsergebnis erhalten sollen, können die Betroffenen nach der Datenerhebung eine Karte mit einer ID und einer Adresse (Empfangsadresse der Karte mit frankiertem und adressierten Rückumschlag) zugewiesen bekommen. So kann nach Abschluss des Vorhabens einen Standardbrief mit dem Forschungsergebnis an die Betroffenen zugestellt werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.12)

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:
Allgemeines

Die Einwilligungsfähigkeit bemisst sich nicht nach Alter, sondern nach der Fähigkeit, die Bedeutung und Tragweite der Einwilligung und ihrer rechtlichen Folgen zu erfassen und den eigenen Willen hiernach zu bestimmen (in der Regel ab einem Alter von mehr als 14 Jahren) (vgl. Checkliste Ziffer I.5).

Die Betroffenen müssen vor der Einwilligung über deren verschiedenen Rechte und über die wesentlichen Modalitäten der vorgesehenen Datenverarbeitung informiert werden (vgl. Checkliste, Ziffer I.2). Dazu gehört, dass die Betroffenen darauf aufmerksam gemacht werden müssen, dass die Teilnahme nicht verpflichtend ist und durch Nichtteilnahme keine Nachteile entstehen. Die Teilnehmenden können während oder nach einer Teilnahme das Einverständnis mit der Datenverwertung ohne Angabe von Gründen und ohne Konsequenzen widerrufen (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.7). Außerdem darf die Teilnahme zum Beispiel auch zwischen zwei Erhebungszeitpunkten ohne Begründung widerrufen werden. Über die Form der Betreuung von Nichtteilnehmenden ist zu informieren. Ebenfalls können einzelne Fragen unbeantwortet bleiben (vgl. Checkliste, Ziffer I.4).

Sind Dritte anhand der erhobenen Daten reidentifizierbar, ist ebenfalls deren Einwilligung einzuholen (vgl. Checkliste Ziffer I.7).

Wenn personenbezogene Daten veröffentlicht werden sollen, muss dafür eine Einwilligung der Betroffenen eingeholt werden. Einwilligungen müssen nicht eingeholt werden, wenn die Veröffentlichung für die Darstellung von Forschungsergebnissen über Ereignisse der Zeitgeschichte unerlässlich ist und überwiegende schutzwürdige Interessen der Betroffenen nicht entgegenstehen (vgl. Checkliste, Ziffer I.15).

Hinweis zu Ton- und Videoaufnahmen

Video- und Tonaufnahmen sind zulässig, wenn die Betroffenen informiert eingewilligt haben und darüber aufgeklärt wurden, dass die erteilte Einwilligung jederzeit mit Wirkung für die Zukunft widerrufen werden kann und dass daraus keine Nachteile entstehen. Die nichtteilnehmenden Personen sind in den Video- oder Audioaufzeichnungen zu verfremden, sodass keine Identifikation mehr möglich ist. Die Aufzeichnungen müssen anonymisiert werden und gelöscht werden, sobald dies der Forschungszweck erlaubt (vgl. Checkliste, Ziffer I.11).
Angaben zum Genehmigungsverfahren

Lehrkräfte, die mit organisatorischen Aufgaben zur Durchführung von Untersuchungen betraut wurden, dürfen nicht im Konflikt mit Interessen ihrer Rolle in der Schule stehen (z.B. Einflussnahme auf die Befragten) (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 2.7).

In der Informationsbroschüre befinden sich weitere zahlreiche Muster, Beispiele und Hinweise zu datenschutzrechtlichen Aspekten (vgl. Informationsbroschüre, Nummer 4, 5, 6).

Stand: August 2020

Rechtstexte:

Regelungsinhalte

Erhebungen in Schulen zum Zweck wissenschaftlicher Forschung müssen beim Ministerium für Bildung und Kultur genehmigt werden (vgl. Verordnung § 1). Voraussetzung ist, dass das Vorhaben ein schutzwertes wissenschaftliches Interesse an der Erhebung aufweisen kann und die Unterrichts- und Erziehungswirklichkeit der Schule Gegenstand der Untersuchung ist (vgl. Verordnung § 3 Abs. 3.1-3.2). Erhebungen werden jedoch nicht genehmigt, wenn die Untersuchung auch auf Basis anonymisierter Daten oder Ergebnisse von bereits vorliegenden Auswertungen durchgeführt werden können (vgl. Verordnung § 3 Abs. 2.1).

Die Beeinträchtigung des ordnungsgemäßen Schulbetriebs, insbesondere Unterrichtsausfall in nicht vertretbarem Maße, sollte im Verhältnis zur entsprechenden Bedeutung des Vorhabens stehen und diese nicht übersteigen (vgl. Verordnung § 3 Abs. 2.5). Daher ist auch soweit wie möglich auf Inanspruchnahme von Unterrichtszeit zu verzichten (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2.2). Dazu gehört auch, dass die Mitarbeit oder Teilnahme für die betroffenen Schüler*innen, Lehrkräfte und Erziehungsberechtigten nach Inhalt, Belastung, Zeitpunkt und Dauer der Erhebung zumutbar sind. Beginn und Ende des Schuljahres sowie Prüfungszeiten sind im Allgemeinen unzumutbare Zeitpunkte (vgl. Verordnung § 3 Abs. 3.4).
Sonstiges
Damit nicht nur diese Voraussetzungen erfüllt werden, müssen die erforderlichen organisatorischen Maßnahmen zur Durchführung der Erhebung mit der Schulleitung abgestimmt werden und letztlich die Zustimmung derselben erhalten (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2.3).

Genehmigungen werden außerdem nicht erteilt, wenn die jeweilige Schule lediglich aus Organisationszwecken genutzt wird, eine Zielgruppe zu erreichen und die Teilnahme der Schule der Themenstellung des Vorhabens nach nicht erforderlich ist (vgl. Verordnung § 3 Abs. 2.2). Die Art der Befragung darf nicht zu einer Diskriminierung (z.B. Selbstbezichtigung einer Straftat) einzelner Schüler*innen, Lehrkräfte oder Erziehungsberechtigter oder zur Erstellung von Persönlichkeitsprofilen oder Teilabbildern der Persönlichkeit führen (vgl. Verordnung § 3 Abs. 2.3). Auch dürfen die Fragestellungen der Untersuchung keinen suggestiven Charakter oder Werbecharakter irgendwelcher Art haben (vgl. Verordnung § 3 Abs. 2.4).

Die Genehmigung ist mindestens zwei Monate vor Beginn der beabsichtigten Erhebung schriftlich beim Ministerium für Bildung und Kultur zu beantragen (vgl. Verordnung § 1). Der Genehmigungsbescheid des Ministeriums für Bildung einschließlich des von diesem geprüften Informationsschreibens und des Formblatts zur Einholung der schriftlichen Einwilligung der Betroffenen sind der jeweiligen Schulleitung von den Antragstellenden vorzulegen (vgl. Verordnung § 5).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Verordnung § 2):
Quellen

Eine ausführliche Darstellung des Forschungs- und Erhebungsvorhabens,

Angaben über die an der Verwirklichung des Vorhabens beteiligten Mitarbeitenden (Name, Anschrift und Qualifikation der verantwortlichen Projektleitung, der Organisationsleitung der Stelle, die die Erhebung durchführt, sowie den weiteren Mitarbeitenden),

eine Benennung der an der Erhebung zu beteiligenden einzelnen Schulen, Angabe der Klassenstufen, gegebenenfalls bestimmter Fachklassen und der voraussichtlichen Zahl der Klassen und Schüler*innen,

Angaben über die Art und Weise und den voraussichtlichen zeitlichen Umfang der Inanspruchnahme von Schüler*innen, Lehrkräfte oder Erziehungsberechtigten,

den Zeitplan der Erhebung,

bei Antragstellenden aus dem Hochschul- oder sonstigen Bildungsbereich, soweit der Antrag nicht von einer*m Professorin*en bzw. einer Lehrkraft aus der betreffenden sonstigen Bildungseinrichtung gestellt wird, eine Stellungnahme der*s fachlich zuständigen Professorin*s bzw. der Lehrkraft, bei Antragstellenden aus den Studienseminaren bzw. Landesseminaren eine Stellungnahme der Fachleitung und der Seminarleitung, in der jeweils das Vorhaben in Zielsetzung, Inhalt, Verfahren und Form unterstützt wird,

ein Muster aller Unterlagen, deren Verwendung bei der Erhebung vorgesehen ist (Fragenkataloge, Erhebungsbogen, Test u.Ä.), und aus denen insbesondere alle etwaigen zu erhebenden personenbezogenen Daten ersichtlich sein müssen, sowie die Angaben über den Zeitpunkt der Anonymisierung und die endgültige Vernichtung der Daten,

ein Informationsschreiben für die an der Erhebung teilnehmenden Schüler*innen, Lehrkräfte oder Erziehungsberechtigten im Fall der beabsichtigten Erhebung personenbezogener Daten eine Darlegung, warum die Erhebung nicht in anonymisierter Form durchgeführt werden kann,

das Formblatt, auf dem die Betroffenen schriftlich ihre Einwilligung erklären,

und eine Erklärung, dass sich die Antragstellenden, falls es sich bei ihnen um eine private Stelle im Sinne des Saarländischen Datenschutzgesetzes (SDSG) handelt, bei der Verarbeitung der erhobenen Daten der Kontrolle durch den Landesbeauftragten für Datenschutz im Rahmen des § 28 Abs. 1 SDSG unterwirft.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die schutzwürdigen Rechte, also die allgemeinen Rechte des Datenschutzes, von Schüler*innen, Lehrkräften, Erziehungsberechtigten oder sonstigen Personen sind zu wahren (vgl. Verordnung § 3 Abs. 3.3).

Die erhobenen Daten sind grundsätzlich zu anonymisieren. Das heißt, dass keine Identifikationsmerkmale wie z. B. Name und Anschrift erhoben und der Personenbezug in anderer Weise unter Berücksichtigung von Art, Umfang und Verwendungszusammenhang der Daten nur mit unverhältnismäßig hohem Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft hergestellt werden kann (vgl. Verordnung § 2 Abs. 8). Daten müssen nicht anonymisiert werden, wenn der Erfolg der Untersuchung durch die Anonymisierung beeinträchtigt wird. Darüber entscheidet das Ministerium für Bildung und Kultur (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2.1).

Soweit personenbezogene Daten nicht anonym erhoben werden können, ist sicherzustellen, dass die Daten nur für die Zwecke der betreffenden Untersuchung verwendet; dass sie nicht in verschlüsselter Form Dritten zugänglich gemacht werden; dass die gemäß § 11 SDSG erforderlichen technischen und organisatorischen Maßnahmen zur Datensicherung erfolgen; dass aus der Untersuchung insbesondere im Fall einer Veröffentlichung keine Rückschlüsse auf die Identität einzelner Schüler*innen, Lehrkräfte, Erziehungsberechtigter oder sonstiger Personen gezogen werden können; und dass die gespeicherten Daten auch in verschlüsselter Form nach ihrer Auswertung gelöscht werden (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2.1).

Die Teilnahme an der Erhebungen für Schüler*innen, Lehrkräfte und Erziehungsberechtigte ist freiwillig (vgl. Verordnung § 4 Abs. 1)
Allgemeines
Hinweise zu Einwilligungserklärungen:

Die Einwilligung muss schriftlich von den Betroffenen, bei minderjährigen Schüler*innen auch von ihren Erziehungsberechtigten, eingeholt werden (vgl. Verordnung § 4 Abs. 1.1).

Die Betroffenen sind von den Antragstellenden in dem vom Ministerium für Bildung und Kultur vorgelegten Informationsschreiben über das Vorhaben aufzuklären (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2). Im Informationsschreiben an die Teilnehmenden ist auf die Freiwilligkeit der Teilnahme und die Notwendigkeit der vorherigen schriftlichen Einwilligung der Betroffenen hinzuweisen. Außerdem muss über über Ziel, wesentlichen Inhalt, Umfang und Methode des Forschungsvorhabens sowie der Erhebung, die Art der Beteiligung der Betroffenen sowie die Verwendung der Daten aufgeklärt werden. Aufzuführen sind dabei auch konkrete Fragestellungen als repräsentative Beispiele für das Gesamt der Erhebung, die nicht mit einzelnen in den Erhebungsunterlagen enthaltenen Fragestellungen identisch sein müssen. Weiterhin müssen Angaben der zu erhebenden personenbezogenen Daten getroffen werden und versichert werden, dass die Bestimmungen des Datenschutzes und die diesbezüglichen Auflagen, die das Ministerium für Bildung in seinem Genehmigungsbescheid gemacht hat, beachtet werden (vgl. Verordnung § 2 Abs. 9).

Erfolgt die Erhebung der Daten durch Einsichtnahme in Schülerakten oder sonstige an der Schule geführte Unterlagen, und enthalten diese Unterlagen gleichzeitig auch Daten solcher Schüler*innen, Lehrkräfte oder Erziehungsberechtigter, für die die schriftliche Einwilligungserklärung nicht vorliegt, so kann eine Einsichtnahme in diese Unterlagen nicht gestattet werden (vgl. Verordnung § 5).

Bei der Erhebung darf nur auf diejenigen Unterlagen (Fragebogen, Testbogen u. Ä) zurückgegriffen werden, die dem Ministerium für Bildung von den Antragstellenden vorgelegt wurden (vgl. Verordnung § 4 Abs. 1.3).

Die Ergebnisse der Erhebung und ihre Auswertung müssen dem Ministerium für Bildung schriftlich mitgeteilt werden (vgl. Verordnung § 4 Abs. 2.4).
Angaben zum Genehmigungsverfahren
Stand: Juli 2020

Rechtstexte:

Regelungsinhalte:
Sonstige Hinweise
Wissenschaftliche Forschungsvorhaben in Schulen bedürfen der Genehmigung des Ministeriums für Schule und Berufsbildung (vgl. SchulG § 32 Abs. 1). Außerdem ist die Schulkonferenz anzuhören (vgl. SchulG § 63 Abs. 2.4). Über die Genehmigung von Umfragen und Erhebungen, die Studierende, Referendar*innen und Auszubildende im Rahmen ihrer Berufsausbildung oder einer Bachelor- oder Masterarbeit durchführen wollen, entscheiden die Schulleitung der entsprechenden Schule (vgl. Merkblatt, S. 1). Für Erhebungen, die im Rahmen von Praktika und Prüfungsarbeiten innerhalb der Lehrkräfteausbildung durchgeführt werden, muss keine Genehmigung eingeholt werden (vgl. SchulG § 32 Abs. 2).

Das Forschungsvorhaben muss ein erhebliches wissenschaftliches Interesse im Hinblick auf den Bildungsauftrag der Schule aufzeigen und darf die betroffene Schule nur in zumutbarer Weise belasten (vgl. Umfragen an Schulen). Zudem sollen die Ergebnisse der Untersuchung einen Bezug zum Erziehungs- und Bildungsauftrag der Schule aufweisen (vgl. Merkblatt, S. 1).

Der Antrag auf Genehmigung ist rechtzeitig vor Beginn des beabsichtigten Vorhabens schriftlich zu stellen (vgl. Umfragen an Schulen).

Zur Genehmigung müssen folgende Unterlagen (Voraussetzungen) eingereicht werden (vgl. Umfragen an Schulen; Merkblatt, S. 2):

Eine Beschreibung des Projekts (unter anderem Konzeption, Ziel, Messzeitpunkte, Benennung der verantwortlichen Projektleitung, Benennung der eventuell beteiligten Partner*innen, Informationen zum konkreten Prozedere des Vorhabens, Beschreibung der geplanten Auswertung und Ergebnisrückmeldung),

die Erhebungsunterlagen wie Fragebögen, Interviewleitfäden, Testunterlagen, Informationsanschreiben an die Teilnehmenden, gegebenenfalls Anschreiben an die Erziehungsberechtigten zwecks Einholung des Einverständnisses zur Teilnahme minderjähriger Schüler*innen (aus den Erhebungsunterlagen müssen deutlich der Zweck des Vorhabens, der Hinweis auf eine freiwillige Teilnahme, die durch die Antragstellenden vorgesehene Behandlung der Erhebungsunterlagen und deren endgültiger Verbleib sowie das Prozedere des Vorhabens hervorgehen),

Angaben über den zeitlichen Ablauf und den voraussichtlichen zeitlichen Umfang des Vorhabens,

Forschungsinstrumente als Ansichtsexemplare (z.B. Fragebogen) bzw. Beschreibung des geplanten Vorgehens und der geplanten eingesetzten Instrumente (z.B. Beobachtungskriterien),

Erklärung, dass sichergestellt ist, dass unbefugte Dritte keinen Einblick in die Datenerhebung erhalten,

Zusicherung, dass alle befassten Personen über den Datenschutz (LDSG § 13 Abs. 2 Satz 1) belehrt bzw. zu seiner Einhaltung verpflichtet wurden,

und eine Übersicht der Schulen/Klassen, an/in denen das Vorhaben durchgeführt werden soll.

Datenschutzrechtliche Bedingungen für die Erteilung der Durchführungsgenehmigung:

Die Vorschriften des Landesdatenschutzgesetzes müssen von allen Beteiligten eingehalten werden (vgl. Merkblatt, S. 2).

Die erhobenen Daten dürfen nicht an Dritte weitergeben werden (vgl. Merkblatt, S. 2).

Personenbezogene Daten der Schüler*innen sowie Eltern, die im Zuge von Praktika und Prüfungsarbeiten im Rahmen der Lehrkräfteausbildung erhoben oder bereits bei der Schule gemäß SchulG § 30 Abs. 1 vorhanden sind und genutzt werden, können nach DSGVO Art. 9 Abs. 1 verarbeitet werden, soweit geeignete Garantien, insbesondere die Pseudonymisierung oder die Anonymisierung (LDSG § 13 Abs. Satz 1) eingehalten werden (vgl. SchulG § 32 Abs. 2).

Die in den Art. 13 Abs. 3, 15, 16, 18 und 21 der DSGVO vorgesehenen Rechte der betroffenen Person können eingeschränkt werden, wenn ihre Wahrnehmung die spezifischen Zwecke der Praktika und Prüfungsarbeiten für die Lehrkräfteausbildung unmöglich machen oder ernsthaft beeinträchtigen würden (vgl. SchulG § 32 Abs. 2).

Hinweise zu Einwilligungserklärungen:
Quellen:

Minderjährige Schüler*innen dürfen nur mit Einverständnis der Erziehungsberechtigten an der Erhebung teilnehmen (vgl. Merkblatt, S. 2).

Die Teilnehmer müssen über das Ziel und den wesentlichen Inhalt des Forschungsvorhabens, aufgeklärt werden (vgl. SchulG § 32 Abs. 1). Darüber hinaus muss auf die Freiwilligkeit der Teilnahme, die vorgesehene Behandlung der Erhebungsunterlagen und deren endgültiger Verbleib sowie das Prozedere des Vorhabens hingewiesen werden (vgl. Umfragen an Schulen).
Weitere Quellen der Recherche
Stand: Juli 2020
Allgemeines
Rechtstexte:
Angaben zum Genehmigungsverfahren Quellen

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Genehmigungsanträge während der Corona-Pandemie (Stand: 21.09.2020) An den bestehenden Regelungen hat sich nichts geändert. Die Genehmigungsanträge werden im Einzelfall geprüft. Dabei ist relevant, ob die Durchführung der Erhebungen den allgemeinen Standards der bestehenden Regelungen zu Corona, wie z. B. Hygieneregelungen, gerecht wird.

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GESIS – Leibniz-Institut für Sozialwissenschaften in Mannheim «unterstützt Open Science und hilft, Ihre Forschungsergebnisse zugänglich, nachvollziehbar, nachprüfbar und reproduzierbar zu machen» (GESIS: Daten teilen o.J.). Die Angebote im Bereich Datenservices «richten sich an alle, die quantitative sozialwissenschaftliche Umfragedaten generieren, aufbereiten, dokumentieren und aufwerten sowie archivieren» (GESIS FAQ Datenservices o.J.) möchten.

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Transparenz ist ein wichtiger Baustein für gute Wissenschaftliche Praxis. Nur wenn der gesamte Weg wissenschaftlicher Erkenntnis von der Datenerhebung über die Analyse bis zur Interpretation in nachvollziehbarer Weise dokumentiert und öffentlich zugänglich ist, kann darauf aufgebaut und können Fehler erkannt werden.

GESIS unterstützt Open Science und hilft, Ihre Forschungsergebnisse zugänglich, nachvollziehbar, nachprüfbar und reproduzierbar zu machen.

Wir machen Ihren wissenschaftlichen Output langfristig im Web zugänglich. Über unsere Repositorien können Sie Ihre sozialwissenschaftlichen Outputs archivieren und teilen.

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Transparenz ist ein wichtiger Baustein für gute Wissenschaftliche Praxis. Nur wenn der gesamte Weg wissenschaftlicher Erkenntnis von der Datenerhebung über die Analyse bis zur Interpretation in nachvollziehbarer Weise dokumentiert und öffentlich zugänglich ist, kann darauf aufgebaut und können Fehler erkannt werden. GESIS unterstützt Open Science und hilft, Ihre Forschungsergebnisse zugänglich, nachvollziehbar, nachprüfbar und reproduzierbar zu machen.

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Checkliste zur Erstellung von Einwilligungserklärungen mit Fokus auf Erhebungen an Schulen (Empirische Bildungsforschung)

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Checkliste zur Erstellung von Einwilligungserklärungen mit Fokus auf Erhebungen an Schulen (Empirische Bildungsforschung)

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DGfE, GEBF, GFD (Hg.) (2020): Empfehlungen zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten im Kontext erziehungs- und bildungs-wissenschaftlicher sowie fachdidaktischer Forschung

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DGfE, GEBF, GFD (Hg.) (2020): Empfehlungen zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten im Kontext erziehungs- und bildungs-wissenschaftlicher sowie fachdidaktischer Forschung

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Anleitung zur Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) in Horizon 2020

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Anleitung zur Erstellung eines Datenmanagementplans (DMP) in Horizon 2020

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GESIS (2012): Leitlinien zum Management von Forschungsdaten

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GESIS (2012): Leitlinien zum Management von Forschungsdaten

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Author: Arbeitsgruppe Forschungsdaten, null; Genre: Other; Finally published : 2018; Open Access; Title: Forschungsdatenmanagement. Eine Handreichung [Arbeitsgruppe Forschungsdaten der Schwerpunktinitiative „Digitale Information" der Allianz der deutschen Wissenschaftsorganisationen]

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Webinar: Datenschutz in der Praxis - die informierte Einwilligung (VerbundFDB)

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Webinar: Datenschutz in der Praxis - die informierte Einwilligung (VerbundFDB)

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Webinar: Datenschutz in der Praxis - die informierte Einwilligung

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Informationen zu

Förderseitige Vorgaben
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
Beispiel aus der Bekanntmachung "Richtlinie zur Förderung von Forschung zu "Digitalisierung im Bildungsbereich - Grundsatzfragen und Gelingensbedingungen" vom 19. September 2017:
"Die Antragstellerinnen und Antragsteller verpflichten sich, die im Rahmen des Projekts gewonnenen Daten spätestens nach Abschluss des Projekts in weitergabefähiger Form einer geeigneten Einrichtung (z. B. dem Verbund Forschungsdaten Bildung [www.forschungsdaten-bildung.de]) oder einem ebenfalls vom Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten anerkannten Forschungsdatenzentrum zur Verfügung zu stellen, um im Sinne der guten wissenschaftlichen Praxis eine langfristige Datensicherung für Replikationen und gegebenenfalls Sekundärauswertungen zu ermöglichen. Dort werden die Daten archiviert, dokumentiert und gegebenenfalls auf Anfrage der wissenschaftlichen Community zur Verfügung gestellt."
Auch die Erstellung eines Datenmanagementplans wird vorgesehen:
"Um die Weitergabefähigkeit der Daten an eine geeignete Einrichtung zu gewährleisten, müssen die Antragstellerinnen und Antragsteller Standards des Forschungsdatenmanagements einhalten. Hinweise und Checklisten finden Sie unter www.forschungsdaten-bildung.de/datenmanagement. Die Umsetzung des Forschungsdatenmanagements ist in der Skizze darzulegen und wird begutachtet."
Für die Archivierung und das Datenmanagement können auch Mittel beantragt werden:
"Weiterhin können Mittel für gegebenenfalls anfallende Gebühren für Archivierungsdienstleistungen von Forschungsdatenzentren und gegebenenfalls anfallende Gebühren zur Sekundärnutzung von Daten bzw. Mittel für das Datenmanagement (Aufbereitung, Dokumentation, Anonymisierung etc.) selbst generierter Daten beantragt werden." Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)
In den Förderrichtlinien der DFG heißt es:
„Wenn im Projekt systematisch Forschungsdaten oder Informationen gewonnen werden, erläutern Sie bitte Art, Umfang und Dokumentation der Daten sowie die geplante Aufbewahrung. Gehen Sie auch auf die Möglichkeit der Nachnutzung durch andere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler ein. Bitte berücksichtigen Sie dabei auch - sofern vorhanden - die in Ihrer Fachdisziplin existierenden Standards und die Angebote existierender Datenrepositorien oder Archive."
Auch die DFG ermöglicht die Finanzierung von Datenmanagementaufgaben:

"( Die für die Nachnutzung der Forschungsdaten anfallenden projektspezifischen Kosten können Sie im Rahmen des Projekts beantragen DFG. 2020. Leitfaden für die Antragstellung, S.10, zugegriffen am 18.09.2020
Informationsseite der DFG zu Forschungsdaten Europäische Union (EU)
Die EU hat Richtlinien zum Data Management für das Rahmenprogramm Horizon 2020 entwickelt:
Guidelines on Data Management in Horizon 2020

Gute wissenschaftliche Praxis
DFG
Die DFG empfiehlt in ihren Regeln zur Sicherung der guten wissenschaftlichen Praxis unter anderem folgendes:

"Aus Gründen der Nachvollziehbarkeit, Anschlussfähigkeit der Forschung und Nachnutzbarkeit hinterlegen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, wann immer möglich, die der Publikation zugrunde liegenden Forschungsdaten und zentralen Materialien - den FAIR-Prinzipien („Findable, Accessible, Interoperable, Re-Usable") folgend - zugänglich in anerkannten Archiven und Repositorien."
(Leitlinie 13: Herstellung von öffentlichem Zugang zu Forschungsergebnissen, Erläuterungen)

"Wenn wissenschaftliche Erkenntnisse öffentlich zugänglich gemacht werden, werden die zugrunde liegenden Forschungsdaten (in der Regel Rohdaten) - abhängig vom jeweiligen Fachgebiet - in der Regel für einen Zeitraum von zehn Jahren zugänglich und nachvollziehbar in der Einrichtung,wo sie entstanden sind, oder in standortübergreifenden Repositorien aufbewahrt."
(Leitlinie 17: Archivierung, Erläuterungen)
Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis Leibniz-Gemeinschaft
Die Leibniz-Gemeinschaft empfiehlt unter anderem:

"alle Schritte und Resultate eines Experiments oder einer Studie vollständig zu dokumentieren sowie Protokolle und Forschungsdaten sicher aufzubewahren." (§ 2 Regeln guter wissenschaftlicher Praxis, S. 1)

"Forschungsdaten müssen vollständig und mindestens für zehn Jahre zugänglich aufbewahrt bleiben. Daten, für die es öffentlich zugängliche Repositorien gibt, sollten diesen verfügbar gemacht werden." (§ 2 Regeln guter wissenschaftlicher Praxis, S. 3)

Empfehlungen der Leibniz-Gemeinschaft zur Sicherung guter wissenschaftlicher Praxis und zum Umgang mit Vorwürfen wissenschaftlichen Fehlverhalten (vom 28.11.2019; ersetzt die Fassung vom 27.11.2015) (zugegriffen am 30.11.2020)

Leitlinien und Vorgaben von Wissenschaftsorganisationen
Leibniz-Gemeinschaft
Leitlinie zum Umgang mit Forschungsdaten in der Leibniz-Gemeinschaft, veröffentlicht am 29. November 2018.

Empfehlungen und Stellungnahmen von Fachgesellschaften

Mehr und mehr Fachgesellschaften veröffentlichen Empfehlungen und Stellungnahmen zum Teilen von Forschungsdaten und zum Forschungsdatenmanagement.

Die DFG hat die Fachgesellschaften 2016 aufgefordert, "angemessene Regularien zur disziplinspezifischen Nutzung und ggf. offenen Bereitstellung von Forschungsdaten zu entwickeln."
Gemeinsame Stellungnahme DGfE, GEBF, GFD zum Forschungsdatenmanagement
Die Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (DGfE), die Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung (GEBF) und die Gesellschaft für Fachdidaktik (GFD) geben in einer gemeinsamen Stellungnahme Empfehlungen zur Archivierung, Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten im Kontext von erziehungs- und bildungswissenschaftlicher sowie fachdidaktischer Forschung.
Fachkollegium Erziehungswissenschaft der DFG
Das Fachkollegium Erziehungswissenschaft hat ein Memorandum erstellt:
Deutsche Gesellschaft für Psychologie (DGPS)
Die DGPS hat im September 2016 Empfehlungen veröffentlicht:

Der Umgang mit Forschungsdaten im Fach Psychologie: Konkretisierung der DFG-Leitlinien (zugegriffen am 31.03.2017)
Deutsche Gesellschaft für Erziehungswissenschaften (DGfE)
Die DGfE hat im September 2017 diese Stellungnahme veröffentlicht:
Deutsche Gesellschaft für Soziologie (DGS)
Die DGS hat im Januar 2019 eine Stellungnahme zur Bereitstellung und Nachnutzung von Forschungsdaten in der Soziologie (zugegriffen am 08.03.2019) veröffentlicht.

Möglichkeiten zur Veröffentlichung von Artikeln über Forschungsdaten

Richtlinien von Journals

Das American Journal of Political Science repliziert Forschungsergebnisse eingereichter Artikel.
Zum Interview mit dem Editor (zugegriffen am 06.05.2015).

Hinweise für Gutachter/-innen zur Beurteilung eines Datenmanagementplans

In anderen Ländern gibt es bereits Richtlinien für Gutachter/-innen zur Beurteilung von Datenmanagementplänen. Hier ein Beispiel aus der UK:

letzte Aktualisierung: 18.09.2020

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Informationen zu Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) Beispiel aus der Bekanntmachung "Richtlinie zur Förderung von Forschung zu "Digitalisierung im Bildungsbereich - Grundsatzfragen und Gelingensbedingungen" vom 19. September 2017: "Die Antragstellerinnen und Antragsteller verpflichten sich, die im Rahmen des Projekts gewonnenen Daten spätestens nach Abschluss des Projekts in weitergabefähiger Form einer geeigneten Einrichtung (z.

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Lopez de Vallejo, I., Scerri, S., Tuikka, T. (eds) (2019) Towards a European Data Sharing Space.Brussels. BDVA

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Lopez de Vallejo, I., Scerri, S., Tuikka, T. (eds) (2019) Towards a European Data Sharing Space.Brussels. BDVA

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Science Europe (2021): ‘Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management’ (Extended Edition)

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Science Europe (2021): ‘Practical Guide to the International Alignment of Research Data Management’ (Extended Edition)

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Information on Open Science of the European University Association (EUA) 

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Information on Open Science of the European University Association (EUA) 

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Open Science

Open Science is based on the principle of openness and transparency in the whole research cycle, fostering sharing and collaboration as early as possible. Open and transparent practices accelerate the research process at an unprecedented speed and they reinforce core academic values, such as research integrity, cooperation and knowledge sharing. Open Science is also key to increasing public trust in science and as a means to spark interest and foster the public's participation in research activities.

EUA has been actively supporting universities in the transition to Open Science for more than a decade and has an Expert Group on Science 2.0/Open Science that closely follows developments in this area. The Association takes a comprehensive view of the transition to Open Science by gathering information on the current situation in Europe and building a forward-looking dialogue between universities and other main stakeholders.

The Association's four key priorities include:

- promoting Open Access policies for research publications and data;

- achieving more transparency and greater sustainability in the scholarly publishing system;

- contributing to the development and implementation of research data management, data sharing and the European Open Science Cloud (EOSC);

- and raising awareness and supporting universities in reviewing their approach to academic career assessment.

EUA consults regularly with its member universities to identify emerging trends and developments in the transition to Open Science. Recently these have included citizen science and open education.

The transition to Open Science entails encompassing systemic, cultural and technical reforms. EUA is fully committed to Open Science as a shared responsibility, recognising that a successful transition will require a concerted effort from key stakeholders. The Association's focus on Open Science is also seen in its extensive efforts in providing input to the EU's research and innovation programmes.

Finally, EUA is committed to a global approach as the way forward for a sustainable transition to Open Science. The Association has joined the UNESCO Global Open Science Partnership, with the purpose of working towards a global consensus on the transition to Open Science.

The publication of research outcomes in digital formats provides researchers and other stakeholders in research and innovation with enhanced opportunities to increase the visibility of, and widen access to, research articles, research data and other research outputs. Open Access is critical in the transition to an open and transparent research system. In the last few years, Open Access has gained momentum through both bottom-up activities from the academic community, as well as top-down initiatives from research funders, governments and the European Commission.

EUA has become a leading voice in the debate on Open Access and has been actively engaged in this area since 2007. EUA advocates for full and immediate Open Access and supports universities and authors in retaining their rights and being able to openly share their research outputs without restrictions. Besides the benefits coming from open access to publications, sharing of data, software and code also improve research reproducibility, replicability and the re-use of research outcomes.

EUA has monitored the implementation of Open Access policies in European universities since 2014. Since then, more than 500 universities have contributed with their experience, showing the rapid adoption of Open Access policies at the institutional level. However, much is still to be accomplished and EUA will continue to support European universities in improving researchers' engagement in Open Access and in highlighting the importance of implementing monitoring mechanisms of Open Access.

EUA monitors and is actively engaged with national and European developments impacting the transition towards Open Access. The Association advocates for ambitious Open Access policies, for instance through Horizon Europe, the FAIR data principles (Findable, Accessible, Interoperable and Reusable), the creation of the EOSC, as well as Plan S. The Association continues to monitor policy and legal developments in Open Access relevant to the university sector, with a view to foster openness in research, education and innovation.

Large contract negotiations between universities and scientific publishers have received greater attention from the academic community, governments and from the general public, as the movement towards Open Science and Open Access accelerates. The substantial amount of public funds involved in these contracts, and the need for greater transparency and equity in the scholarly publishing system, have led universities, research funders and governments to push for more transparent and fair-priced contracts. In addition, universities are also turning their attention to other publishing venues, such as non-commercial publishing platforms, in an effort to expand bibliodiversity and to create a more diversified and fairer scholarly publishing system.

EUA works to achieve more transparency and greater sustainability in the scholarly publishing system together with its members. The Association monitors the evolution of negotiation mechanisms between universities and publishers and how these affect the content and financial conditions given to academic institutions.

Since 2017, EUA has assembled comprehensive data on Big Deals between scholarly publishers and national consortia of libraries, universities and research organisations. The EUA Big Deals Survey contributes to increasing the transparency of contract costs and conditions, identifying the main challenges in the scholarly publication system and supporting a variety of institutions in becoming more knowledgeable and actively engaged in negotiations with scientific publishers.

EUA has also started looking into new types of contracts between publishers and consortia, namely through the Read & Publish study. EUA will continue to explore new, diverse and community-driven scholarly publishing models.

As the nature of research is increasingly data intensive, widespread data sharing and re-use are critical to develop a more open and interconnected research system. This should be underpinned by the Findable, Accessible, Interoperable and Reusable (FAIR) data principles and supported through the European Open Science Cloud (EOSC).

EUA has long advocated for the importance of sharing and re-using research data. Universities and researchers across Europe are increasingly expected to manage research data according to the FAIR principles, most notably through Horizon Europe. Universities are also actively developing the necessary services, policies, governance frameworks and skills for professional research data management.

EUA is a core partner of the FAIRsFAIR project, funded through Horizon 2020, which develops recommendations and guidance documents on how to build and sustain FAIR research data management policies and services within research performing organisations.

EUA is also actively engaged in the EOSC, a European Partnership aiming to federate services for sharing, storage, management, analysis and re-use of research outputs. EUA co-chaired the EOSC Working Group on Skills & Training. The resulting report paves the way for a comprehensive skills and education strategy to support the actors of a strong EOSC research data ecosystem. EUA is also an observer of the EOSC Association.

The European higher education, research and innovation landscape is changing. A broad range of academic activities are gaining more prominence, including Open Access, digital learning and teaching, and new forms of knowledge exchange with society. Universities are rethinking how to incentivise and reward these and other activities as part of their approach to career assessment. Reviewing academic career assessment practices to make them more accurate, transparent and responsible is an essential element of the transition to Open Science.

EUA raises awareness and supports universities to incentivise and reward a broad range of academic activities using responsible evaluation practices. EUA is a signatory to the San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) and has expressed its support for similar principles and guidelines created by the research community.

The Association advocates for more accurate, transparent and responsible assessment practices. EUA builds and sustains a dialogue between universities and with other actors, by organising workshops, webinars and other opportunities for exchange. It works together with universities, other research performing organisations, research funding organisations, learned societies and policy makers, as the Association believes that improving academic career assessment is a shared responsibility and requires a comprehensive approach uniting diverse stakeholders.

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The need for strong universities has never been greater in addressing societal challenges. The Covid-19 pandemic, climate change, resource scarcity, ageing populations, migration and managing artificial intelligence are among the many examples of areas where universities have a major impact.

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EUA and Science Europe have issued a joint statement on the need for research funders and research performing organisations as well as universities to combine their efforts to develop and implement more accurate, transparent and responsible approaches to scholarly research assessment.

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European University Association

The Voice of Europe's Universities

The European University Association is a nonprofit organisation.

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Open Science is based on the principle of openness and transparency in the whole research cycle, fostering sharing and collaboration as early as possible. Open and transparent practices accelerate the research process at an unprecedented speed and they reinforce core academic values, such as research integrity, cooperation and knowledge sharing.

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Attyé, A. Data sharing improves scientific publication: example of the “hydrops initiative”. Eur Radiol 29, 1959–1960 (2019). https://doi.org/10.1007/s00330-018-5759-6

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Attyé, A. Data sharing improves scientific publication: example of the “hydrops initiative”. Eur Radiol 29, 1959–1960 (2019). https://doi.org/10.1007/s00330-018-5759-6

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Major roles of scientific articles are to improve public health practice, to make scientific advances, and/or to share with colleagues the new technology that could help them to improve patient management.

Based on data scientists' expertise in machine learning algorithms and artificial intelligence, there is a growing implication of private companies in research, and a real risk of the exclusion of radiologists from the next major findings in our domain. With this regard, efforts to improve the reproducibility and integrity of science are crucial to ensure persistent academic interest in this specialty.

A first step towards preventing false science or fake news and mitigating irreproducibility is to provide access to raw data codes used [ 1]. Sharing Dicom Files valorizes the contribution of radiologists in the research pipeline:

The availability of Dicom Files not only allows other researchers to judge the representativity of reports and the discernment of authors in selecting images for publication but also promotes better understanding of the proposed new method and improves the relevance of questions from other radiologists and/or reviewers.

Opening our databases for further analyses, meta-analyses, or method validation is an excellent way to address deeply fundamental questions about human diseases. The Human Connectome Project ( http://www.humanconnectomeproject.org/), the ADNI database for Alzheimer's diseases ( http://adni.loni.usc.edu/), or the Michael J. Fox Foundation Experimental data for Parkinson's research ( https://www.michaeljfox.org/) are leading examples of public access to data which have led to major advances in knowledge and numerous publications in top-ranked journals.

A practical marker of the usefulness of this approach could be the number of citations of papers with a link to downloadable data. Citations remain a recognized measure of academic influence, indicating the value of work for later studies; however, they have some limitations. There is a trend towards a decrease in the number of uncited papers in scientific research [ 2].

A recent example of such an initiative is hydrops evaluation using magnetic resonance imaging (MRI). In the last decade, numerous imaging papers from various research teams have shown the feasibility of in vivo visualization of excess endolymph liquid by MRI and its pathological consequences on the auditory or vestibular systems. This new imaging application is mainly due to the efforts of Prof Naganawa's team in Nagoya (Japan) who developed all the steps needed for the scientific validation in humans, including the technical development of the acquisition sequences and application to various disease models using a semi-quantitative evaluation [ 3]. We have recently challenged this classification in European Radiology [ 4, 5] with a new grading method that relies on the anatomical distinction between two structures of the inner ear: the saccule, which plays a role in balance during vertical movements, and the utricle, a key structure involved in static equilibrium during horizontal movements, such as when driving a car.

Both classification methods have advantages and drawbacks in terms of reproducibility and feasibility in various pathological conditions and depend on the MRI scan technique. In view of the currently somewhat heated debate around the clinical application and interpretation of hydrops images [ 6], we have proposed to share our raw data (Dicom Files) [ 7]. Because we obtained approval for a research protocol involving the injection of contrast media in healthy volunteers from the French Agency for Food, Environmental and Occupational Health, we feel essential to share this opportunity with the wider research community.

The MRI acquisitions in healthy volunteers may provide other researchers with a control group for their studies and enable them to avoid new injections in asymptomatic adults. The MRI acquisitions in patients come from various manufacturers (Philips, Siemens, General Electric) with different magnetic fields (1.5 and 3 Tesla) for helping radiologists to set their own sequences and for the subsequent reports.

Our first sample of data is restricted due to the new recommendations coming from the EU's General Data Protection Regulation (GDPR), which makes it obligatory for radiologists to obtain the explicit consent of subjects before placing their anonymized data in online databases, including databases for research purposes. We hope that other research teams will partake in this initiative by uploading radiological data online, so as to allow us to collectively improve and compare methods of acquisition and grading in the field of Hydrops imaging, with the goal of improving patient management based on MRI information.

Within the first weeks after online publication of the database, we have already received numerous requests for download authorizations from all over the world, sharing our enthusiasm on this fascinating topic.

These data can be downloaded for both research and/or educational purposes. Requests should be submitted via the online form available at: https://shanoir.irisa.fr/shanoir-ng/accountRequest with the following indications: concerned study: "hydrops"; "my contact in Shanoir: "Arnaud Attye"; role in the study: "European Radiology."

Funding

Author information

Correspondence to Arnaud Attyé.

Ethics declarations

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About this article

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Data sharing improves scientific publication: example of the "hydrops initiative"

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Major roles of scientific articles are to improve public health practice, to make scientific advances, and/or to share with colleagues the new technology that could help them to improve patient management.

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Informationen zum Umgang mit dem Dritten Geschlecht in der amtlichen Statistik (Statistische Ämter des Bundes und der Länder)

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Informationen zum Umgang mit dem Dritten Geschlecht in der amtlichen Statistik (Statistische Ämter des Bundes und der Länder)

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Statistische Ämter des Bundes und der Länder | Gemeinsames Statistikportal

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Das deutsche Personenstandsgesetz (PStG) erlaubt seit Dezember 2018 als Angaben zum Merkmal „Geschlecht" vier Ausprägungen: männlich, weiblich, ohne Angabe und divers. „Ohne Angabe" und „divers" sind dann als Eintragungen erlaubt, wenn weder eine Zuordnung zum männlichen noch zum weiblichen Geschlecht möglich ist.

Was bedeutet „ohne Angabe"?
Der Eintrag „ohne Angabe" bedeutet, dass das Geschlecht weder „männlich" noch „weiblich" zugeordnet werden kann. Dies ist ein Eintrag im Geburtenregister. Demgegenüber wird in Erhebungen „keine Angabe" erfasst, wenn ein fehlender Wert oder ein Antwortausfall vorliegt.

Was dokumentiert die Merkmalsauprägung „divers"?
Die Einführung der zusätzlichen Merkmalsausprägung „divers" geht auf ein Urteil des Bundesverfassungsgerichts zurück. Dieses hatte entschieden, dass das allgemeine Persönlichkeitsrecht auch die geschlechtliche Identität derjenigen schützt, die sich dauerhaft weder dem männlichen noch dem weiblichen Geschlecht zuordnen lassen. Diesen Personen wird nun das Recht eingeräumt, einen positiven Geschlechtseintrag registrieren zu lassen. Die Angabe „divers" ist damit der dritte positive Geschlechtseintrag. Es ist eine Merkmalsausprägung des Geschlechts, die auf körperlichen (primären und sekundären) Geschlechtsmerkmalen basiert. Weitere Informationen dazu finden Sie im Internetangebot der Antidiskriminierungsstelle des Bundes.

Wie wird bei der Erhebung vorgegangen?
In Erhebungen der amtlichen Statistik wird nach dem „Geschlecht (nach Geburtenregister)" gefragt. Hier sind die genannten vier Antwortmöglichkeiten „männlich", „weiblich", „ohne Angabe" und „divers" aus dem Personenstandsgesetz wählbar. Die Antwortmöglichkeit „ohne Angabe" wird mit dem Hinweis „nach Geburtenregister" versehen. Diese Antwort soll nur gewählt werden, wenn bei der betroffenen Person im Geburtenregister der Eintrag „ohne Angaben" vorliegt.
Hinweis: Während des Umstellungsprozesses im Jahr 2019 stand die Antwortmöglichkeit „divers" noch nicht in allen Statistiken zur Verfügung.

Wie werden Ergebnisse dargestellt?
Zukünftig werden Auswertungen und Ergebnisveröffentlichungen zum Geschlecht auch die Merkmalsausprägung „divers" berücksichtigen. Die Fallzahlen zum Dritten Geschlecht sind aktuell - und wahrscheinlich auch zukünftig - aber so gering, dass sie in den einzelnen Statistiken nur im Rahmen von Übersichten zum Geschlecht veröffentlicht werden können. In tieferen gegliederten Darstellungen, z.B. nach Alter oder Region, ist eine Veröffentlichung nicht möglich. Grund ist die Statistische Geheimhaltung.

Was passiert, wenn die Merkmalsausprägung „divers" nicht dargestellt werden kann?
Für die tieferen Gliederungen werden die Fälle des Dritten Geschlechts den Geschlechtern „männlich" oder „weiblich" zugeordnet, um stets die Angaben für "Insgesamt" machen zu können. Die Zuordnung zu den beiden Geschlechtern erfolgt dabei zufällig und mit gleich hohen Chancen, dem männlichen oder weiblichen Geschlecht zugeordnet zu werden. Dahinter steckt die Idee, dass Personen des Dritten Geschlechts dem männlichen Geschlecht genauso nah oder fern stehen wie dem weiblichen. Die Zufallsverteilung wird statistikübergreifend einheitlich angewendet.

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Das deutsche Personenstandsgesetz (PStG) erlaubt seit Dezember 2018 als Angaben zum Merkmal „Geschlecht" vier Ausprägungen: männlich, weiblich, ohne Angabe und divers. „Ohne Angabe" und „divers" sind dann als Eintragungen erlaubt, wenn weder eine Zuordnung zum männlichen noch zum weiblichen Geschlecht möglich ist. Was bedeutet „ohne Angabe"?

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Rassismus (Bundeszentrale für politische Bildung, bpb)

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Rassismus (Bundeszentrale für politische Bildung, bpb)

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Ein rassistisches Straßenschild, Bankformulare, auf denen die weibliche Anrede fehlt, der Name eines Gerichts mit NS-Geschichte: Wir haben mit Menschen gesprochen, die sich für einen anderen Umgang...

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Täglich erleben Menschen in Deutschland Rassismus. Was ist Rassismus, wie ist er entstanden und warum glauben eigentlich immer noch viele, es gebe Rassen? Hier haben wir eine Auswahl unserer Inhalte zum Thema Rassismus zusammengestellt.

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 Gender und Diversity Portal der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 

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 Gender und Diversity Portal der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg 

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Diversity und Pandemie. Lessons learnt

Zu Gender und Diversity an der Universität in Zeiten der Pandemie

Universitäten sind jahrhundertealte, traditionsbewusste Einrichtungen und verändern sich nur sehr langsam. Viele unserer Abläufe, Bezeichnungen und Gewohnheiten stammen buchstäblich aus dem Mittelalter. Der Satz „Das haben wir schon immer so gemacht!" ist auf unseren Fluren oft zu hören, und oft dient er dazu, einer Vorgehensweise Autorität zu verleihen.

In den letzten Wochen, seit dem Ausbruch der Covid19-Pandemie in Deutschland, hat sich an unserer Universität so schnell so viel verändert, wie wir alle es noch nie erlebt und wohl auch nicht für möglich gehalten haben. Was haben diese Veränderungen mit Diversity zu tun?

Lesson 1: Wir werden flexibler - am PC und im Kopf.

Beginnen wir mit dem Offensichtlichsten: Die meisten Flure und Büros sind leer. Der Zutritt zu den meisten Gebäuden ist nur noch für wenige Personen erlaubt - nämlich solche, die für den unmittelbaren Betrieb oder die Sicherheit von Gebäuden und Geräten unverzichtbar sind. Alle anderen sitzen in ihren teils schon lange vorhandenen, teils rasch improvisierten Home Offices.

Die Möglichkeit des Home Office gibt es auch an unserer Universität schon lange. Sie gehört zu den Maßnahmen im Bereich des flexiblen Arbeitens, die wir nennen, wenn wir nach Gleichstellungs- und Diversity-Angeboten in der Personalpolitik gefragt werden. Manche nutzen diese Möglichkeit schon sehr lange, etwa um die Büroarbeit mit der Betreuung von Kindern zu vereinbaren, oder um im ruhigeren Home Office Aufgaben zu erledigen, die hohe Konzentration erfordern und die im Büro wegen häufiger Unterbrechungen nicht so gut erledigt werden können. Wer geisteswissenschaftlich arbeitet, ist das Arbeiten von zu Hause ohnehin gewohnt.

Von heute auf morgen ist Home Office zur flächendeckenden Norm geworden - nicht nur an der Universität, sondern überall, wo es irgendwie denkbar ist. Wir stellen fest, dass diese Arbeitsform gar nicht so schlecht funktioniert, dass wir auch über die räumliche Distanz miteinander kommunizieren, an Texten, Tabellen, Konzepten, Anträgen und Beschlüssen arbeiten können. Die IT-Abteilungen machen Überstunden, damit wir die nötige Ausstattung haben, um auch außerhalb der Büros unserer Arbeit nachgehen zu können. Danke dafür!

Wir stellen fest, dass das Arbeiten von zu Hause auch Vorteile hat. Während wir uns mit der neuesten Fassung des Struktur- und Entwicklungsplans auseinandersetzen, läuft die Waschmaschine. Gut, dann muss das nicht erst nach Feierabend gemacht werden. Vielleicht läuft auch Mozart, ACDC oder Lady Gaga. Nein, das stört nicht, sondern gibt erst den richtigen Schwung. Die Kaffeemaschine ist übrigens auch besser als die im Büro. Womöglich sitzen nebenan Kinder und beschäftigen sich mit ihren digitalen Schulaufgaben. Homers Ilias steht auf dem Lehrplan. Also erinnern wir uns an den Trojanischen Krieg, helfen bei der Rekonstruktion von Agamemnons Stammbaum, bevor der Struktur- und Entwicklungsplan wieder ruft. In allen Zimmern der Wohnung wird an etwas gearbeitet - ein intellektuelles Feuerwerk! Was würde Agamemnon zum Struktur- und Entwicklungsplan sagen? Oder Lady Gaga?

Das ist doch gar keine richtige Arbeit, wenn wir da so gemütlich zu Hause sitzen!? Mag sein - aber wie kommt es, dass wir die Kommentierung des neuen Konzepts in der Hälfte der üblichen Zeit geschafft haben? Warum haben wir heute alle E-Mails im Posteingang beantwortet, obwohl es genauso viele waren wie sonst auch?

Das plötzliche Home Office lehrt uns, was es heißen kann, Arbeit und Privatleben miteinander zu vereinbaren. Die, die noch nie im Home Office gearbeitet haben, merken, dass das durchaus eine ernst zu nehmende Möglichkeit ist. Die, die diese Arbeitsform schon kennen, knüpfen an Bewährtes an und bauen es aus. Für viele von uns ist die größte Herausforderung im Home Office übrigens nicht, vernünftig zu arbeiten, sondern irgendwann auch mal Feierabend zu machen.

Lesson 2: Wir sehen zuerst den Menschen, reorganisieren unsere Prioritäten und werden uns unserer Verletzlichkeit, aber auch unserer Privilegien bewusst.

Fast jeden Anruf, jede E-Mail beginne ich in diesen Tagen mit der Frage „Wie geht es dir?", „Wie geht es Ihnen?". Und auch ich werde dies sehr häufig gefragt. Und der neue Abschiedsgruß lautet „Bleiben Sie gesund!".

Die Pandemie macht uns Sorgen. Das neue Virus kann uns alle anstecken, und ob der Krankheitsverlauf dann symptomfrei, mild oder schwer sein wird, wissen wir nicht. Überhaupt ist noch sehr wenig bekannt über die Eigenschaften des Virus, und das macht uns unsicher. Wir sorgen uns um unsere Gesundheit und um die unserer Mitmenschen, auch unserer Studierenden und Kolleg*innen. Haben wir, ohne es zu wissen, jemanden angesteckt? Gehört jemand aus meinem Team zur Risikogruppe, ohne dass ich es weiß? Braucht jemand Hilfe beim Einkaufen, bei der Kinderbetreuung, bei der Organisation des häuslichen Arbeitsplatzes? Bei der Mehrarbeit, die durch die Pandemie in vielen Bereichen anfällt, etwa in der IT, in der Arbeitssicherheit und natürlich in der Uniklinik? Wie kann oder darf ich dabei helfen?

Wir nehmen stärker als sonst Anteil am Wohlergehen unserer Studierenden und Kolleg*innen, weil wir wahrnehmen, dass die Pandemie uns alle betrifft. Wir verstehen schnell, dass wir einander und uns selbst schützen müssen. Paradoxerweise schützen wir uns durch räumliche (nicht: soziale!) Distanz. Das widerspricht unserer Intuition und verstärkt das Bedürfnis, trotzdem irgendwie füreinander da zu sein. Dabei geraten die Risikogruppen besonders in den Blick: Ältere Kolleg*innen und solche mit chronischen Erkrankungen. Schnell war klar, dass diese Gruppen besonders geschützt werden müssen. Dürfen wir uns privilegiert fühlen, wenn wir nicht dazugehören?

Lesson 3: Die Pandemie beschleunigt die Digitalisierung und fördert damit Diversity-gerechte Lehre. Sie offenbart aber auch Ungleichheiten, die sich durch Digitalisierung eher noch verschärfen.

Hunderte Lehrende unserer Universität befassen sich aktuell mit den Möglichkeiten digitaler Lehre. Digitale Lehr- und Lernangebote sind schon immer Teil einer Diversity-sensiblen Lehre: Durch Digitalisierung entsteht zeitliche und räumliche Flexibilität, die zum Beispiel Studierenden mit Kindern oder Studierenden mit Behinderung oder chronischer Erkrankung zugute kommen kann. Siehe dazu auch unseren Werkzeugkasten für eine Diversity-sensible Lehre .

Weil die Studierenden nicht an die Universität kommen dürfen, kommt die Universität zu ihnen nach Hause. Durch die Pandemie ist nun nicht mehr nur eine Minderheit auf solche Angebote angewiesen, sondern alle. Digitale Lehre ist also eine Chance, neue Lehr- und Lernformen auszuprobieren und damit auch den Bedürfnissen von Studierenden in unterschiedlichen Lebenslagen gerecht zu werden. Allerdings ist digitale Lehre nicht automatisch Diversity-gerecht. Im Gegenteil: Manche Ungleichheit tritt dadurch erst zu Tage, wie Adrian Daub, Professor für vergleichende Literaturwissenschaft an der University of Stanford, schon vor Wochen beschrieben hat:

„ Unterschiede und Ungerechtigkeiten, von denen man im Lehralltag noch ein Stück weit abstrahieren konnte, treten auf einmal klar zutage. Man tut immer so, als würde die Technologie alles nivellieren, aber erste Erfahrungen mit dem digitalen Dekameron suggerieren eher das Gegenteil: Technologie befördert Ungleichheit. Denn während wir Professoren und Professorinnen verzweifelt versuchen, Zoom oder Skype zu installieren und unsere Privatsphäre vollständig auf die Uni ausrichten, gibt es für die Studierenden noch ganz andere Probleme. Sie sollen nach Hause gehen und vor dort aus weiterstudieren. So einfach ist das nicht, zumindest nicht für alle.

Denn jetzt merken wir: Es gibt Studierende, die gar nicht nach Hause können oder die zu Hause kein Internet haben oder jedenfalls keines, das für einen datenintensiven Service wie Zoom nutzbar wäre, oder die gerade gar nicht das besitzen, was man klassischerweise ein Zuhause nennt, wo sie sich vor der Ausbreitung eines Virus in Sicherheit bringen und also in die weitgehende soziale Isolation begeben können: Noch scheint sich ein Großteil der Studierenden in den Wohnheimen auf dem Campus aufzuhalten, sie hängen offenbar auf ihren Zimmern fest. Zu ihren Eltern weichen bislang vor allem Studierende aus, die aus der Gegend stammen, und solche mit Vorerkrankungen, die gesundheitlich besonders gefährdet sind. "

Mehr: Adrian Daub: Der verlassene Campus.

Mehr: Georg Sturm: Kontaktlos bitte.

Lesson 4: Die Pandemie und die Angst vor Ansteckung reaktiviert Stereotypen und rassistisches Denken.

Wer ist schuld an dieser Pandemie? Das Virus kommt doch aus China!? Schon lange, bevor es die ersten Covid19-Fälle in Deutschland gab, hat Lena Henningsen, Sinologin an unserer Universität, auf den so genannten Corona-Rassismus hingewiesen.

Wir wechselten die Straßenseite, wenn uns eine asiatisch aussehende Person entgegenkam. Wir machten einen Bogen um Menschen, die Italienisch sprachen. Und wehe, wenn jemand hustete! Inzwischen hören wir Berichte von Deutschen und anderen Europäer*innen in Übersee, die massiv angefeindet werden, weil sie als Überträger*innen des Virus angesehen werden - übrigens auch Studierende und Mitarbeiter*innen unserer Universität. Donald Trump nennt das Virus gern „the foreign virus", „das ausländische Virus".

Das ist die Kehrseite des ausgeprägten Schutzbedürfnisses: Wir grenzen uns voneinander ab - individuell, familiär, regional und national. Geographische Grenzen, die wir bis vor kurzem mit Leichtigkeit und fast achtlos überwunden haben, sind nun wieder enorm wichtig. Und wer nicht in unseren eigenen, klar abgegrenzten Bereich zu gehören scheint, wird eben ausgegrenzt.

Bequem ist dabei die einfache Schuldzuweisung: asiatisch = chinesisch = Ursprung des neuen Corona-Virus. Im Moment der Gefahr können einfache Erklärungen zwar hilfreich, manchmal sogar lebensrettend sein. Wir sollten aber unbedingt im Kopf behalten, dass die „Schuld" an der Pandemie nicht bei „den Chinesen" oder bei irgendwelchen Menschen zu suchen ist, die wir auf der Straße oder im Internet sehen, und dass überhaupt die Frage nach der Schuld uns in der Bewältigung der Pandemie nicht weiterbringt.

Für Universitäten gilt nach wie vor, dass der internationale Austausch, die Zusammenarbeit und die Kooperation unabdingbare Grundlagen unserer Arbeit sind. Dass wir uns nicht persönlich begegnen können, hindert uns nicht daran. Und es gehört auch zu unseren Aufgaben als Bildungseinrichtung, Falschinformationen und gefährlichen Vereinfachungen entgegenzutreten.

Die TU Berlin hat in ihre Corona-Regelungen den Hinweis aufgenommen, dass rassistische Vorverurteilungen an der Universität keinen Platz haben.

Mehr: Kein Platz für Verschwörungstheorien: Der Stammbaum des Coronavirus enthüllt, woher es kommt.

Mehr: Landesbeauftragter warnt vor wachsendem Antisemitismus.

Mehr: Globalisierung ist nicht das Problem, sondern die Lösung.

Lesson 5: In der Krise zeigt sich, auf welche Tätigkeiten die Gesellschaft besonders angewiesen ist - und in welchem Missverhältnis dies zum öffentlichen Ansehen solcher Berufe steht.

Während fast alle Einrichtungen des öffentlichen Lebens geschlossen sind - darunter auch die Universitäten −, sind Supermärkte, einige Kinderbetreuungseinrichtungen und natürlich Krankenhäuser geöffnet und leisten enorme Arbeit, um die räumliche Distanzierung und das Funktionieren der wichtigsten Abläufe aufrechtzuerhalten. In vielen Städten ist es zu einem Ritual geworden, zum Dank für diese Arbeit abends ans Fenster zu treten und zu applaudieren. Das ist eine schöne Geste, die zugleich ein Gefühl der Verbundenheit mit den Nachbar*innen stiften kann.

Vergessen wir aber nicht, dass gerade diese Arbeitsfelder - Supermarkt, Kita und Pflege - normalerweise kein besonders hohes Ansehen genießen, nicht sehr gut bezahlt sind und dass dort überwiegend Frauen arbeiten. In der jetzigen Krisensituation zeigt sich, wie wichtig diese Berufe sind. Sie erweisen sich als die Stützen unserer Gesellschaft. Der Respekt, der sich im abendlichen Applaus ausdrückt, sollte über die Krise hinaus zu einer angemessenen Wertschätzung für diese Berufe führen. Und Wertschätzung äußert sich zuallererst in angemessener Bezahlung. Das ist zwar keine unmittelbare Aufgabe der Universität, aber auch wir als Mitglieder der Universität profitieren von der Arbeit, die in diesen Berufen geleistet wird, und können uns individuell oder auch in organisierter Form für eine Verbesserung der Arbeitsbedingungen einsetzen. Übrigens beschäftigt auch die Universität Erzieher*innen. Manche von ihnen bieten Notbetreuung für Kinder an. Insgesamt sind die Uni-Kitas aber geschlossen, und es ist nicht geklärt, wie es mit der Beschäftigung und Bezahlung der Erzieher*innen weitergehen kann.

Mehr: In der Krise halten Frauen die Gesellschaft am Laufen.

Mehr: Corona-Krise: Gemeinsamer Aufruf von Pflegefachkräften an Jens Spahn!

Lesson 6: Die Pandemie lehrt uns den Umgang mit Widersprüchen - und damit Diversity-Kompetenz.

In der Krise solidarisieren wir uns miteinander, indem wir uns voneinander distanzieren. Wir werden verletzlicher und dadurch härter gegenüber anderen. Wir schützen unsere Gesundheit und das Funktionieren unserer offenen Gesellschaft, indem wir uns zurückziehen und auf gesellschaftliches Leben verzichten. Lauter Widersprüche, die aber doch irgendwie schlüssig sind.

Solche Widersprüche auszuhalten ist eine der wichtigsten Diversity-Kompetenzen. Diversity-Kompetenz bedeutet, Unterschiede zu erkennen und anzuerkennen und zugleich Gemeinsamkeiten zu fördern. Differenzen weder zu ignorieren noch überzubewerten. Auf Stereotypen und daraus entstehende Diskriminierungen hinzuweisen, ohne sie zu wiederholen und zu verfestigen. Sich über positive Entwicklungen zu freuen, ohne zu glauben, dass die Arbeit damit erledigt wäre. Auch: Unwissen und Ungewissheit auszuhalten. Diese Fähigkeit, Widersprüche auszuhalten und mit ihnen umzugehen, heißt im Diversity-Fachjargon „Ambiguitätstoleranz". Aus Anlass der Pandemie können wir alle lernen, was das bedeutet.

Den gesamten Text können Sie auch hier als pdf-Dokument herunterladen.

Was wir unter Gender und Diversity verstehen

Menschen haben Gemeinsamkeiten und Unterschiede. Diese Tatsache erkennen und anerkennen wir als Normalität. Wir sind überzeugt: Gemeinsamkeiten bringen uns zusammen, Unterschiede bringen uns weiter. Als Stabsstelle Gender and Diversity entwickeln wir für die Universität Konzepte und Methoden, die dabei helfen, mit der vorhandenen und der wachsenden Vielfalt konstruktiv umzugehen und die Universität zu einem inklusiven, diskriminierungsfreien Ort zu machen. Dies tun wir sowohl in den verschiedenen individuellen Begegnungen mit Menschen wie auch auf institutioneller Ebene, in den Strukturen und Abläufen der Universität. Dabei handelt es sich um einen dauerhaften Prozess, der Offenheit für neue Wege, Freude am Ausprobieren und die Fähigkeit erfordert, mit Frustrationen und Irritationen umzugehen. Eine solche Haltung fördern wir auf individueller und institutioneller Ebene.

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Zu Gender und Diversity an der Universität in Zeiten der Pandemie Universitäten sind jahrhundertealte, traditionsbewusste Einrichtungen und verändern sich nur sehr langsam. Viele unserer Abläufe, Bezeichnungen und Gewohnheiten stammen buchstäblich aus dem Mittelalter. Der Satz „Das haben wir schon immer so gemacht!"

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Bundeskonferenz der Frauen- und Gleichstellungsbeauftragten an Hochschulen (bukof) 

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Bundeskonferenz der Frauen- und Gleichstellungsbeauftragten an Hochschulen (bukof) 

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POSITIONSPAPIER DER BUKOF

Endlich sind sie da: Unsere 18 Standpunkten von Antidiskriminierung bis Studienbedingungen sind eine Aufforderung und Einladung zur Veränderung!

Akademische Karrieren neu denken!? - Zukunftsweisende Personalstrukturen und Postdoc-Offensive geschlechtergerecht diskutiert.

Gleichstellungsakteur*innen an Hochschulen suchen

Mithilfe dieser bukof-Datenbank finden Sie Trainer*innen für Fortbildungen und Workshops.

Die Handlungsempfehlungen von Mai 2020 wurden aktualisiert und um drei weitere Module ergänzt.
Ansehen

📨Stellenangebot
Mitarbeiter*in für den Aufbau der Beratungsstelle zum Schutz vor Diskriminierung und vor sexualisierter Gewalt an der @TU_Dortmund

https://bit.ly/40IbOJt

📅Workshop
"Multidimensionale Geschlechterungleichheiten im akademischen Mittelbau" des Netzwerks Frauen- und Geschlechterforschung NRW

👉16.6.2023 | 11.00 - 16.00 Uhr | Universität Duisburg-Essen @unidue

https://bit.ly/3L6mNH0

📨Stellenangebot
Wissenschaftliche*n Mitarbeiter*in mit Schwerpunkt ökologische Transformation für die Geschäftsstelle Vierter Gleichstellungsbericht der Bundesregierung @BSGleich

https://interamt.de/koop/app/stelle?25&id=953834

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bukof - Bundeskonferenz der Frauen- und Gleichstellungsbeauftragten an Hochschulen e.V.

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POSITIONSPAPIER DER BUKOF Endlich sind sie da: Unsere 18 Standpunkten von Antidiskriminierung bis Studienbedingungen sind eine Aufforderung und Einladung zur Veränderung! Akademische Karrieren neu denken!? - Zukunftsweisende Personalstrukturen und Postdoc-Offensive geschlechtergerecht diskutiert. Gleichstellungsakteur*innen an Hochschulen suchen Mithilfe dieser bukof-Datenbank finden Sie Trainer*innen für Fortbildungen und Workshops.

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Handlungsempfehlungen für Geschlechtervielfalt an Hochschulen: Erste Schritte (bukof 2020) 

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Handlungsempfehlungen für Geschlechtervielfalt an Hochschulen: Erste Schritte (bukof 2020) 

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Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

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Alles, was Sie zur Europäischen Datenschutz-Grundverordnung wissen müssen.

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VERORDNUNG (EU) 2016/679 DES EUROPÄISCHEN PARLAMENTS UND DES RATES vom 27. April 2016 zum  Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung der Richtlinie 95/46/EG (Datenschutz-Grundverordnung)

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VERORDNUNG (EU) 2016/679 DES EUROPÄISCHEN PARLAMENTS UND DES RATES vom 27. April 2016 zum  Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten, zum freien Datenverkehr und zur Aufhebung der Richtlinie 95/46/EG (Datenschutz-Grundverordnung)

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Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit

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Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit

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Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (), Professor Ulrich Kelber, hat datenschutzrechtliche Verhaltensregeln für Notare in Deutschland genehmigt. Es ist die erste Genehmigung auf Bundesebene.

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Der Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (), Professor Ulrich Kelber, hat datenschutzrechtliche Verhaltensregeln für Notare in Deutschland genehmigt. Es ist die erste Genehmigung auf Bundesebene.

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Roland W. Scholz, Markus Beckedahl, Stephan Noller, Ortwin Renn (Hrsg.) (2021): DiDaT Weißbuch. Verantwortungsvoller Umgang mit digitalen Daten – Orientierungen eines transdisziplinären Prozesses, https://doi.org/10.5771/9783748924111

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Roland W. Scholz, Markus Beckedahl, Stephan Noller, Ortwin Renn (Hrsg.) (2021): DiDaT Weißbuch. Verantwortungsvoller Umgang mit digitalen Daten – Orientierungen eines transdisziplinären Prozesses, https://doi.org/10.5771/9783748924111

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DiDaT Weißbuch

Zusammenfassung

Die Digitalisierung führt zu einem grundlegenden Wandel aller Lebensbereiche. Das hat Vorteile, aber auch unerwünschte Nebenwirkungen. Mit unbeabsichtigten Nebenwirkungen oder „Unseens" der digitalen Transformation beschäftigt sich das Projekt „DiDaT - Digitale Daten als Gegenstand eines transdisziplinären Prozesses". In diesem transdisziplinären Prozess haben über 150 Fachleute aus Wissenschaft und Praxis exemplarisch für die Bereiche

Mobilität,

Gesundheit,

Landwirtschaft,

Zukunft kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) sowie

Nutzung Sozialer Medien

relevante unerwünschte Folgen der Nutzung digitaler Daten identifiziert und sozial robuste Orientierungen für den Umgang damit entwickelt. Die Ergebnisse von DiDaT sind in diesem Weißbuch zusammengefasst.

Zusammenfassung

Die Digitalisierung führt zu einem grundlegenden Wandel aller Lebensbereiche. Das hat Vorteile, aber auch unerwünschte Nebenwirkungen. Mit unbeabsichtigten Nebenwirkungen oder „Unseens" der digitalen Transformation beschäftigt sich das Projekt „DiDaT - Digitale Daten als Gegenstand eines transdisziplinären Prozesses". In diesem transdisziplinären Prozess haben über 150 Fachleute aus Wissenschaft und Praxis exemplarisch für die Bereiche

Mobilität,

Gesundheit,

Landwirtschaft,

Zukunft kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) sowie

Nutzung Sozialer Medien

relevante unerwünschte Folgen der Nutzung digitaler Daten identifiziert und sozial robuste Orientierungen für den Umgang damit entwickelt. Die Ergebnisse von DiDaT sind in diesem Weißbuch zusammengefasst.

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DiDaT Weißbuch Die Digitalisierung führt zu einem grundlegenden Wandel aller Lebensbereiche. Das hat Vorteile, aber auch unerwünschte Nebenwirkungen. Mit unbeabsichtigten Nebenwirkungen oder „Unseens" der digitalen Transformation beschäftigt sich das Projekt „DiDaT - Digitale Daten als Gegenstand eines transdisziplinären Prozesses".

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Alle Lehrkräfte, die für das folgende Schuljahr

eine Ermäßigung oder Erhöhung ihrer Unterrichtsverpflichtung (Teilzeitbeschäftigung, auch in Form eines Sabbatjahres) oder Beurlaubung ohne Dienstbezüge bzw. deren Beendigung,

eine Versetzung aus persönlichen Gründen an eine andere Schule des Landes Schleswig-Holstein,

eine Versetzung im Einigungsverfahren zwischen den Ländern (Lehreraustauschverfahren),

eine Freigabeerklärung für das Bewerbungs- und Auswahlverfahren in anderen Bundesländern,

die Teilnahme am Bewerbungsverfahren für den Auslandsschuldienst,

die Versetzung in den Ruhestand gemäß § 36 LBG oder

die Beschäftigung über die Altersgrenze hinaus,

die Entlassung

oder die Kündigung erklären

wollen, werden zur Vorbereitung der Personalplanung gebeten, dieses bis spätestens zum 15. November eines Jahres (Eingang im MBWK) auf dem Dienstweg einzureichen. Um eine verlässliche Planung und Unterrichtsversorgung sicherzustellen, wird darum gebeten, Anträge auf Altersteilzeitbeschäftigung ebenfalls zum genannten Termin einzureichen. Diese Anträge müssen spätestens drei Monate vor Beginn der Altersteilzeit gestellt werden.

Erlass für das Schuljahr 2021/22 mehr lesen

zu den Formularen

Informationen zu Versetzungen innerhalb Schleswig-Holsteins und zum Ländertausch

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Seit dem 25. Mai 2018 gilt die Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO). Insbesondere in Rechtsvorschriften wird die DSGVO auch als Verordnung (EU) 2016/6791 benannt. Die DSGVO enthält Vorschriften zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten. Sie findet auch im Bereich der öffentlichen Verwaltung Anwendung und gilt daher für die Schulverwaltung mitsamt den öffentlichen Schulen.

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Urheberrecht in der Wissenschaft. Ein Überblick für Forschung, Lehre und Bibliotheken (BMBF 2019)

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Urheberrecht in der Wissenschaft. Ein Überblick für Forschung, Lehre und Bibliotheken (BMBF 2019)

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BMBF: Was Forschende und Lehrende über Urheber- und Nutzungsrecht wissen sollten

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BMBF: Was Forschende und Lehrende über Urheber- und Nutzungsrecht wissen sollten

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BMBF (2020): Urheberrecht in der Schule. Ein Überblick für Schulen und (angehende) Lehrkräfte

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BMBF (2020): Urheberrecht in der Schule. Ein Überblick für Schulen und (angehende) Lehrkräfte

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Bundesministerium für Bildung und Forschung - BMBF

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Das Forschungsfeld im Bildungskontext ist umfassend und bedarf einer ebenso umfangreichen Förderung, die das Lernen als lebenslangen Prozess versteht. Hier setzt das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit seinen Forschungsinitiativen an.

In allen Bereichen der Bildung müssen Inhalte und Methoden kontinuierlich an neue Herausforderungen angepasst und weiterentwickelt werden. Damit das möglich ist, brauchen wir wissenschaftliche Fakten, die als Basis für Entwicklungen im Bildungsbereich dienen und seine Zukunftsfähigkeit sicherstellen. Von der Grundlagenforschung zu Bildungsprozessen, von groß angelegten Leistungsvergleichsstudien zur Schulbildung und zum Schulsystem über Forschung zur strukturellen Verbesserung der beruflichen Bildung bis hin zu einem leistungsstarken und dynamischen Wissenschaftssystem: Das Forschungsfeld im Bildungskontext ist umfassend und bedarf einer ebenso umfangreichen Förderung, die das Lernen als lebenslangen Prozess versteht. Grundvoraussetzung hierfür ist das Lernen ohne körperliche und physische Gewalt. Die Bundesregierung stellt sich dieser Herausforderung mit umfassenden Forschungsinitiativen.

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Das Forschungsfeld im Bildungskontext ist umfassend und bedarf einer ebenso umfangreichen Förderung, die das Lernen als lebenslangen Prozess versteht. Hier setzt das Bundesministerium für Bildung und Forschung mit seinen Forschungsinitiativen an. In allen Bereichen der Bildung müssen Inhalte und Methoden kontinuierlich an neue Herausforderungen angepasst und weiterentwickelt werden.

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Bundesministerium für Bildung und Forschung - BMBF

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Gute Bildung von Anfang an - das ist das Ziel eines zukunftsfähigen Bildungswesens und Grundlage einer leistungsfähigen Wissensgesellschaft. Das Bundesbildungsministerium (BMBF) fördert daher die fundierte Bildungsforschung.

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Gräsel C. (2011) Was ist Empirische Bildungsforschung?. In: Reinders H., Ditton H., Gräsel C., Gniewosz B. (eds) Empirische Bildungsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-93015-2_1

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Gräsel C. (2011) Was ist Empirische Bildungsforschung?. In: Reinders H., Ditton H., Gräsel C., Gniewosz B. (eds) Empirische Bildungsforschung. VS Verlag für Sozialwissenschaften. https://doi.org/10.1007/978-3-531-93015-2_1

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Zusammenfassung

Der Aufsatz grenzt ein, was unter Empirischer Bildungsforschung verstanden wird und stellt aktuelle Fragestellungen und Gegenstandsbereiche vor. Die Geschichte der Empirischen Bildungsforschung, die bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts zurück reicht, wird ebenso behandelt wie die Frage, ob die Empirische Bildungsforschung eine eigenständige Disziplin ist.

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Literaturverzeichnis

Authors and Affiliations

1. Institut für Bildungsforschung, Lehrstuhl für Lehr-, Lern- und Unterrichtsforschung Bergische Universität Wuppertal

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Der Aufsatz grenzt ein, was unter Empirischer Bildungsforschung verstanden wird und stellt aktuelle Fragestellungen und Gegenstandsbereiche vor. Die Geschichte der Empirischen Bildungsforschung, die bis zum Beginn des 20. Jahrhunderts zurück reicht, wird ebenso behandelt wie die Frage, ob die Empirische Bildungsforschung eine eigenständige Disziplin ist.

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GEBF – Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung

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GEBF – Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung

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GEBF - Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung

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Die Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung ist eine Vereinigung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die in Forschung und Lehre auf dem Gebiet der Empirischen Bildungsforschung aktiv sind. Die Gesellschaft hat es sich zum Ziel gemacht, Forschung in diesem Bereich zu fördern sowie auf die Verbreitung ihrer wissenschaftlichen Ergebnisse hinzuarbeiten. Sie will insbesondere die Zusammenarbeit der Disziplinen stärken, die mit empirischen Methoden zu Bildungsfragen forschen.

Die GEBF plant für 2021 ein Digitales GEBF-Konferenzjahr.

Beginn 17. März 2021

Jetzt anmelden und teilnehmen unter:

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11.02.2021 - Call for Papers

Die digiGEBF21-Thementagung

Bildung und Corona - Herausforderungen und Chancen aus Sicht der Bildungsforschung findet am 22. und 23.4. ausgerichtet von der Uni Mannheim statt.

Beiträge können bereits jetzt vorbereitet und voraussichtlich ab dem 26.2.2021 und spätestens bis zum 12.3.2021 eingereicht werden.

Angesichts der Planungsunsicherheiten, die durch die aktuelle Situation entstehen, hat der GEBF-Vorstand beschlossen, die jährliche GEBF-Tagung in 2021 auszusetzen und stattdessen das „Digitale GEBF-Jahr 2021" ausgerufen.

Im Digitalen GEBF-Jahr sollen über das ganze Jahr 2021 verteilt unterschiedliche digitale Formate angeboten werden, um den wissenschaftlichen Austausch unter den GEBF-Mitgliedern und anderen Interessierten auf vielfältige Weise zu fördern. Das Programm wird Vortragsreihen, Thementagungen, Workshops und weitere Möglichkeiten des Austauschs umfassen.

Das Digitale GEBF-Jahr 2021 (digiGEBF21) wird organisiert von einem Team aus dem

DIPF | Leibniz-Institut für Bildungsforschung und Bildungsinformation:

Charlotte Dignath, Julia Dohrmann, Frank Goldhammer, Carolin Hahnel, Johannes Hartig, Alexander Naumann, Mareike Kunter, René Staab und der Universität Speyer (Katja Knuth-Herzig) sowie vielen weiteren engagierten GEBF-Mitgliedern.

Anfragen und Anregungen zum Digitalen GEBF-Jahr bitte an das Tagungsteam:

digigebf21@dipf.de

Weitere Informationen zum Programm und den Mitwirkungsmöglichkeiten finden Sie hier:

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Die GEBF-Mitglieder haben für die Amtsperiode 2021-2023 einen neuen GEBF-Vorstand gewählt.

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20. Oktober 2020

Auch 2021 vergibt die GEBF wieder zwei Nachwuchspublikationspreise, einmal in der Kategorie Promovierende und einmal in der Kategorie Post-Docs.

Der Preis wird mit jeweils 500 Euro dotiert und während der jährlichen GEBF-Tagung verliehen.

Weitere Informationen finden Sie anbei in der Ausschreibung. Bitte beachten Sie:

Nominierungen sind bis zum 27. November 2020 möglich.

Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme!

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29.07.2020

Fachübergreifende Stellungnahme der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft, Deutschen Gesellschaft für Kinder- und Jugendmedizin, Deutschen Gesellschaft für Psychologie, Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung des Vereins für Socialpolitik und der Stiftung Kindergesundheit

Für eine kontrollierte Öffnung der Erziehungs- und Bildungs- und Betreuungseinrichtungen im Vorschul- und Schulalter

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GEBF - Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung

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Die Gesellschaft für Empirische Bildungsforschung ist eine Vereinigung von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern, die in Forschung und Lehre auf dem Gebiet der Empirischen Bildungsforschung aktiv sind. Die Gesellschaft hat es sich zum Ziel gemacht, Forschung in diesem Bereich zu fördern sowie auf die Verbreitung ihrer wissenschaftlichen Ergebnisse hinzuarbeiten.

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Empirische Bildungsforschung, Sektion 4 der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (DGfE) 

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Empirische Bildungsforschung, Sektion 4 der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (DGfE) 

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Vorsitz:
Prof. Dr. Falk Radisch
Universität Rostock
Institut für Schulpädagogik
August-Bebel-Str. 28
18051 Rostock
falk.radisch@uni-rostock.de

Prof. Dr. Nina Kolleck
Universität Leipzig
Institut für Politikwissenschaft
Beethovenstraße 15
04107 Leipzig
nina.kolleck@uni-leipzig.de

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Vorsitz: Prof. Dr. Falk Radisch Universität Rostock Institut für Schulpädagogik August-Bebel-Str. 28 18051 Rostock falk.radisch@uni-rostock.de Prof. Dr. Nina Kolleck Universität Leipzig Institut für Politikwissenschaft Beethovenstraße 15 04107 Leipzig nina.kolleck@uni-leipzig.de

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Der Ethik-Rat der DGfE hat die Aufgabe, den Vorstand und die Sektionen bzw. Kommissionen zu generellen und speziellen ethischen Fragen der Erziehungswissenschaft zu beraten und bei formellen Beschwerden über ein Fehlverhalten die Vorwürfe zu prüfen und ggf. Anhörungen der Parteien durchzuführen.
Mitglieder des Ethik-Rates sind Prof. Dr. Margarete Götz und Prof. Dr. Stefan Aufenanger.
Präambel
Die Mitglieder der Deutschen Gesellschaft für Erziehungswissenschaft (DGfE) gehen davon aus, dass es heute keine wissenschaftliche Erkenntnis oder Lösung mehr gibt, die nicht der ethischen Reflexion ihres Wertes und ihrer Folgewirkungen bedarf. Als Konsequenz für das Handeln und Verhalten von DGfE-Mitgliedern sind daher Integrität und Lauterkeit im wissenschaftlichen Arbeitsprozess, ein fairer Umgang mit Kolleginnen und Kollegen, Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, Studierenden, Schülerinnen und Schülern, Praxispartnern, Forschungsprobandinnen und -probanden und sonstigen Beteiligten sowie ein verantwortungsvoller Einsatz von Ressourcen unabdingbare Voraussetzungen ethisch vertretbaren Handelns in der Erziehungswissenschaft.
Der Kodex formuliert einen Konsens über ethisches Handeln innerhalb der professionellen und organisierten Erziehungswissenschaft in Deutschland respektive für die Mitglieder der DGfE. Er dient dazu, für ethische Probleme in Theorie und Praxis der Erziehungswissenschaft zu sensibilisieren und die Mitglieder der DGfE zu ermutigen, ihr eigenes berufliches Handeln kritisch zu reflektieren. Die an Hochschulen tätigen DGfE-Mitglieder sind aufgefordert, dem wissenschaftlichen Nachwuchs und den Studierenden die hier niedergelegten Prinzipien wissenschafts- und berufsethischen Handelns zu vermitteln und sie zu einer entsprechenden Praxis anzuhalten. Zugleich schützt der Kodex vor illegitimen Anforderungen und Erwartungen, die an Forscherinnen und Forscher, Lehrende und Studierende, Probandinnen und Probanden gerichtet werden und zu ethischen Konflikte führen können. Er benennt die Grundlagen, auf denen die Arbeit des Ethik-Rates der DGfE (§6) beruht.
Personen, die unter Berufung auf diesen Kodex Beanstandungen beim Ethik-Rat vorbringen, dürfen deswegen keine Benachteiligungen erfahren. Um die in der Präambel genannten Ziele zu verwirklichen, bestätigen und unterstützen die Mitglieder der DGfE den folgenden Kodex.
§1 Forschung

1. DGfE-Mitglieder streben in der Ausübung ihrer wissenschaftlichen Tätigkeit und ihres Berufes nach Wahrheit und Integrität. Sie verpflichten sich auf die höchstmöglichen Standards in Forschung, Lehre und beruflicher Praxis.

2. DGfE-Mitglieder achten den Grundsatz der inhaltlichen und methodischen Transparenz ihrer Arbeit und benennen bei Forschungen ihre Finanzierungsquellen. Einzelheiten der Theorien, Methoden und des Forschungsdesigns, die für die Beurteilung der Forschungsergebnisse und der Grenzen ihrer Gültigkeit wichtig sind, werden nach bestem Wissen mitgeteilt.

3. DGfE-Mitglieder nehmen keine Zuwendungen, Verträge oder Forschungsaufträge an, die ihre Unabhängigkeit einschränken und die in diesem Kodex festgehaltenen Prinzipien verletzen.

4. DGfE-Mitglieder als Leiterinnen oder Leiter von Forschungsprojekten treffen zu Beginn des Vorhabens bezüglich der Aufgabenverteilung, der Vergütung, des Datenzugangs, der Urheberrechte sowie anderer Rechte und Verantwortlichkeiten Übereinkünfte, die für alle Beteiligten akzeptabel und verlässlich sind.

5. In ihrer Rolle als Forschende, Lehrende und in der Praxis Tätige tragen DGfE-Mitglieder eine besondere soziale Verantwortung. Ihre Empfehlungen, Entscheidungen und Aussagen können das Leben ihrer Mitmenschen beeinflussen. Sie sind sich der Gefahren und Zwänge bewusst, die zu einem Missbrauch ihres Einflusses führen können, und bemühen sich, dass ein solcher Missbrauch und nachteilige Auswirkungen auf andere Menschen vermieden werden.

§2 Publikationen

1. DGfE-Mitglieder machen ihre Forschungsergebnisse in geeigneter Weise öffentlich zugänglich. Das gilt nicht in Fällen, in denen dies nicht zu verantworten ist oder das Recht auf den Schutz vertraulicher Aufzeichnungen verletzt werden würde. In Fällen, in denen die Pflicht zur Amtsverschwiegenheit oder Vereinbarungen mit den Auftraggebern das Recht zur Veröffentlichung eingrenzen, bemühen sich DGfE-Mitglieder darum, den Anspruch auf Veröffentlichung möglichst weitgehend aufrechtzuerhalten.

2. Alle Personen, die maßgeblich zu einem Forschungsergebnis und zu seiner Publikation beigetragen haben, sind namentlich zu nennen. Die Mitglieder der DGfE verpflichten sich, strikte Ehrlichkeit im Hinblick auf die Beiträge von Partnern, Konkurrenten, Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern sowie Vorgängern zu wahren. Sie achten das geistige Eigentum bzw. die Urheberschaft von wissenschaftlichen Ideen, Theorien, Ergebnisse und Daten, die sie im Fall einer Verwendung korrekt, vollständig und innerhalb des relevanten Sachzusammenhangs ausweisen. Verweise auf Gedanken, die in Arbeiten anderer entwickelt wurden, dürfen nicht wissentlich unterlassen werden. Die Ansprüche auf Autoren- und Autorinnenschaft und die Reihenfolge der Autoren und Autorinnen sollen deren Beteiligung am Forschungsprozess und an der Veröffentlichung abbilden. Alle im Titel einer Publikation genannten Autorinnen und Autoren tragen die volle Mitverantwortung für den veröffentlichten Text.

3. Sind DGfE-Mitglieder als Herausgeber und Herausgeberinnen oder in Redaktionen von Zeitschriften tätig, so verpflichten sie sich zu einer fairen Beurteilung eingereichter Beiträge ohne persönliche oder politische Vorurteile sowie in angemessener Zeit. Sie informieren umgehend über Entscheidungen zu eingereichten Manuskripten und geben die Gründe an.

§3 Gutachten und Rezensionen

1. Werden DGfE-Mitglieder um Beurteilungen von Personen, Manuskripten, Forschungsanträgen, anderen Arbeiten oder um Sachexpertisen gebeten, so sind diese im Fall von Interessenkonflikten abzulehnen.

2. Begutachtungen, die im Zusammenhang mit Personalentscheidungen stehen, werden von allen Beteiligten vertraulich behandelt und folgen dem Grundsatz höchstmöglicher Objektivität. Zu begutachtende Arbeiten und Sachverhalte sind vollständig, sorgfältig und fair in einem angemessenen Zeitraum zu beurteilen.

3. DGfE-Mitglieder, die um Rezensionen von Büchern oder Manuskripten gebeten werden, die sie schon an anderer Stelle besprochen haben, teilen diesen Umstand den Anfragenden mit. Sie lehnen die Rezension von Arbeiten ab, bei deren Entstehung sie unmittelbar beteiligt waren.

§4 Rechte von Probandinnen und Probanden

1. Die Persönlichkeitsrechte der in wissenschaftliche Untersuchungen einbezogenen Personen werden respektiert.

2. Die Einbeziehung von Probandinnen und Probanden in empirische Untersuchungen setzt prinzipiell deren Einwilligung voraus und erfolgt auf der Grundlage einer im Rahmen des Untersuchungsdesigns möglichst ausführlichen Information über Ziele und Methoden des Forschungsvorhabens. Besondere Anstrengungen zur Gewährleistung einer angemessenen Information sind erforderlich, wenn davon auszugehen ist, dass die in die Untersuchung einbezogenen Personen aufgrund ihres Bildungskapitals, ihrer Milieu- oder Schichtzugehörigkeit, ihrer sozialen Lage oder ihrer Sprachkompetenzen nicht ohne spezifische Informationen die Intentionen und Modalitäten des Forschungsvorhabens durchdringen können. Kann die aufgeklärte Einwilligung auf Grund einer zu befürchtenden Fehlerwirkung auf die Untersuchung nicht eingeholt werden, sind andere Möglichkeiten des Einverständnisses zu nutzen. Gegebenenfalls muss die Einwilligung in die Weiterverwendung des erhobenen Materials nachträglich eingeholt werden. Personen, die in Untersuchungen als Beobachtete oder Befragte oder in anderer Weise einbezogen werden, dürfen durch die Forschung keine Nachteile erleiden. Die Betroffenen sind über Risiken aufzuklären.

3. Die Integrität der befragten oder beobachteten Personen ist zu wahren. Grundsätzlich sollen solche Verfahren genutzt werden, die eine Identifizierung der Untersuchten ausschließen, also Anonymität gewährleisten. Werden die Daten elektronisch verarbeitet, sind sorgfältige Vorkehrungen gegen einen unberechtigten Datenzugang zu treffen.

4. Von untersuchten Personen erlangte Informationen werden vertraulich behandelt. Diese Verpflichtung gilt für alle Beteiligten am Forschungsprozess (beispielsweise auch für Interviewerinnen und Interviewer, Codier- und Schreibkräfte), die über einen Datenzugriff verfügen. Es liegt in der Verantwortung der Projektleiterinnen und Projektleiter, alle an einem Forschungsvorhaben Beteiligten hierüber zu aufzuklären und den Zugang zu vertraulichem Material zu kontrollieren.

5. Für DGfE-Mitglieder gilt die Schweigepflicht analog zu entsprechenden Regelungen für andere akademische Professionen.

§5 Umgang mit Kolleginnen und Kollegen, Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern, Studierenden und Praxispartnern

1. DGfE-Mitglieder, die Lehraufgaben wahrnehmen, verpflichten sich, dies in gleichbleibend hoher Qualität zu tun und für eine gute Ausbildung der Studierenden Sorge zu tragen. Dabei sollen die Regeln guter wissenschaftlicher Praxis fester Bestandteil der Lehre bzw. wissenschaftlichen Ausbildung sein.

2. DGfE-Mitglieder bemühen sich bei Einstellungen, Entlassungen, Beurteilungen, Beförderungen, Gehaltsfestsetzungen und anderen Fragen des Anstellungsverhältnisses sowie bei Berufungs-und Kooptationsentscheidungen um Objektivität und Gerechtigkeit. Sie benachteiligen andere Personen nicht wegen ihres Geschlechts, einer körperlichen Behinderung, ihrer sozialen oder regionalen Herkunft, ihrer ethnischen bzw. nationalen Zugehörigkeit oder ihrer Religionszugehörigkeit.

3. DGfE-Mitglieder nutzen Leistungen anderer nicht zu ihrem eignen Vorteil und verwerten deren Arbeit nicht undeklariert.

4. DGfE-Mitglieder erzwingen von niemandem, insbesondere von Untersuchungspersonen, Auftraggeberinnen und Auftraggebern, Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern und Studierenden, persönliches Entgegenkommen oder einen persönlichen bzw. beruflichen Vorteil.

§6 Ethik-Rat

1. Der Ethik-Rat besteht aus einer Frau und einem Mann, die Mitglieder der DGfE sind. Der Vorstand wählt sie in geheimer Wahl aus einer Vorschlagsliste der Sektionen mit einfacher Stimmenmehrheit für die Dauer von vier Jahren. Der Ethik-Rat tritt bei Bedarf oder auf eigenen Wunsch zusammen. Er berichtet einmal jährlich dem Vorstand über seine Arbeit.

2. Der Ethik-Rat kann vertraulich angerufen werden.

3. Der Ethik-Rat hat die Aufgabe
* den Vorstand der DGfE und die Sektionen bzw. Kommissionen zu generellen und speziellen ethischen Fragen der Erziehungswissenschaft zu beraten und
* bei formellen Beschwerden über ein Fehlverhalten die Vorwürfe zu prüfen und ggf. Anhörungen der Parteien durchzuführen.

4. Der Ethik-Rat stellt entweder einen Verstoß gegen den Ethik-Kodex fest oder verneint einen solchen. Stellt er fest, dass ein Verstoß vorliegt, informiert er alle davon betroffenen Seiten und gibt eine Empfehlung an den Vorstand der DGfE nach Maßgabe der Satzung. Gegen die vom Ethik-Rat gewählte Verfahrensweise kann beim Vorstand der DGfE Beschwerde eingelegt werden.

§7 Inkrafttreten
Der Ethik-Kodex tritt mit seiner Bekanntmachung im Mitteilungsheft "Erziehungswissenschaft" der DGfE in Kraft. Über Änderungen seines Wortlautes berät und beschließt der Vorstand der DGfE.

Download des Ethik-Kodex als pdf Datei
Der Ethik-Kodex ist mit seiner Bekanntmachung in Heft 41 (Jahrgang 21, 2010) des DGfE-Mitteilungsheftes "Erziehungswissenschaft" in Kraft getreten.

2016 wurde §4 Abs. 5 des Ethik-Kodex geändert.
Er lautete bisher: „DGfE - Mitglieder unterwerfen sich analog zu entsprechenden Regelungen für andere Professionen der Schweigepflicht und nehmen das Recht auf Zeugnisverweigerung in Anspruch, wenn zu befürchten ist, dass betroffene oder beteiligte Personen aus den gewonnenen Informationen Nachteile erleiden." Und lautet nun: „Für DGfE-Mitglieder gilt die Schweigepflicht analog zu entsprechenden Regelungen für andere akademische Professionen."
Die Änderung trat mit Bekanntmachung in Heft 53 (Jahrgang 27, 2016) des DGfE-Mitteilungsheftes "Erziehungswissenschaft" in Kraft.

Anonymisierung von Daten in der qualitativen Forschung:
Probleme und Empfehlungen

Im Zusammenhang mit qualitativen Forschungen im Bereich der Erziehungs- und Sozialwissenschaften treten eine Reihe forschungsethischer und rechtlicher Fragen auf. Diese Empfehlungen sind als themenbezogene Ergänzung zum Ethikkodex der DGfE zu verstehen und wollen insbesondere Hinweise zum Umgang mit Problemen der Anonymisierung qualitativer Daten geben.

Forschungsethische Probleme können entstehen durch das Interesse an der Freiheit der Wissenschaft auf der einen Seite und dem Interesse an der Wahrung der Persönlichkeitsrechte der Untersuchten auf der anderen Seite. Datenschutzrechte, die die Rechte Dritter, das Recht am eigenen Bild und das Recht auf die Wahrung des Schutzes der Persönlichkeit betreffen, können gerade in qualitativen Forschungen leicht verletzt werden, da hier ein Interesse daran besteht, auf der Grundlage möglichst dichter und kontextuierter Beschreibungen konkrete Fallbeispiele zu analysieren. Aus dieser Problematik ergibt sich eine besondere Verantwortung der qualitativen Forscher in Hinblick auf die Anonymisierung ihrer Daten.
Datenschutzrechtliche und forschungsethische Probleme treten in erziehungswissenschaftlichen Forschungen insbesondere dann auf, wenn beispielsweise Kinder oder Personen erforscht werden, die nicht in der Lage sind, ihre Rechte selbst angemessen wahrzunehmen und zu vertreten. Datenschutzrechtlich relevante Fragen können auch dann auftreten, wenn es in historischer bzw. zeitgeschichtlicher Forschung um die konkrete Darstellung einzelner Institutionen oder Personen geht. In diesen Fällen kann es für die Erforschten bzw. für Dritte um ungünstige Konsequenzen gehen. Hier muss im Einzelfall genau abgewogen werden, ob das zeitgeschichtliche Interesse eine Einschränkung von Persönlichkeitsrechten erlaubt. Insgesamt ist davon auszugehen, dass die miteinander in Konflikt geratenden Grundrechte gegeneinander abgewogen werden müssen. Dabei ist darauf zu achten, dass die Rechte der unterschiedlichen Parteien angemessen berücksichtigt werden.

Den rechtlichen Problemen, die sich insbesondere im Rahmen der Biografieforschung, der Fotoanalyse, der Videographie, der Evaluationsforschung und der Fallgeschichte einzelner Institutionen ergeben, soll durch die Berücksichtigung der folgenden Prinzipien begegnet werden:

1. Das Prinzip des „informed consent": Die Teilnahme an Untersuchungen ist grundsätzlich freiwillig. Prinzipiell ist - in der Regel durch schriftliche Verträge - zu sichern, dass die am Forschungsprozess Beteiligten über Ziele, Methoden, den Verlauf und die Publikationsabsicht informiert sind und ihre Zustimmung zum Gebrauch der Daten unter Wahrung der Anonymität gegeben haben. Diese Verträge werden in der Regel nicht auch noch mit dritten Personen, über die die Beforschten im Rahmen der Forschung sprechen, geschlossen. Da bei qualitativen Untersuchungen aber auch Rechte Dritter betroffen sein können, die im Forschungsprozess zunächst häufig nicht erkannt werden, müssen ggf. weitere Maßnahmen zum Schutz der Rechte Dritter ergriffen werden, die in einer sorgfältigen Anonymisierung aller in dem zu publizierendem Datenmaterial genannten Personen und lokaler/institutioneller Kontexte bestehen.

2. In Publikationen sollte darauf geachtet werden, dass sie einem Sparsamkeitsgebot folgen: Fallbeispiele sollten auf die wichtigen Daten beschränkt werden und es sollte, wenn es nicht absolut notwendig für das Verstehen des Falles ist, wenig Kontext geliefert werden. Bei Bildanalysen ist ebenfalls darauf zu achten, dass der nicht für das Verstehen des Falles und der Analyse relevante Kontext auf das Notwendige reduziert wird. Wo Bildausschnitte für die Argumentation ausreichen, sollten diese verwendet werden.

3. Bei der Publikation der Daten und Ergebnisse, die aus qualitativen Forschungen gewonnen wurden, soll, soweit dies angemessen ist, eine abstraktere Theoriesprache zur Formulierung der Ergebnisse verwendet werden, die es schwieriger macht, auf konkrete Fälle bzw. Personen (auch Dritte) rückzuschließen. In historischer oder erziehungswissenschaftlicher Forschung bleibt aber die möglichst nah am Phänomen orientierte Darstellung eine ebenfalls wichtige Aufgabe.

4. Treten bei der Anlage oder im Verlauf qualitativer Forschungsprojekte datenschutzrechtliche Fragen auf, die anhand veröffentlichter Schriften zum Datenschutz in Wissenschaft und Forschung nicht beantwortet werden können oder über deren Beantwortung Unsicherheit besteht, empfiehlt die DGfE, die Beratung des zuständigen Datenschutzbeauftragten einzuholen.

Download der Empfehlungen | November 2005

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Der Ethik-Rat der DGfE hat die Aufgabe, den Vorstand und die Sektionen bzw. Kommissionen zu generellen und speziellen ethischen Fragen der Erziehungswissenschaft zu beraten und bei formellen Beschwerden über ein Fehlverhalten die Vorwürfe zu prüfen und ggf. Anhörungen der Parteien durchzuführen. Mitglieder des Ethik-Rates sind Prof. Dr. Margarete Götz und Prof. Dr. Stefan Aufenanger.

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Datenschutzkonforme Erhebungen mit Messenger Threema oder Signal

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Datenschutzkonforme Erhebungen mit Messenger Threema oder Signal

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Forschungsdaten erheben trotz Covid-19-Kontaktbeschränkungen: das geht datenschutzgerecht mit den Messenger-Diensten Signal oder Threema, denn diese verschlüsseln die Unterhaltung und setzen auf Datensparsamkeit.

Ein Bericht des  Forschungs-schwerpunkts DITES an der TH Köln (12/2020).

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Corona-Maßnahmen behindern Ihre Zusammenarbeit mit Forschungspartnern und Zielgruppen und Sie wollen auf eine digitale Kommunikation umstellen.

Nur telefonieren oder Emails schreiben kommt nicht infrage, aber welche Kommunikationswege garantieren sowohl Erreichbarkeit und Akzeptanz bei den Teilnehmenden als auch die Einhaltung von gesetzlichen und ethischen Datenschutz-Standards?

Das Projekt INTIA stellt eine Auswahlentscheidung entlang Kriterien wie Verbreitung, Verfügbarkeit, Kosten, technische Usability und besonders Vereinbarkeit mit der Datenschutzgrundverordnung vor.

Verglichen wurden die gängigsten Messenger, Möglichkeiten der Kostenübernahme für befragte Personen bei Bezahl-Versionen und Vorteile in der Datenerhebung von Lizenz-Käufen.

Will man Sichtweisen von Menschen erforschen, so muss man mit ihnen in Kontakt treten, Interviews führen, teilnehmende Beobachtungen machen, eventuell Videoaufnahmen oder -analysen durchführen. Kontaktbeschränkungen, wie sie unter Covid-19 Präventionsmaßnahmen erlebt wurden lassen aber weder einen persönlichen Kontakt zu, noch ermöglichen sie, dass Forschende vor Ort Aufnahmen oder Beobachtungen anstellen. Wie kann man dennoch Kontakt halten oder Forschung betreiben?

Eine Möglichkeit könnte es sein, mit Teilnehmenden eine Messenger-Kommunikation zu Forschungszwecken einzuführen. Unter welchen Bedingungen ist dies zulässig? Während im privaten Umfeld Fragen von Verbreitung, Verfügbarkeit, Kosten oder Erreichbarkeit vordergründig die Auswahlentscheidungen von Nutzern für einen Messenger beeinflussen, müssen Forschungs-und Bildungseinrichtungen neben derartigen Erwägungen zur Praktikabilität ebenso dem Datenschutz und der Schweigepflicht gerecht werden.

In praxisbezogenen Forschungsprojekten der Sozialen Arbeit, die vor der Pandemie durch die Kooperation mit Teilnehmenden vor Ort inklusiv und partizipativ gearbeitet haben, gilt es zudem, eine intuitive Handhabung zu berücksichtigen, bevor sie zum Einsatz kommen können. Ist zum Beispiel eine ansprechende und altersgerechte Gestaltung ebenso gegeben wie auch die technischen Möglichkeiten im Sinne einer vollumfänglichen Usability von sozialen Messenger-Diensten? Besonders die Frage nach den möglichen Inhalten, die kommuniziert werden können, spielt für jugendliche Teilnehmer*innen aus Wohneinrichtungen im Kontext von Jugendhilfe eine hervorgehobene Rolle. Es kann mehr als nur Text transportiert werden, so dass verschiedene Barrieren durch Möglichkeiten von Sprachnachrichten, Bildern, Videos und weiteren Inhalten wie Sticker, GIFs etc. abgebaut werden.
Vergleich von Messenger-Apps
Nach Vorarbeiten des Forschungsprojektes IDiT zu DSGVO-konformen Messenger Apps für Bildungseinrichtungen (siehe https://dites.web.th-koeln.de/2020/10/01/recherche-dsgvo-konformer-messenger-apps-fuer-bildungseinrichtungen/) wurden noch vier Anwendungen miteinander verglichen, die alle eine Ende-zu-Ende Verschlüsselung nutzen; es sind Threema, Chiffry, Whatsapp und Signal.

Diese vier Anwendungen zeichnen sich durch folgende Punkte im Unterschied zu vielen konkurrierenden Messengern aus:

Sie ermöglichen den geschützten Transport von Forschungsdaten durch Ende-zu-Ende Verschlüsselung, das heißt, dass selbst der Messenger-Betreiber keine Inhalte einsehen kann.

Sie haben eine hohe technische Funktionalität.

Sie machen keine eigene Infrastruktur erforderlich, weshalb diverse XMPP-Clients nicht getestet wurden.

Neben den in der Einleitung genannten Aspekten zur Usability gab es zudem optional einen Pluspunkt, wenn beispielsweise technische Schnittstellen zur Anbindung von Bots vorhanden waren. Nach Testung der verschiedenen Eigenschaften der vier Messenger-Dienste ist das Fazit des Forschungsteams, dass zwar Whatsapp weiterhin von seiner extrem hohen Verbreitung und damit einer enormen Akzeptanz profitiert. Als gravierender Nachteil steht dem entgegen, dass personenbezogene Daten von Whatsapp gespeichert und verarbeitet werden, beispielsweise das gesamte Adressbuch auf den genutzten Smartphones, aber auch die Metadaten der Kommunikation. Das höchste Schutzniveau versendeter Daten sowohl in Bezug auf personenbezogene Informationen als auch der kommunizierten Inhalte wird von hingegen vom Messenger-Dienst Threema gewahrt.
Entscheidung für Threema-Work
Dass Threema für einzelne User kostenpflichtig ist, ist eine Hürde in der Nutzung der App mit teilnehmenden Jugendlichen, die in diesem Fallbeispiel die beforschten Personen sind. Diese Zugangserschwernis konnte aber durch den zentralen Erwerb von Threema-Work Lizenzen gelöst werden. Das Forschungsprojekt kauft die Lizenzen und die Jugendlichen laden sich mittels eines Lizenzschlüssels kostenfrei die App auf ihr Handy. Im Unterschied zu einer individuellen Messenger-Lösung ergeben sich mit dem zentralen Erwerb einer Unternehmensversion mehrere Vorteile: Eine Vereinbarung zur Auftragsverarbeitung ( https://www.bfdi.bund.de/SharedDocs/Downloads/DE/Datenschutz/Muster_Auftragsverarbeitung.pdf?__blob=publicationFile&v=3) kann abgeschlossen werden. Damit können Datenschutz und Geheimhaltung gewährleistet werden. Ein Admin kann über die Erst-Einrichtung alle Einstellungen für Teilnehmende exakt vor-konfigurieren und damit einen guten Start der Zusammenarbeit zumindest technisch sicherstellen. Dabei können Teilnehmende unabhängig vom Forschungsprojekt mit eigenen persönlichen Kontakten weiterhin kommunizieren, so dass ihnen als Mehrwert der durch die Forschenden angebotenen Lizenz der volle Leistungsumfang der App zur Verfügung steht. Technisch interessant machen Threema Work die Funktionen Gateway und Broadcast, welche weitreichende technische Schnittstellen beinhalten, die andere Apps gar nicht anbieten. Eine vorab verfügbare kostenlose Testversion unterstützt die Entscheidungsfindung auf Seiten der Forschenden, weil so eine Eignungsprüfung von Praktikabilität und allen verfügbaren Funktionen vorab möglich ist. Die kostenpflichtige Lizenz von Threema Work-Education für Bildungseinrichtungen ist zeitlich unbegrenzt und kann in weiteren Anwendungsszenarien neu installiert und konfiguriert werden.

Im Zuge der aufwändigen Recherche wurde deutlich, dass in Hochschulen ein hoher Bedarf besteht, externen Partnern geschützte Kommunikationsmittel anzubieten. Ebenso bedarf es in Einrichtungen der Sozialen Arbeit für die Kommunikationsbedürfnisse nach innen und außen geeignete praktikable Kommunikationsmittel. Die durch Corona-Maßnahmen erforderliche Umstellung auf digitale Erhebungsmethoden machte im vorliegenden Forschungsvorhaben offenbar, dass es noch zu wenig standardisierte Lösungen für die Frage gibt, wie und mit welchen Tools geschützte digitale Forschung betrieben werden kann, damit sie den Ansprüchen an den Schutz von Forschungsdaten gerecht werden.

Über einen Austausch zum Thema würden wir uns sehr freuen.

Kontakt: intia(at)th-koeln.de

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Forschungdsdaten erheben trotz Covid-19 Kontaktbeschränkungen: wie geht das mit einem Messenger?

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Corona-Maßnahmen behindern Ihre Zusammenarbeit mit Forschungspartnern und Zielgruppen und Sie wollen auf eine digitale Kommunikation umstellen. Nur telefonieren oder Emails schreiben kommt nicht infrage, aber welche Kommunikationswege garantieren sowohl Erreichbarkeit und Akzeptanz bei den Teilnehmenden als auch die Einhaltung von gesetzlichen und ethischen Datenschutz-Standards?

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DFG: Ethikvotum. FAQ: Informationen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften

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DFG: Ethikvotum. FAQ: Informationen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften

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FAQ: Informationen aus den Geistes- und Sozialwissenschaften

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Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (Januar/2020): Datenschutz-Grundverordnung – Bundesdatenschutzgesetz – Texte und Erläuterung

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Bundesbeauftragter für den Datenschutz und die Informationsfreiheit (Januar/2020): Datenschutz-Grundverordnung – Bundesdatenschutzgesetz – Texte und Erläuterung

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DSGVO – BDSG Erläuterungen

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Ethische Aspekte der Sicherung und Nachnutzung von Forschungsdaten (VerbundFDB)

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Ethische Aspekte der Sicherung und Nachnutzung von Forschungsdaten (VerbundFDB)

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Ethische Aspekte

Welche Auswirkungen hat die Erhebung und Analyse der Daten für die Studienteilnehmer*innen, ihre soziale Gruppe oder eine Organisation?

Kann die Studie die Teilnehmer*innen schädigen? Bspw. durch unangenehme Fragen? Durch invasive oder aufdringliche Fragetechniken? Durch Ergebnisse, die Diskriminierung verstärken oder strafrechtliche Konsequenzen haben?

Bei der ethischen Beurteilung von Studien geht es u.a. darum, mögliche Schädigungen, die Studienteilnehmer*innen (individuell oder als soziale Gruppe) durch die Forschung entstehen könnten, in den Blick zu nehmen und abzuwägen. Dies betrifft Schädigungen des körperlichen oder psychischen Wohlbefindens oder negative soziale, rechtliche oder wirtschaftliche Auswirkungen.

Die Bedeutung ethischen Handelns in der Bildungsforschung rückt zunehmend in den Blick wissenschaftlicher und wissenschaftspolitischer Diskussionen. Ethisches Handeln betrifft den gesamten Lebenszyklus von Forschungsdaten - von der Erhebung, über die Analyse bis hin zur Archivierung und Nachnutzung der Daten.

Im Folgenden finden Sie Hinweise zu
Ethik-Kommissionen in Deutschland Ethik-Richtlinien von Berufsfachverbänden Bonner Ethik-Erklärung bezüglich Erforschung sexualisierter Gewalt Ethikvotum bei Antragstellung Leitlinien zur Guten wissenschaftlichen Praxis (GWP)
Sehr empfehlenswert: Auf einer eigenen Themenseite des RatSWD finden Sie eine Best-Practice-Sammlung zur Forschungsethik im Forschungsprozess, Lehr- und Übungsmaterialien zum Einsatz in der akademischen Lehre sowie Handreichungen, Empfehlungen und weiterführende Literatur zum Thema. Das Angebot richtet sich an Forschende, Lehrende und Ethikkommissionen.
Themenseite Forschungsethik des RatSWD

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Ethik in der Forschung: Ethische Aspekte & Forschungsethik in der Nachnutzung von Forschungsdaten

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Ethik in der Forschung: Ethische Aspekte der Sicherung & Nachnutzung von Forschungsdaten " Forschungsethische Grundsätze und Hinweise zur aktuellen Entwicklung!

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Ethikkommission (EK) der Deutschen Gesellschaft für Psychologie

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Ethikkommission (EK) der Deutschen Gesellschaft für Psychologie

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Die Ethikkommission (EK) der Deutschen Gesellschaft für Psychologie ist ein Angebot des Zentrum für wissenschaftlich-psychologische Dienstleistungen (DGPs) der TransMIT GmbH. Sie nimmt auf Antrag der für ein psychologisches Forschungsvorhaben verantwortlichen Person zur ethischen Vertretbarkeit der Ziele und Verfahrensweisen dieses Vorhabens Stellung. In der Regel geht dem Antrag an die EK die Aufforderung eines Forschungsträgers (z.B. VW-Stiftung, FP7 der EU, Bundes- und Länderministerien, Stiftungen, Universitäten) voraus, eine Ethik-Stellungnahme beizubringen. Bei DFG-Anträgen ist - wo erforderlich - ein Ethikvotum frühzeitig zu beantragen, nicht erst kurz vor der Bewilligung (ansonsten kann es zu erheblichen Verzögerungen im Begutachtungs- und Entscheidungsprozess kommen)! Eine solche Aufforderung ist vor allem für Untersuchungen zu erwarten, die untersuchten Personen Risiken zumuten, oder für Studien, in denen die Untersuchten nicht restlos über Ziele und Verfahren der Studien aufgeklärt werden.

Anträge sind in der Regel auf den bereitgestellten Vorlagen der Ethikkommission zu stellen. Weiterführende Informationen dazu finden Sie hier.

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Die Ethikkommission (EK) der Deutschen Gesellschaft für Psychologie ist ein Angebot des Zentrum für wissenschaftlich-psychologische Dienstleistungen (DGPs) der TransMIT GmbH. Sie nimmt auf Antrag der für ein psychologisches Forschungsvorhaben verantwortlichen Person zur ethischen Vertretbarkeit der Ziele und Verfahrensweisen dieses Vorhabens Stellung. In der Regel geht dem Antrag an die EK die Aufforderung eines Forschungsträgers (z.B.

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Fritsch, J. (2019): Kommissionen für Ethik sicherheitsrelevanter Forschung entsprechend den Empfehlungen von Leopoldina und Deutscher Forschungsgemeinschaft (DFG). Bundesgesundheitsbl 62, S. 744–750. https://doi.org/10.1007/s00103-019-02954-6

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Fritsch, J. (2019): Kommissionen für Ethik sicherheitsrelevanter Forschung entsprechend den Empfehlungen von Leopoldina und Deutscher Forschungsgemeinschaft (DFG). Bundesgesundheitsbl 62, S. 744–750. https://doi.org/10.1007/s00103-019-02954-6

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Literatur

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Siehe https://www.leopoldina.org/de/gemeinsamer-ausschuss. Zugegriffen 05. November 2018

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Siehe https://www.leopoldina.org/de/gemeinsamer-ausschuss. Zugegriffen 05. November 2018

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Author information

Affiliations

Gemeinsamer Ausschuss zum Umgang mit sicherheitsrelevanter Forschung, Nationale Akademie der Wissenschaften Leopoldina, c/o ABC Business Center, Friedrichstr. 79, 10117, Berlin, Deutschland

Johannes Fritsch

Corresponding author

Correspondence to Johannes Fritsch.

Ethics declarations

Interessenkonflikt

J. Fritsch gibt an, dass kein Interessenkonflikt besteht.

Für diesen Beitrag wurden von den Autoren keine Studien an Menschen oder Tieren durchgeführt. Für die aufgeführten Studien gelten die jeweils dort angegebenen ethischen Richtlinien.

Additional information

Dieser Übersichtsartikel basiert in Teilen auf dem ausführlicheren Tätigkeitsbericht des Gemeinsamen Ausschusses zum Umgang mit sicherheitsrelevanter Forschung vom 01.10.2018, den der Autor maßgeblich mitverfasst hat [ 34].

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Cite this article

Fritsch, J. Kommissionen für Ethik sicherheitsrelevanter Forschung entsprechend den Empfehlungen von Leopoldina und Deutscher Forschungsgemeinschaft (DFG). Bundesgesundheitsbl 62, 744-750 (2019). https://doi.org/10.1007/s00103-019-02954-6
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Schlüsselwörter

Ethikkommission

Forschungsrisiken

Gemeinsamer Ausschuss zum Umgang mit sicherheitsrelevanter Forschung

Kommission für Ethik sicherheitsrelevanter Forschung

Dual Use

Keywords

Ethics committee

Research risks

Joint Committee on the Handling of Security-Relevant Research

Committee for ethics in security-relevant research

Dual use

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Kommissionen für Ethik sicherheitsrelevanter Forschung entsprechend den Empfehlungen von Leopoldina und Deutscher Forschungsgemeinschaft (DFG)

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The scientific freedom protected by the German Basic Law is a prerequisite for the progress and prosperity of society.

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Meyermann, Alexia; Porzelt, Maike (2014): Hinweise zur Anonymisierung von qualitativen Daten.

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Meyermann, Alexia; Porzelt, Maike (2014): Hinweise zur Anonymisierung von qualitativen Daten.

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Scientific and Technical Information Processing

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Notes

1.

FAIR (Findable, Accessible, Interoperable and Re-usable): Findable, easy searching for specific data sets; Accessible, easy access (according to access conditions and storage options for a long period of time; Interoperable (interoperability), compatibility with other datasets or software; and Re-usable, multiple (re)use in further research.

REFERENCES

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Article Google Scholar

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Author information

Affiliations

State Public Scientific and Technological Library, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences, 630102, Novosibirsk, Russia

N. S. Redkina

Corresponding author

Correspondence to N. S. Redkina.

Additional information

Translated by S. Avodkova

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Redkina, N.S. Current Trends in Research Data Management. Sci. Tech. Inf. Proc. 46, 53-58 (2019). https://doi.org/10.3103/S0147688219020035
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Keywords:

data

research data management

research data plan

open data

FAIR

Horizon 2020

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Current Trends in Research Data Management

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Abstract This article presents an analysis of policies, guidelines and requirements set by governments of a number of countries in the field of data openness, grantors, and publishers, as well as a review of publications, which allows tracing the main trends in research data management, and the Guide to Research Data Management, which reflects the basic concepts and features of preparing a data management plan, metadata standards, data identifiers, etc.

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Netscher S., Katsanidou A. (2020): Understanding and Implementing Research Data Management. In: Wagemann C., Goerres A., Siewert M.B. (Hg.): Handbuch Methoden der Politikwissenschaft. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16936-7_4

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Netscher S., Katsanidou A. (2020): Understanding and Implementing Research Data Management. In: Wagemann C., Goerres A., Siewert M.B. (Hg.): Handbuch Methoden der Politikwissenschaft. Springer VS, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-658-16936-7_4

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Sebastian Netscher

Alexia Katsanidou

Abstract

Research Data Management is an integral part of good scientific practice. Its relevance increases as funders, journals, and other scientific outlets place it as a requirement in the context of sharing data and concepts on data harmonization. Consequently, it has become imperative that researchers know what research data management is, how it supports their research project and fosters satisfying funders' requirements on sharing. This chapter introduces research data management, describes activities of data handling, and highlights legal issues. Based on this introduction, we discuss different objectives of research data management, such as ensuring replicability or sharing of research data generated in a research project as well as sharing concepts on data harmonizing and merging in secondary analysis.

Keywords

Research data management Data (re-)use Data handling Legal issues Digital preservation

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References

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Understanding and Implementing Research Data Management

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Sebastian Netscher Alexia Katsanidou Research Data Management is an integral part of good scientific practice. Its relevance increases as funders, journals, and other scientific outlets place it as a requirement in the context of sharing data and concepts on data harmonization.

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Olivier J. (2020): Research Ethics Guidelines for Personalized Learning and Teaching Through Big Data. In: Burgos D. (Hg.): Radical Solutions and Learning Analytics. Lecture Notes in Educational Technology. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-4526-9_3

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Olivier J. (2020): Research Ethics Guidelines for Personalized Learning and Teaching Through Big Data. In: Burgos D. (Hg.): Radical Solutions and Learning Analytics. Lecture Notes in Educational Technology. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-15-4526-9_3

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Jako Olivier

Part of the Lecture Notes in Educational Technology book series (LNET)

Abstract

Any implementation of personalized learning and teaching through big data will have implications for research ethics. This chapter considers the research ethics implications in certain key regulatory documents and the scholarship on research ethics and learning analytics. Finally, the chapter provides guidelines for use by researchers and research ethics review committees-within the field of education in the South African context-specifically focusing on personalized learning and teaching through big data and learning analytics.

Keywords

Research ethics Personalized learning Big data Adaptive learning Learning analytics Research ethics review

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References

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Authors and Affiliations

1. Research Unit Self-Directed Learning and UNESCO Chair on Multimodal Learning and Open Educational Resources Faculty of Education, North-West University Potchefstroom South Africa

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Research Ethics Guidelines for Personalized Learning and Teaching Through Big Data

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Jako Olivier Part of the Lecture Notes in Educational Technology book series (LNET) Any implementation of personalized learning and teaching through big data will have implications for research ethics. This chapter considers the research ethics implications in certain key regulatory documents and the scholarship on research ethics and learning analytics.

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Otrel-Cass K., Andrée M., Ryu M. (Hg.) (2020): Examining Ethics in Contemporary Science Education Research. Cultural Studies of Science Education, vol 20. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50921-7_12

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Otrel-Cass K., Andrée M., Ryu M. (Hg.) (2020): Examining Ethics in Contemporary Science Education Research. Cultural Studies of Science Education, vol 20. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-50921-7_12

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Kathrin Otrel-Cass

Part of the Cultural Studies of Science Education book series (CSSE, volume 20)

Keywords

Max Scheler Material value ethics Science education research Visual data collection

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The Performativity of Ethics in Visual Science Education Research: Using a Material Ethics Approach

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Kathrin Otrel-Cass Part of the Cultural Studies of Science Education book series (CSSE, volume 20) Max Scheler Material value ethics Science education research Visual data collection This is a preview of subscription content, log in to check access.

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Springer: Handbook of Research Ethics and Scientific Integrity

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Springer: Handbook of Research Ethics and Scientific Integrity

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Surmiak, A. (2018): Confidentiality in Qualitative Research Involving Vulnerable Participants: Researchers' Perspectives [55 paragraphs]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 19(3), Art. 12, http://dx.doi.org/10.17169/fqs-19.3.3099. 

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Surmiak, A. (2018): Confidentiality in Qualitative Research Involving Vulnerable Participants: Researchers' Perspectives [55 paragraphs]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 19(3), Art. 12, http://dx.doi.org/10.17169/fqs-19.3.3099. 

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View of Confidentiality in Qualitative Research Involving Vulnerable Participants: Researchers' Perspectives

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Return to Article Details Confidentiality in Qualitative Research Involving Vulnerable Participants: Researchers' Perspectives

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Legewie, N. & Nassauer, A. (2018): YouTube, Google, Facebook: 21st Century Online Video Research and Research Ethics [51 paragraphs]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 19(3), Art. 32, http://dx.doi.org/10.17169/fqs-19.3.3130

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View of YouTube, Google, Facebook: 21st Century Online Video Research and Research Ethics

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Return to Article Details YouTube, Google, Facebook: 21st Century Online Video Research and Research Ethics

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Laudel, G. & Bielick, J. (2019): Forschungspraktische Probleme bei der Archivierung von leitfadengestützten Interviews [75 Absätze]. Forum Qualitative Sozialforschung / Forum: Qualitative Social Research, 20(2), Art. 10, http://dx.doi.org/10.17169/fqs-20.2.3077

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View of Practical Problems of Archiving Semi-Structured Interviews

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Return to Article Details Practical Problems of Archiving Semi-Structured Interviews

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Studie "Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen" von Carsten Orwat (2019)

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Studie "Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen" von Carsten Orwat (2019)

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Studie "Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen", Dr. Carsten Orwat

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Studie "Diskriminierungsrisiken durch Verwendung von Algorithmen", Dr. Carsten Orwat

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 Andreas Kemper und  Heike Weinbach (2018): Klassismus. Eine Einführung. Unrast Verlag.

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 Andreas Kemper und  Heike Weinbach (2018): Klassismus. Eine Einführung. Unrast Verlag.

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Cloud-Dienste sind nur unter ganz bestimmten Voraussetzungen für die Speicherung von Forschungsdaten geeignet.

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Cloud-Dienste sind nur unter ganz bestimmten Voraussetzungen für die Speicherung von Forschungsdaten geeignet.

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Datenschutzfreundliche Cloudspeicherdienste im Vergleichstest, ein Beitrag von Digitalcourage e.V.

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Alle Bundesländer haben eigene Datenschutz-beauftragte. Diese informieren auch Schulen. In Schleswig-Holstein übernehmen das u.a. die  Zentralen Datenschutzbeauftragten des Bildungsministeriums.

Die Bildungsministerien der Länder informieren ebenfalls zum Thema, beispielsweise NRW mit einem umfangreichen Portal zu Datenschutz im Schulbereich oder Nieder-sachsen mit einer FAQ-Sammlung rund um das Thema Datenschutz und Schule.

Auch viele Rundfunkanstalten bieten Informationen oder  Unterrichtseinheiten, beispielsweise der WDR: Programmieren mit der Maus. Die ARD bietet eine umfangreiche Seite rund um Medien und Medienkompetenz.

Der Verein netzpolitik.org betreibt eine  journalistische Plattform mit Inhalten rund um Internet, Politik, Gesellschaft und Digitalwirtschaft. Empfehlenswert und aktuell ist der Netzpolitik-Podcast NPP. Datenschutz, Cybersicherheit, Verbraucherschutz und Überwachung sind auch in den  Recherchen und Dossiers regelmäßig Thema.

Der Verein Digitalcourage e.V. setzt sich seit 1987 für Grundrechte und Datenschutz ein. Für Schulen und andere Bildungsbereiche biete der Verein auf seiner Homepage zahlreiche gut versändliche und hilfreiche Materialien, darunter das Bildungspaket. Es informiert über Freie Software für Schulen, Datenschutz und digitale Mündigkeit.

Kollaboratives Arbeiten online: Digitalcourage stellt vor, wie mit Open-Source-Software  gemeinsam an Dokumenten gearbeitet werden kann, und zugleich der Schutz personenbezogener Daten sichersgestellt wird. Vorgestellt werden u.a. die bekannten Open-Source-Lernmanagement-Systeme Moodle und ILIAS.

Der Chaos Computer Club (kurz CCC) ist längst kein exklusiver Club von Nerds oder Hackern mehr, sondern ein Netzwerk engagierter Menschen aus Wissenschaft, Informatik, Mediengestaltung, Pädagogik, Politik und vielen weiteren gesellschaftlichen Bereichen. Für Schulen bietet der CCC seit Jahren zahlreiche Angebote, darunter das Projekt Chaos macht Schule zur Förderung von Medienkompetenz einschließlich Fortbildungen für Lehrkräfte. Viele der Veranstaltungen zu Themen wie Algorithmen, Datenschutz, Programmieren oder KI eignen sich für Pädagogische Tage oder Projektwochen.

Die Plattform des Vereins Internet-ABC e. V., dem alle Landesmedienanstalten Deutschlands angehören, bietet verschiedene Lernmodule, darunter auch zu Datenschutz und Privacy im Internet und weitere Inhalte für Lehrkräfte.

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netzpolitik.org - Online-Medium für digitale Freiheitsrechte

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Alle Lehrkräfte, die für das folgende Schuljahr

eine Ermäßigung oder Erhöhung ihrer Unterrichtsverpflichtung (Teilzeitbeschäftigung, auch in Form eines Sabbatjahres) oder Beurlaubung ohne Dienstbezüge bzw. deren Beendigung,

eine Versetzung aus persönlichen Gründen an eine andere Schule des Landes Schleswig-Holstein,

eine Versetzung im Einigungsverfahren zwischen den Ländern (Lehreraustauschverfahren),

eine Freigabeerklärung für das Bewerbungs- und Auswahlverfahren in anderen Bundesländern,

die Teilnahme am Bewerbungsverfahren für den Auslandsschuldienst,

die Versetzung in den Ruhestand gemäß § 36 LBG oder

die Beschäftigung über die Altersgrenze hinaus,

die Entlassung

oder die Kündigung erklären

wollen, werden zur Vorbereitung der Personalplanung gebeten, dieses bis spätestens zum 15. November eines Jahres (Eingang im MBWK) auf dem Dienstweg einzureichen. Um eine verlässliche Planung und Unterrichtsversorgung sicherzustellen, wird darum gebeten, Anträge auf Altersteilzeitbeschäftigung ebenfalls zum genannten Termin einzureichen. Diese Anträge müssen spätestens drei Monate vor Beginn der Altersteilzeit gestellt werden.

Erlass für das Schuljahr 2021/22 mehr lesen

zu den Formularen

Informationen zu Versetzungen innerhalb Schleswig-Holsteins und zum Ländertausch

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Seit dem 25. Mai 2018 gilt die Datenschutz-Grundverordnung der EU (DSGVO). Insbesondere in Rechtsvorschriften wird die DSGVO auch als Verordnung (EU) 2016/6791 benannt. Die DSGVO enthält Vorschriften zum Schutz natürlicher Personen bei der Verarbeitung personenbezogener Daten. Sie findet auch im Bereich der öffentlichen Verwaltung Anwendung und gilt daher für die Schulverwaltung mitsamt den öffentlichen Schulen.

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HANDREICHUNG FÜR  DATENVERARBEITUNG IN SCHULEN (Schleswig-Holstein)

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HANDREICHUNG FÜR  DATENVERARBEITUNG IN SCHULEN (Schleswig-Holstein)

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Informationen, die für alle gelten, die im Bildungsbereich Schule agieren: (angehende) Lehrkräfte, externe pädagogische Fachkräfte, Wissenschaftler:innen, externe Beschäftigte aus Unternehmen, Schulnetzberater:innen u.v.m.).

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BMBF (2020): Urheberrecht in der Schule. Ein Überblick für Schulen und (angehende) Lehrkräfte

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BMBF (2020): Urheberrecht in der Schule. Ein Überblick für Schulen und (angehende) Lehrkräfte

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Microsoft in Schule oder Hochschule: datenschutz-rechtlich ein Problem

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Microsoft in Schule oder Hochschule: datenschutz-rechtlich ein Problem

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Alle Microsoft Online-Dienste (Microsoft 365 einschließlich Microsoft Teams und dem Cloud-Speicher OneDrive) stehen aus datenschutzrechtlicher Perspektive in der Kritik. Ein mit der Prüfung von MS 365 beauftragter Arbeitskreis der deutschen Datenschutzkonferenz (DSK) kommt im Juli 2020 zu dem Ergebnis, dass kein datenschutz-gerechter Einsatz von Microsoft 365 möglich sei (vgl. die Pressemeldung der DSK vom 2. Oktober 2020 und Anlage 1 zum Protokoll vom 22. September 2020).
Die Datenschutzkonferenz (DSK) ist das Gremium der unabhängigen deutschen Datenschutz-aufsichtsbehörden des Bundes und der Länder.

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Beliebte Webkonferenzsysteme für Online-Lehre, Fernunterricht oder Videokonferenz kosten Institutionen sehr viel Geld und sind oft nicht mal DSGVO-konform. Dabei gibt es Alternativen für Hochschulen und Schulen...

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Beliebte Webkonferenzsysteme für Online-Lehre, Fernunterricht oder Videokonferenz kosten Institutionen sehr viel Geld und sind oft nicht mal DSGVO-konform. Dabei gibt es Alternativen für Hochschulen und Schulen...

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Ein Beitrag von Netzpolitik.org

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Hallo,

es ist wichtig zu erwähnen, dass der DFN e.V., der für die meisten deutschen Hochschulen auch den Internetzugang und weitere IT-Dienstleistungen erledigt, auch ein Konferenz-System (Pexip / DFNConf) anbietet - und das schon seit Jahren. Allerdings skaliert das für Vorlesungen mit mehreren 100 Gästen nicht so gut.

Viele Hochschulen wie die WWU haben zusätzlich noch einen eigenen BBB oder Jitsi laufen - und dann trotzdem eine Zoom-Lizenz gekauft.

Obwohl meine Uni also Zoom lizensiert hat, kann ich als Mitarbeiter*in immer noch meine Besprechungen datenschutzkonform abhalten. Und Vorlesungen sind ja per se öffentlich, da stört mich das nicht so, so lange es reibungslos funktioniert.

Es wäre ja zu schön, wenn der werdende Lehrer bereits an seiner Hochschule mit den Systemen und geeigneten pädagogischen Konzepten vertraut gemacht würde , die in der Online-Lehre benötigt werden.
An ihren Hochschulen sollten die Lehramtsstudenten lernen, dass sie solchen Systemen nicht ausgeliefert sind, sondern dass sie es sind, die diese Systeme gestalten und mit Leben füllen müssen.
So ziemlich jede andere Fachrichtung hat in den letzten 20 Jahren verstanden, dass sie selbst die Digitalisierung ihres Fachgebiets vorantreiben muss. Lediglich unsere Pädagogen tragen weiterhin die Opferrolle zur Schau und suchen überall Schuldige, warum sie jetzt als die digitalen Noobs der deutschen Hochschulabsolventen dastehen und keinen Plan von Online-Lehre haben. Dabei muss man gar nicht lange suchen, die Verweigerung beginnt schon bei den Professoren und Dozenten an den Hochschulen.

Mag sein, dass das deine Erfahrungen sind - meine Erfahrungen aus Lehramtsstudium, Ref. und Arbeitsleben als Pädagoge sind andere. Aber erlaube mir da auch kein umfassendes Urteil.
Klingt für mich nach viel gefährlichem Halbwissen und pauschalisieren.
Beim letzten Punkt stimme ich dir zu. Das es (leider) genug Dozenten und Professoren gibt, die sich ungern mit dem digitalen #Neuland auseinandersetzen wollen, ist, denke ich, unstrittig.

So lief es für mich an der Hochschule Hamm-Lippstadt, die kein Geld an Zoom bezahlt hat:

Im SS 2020 liefen alle meine Live-Vorlesungen mit BBB (mWn sogar selbst gehostet) und das eigentlich auch ganz gut, VL mit > 140 Leuten waren kein Problem, nur selten gab es Aussetzer. Dafür, dass wir nur mit ca. 1-2 Wochen Verspätung ins Semester gestartet sind, war ich beeindruckt.
Professor:innen haben für andere Zwecke (1:1 etc.) Webex genutzt.
Vorlesungsaufzeichnungen wurden mit Panopto verwaltet, in der EU gehostet.

Aus irgendeinem Grund, lief es im WS 20/21 dann garnicht mehr mit BBB, es war instabil bei mehr als 20 Leuten, Vorlesungen waren kaum durchführbar. Wahrscheinlich ein Kapazitätsproblem. Wie kann das sein, nach einem erfolgreichen Semester? Wurden Kapazitäten abgebaut oder falsch berechnet?

Ich war sehr enttäuscht. Die Professor:innen waren schnell frustriert und sind auch für VL auf Webex umgestiegen, das lief wenigstens stabil. Der Eintrittssound von Webex verfolgt mich aber immer noch in meinen Träumen...

„Das Geld dafür ist offenbar da."

Im Hochschulkontext heißt das nicht viel. Nur weil „Geld da" ist, heißt es nicht, dass es auch wie gewünscht eingesetzt werden kann. Oft ist es einfacher, kommerzielle Produkte zu erwerben. Für Open-Source Lösungen braucht es geschultes Potential, neue Mitarbeiter - die nur für die Einrichtung, Wartung und den Unterhalt eingestellt werden - und Hardware.
Nur dürfen viele Geldtöpfe eben nicht für Personal und Hardware verwendet werden. Es soll um jeden Preis vermieden werden, das neue Stellen geschaffen werden. Da ist es einfacher, externe Dienstleistungen einzukaufen. Sie können jederzeit gekündigt werden und die Verantwortung kann man auch größtenteils abwälzen.

Das Grundproblem ist, dass es nicht genügend Unterstützung für den dauerhaften Unterhalt offener Projekte gibt. Open-Source Projekte werden bestenfalls für die Dauer eines Projektes gefördert, und dann fallen gelassen wie eine heiße Kartoffel - egal wie viel Erfolg und Mehrwert sie bieten.
Wenn ein Projekt Open-Source ist, wird es mit „kostenlos" gleichgesetzt, mit der Erwartung, dass es kein weiteres Geld mehr benötigt, sobald der Code veröffentlicht ist. An laufende Server, Hardware und Personalkosten wird nicht gedacht.

Das einzige Positiv-Beispiel, das mir im Uni-Kontext einfällt, ist StudIP. Aber auch da ist die finanzielle Unterstützung seitens nutznießender Universitäten eher dürftig.

Leute Leute. Man kann ja Open Source-Lösungen besser finden als proprietäre Software. Aber was soll so eine halbgare „Studie"? Habt Ihr auch gefragt, was die Kosten für das Hosting von on prem-open-source-Lösungen sind? Und was sagen diese Kosten dann überhaupt aus, wenn Ihr den Nutzen überhaupt nicht quantifizieren könnt? Zero. Wäre ja mal ein Gedanke, vom Kunden her zu denken und die Studis zu fragen, was sie bevorzugen?

Wenn open source-Lösungen so gut funktionieren - warum haben wir dann regelmäßig Unis, die uns verzweifelt anschreiben? Und: Mal googeln, wie es um das Sicherheitsmanagement einiger open source-Lösungen so steht - hilft ungemein. Wenn ich das richtig sehe, ist Zoom der einzige Anbieter, der E2EE für große Gruppen-Meetings anbieten kann.

Bin ja für einen kritischen Dialog - aber das hier ist heiße Luft. You can do better.

Gruß
Ansgar (Zoom)

Bei uns an der Fakultät wird Zoom selbst gehostet, da ist das mit der E2EE nicht mehr ganz so wichtig.

Die Studis fragen? BBB funktioniert bei uns tadellos, und wir haben auch schon positive Rückmeldung von Studenten bekommen dass wir freie Software nutzen.

Wenn irgendein Unternehmen oder eine Privatperson sich dafür entscheidet, dass Zoom das Tool seiner*ihrer Wahl ist, von mir aus. Aber als öffentliche Institution finde ich es nicht gut, die Studierenden zu zwingen, proprietäre Software zu benutzen.

Die „Studie" mag nicht wasserdicht sein, aber meine Erfahrung: Bin an einer großen Uni wo on-premise definitiv machbar ist, die Mitarbeiter unserer Fakultät haben auch demonstriert dass es möglich ist und stabil läuft, aber die Uni kauft trotzdem Zoom-Lizenzen. Verstehe ich überhaupt nicht.

Details zum e2ee-Konzept von Zoom gibt es hier: https://github.com/zoom/zoom-e2e-whitepaper
- v1 ist vom Mai letzten Jahres (so viel zu „neu"). Anregung: Vergleich der Krypto-Konzepte von VC-Diensten - das wäre mal ein lohnenswerter Artikel. Könnte man auch im Abgleich mit der BSI-Richtlinie TR02102 machen. Meine Prognose: Ihr werden keinen vergleichbaren Standard finden.

„Datenschleuder"? - Erklär mir mal en detail, was Du damit meinst. Mit so allgemeinen Schlagworten kommen wir nämlich nicht weiter. Zoom nutzt Daten zu genau einem Zweck: Der Erbringung des Videokonferenz-Dienstes. Es gibt weder personalisierte Werbung noch Veräußerung der Daten an Dritte. Man könnte ja meinen, das eine solche datensparsame „Best of Breed"-Software wie Zoom im Kontext von „technologischer Souveränität" als positiv bewerten werden müsse - in Deutschland scheint es aber ein echtes „Open-Source-Brett vor dem Kopf"-Problem zu geben.

Kosten: Da bin ich wirklich auf eine detaillierte Analyse gespannt, inklusive Hardware, Personalkosten. Im Enterprise-Bereich ist der Fall klar - s. Wachstumszahlen Cloud. Würde mich wundern, wenn die Kostenanalyse zu Universitäten etwas anderes ergeben würde.

Skalierung: Da liegen uns offenbar unterschiedliche Informationen vor. Sobald es um große Meetings geht, stoßen die meisten Lösungen an ihre Grenzen. Bei Interesse melden - kann gerne Kontakte zu IT-Beauftragten von Universitäten herstellen.

... und dann haben wir noch gar nicht über den Schutz von Meetings gesprochen. Zeig mir mal eine Lösung, die mehr Optionen bez. Teilnehmermanagement hat als Zoom - inkl. Geofencing und Warteräume. In den letzten Monaten fanden alle bekannten Fälle von „bombing" in Open Source-VC-Lösungen statt.

Hallo Ansgar,

besten Dank für deinen Kommentar. Zunächst möchte ich betonen, dass es sich hier um keine Studie handelt. Es handelt sich um einen Artikel, der auf Basis unserer journalistischen Recherche nach dem Informationsfreiheitsgesetz (oder vergleichbaren Gesetzen) geschrieben ist. Wissenschaftliche Belangbarkeit wird an keiner Stelle beansprucht. Unsere Ergebnisse halten wir natürlich trotzdem für belastbar, deren Basis sind öffentlich einsehbar und im Artikel verlinkt.

Die Kosten sind insofern relevant, da sie statt in private auch in offene Infrastruktur gesteckt werden könnten. Der Artikel beleuchtet insbesondere diesen Aspekt und ist kein Usability-Vergleich von Videokonferenzsoftware. Wie von „GR" bereits gesagt, ist Open-Source-Software in diesem Bereich durchaus problemlos einsetzbar und hat sich in der Praxis an vielen Hochschulen bewährt. Persönlich präferiere ich z. B. BigBlueButton auch aus Usability-Sicht stark gegenüber Zoom. Wie auch im Artikel erläutert, ist dies finanziell absolut machbar. Den Vorwurf, der Artikel basiere auf „heißer Luft", kann ich dementsprechend nicht nachvollziehen.

Zum Thema Datenschutz: Zoom ist nun allgemein als Sicherheitsdebakel und Datenschleuder bekannt, sodass ich hier nicht detailiert darauf eingehen werde. Eine Heise-Schlagzeile etwa, um das Gedächtnis aufzufrischen: „Die Videochat-App [Zoom] hat unter dem Apple-Betriebssystem erneut Security-Probleme, die lokal ausnutzbar sind. Schlimmstenfalls wird das gesamte System übernommen.". E2EE ist (wenn ich das richtig verstehe) zum einen ein neues Feature, dass auch standardmäßig nicht aktiviert ist. Zum anderen ist, da Zoom ja nicht quelloffen ist, nicht nachvollziehbar, wie sicher die Implementierung ist. In Anbetracht der Vergangenheit gehe ich nicht davon aus, dass Zoom hier besonderen Wert auf Datensicherheit legt.

Für den Einsatz an Hochschulen ist eine selbstgehostete BBB-Instanz datenschutz- und sicherheitstechnisch deutlich besser aufgestellt, als Zoom. Finanziell ist eine flächendeckende offene Infrastruktur (etwa auf BBB-Basis) stämmbar. Das ist die Zusammenfassung des Artikels.

Wieso sich Hochschulen dennoch an Zoom wenden? Fehlende Kapazitäten, fehlender Wille, fehlende Sensibilität für Datenschutz, um sich dem Thema anzuwenden.
Zuletzt: Datenschutz ist ein Grundrecht. Dass dies nicht überall erkannt und damit gerne lapidar umgegangen wird, ändert daran nichts. Die Vorstellung, dass Studierende kein Interesse an Datenschutz haben und daher gerne Zoom statt etwa BBB verwenden, halte ich für bodenlos. Zudem tragen meiner Ansicht nach auch die Hochschulen Verantwortung, die Grundrechte ihrer Studierenden zu schützen und nicht durch den Zwangeinsatz von Software wie etwa Zoom einzuschränken.

Einen kritischen Dialog von Zoom (von offizieller Stelle) finde ich wünschenswert.

Beste Grüße
Max Kronmüller, FragDenStaat

Eine Menge unbewiesener Verallgemeinerungen im Beitrag von Randberliner.

> Dauerstudenten und Studentenfunktionäre
Ich war nie in irgendeiner Fachschaft und hab Bachelor und Master in Regelstudienzeit abgeschlossen. Bin jetzt Lehrender an der Uni und bevorzuge dabei BBB.

> Mit Sicherheitsbedenken macht man jedes Thema kaputt, aber schafft keine Alternativen.
Es gibt Alternativen. Die Frage ist, wie stark man die persönliche Wertung der Usability gegenüber Datenschutz / Sicherheit etc. gewichtet.

> der größte Sicherheitsfaktor ist nicht das Programm, sondern seine fehlerhafte Handhabung durch den Nutzer
Auch ein sehr allgemeiner Satz, mit dem man jede Sicherheitsdiskussion totschlagen könnte. Nur weil manche Nutzer Fehler machen, sollte ich mich schon trotzdem noch um ein sicheres Programm bemühen.

Habt Ihr auch mal nachgefragt, wie gut als Alternative das Deutsche Forschungsnetzwerk funktioniert?

Ach ja. Zoom-Bashing. Besonders beliebt von Leute, die höchstens selber Unterricht erlitten haben als selber welches durchgeführt haben. Es hört sich natürlich wie viel Geld an, aber das ist pro Hochschule nicht viel. Und wie einer schon sagte: Es ist nicht damit getan, Open Source Software irgendwo zu installieren. Es muss gepflegt werden, es braucht viele Ressourcen. Jedes System hat auch eigene Macken. Ja, BBB „funktioniert" (und hat ziemliche Sicherheitsprobleme). Die DFN-Tools (kann man selber auf der Seite recherchieren) „funktionieren", nur sind sie im Sommersemster 2020 komplett weggebrochen unter der Last. Jitsi und Discord sind gut für Kleingruppen. Und ja klar, hat mal mit mehre Leute „funktioniert".
Meine Lehre soll aber nicht nur „funktionieren". Ich will die Lernerfahrung gestalten, damit möglichst viel hängen bleibt. Dazu muss das Werkzeug in den Hintergrund treten! Zoom hat extrem viel Gehirnschmalz in die Usability gesteckt. Die Knöpfe sind da, wo ich sie haben will. Ich kann sehr viel konfigurieren, auch in Kleinigkeiten (das „DingDong" beim betreten des Raumes kann ich *abstellen*!). Vorlesungsaufnahme? Knopfdruck. Ist ja eh öffentlich. Tonqualität? Fantastisch! Wenn ich Musik machen will (live), muss ich das erst mal konfigurieren, geht dann aber auch. Arbeitsgruppen? Von mir aus sehr einfach einfach einzurichten, mit viele verschiedenen Gebrauchsmodalitäten. Sogar Kurzumfragen kann ich stellen. Vor allem kann eine Person eine andere erlauben, die Kontrolle über den Rechner zu nehmen. Damit kann ich auch auf der Distanz vieles für die Familie einrichten und einfacher Studierende zeigen, wie man komplexe Systeme bedient.
Zoom ist (noch) nicht perfekt, aber sie hören zu. Von meiner Liste von Desiderata gibt es schon ziemlich viel. Und Zoom funktioniert einfach. Viele andere Systeme haben immer noch viele Macken, und vor allem schlechte Bild und/oder Tonqualität.
Wichtig für die Lehre ist es, dass wir eine Auswahl haben! Nicht ein System für alles, sondern dass die Dozierende das jeweils passende System für die Lehre einsetzen können.
Und ja, der Datenverkehr bleibt per Default nun in Europa. Es ist nicht alles noch auf dem Stand vom Dezember 2019.

> Und ja, der Datenverkehr bleibt per Default nun in Europa. Es ist nicht alles noch auf dem
> Stand vom Dezember 2019.

Da Zoom eine US-amerikanische Firma ist, haben US-Behörden auch ohne richterlichen Beschluss Zugriff auf alle Rechner von Zoom, auch wenn diese nicht in den USA stehen und auch wenn die lokalen Gesetze dies verbieten.
-> CLOUD-Act
-> Patriot Act

Da hätte ich von einer Professorin, die an einer Hochschule für Technik lehrt, etwas mehr Information erwartet, bevor sie einen solchen Post raushaut.

Weitere Info:
https://www.heise.de/select/ix/2018/7/1530927567503187

> höchstens selber Unterricht erlitten haben als selber welches durchgeführt haben

Hier, Gegenbeispiel. Ich benutze Zoom für die Lehre und bin sehr zufrieden. Kann Ihnen auch nützliche Features nennen, die BBB exklusiv hat: Das Hochladen von Präsentationen und das gemeinsame Whiteboard. Die meisten von Ihnen genannten Features (z.B. „Vorlesungsaufnahme? Knopfdruck.") hat BBB ebenso.

Dass BBB in der Praxis (bei uns an der Uni nicht!) manchmal Lastschwierigkeiten hat, hängt genau damit zusammen, dass zu wenig in die Infrastruktur gesteckt wird. Ich kann aus eigener Erfahrung berichten, dass ein stabiler Betrieb mit BBB sehr wohl möglich ist, wenn die Verantwortlichen das wollen.

Sie kommen regelrecht ins Schwärmen, wenn Sie von Zoom reden. Schön, dass sie das Tool Ihrer Träume gefunden haben. Das sollte aber nicht davon ablenken, dass es außer der „Usability" auch noch andere Aspekte gibt, die man insbesondere als öffentliche Einrichtung nicht einfach so unter den Teppich kehren kann. Dazu gehören:

- Zoom zwingt Studierende zur Nutzung proprietärer Software. BBB ist open-source, und hat alle Features im Browser, d.h. es ist noch nicht einmal erforderlich, eine App zu installieren.
- Sorry, ich habe nicht sehr viel Vertrauen in den Datenschutz von Zoom. Zum einen durch die von Stephan genannten Gründe. Zum anderen hat Zoom leider gezeigt, dass Datenschutz nicht ganz oben auf der Prioritätenliste steht. Klar, sie haben anscheinend nachgebessert, aber wie solide das Ganze ist kann man bei closed-source Software schwer sagen.
- Ganz allgemein finde ich, im öffentlichen Sektor sollte Open Source gefördert werden. Ich dachte, das sei langsam auch in der Politik angekommen, aber anscheinend ist es noch ein weiter Weg.

Ich schließe mich hier als Lehrender an. Ich finde es nicht so wahnsinnig hilfreich, die Unterschiede in Funktionen und Usability zwischen den unterschiedlichen Anwendungen kleinzureden und pauschal zu sagen: Ist alles in BBB auch vorhanden. Das stimmt für einige Funktionen, für andere nicht. Das es auch Beispiele gibt, wo BBB gut funktioniert - klar gibts die. Dass es massenhaft andere Beispiele gibt und Qualitätsprobleme lässt sich dadurch aber nicht auflösen.
Hilfreich wäre, Bedarf und Wünsche zu Funktion und Usability anzuerkennen und z.B. BBB entsprechend weiterzuentwickeln - mit einem Blick auf Didaktik, den ich in der Anwendung nicht erkennen kann (anders als bei Zoom oder sogar Teams). Wäre toll - das Argument für BBB würde viel stärker und ich wäre zufrieden und würde es öfter nutzen.
Aber in der Tat erlaubt Zoom eine andere Didaktik als BBB. Und das ist ein wichtiges Argument für jemanden, der nicht nur für Meetings zusammenkommt, sondern mit dem Tool auf der Langstrecke kompetenzorientiert lehren will- und auch für Studierende. Meine Hochschule hostet BBB selbst und besitzt gleichzeitig Zoomlizenzen. Und die Studierenden in meinen Seminaren entscheiden sich fast immer für Zoom, wenn sie die Wahl haben. Und die Frage des möglichen Datenzugriffs aus den USA ist bekannt, weil es nicht nur die Lehrenden sondern auch die Studierendenvertretung diskutiert haben.

DNFConf ist natürlich für alle Hochschulen verfügbar, die Mitglied im Deutschen Forschungsnetz sind (also so gut wie alle). Es ist aber ein Meetingtool, kein Tool für Seminare und Vorlesungen. Natürlich ist es angemessen, das insbesondere für Gremiensitzungen zu nutzen, bei denen sensiblere Daten anfallen (und wir nutzen es genau dafür).
Im DNF Netz ist zudem AdobeConnect für Seminare enthalten - das aber schrecklich veraltet und fehlerbehaftet ist (man probiere einmal, eine Präsentation zu zeigen...).

Die Aussage von Max Kronmüller, dass Zoom „allgemein als Sicherheitsdebakel und Datenschleuder bekannt" sei finde ich ziemlich schwach und undifferenziert. Darauf soll eine Argumentation aufbauen? Mit solchen Pauschalaussagen ist nichts gewonnen, wenn das Ziel ist, etwas zu verbessern. Zumindest einmal benennen, was aktuell die bekannten Probleme sind (und nicht die wieder aufkochen, die abgestellt sind), wäre als Basis ganz hilfreich.

Den Aussagen von Debora Weber-Wulff und Thomas entnehme ich: Datenschutz ist ein nice-to-have, aber am Ende gewinnt immer die Usability.

Ich habe in meiner Ergänzung Features gelistet, die BBB hat, aber Zoom nicht. Wenn Thomas sagt, BBB ist unzureichend, dann könnte er im Gegenzug ein paar fehlende Features nennen. Mir fällt spontan ein: Das Hintergrundbild (für mich verschmerzbar) und das Teilen von Sound.

Ich gestehe jedem zu, die Usability von Zoom besser zu finden. Ich finde aber, BBB ist gut genug, dass, wenn man anderen Aspekten ein kleines bisschen Gewicht einräumt, man sich dafür entscheiden sollte.

Wo ich mit Stephan übereinstimme: Der Idealfall wäre, dass mehr in BBB gesteckt wird, damit wirklich alle damit zufrieden sind.

Wir haben schon auch ziemlich viele Menschen, die den Weg des kleinsten Widerstandes wählen, bereitwillig den status quo akzeptieren und sich dabei auch noch fortschrittlich vorkommen.

Was trägt der Hinweis auf die EU zur Diskussion bei? Weil manche EU-Politiker gefährliche Dinge fordern, können wir alles andere sowieso sausen lassen?

Ich finde die ganze Diskussion sehr mühselig, und zwar aus mehreren Gründen: (i) wie bereits ein anderer Kommentator schrieb, sind 6 Millionen Euro bundesweit kein Betrag, über den man bei der derzeitigen Pandemie-Lage ernsthaft nachdenken muss. (ii) es wird gerne so getan, als sei die Gruppe der Hochschulen und Universitäten eine homogene Menge, vergleichbar mit Niederlassungen eines Unternehmens. Das ist mitnichten so: Universitäten/Hochschulen stehen im Wettbewerb um Studierende, Forschende und Forschungsgelder; jede Universität hat eigene Prioritäten und eigene Strukturen, die wiederum die Verteilung des Budgets bestimmt und die ebenfalls von jemand anderem angesprochenen Finanztöpfe. Ja, Universitäten kooperieren in verschiedenen Bereichen, aber das passiert auf einer Fall-zu-Fall Basis und zu erwarten, dass sich alle Universitäten landesweit oder sogar bundesweit ausgerechnet im Video Conferencing (innerhalb eines Jahres) auf ein Tool einigen ist vorsichtig ausgedrückt naiv. (iii) der Vorschlag die Informatik-Institute könnten ja den Betrieb von BBB übernehmen ist ebenso naiv. Die Leute, die da arbeiten werden genauso wenig für den Betrieb von Universitäts-IT bezahlt, wie Forschende der Medizin dafür bezahlt werden Angestellten und Studierenden gegenüber medizinische Leistungen zu erbringen oder Jurist:innen für Rechtsberatung. Konkret haben an der Uni Ulm ich und Kollegen aus einem Institut im letzten Jahr den Betrieb von BBB aushilfsweise übernommen, aber natürlich leidet darunter die Arbeit für die wir eigentlich bezahlt werden. Deswegen wurde der Dienst an der Uni Ulm inzwischen eingestellt ( https://medium.com/omi-uulm/come-and-gone-one-year-operating-big-blue-button-on-a-campus-scale-8db8ea36a940).

Entsprechend bedeutet das, dass mittelfristig ein neuer BBB Dienst (oder allgemein Video Conferencing) von den Leuten betrieben werden muss, die dafür bezahlt werden, im Falle meiner Uni von der für IT zuständigen zentralen Einrichtung. Das geht nicht umsonst was wiederum heißt, dass entweder (a) neue Personen dafür eingestellt werden müssen oder (b) Prioritäten umgeordnet und anderen Dienste dafür ggf. eingestellt werden müssen. Zur Wahrheit gehört also auch, dass eine Einrichtung, die einen neuen Dienst einfach so zusätzlich anbieten kann, vorher overstaffed war oder Mitarbeiter:innen diesen Dienst durch Überstunden betreiben, was eine fragwürdige Strategie ist. Ebenso fragwürdig ist die Strategie einen substantiellen, semesterkritischen Dienst ohne SLAs und ohne etablierte Support Kanäle von Freiwilligen betreiben zu lassen. Eine Menge Juristen freuen sich dann sicherlich darauf Prüfungsämter abzumahnen oder die Wiederholung von Prüfungen zu erzwingen.

All das sind Betrachtungen, die jede Uni für sich anstellen muss und wird auf Grund der Heterogenität zu unterschiedlichen Ergebnissen kommen. Entsprechend ist dieser Kommentar auch kein Statement pro zoom oder pro BBB, sondern eher ein Plädoyer dafür zu verstehen, dass die Realität grau ist und nicht schwarz-weiß.

(alle Kommentare sind meine Privatmeinung und nicht die meines Arbeitgebers der Universität Ulm)

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Private Infrastruktur für die Lehre: So viel bezahlen Hochschulen für Zoom

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In der Pandemie sind Präsenzveranstaltungen für Hochschulen kaum möglich. Sie müssen in den digitalen Raum ausweichen. Aber zu welchen Anbietern? Viele Unis setzen auf den US-Anbieter "Zoom", trotz massiver Sicherheits- und Datenschutzlöcher. Wie viel das gekostet hat, zeigen die Ergebnisse unserer Anfragen in ganz Deutschland.

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SICHERE OPEN SOURCE WEBKONFERENZSYSTEME für Lehre, Unterricht, Konferenz oder Besprechung

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SICHERE OPEN SOURCE WEBKONFERENZSYSTEME für Lehre, Unterricht, Konferenz oder Besprechung

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BigBlueButton gilt als eines der  sichersten Webkonferenzsysteme, weil es ohne proprietäre Software auskommt und Open-Source-basiert ist. BBB wird von vielen deutschen Universitäten und Hochschulen für Konferenzen und in der Online-Lehre eingesetzt.
Jitsi Meet, ein Open-Source-Projekt mit Wurzeln in Straßburg, wird ebenfalls als sicher eingeschätzt. Es kann anonym genutzt werden und überzeugt durch Datensparsamkeit.

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Als die Corona-Pandemie Mitte März endgültig in Deutschland angekommen war, befanden sich viele Universitäten gerade mitten in der Prüfungsphase für das Wintersemester 2019/20. Neben der Organisation des virtuellen Sommersemesters und der plötzlichen Umstellung auf digitale Lern- und Lehrformate mussten die Verantwortlichen schnell Lösungen finden, um Klausuren durchführen zu können. Studierende sind darauf angewiesen, Klausuren zu einem bestimmten Zeitpunkt ablegen zu können, um beispielsweise die Regelstudienzeit einhalten zu können. Andernfalls könnte ihnen das BAföG wegfallen, das nur für die Dauer der Regelstudienzeit gezahlt wird.

Leonard Wolf studiert an der Hochschule Fresenius im Fernstudium. Die Hochschule hat Fernstudierende seit dem Frühjahr, als plötzlich keine Präsenzklausuren mehr möglich waren, vor die Wahl gestellt: statt der Klausur eine Hausarbeit schreiben oder die Klausur online ablegen. Mit den Lockerungen der Corona-Bestimmungen über den Sommer können sich Studierenden seit August nun zwischen einer Präsenzklausur und der Online-Variante entscheiden.

Präsenzklausur als Gefahr für Risikopatienten

Wolf, der wegen einer Diabeteserkrankung selbst zur Corona-Risikogruppe gehört, wollte sich der Infektionsgefahr einer Präsenzklausur nicht aussetzen. Er entschied sich für die Online-Variante. Um die Technik zu testen, absolvierte er einige Tage vor dem eigentlichen Prüfungstermin eine Testklausur. Dort stellte er fest, dass die Hochschule die Online-Klausuren mithilfe eines externen Dienstleisters überwachen lässt. Und er erfuhr, welche Datenmengen der Dienstleister Proctorio von den Studierenden sammelt:

Leonard Wolf fand den Eingriff in seine Daten und seine Umgebung unverhältnismäßig und legte noch am selben Tag eine Beschwerde beim Landesdatenschutzbeauftragten ein. Er sieht das Gebot auf Verhältnismäßigkeit und Datensparsamkeit verletzt, das in der europäischen Datenschutzgrundverordnung festgehalten ist.

Auf Anfrage erklärt eine Sprecherin der Hochschule, dass man Pläne für Online-Klausuren mit Proctorio auch schon vor der Corona-Krise gehabt habe. Eingesetzt wurde die Technik erstmals im April diesen Jahres.

Die Hochschule verwendet Proctorio als Browser-Plugin für Google Chrome. In den Verfahrensregeln zu Online-Klausuren, die netzpolitik.org vorliegen, erklärt die Hochschule, dass man mit dem Einsatz des Tools Chancengleichheit zwischen Präsenz- und Online-Prüfung herstellen wolle:

Wie bei einer üblichen Klausur an einem unserer Prüfungsstandorte, wollen wir für alle Studierenden gleiche faire Bedingungen garantieren. Somit gelten die gleichen Regeln für die jeweiligen Präsenz- und Onlineklausuren. Folglich muss jeder die Regeln der Klausurbearbeitung, die in der Präsenz gelten, analog auch in der Onlineklausur einhalten.

Daher zeichnen Kamera und Audio Sie während Ihrer Klausurbearbeitung auf. Wir bitten Sie auch, Ihren persönlichen Prüfungsraum zu filmen, auch den leergeräumten Tisch, auf den Sie Ihren Rechner abstellen. Beachten Sie weiter, dass die Prüfungssoftware verhindert, dass während der Klausur andere Applikationen des Rechners benutzt werden. Ein Versuch, eine andere Anwendung zu starten, kann zum sofortigen Abbruch der Klausur führen und wird in der Regel als Täuschungsversuch gewertet. Stellen Sie daher sicher, dass alle Anwendungen außer der Prüfungssoftware zum Prüfungsbeginn abgestellt sind.

Während der Prüfung dürfen außerdem keine anderen Personen den Raum betreten. Es muss absolute Ruhe herrschen und die Teilnehmer:innen müssen den Blick die gesamte Zeit auf dem Bildschirm richten. Sie dürfen nicht aufstehen, den Raum nicht verlassen und nicht sprechen, auch nicht mit sich selbst.

Keine Rückmeldung während der Prüfung

In einer aktualisierten Variante der Verfahrensregeln sind auch Kopfhörer und elektronische Geräte am Körper verboten, außer zu medizinischen Zwecken. Selbst dann müssen sie vorher beim Prüfungsamt angemeldet werden. Das würde bei bestimmten Geräten wie beispielsweise einer Insulinpumpe genaue Rückschlüsse über Erkrankungen einer Person erlauben.

Die Identifizierung der Geprüften läuft über deren Personalausweis, die sie vor der Prüfung in die Webcam halten. Leonard Wolf erklärt, dass Proctorio die Bild- und Tonaufnahmen der Prüfung automatisiert auswerten würde und Stellen, an denen der Algorithmus einen Betrug vermutet, markiert. Die Prüfer:innen könnten sich die Aufnahmen dann später ansehen und zweifelhafte Stellen kontrollieren.

Während der Prüfung gebe das Tool aber keine Rückmeldung, ob es gerade anschlägt oder nicht. Wird irgendetwas an der Prüfungsumgebung oder am Verhalten der Studierenden als fragwürdig oder möglicher Betrugsversuch eingestuft, bekämen diese also keine Chance, das Problem zu korrigieren, um Zweifel zu vermeiden. Kann die Hochschule im Anschluss nicht genau erkennen, ob ein Täuschungsversuch vorliegt, müsse man also damit rechnen, durch die Prüfung zu fallen, so Wolf. Er selbst hat bis heute noch keine Rückmeldung von der Hochschule, ob es bei seiner Klausur am 8. August ein Problem gegeben habe oder formal alles in Ordnung war.

Immer Alternative zur Online-Klausur?

Die Liste mit Dingen, die während der Klausur getrackt werden, habe etwas mit ihm gemacht, berichtet der Student. Er hätte sich beim Nachdenken gerne mal zurückgelehnt oder den Blick schweifen gelassen. Stattdessen habe er sich die ganze Zeit Gedanken gemacht, ob er sich in irgendeiner Art und Weise falsch verhält, ob er Augen oder Kopf zu viel bewegt oder seine Tastatur zu laut sei und das Mikrofon deswegen anschlagen könnte. Volle Konzentration auf die Klausur sei schwer gewesen.

Unklar ist, ob tatsächlich kein Studierender eine Online-Klausur ablegen musste. Die Hochschule betont, es habe immer eine Alternative gegeben. Risikopatient:innen könnten eine Klausur mit einer Hausarbeit ersetzen. Auf Nachfrage bestätigt die Sprecherin, dass das bis heute möglich sei. Alle anderen könnten sich für die Präsenzklausur entscheiden.

In einem Posting des für die Fernstudierenden zuständigen Prüfungsamtes onlineplus auf der internen Lernplattform studynet von Anfang Juli, in das netzpolitik.org Einsicht nehmen konnte, heißt es jedoch:

Hiermit möchten wir Ihnen mitteilen, dass wir als Fachbereich onlineplus zum Prüfungstermin am 08.08.2020 wieder Präsenzklausuren unter Einhaltung der Hygienemaßnahmen anbieten werden. [...] Ersatzleistungen werden somit nicht mehr angeboten.

Angehörigen der Risikogruppe wie Leonard Wolf, die sich dem Risiko einer Präsenzklausur nicht aussetzen wollten, bot die Hochschule also zumindest nicht aktiv eine Alternative an.

Software könnte Studierende benachteiligen?

Unklar ist, wie Proctorio sicherstellen will, dass die Software keine Studierenden benachteilige. Die automatisierte Erkennung von Augen-, Mund- und Kopfbewegungen erfordert, dass das Tool ein Gesicht als solches erkennt und dann dessen Bewegungen verfolgen kann. In der Vergangenheit fielen Algorithmen aber immer wieder damit auf, nicht-weiße Gesichter deutlich schlechter als solche zu erkennen, weil diese in den Trainingsdaten für den Algorithmus unterrepräsentiert waren.

Proctorio erklärt auf Anfrage, man nehme die Problematik des „Racial Bias" sehr ernst und prüfe die Software regelmäßig, „um etwaige Verzerrungen zu erkennen und zu korrigieren".

Um Datensicherheit zu gewährleisten, bezieht sich Proctorio auf seiner Homepage immer noch auf die mittlerweile vom Europäischen Gerichtshof gekippte Privacy-Shield-Regelung, die den Datentransfer zwischen der EU und den USA regeln sollte. Man habe alle Verträge zur Datenverarbeitung nach dem Urteil geprüft und Standardvertragsklauseln eingeführt, heißt es dazu von der Firma.

Datenschutzbedenken bei der Uni Frankfurt

Eine solche Klausel hat nun auch die Hochschule Fresenius für die Zusammenarbeit mit Proctorio erlassen. Die Hochschule erklärt: „Der Einsatz von Proctorio im Rahmen von Online-Klausuren wurde im Vorfeld von unserer Datenschutzbeauftragten geprüft und geklärt." Diese Prüfung habe im Januar 2020 stattgefunden. Nach dem EuGH-Urteil zum Privacy Shield habe die Hochschule Standardvertragsklauseln „als alternative Rechtsgrundlage für die Datenübertragung erlassen".

Wie viele Universitäten in Deutschland Proctorio oder vergleichbare Tools zur Überwachung von Online-Klausuren verwenden, ist nicht zentral erfasst. Anfragen bei vier weiteren deutschen Universitäten zeigen aber, dass es durchaus datenschutzrechtliche Bedenken beim Einsatz von Proctorio gab und viele Alternativen zum automatisierten Proctoring denkbar sind.

An der Goethe-Universität in Frankfurt war Proctorio für ein Pilotverfahren genehmigt. Ein Sprecher der Universität erklärte, dass die Prüfung aber aufgrund von Datenschutzbedenken nicht durchgeführt wurde. Es habe stattdessen zwei Online-Prüfungen mit einer Live-Aufsicht gegeben. Auch hier mussten die Studierenden Einblick in ihre Umgebung gewähren und ihren Ausweis in die Kamera halten. Die Videodaten seien aber nach der Klausur nicht gespeichert worden. Im Augenblick sei nicht geplant, das Verfahren noch einmal anzuwenden.

Eigene Server für Prüfungsdaten in Jena

Auch an der Friedrich-Schiller-Universität in Jena fanden Klausuren mit Live-Video-Aufsicht statt. Eine Sprecherin erklärt: „Wir möchten den Eingriff in die Persönlichkeitsrechte der Studierenden so gering wie möglich halten. Wenn eine Online-Klausur mit Video-Aufsicht stattfindet, dann werden die Geprüften ausschließlich von Menschen überwacht und eine Aufzeichnung (Speicherung von Videodaten) erfolgt nicht."

Vor Beginn der Prüfungszeit im Sommersemester habe außerdem eine Datenschutzfolgeabschätzung stattgefunden, um Software für schriftliche und mündlichen Online-Klausuren zu prüfen. Man habe sich für Moodle als Prüfungsplattform entschieden und hierfür auch einen eigenen Server eingerichtet, um die Daten nicht aus der Hand zu geben.

Take-Home-Klausuren in Mainz

Die Johannes-Gutenberg-Universität (JGU) in Mainz setzte fast ausschließlich auf sogenannte Take-Home-Klausuren. Bei diesem Verfahren, auch Open-Book-Klausuren genannt, können Studierende Aufgaben in einem bestimmten Zeitraum bearbeiten, ohne Aufsicht. Sie unterzeichnen entweder eine Erklärung, die Aufgaben ohne Hilfsmittel erledigt zu haben, oder dürfen alle Hilfsmittel einsetzen, die sie möchten. Im Normalfall passen Prüfer:innen die Aufgabentypen oder die Menge an Aufgaben dann so an, dass trotzdem nur bestehen kann, wer vorbereitet ist.

Der Mainzer Uni-Präsident Georg Krausch erklärt auf Anfrage von netzpolitik.org: „Da der Einsatz von Online-Proctoring-Tools an der JGU aus datenschutzrechtlichen Bedenken nicht vorgesehen war, wurde in der Corona-Satzung ausschließlich die Take-Home-Prüfung, die ohne Aufsicht erfolgt, als neue elektronische schriftliche Prüfungsform aufgenommen."

Mündliche Prüfungen fanden per Videokonferenz statt, mithilfe von Programmen, die die JGU auf eigenen Servern hosten konnte. Sowohl bei Take-Home-Klausuren als auch bei mündlichen Prüfungen mussten Studierende Erklärungen zum selbstständigen Bearbeiten unterschreiben. Eine weitergehende Kontrolle, wie beispielsweise Einblicke in die Prüfungsumgebung, habe nicht stattgefunden, so Krausch. Einige Klausuren fänden auch schon wieder in Präsenz statt.

Präsenzklausuren in Karlsruhe

Das Karlsruher Institut für Technologie (KIT) versuchte, so viel Präsenz wie möglich zu gewährleisten. Einige Prüfungen hätten auch online stattgefunden, so eine Sprecherin, darunter sowohl mündliche als auch schriftliche Prüfungen. Eine Aufzeichnung der Videoübertragung habe es aber auch hier nicht gegeben. Außerdem würden automatisierte Verfahren zur Überwachung bisher nicht angewendet. Für die Präsenzklausuren habe das KIT externe Räumlichkeiten wie Veranstaltungshallen der Stadt oder Zelte angemietet, in denen die Klausuren unter Wahrung des Abstandes stattfinden konnten, so die Sprecherin.

Die Stellungnahmen zeigen, dass im Gegensatz zur Hochschule Fresenius andere Universitäten durchaus datenschutzrechtliche Bedenken beim Einsatz von automatisiertem Proctoring sehen. Viele Alternativen zur automatisierten Überwachung von Klausuren sind denkbar und wurden schon erfolgreich eingesetzt.

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Als die Corona-Pandemie Mitte März endgültig in Deutschland angekommen war, befanden sich viele Universitäten gerade mitten in der Prüfungsphase für das Wintersemester 2019/20. Neben der Organisation des virtuellen Sommersemesters und der plötzlichen Umstellung auf digitale Lern- und Lehrformate mussten die Verantwortlichen schnell Lösungen finden, um Klausuren durchführen zu können.

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Seit 2004 organisiert die EU-Initiative Klicksafe den Aktionstag für Online-Sicherheit.

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Internationaler Safer Internet Day am 9. Februar 2021 ∥ In Deutschland umgesetzt von klicksafe ∥ "Was glaube ich - Meinungsbildung zwischen Fakt und Fake"

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Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz

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Alles, was Sie zur Europäischen Datenschutz-Grundverordnung wissen müssen.

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Messenger im Bildungsbereich: nicht ohne Zustimmung und Aufklärung

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Messenger im Bildungsbereich: nicht ohne Zustimmung und Aufklärung

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Nur nach umfassender Aufklärung über Risiken von Messenger-Diensten und freiwilliger Zustimmung durch alle Schüler:innen und Erziehungsberechtigte bei Jüngeren, dürfen Messenger in Bildungsbereich oder Sozialer Arbeit eingesetzt werden. Wer sicherer gehen will, nutzt die Messenger Signal oder Threema.

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Die Verwendung von Software an Schulen, die datenschutzrechtlich Schüler und Lehrer gefährden, sehen Datenschutzbeauftragte verschiedener Länder kritisch. Spiegel Online befragte sie hinsichtlich eines Einsatzes des Messengers WhatsApp im Unterricht.

Auf die Frage, wie ein verantwortungsvoller Umgang mit sozialen Netzwerken aussehen könnte, wirbt Lutz Hasse, der Landesdatenschutzbeauftragte Thüringens, für Differenzierung:

Lehrer müssen klar zwischen der privaten und dienstlichen Nutzung unterscheiden. Und: „Sie sollten sehr gut überlegen, ob sie personenbezogene Daten, etwa von Schülern, dem Netzwerk anvertrauen", sagt Hasse. Unterliegen die Server nicht deutschem oder europäischem Datenschutzrecht, besteht nicht nur die reale Gefahr eines Rechtsverstoßes, sondern auch ein Risiko des Datenmissbrauchs. Konkret kann das bedeuten: Ein Arbeitsblatt per WhatsApp zu verteilen ist nicht so problematisch wie Noten auf diesem Weg bekannt zu geben.

Damit Lehrer dies leisten können, müsse die Auseinandersetzung mit digitalen Medien Teil der Referendarsausbildung werden, fordern die Datenschützer. Spiegel Online fasst zusammen, dass Lehrer ihrer Schüler jedoch schon heute über Risiken aufzuklären haben:

Sind WhatsApp und Co. nicht generell verboten und ein Lehrer möchte sie einsetzen, muss er sich absichern: Die Schüler müssen über die Risiken aufgeklärt werden und der Nutzung zustimmen. Außerdem kann das nur freiwillig erfolgen. Wird auf einen Schüler dabei Druck ausgeübt, verstößt das gegen geltende Standards. Auch die Gruppendynamik unter den Schülern kann dazu führen, dass eine freie Entscheidung schwer möglich ist - im Streitfall kann das eine wichtige Rolle spielen.

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: WhatsApp an Schulen: Lehrer müssen Schüler über Risiken aufklären

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Die Verwendung von Software an Schulen, die datenschutzrechtlich Schüler und Lehrer gefährden, sehen Datenschutzbeauftragte verschiedener Länder kritisch. Spiegel Online befragte sie hinsichtlich eines Einsatzes des Messengers WhatsApp im Unterricht. Auf die Frage, wie ein verantwortungsvoller Umgang mit sozialen Netzwerken aussehen könnte, wirbt Lutz Hasse, der Landesdatenschutzbeauftragte Thüringens, für Differenzierung: Lehrer müssen klar zwischen der privaten und dienstlichen Nutzung unterscheiden.

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Bildung für alle, aber nur bei Verzicht auf Datenschutz? 

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Bildung für alle, aber nur bei Verzicht auf Datenschutz? 

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Dienste wie Microsoft Teams, Microsoft 365 und OneDrive schließen potenziell Menschen von Bildung aus, denen Datenschutz wichtig ist und die ihr Recht auf informationelle Selbstbestimmung in Anspruch nehmen. Ein Beitrag von Netzpolitik.org.

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Datenschutz an Schulen - Microsoft Teams oder Nichts

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Unser Gastautor ist Schüler und will nicht, dass seine Schule ohne Zustimmung persönliche Daten mit Microsoft teilt. Statt auf die Kritik einzugehen, schlagen die Verantwortlichen vor, dass er nicht am Online-Unterricht teilnimmt - bis die Schüler:innen sich gemeinsam auflehnen. Ein Erfahrungsberich

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Auch Schüler:innen und  Studierende haben Rechte.

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Auch Schüler:innen und  Studierende haben Rechte.

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Wer sich informieren oder einen Verstoß gegen Datenschutzrecht melden möchte, kann sich an die Datenschutzbeauftragten des jeweiligen Bundeslandes wenden. Die Kontaktdaten der Landesdatenschutzbeauftragten werden auf dieser Seite des Bundesbeauftragte für den Datenschutz und die Informationsfreiheit gelistet.

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Die Kontaktdaten der Datenschutzbeauftragten in den Bundesländern, der Aufsichtsbehörden für den nicht-öffentlichen Bereich, des Rundfunks, der Kirchen, in Europa und im übrigen Ausland sowie des Virtuellen Datenschutzbüros finden Sie in den folgenden Übersichten. Ebenso haben wir eine Übersicht der Informationsfreiheitsbeauftragten der Länder zusammengestellt. Mehr: Anschriften und Links ...

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Internetauftritt des Bundesbeauftragten für den Datenschutz und die Informationsfreiheit - Anschriften und Links

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Die Kontaktdaten der Datenschutzbeauftragten in den Bundesländern, der Aufsichtsbehörden für den nicht-öffentlichen Bereich, des Rundfunks, der Kirchen, in Europa und im übrigen Ausland sowie des Virtuellen Datenschutzbüros finden Sie in den folgenden Übersichten. Ebenso haben wir eine Übersicht der Informationsfreiheitsbeauftragten der Länder zusammengestellt. Mehr: Anschriften und Links ...

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Viele Hochschulen verfügen über Ethikkommissionen, die Wissenschaftler:innen dabei unterstützen, geplante Forschungsvorhaben auf ethische und datenschutzrechtliche Aspekte zu prüfen.

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Viele Hochschulen verfügen über Ethikkommissionen, die Wissenschaftler:innen dabei unterstützen, geplante Forschungsvorhaben auf ethische und datenschutzrechtliche Aspekte zu prüfen.

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Zentrale Ethikkommission der Universität Kassel mit hilfreichen Informationen für Forschende aller Disziplinen wie dem Merkblatt zu Wissenschaftsethik und Datenschutz

Ethikkommissionen der HU Berlin sind disziplinär spezialisiert und deshalb  den Fakultäten zugeordnet, z.B. der Kultur-, Sozial- und Bildungswissenschaftlichen Fakultät

An kleineren Hochschulen existieren Ethikkommissionen teilweise auch als Senatsausschuss, beispielsweise an der Europa-Universität Flensburg.(vgl. §3 auf S. 2 des Dokuments).

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Jones, S. (2011). ‘How to Develop a Data Management and Sharing Plan’. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre. Available online: /resources/how-guides

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Jones, S. (2011). ‘How to Develop a Data Management and Sharing Plan’. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre. Available online: /resources/how-guides

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Published: 8 September, 2011 Browse the guide below or download the pdf. ** This publication is available in print and can be ordered from our online store **

Please cite as: Jones, S. (2011). 'How to Develop a Data Management and Sharing Plan'. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre. Available online: /resources/how-guides

Contents

Why develop a data plan?

There are many benefits to managing and sharing your data:

you can find and understand your data when you need to use it

there is continuity if project staff leave or new researchers join

you can avoid unnecessary duplication e.g. re-collecting or re-working data

the data underlying publications are maintained, allowing for validation of results

data sharing leads to more collaboration and advances research

your research is more visible and has greater impact

other researchers can cite your data so you gain credit

Planning helps you to achieve these benefits; it is ultimately most useful to you.[1] Making a plan helps you to save time and effort and makes the research process easier. By considering what data will be created and how, you can check you have the necessary support in place. Planning also enables you to make sound decisions, bearing in mind the wider context and consequences of different options.

Publishers and research funders may require that you share your data so it is worth investing time to plan for effective data management. Several funders ask for data plans as part of grant proposals. The DCC views plans submitted in grant proposals as preliminary outlines, which should then be developed into more coherent processes and procedures at the outset of your research. For the purposes of this guide we will focus on the application stage requirements. A further guide - How to put the data management and sharing plan into practice - will address data management during the research process.

What do research funders want?

Many UK funders have released data policies which advocate curation and data sharing.[2] Several of these require that data management and sharing plans are submitted as part of grant applications.[3] Funders expect data plans to outline how data will be created, managed, shared and preserved, justifying any restrictions that need to be applied. The plans are an opportunity to demonstrate your awareness of good practice and reassure funders that your proposal is in line with their data policy.

The DCC has collated UK funders' guidelines on what to cover in data management and sharing plans.[4] Funders typically propose broad themes or questions for you to consider as appropriate to your proposal, though the Arts and Humanities Research Council (AHRC) and Economic and Social Research Council (ESRC) ask set questions. Strict word counts or page limits may be imposed, so you need to be clear and concise. Funders typically expect a succinct summary submitted as part of the 'Case for Support' or in an allocated section of the application form. Avoid repeating content from elsewhere in your application or using this space to provide details unrelated to data management and sharing.

The DCC also provides DMPonline, a web-based tool to help researchers create data management and sharing plans according to the requirements of major UK funders.[5] The structure of DMPonline is based around the DCC Checklist for a Data Management Plan, which defines elements to include. The main sections are used as headings to structure the guidance in Section 5 of this document. They are:

1. Data Types, Formats, Standards and Capture Methods

2. Ethics and Intellectual Property

3. Access, Data Sharing and Reuse

4. Short-Term Storage and Data Management

5. Deposit and Long-Term Preservation

6. Resourcing

Advice on how to plan

Consult and collaborate: Think through the different options and seek advice to determine what is best for your context. It is particularly useful to consult on technical aspects as these affect how your project is scheduled, the expertise and applications required, and the methods used to acquire and analyse data. Ask for advice from your colleagues, the library, local IT support, legal advisors, ethics boards, data repositories and more. If needed, also build in specialist support.

Use existing support: Others have addressed these challenges before you, so build on existing models. Data management infrastructure is increasing, particularly within institutions.[6] IT services run established back-up regimes and your research group or department may have local policies and procedures that you can refer to. Support is also available through a variety of disciplinary data centres, repositories and structured databases.[7]

Justify your decisions: Funders tend not to specify particular file formats, standards or methodologies that you are expected to use. You need to choose and demonstrate that the selections made are the most appropriate for your context, that of your discipline and future users. Similarly, you need to present a convincing case for any restrictions on data sharing.

Be prepared to implement your plan:Funders want to see that you understand their requirements and have realistic plans in place to meet these. The description of planned work should be clear and achievable so markers can feel confident that you understand the options and will be able to deliver what is proposed. Clearly defined roles and responsibilities add weight to your plans so be explicit about who will do what, how and when.

The content of a data management and sharing plan

The guidance in this section is structured around the six core themes of the DCC Checklist for a Data Management Plan.[8] Next to each of the subsections you will find a summary of the type of questions asked by UK research funders and some pointers and tips on how to answer.
1. Data Types, Formats, Standards and Capture Methods

Funder questions

What data outputs will your research generate?
- outline volume, type, content, quality and format of the final dataset

Outline the metadata, documentation or other supporting material that should accompany the data for it to be interpreted correctly

What standards and methodologies will be utilised for data collection and management?

State the relationship to other data available in public repositories e.g.
- existing data sources that will be used by the research project

- gaps between available data and that required for the research

- the added value that new data would provide in relation to existing data

Outline and justify your choices: You should detail what data you will create and explain why you have opted for particular formats, standards and methodologies. Bear in mind that the choices you make may make it easier or harder to share and preserve your data.

It can be useful to capture your data in (or convert it to) community-accepted data formats. Using standard or widely-adopted formats will make your data interoperable. Open or non-proprietary formats are preferable, as you and others will have less trouble processing these later. If your data are to be deposited into an archive, particular formats may be preferred.[9]

Documentation and metadata allow your data to be understood and discovered by others. It is fundamental to capture contextual details about how and why the data were created. Metadata is a subset of this broad documentation, describing the data in detail. There are various metadata standards which can help you to describe your data in a consistent way. Librarians, data repositories or your colleagues may be able to advise on relevant standards.

Make informed decision based on review: It can help to show your awareness of good practice or that you have sought advice to develop your plans. Some funders also expect you to demonstrate that existing data are not sufficient for your needs, so you may need to show that you have reviewed repository and data centre holdings or consulted with similar projects.
2. Ethics and Intellectual Property

Funder questions

Demonstrate that you have sought advice on and addressed all copyright and rights management issues that apply to the resource

Make explicit mention of consent, confidentiality, anonymisation and other ethical considerations, where appropriate

Are any restrictions on data sharing required - for example to safeguard research participants or to gain appropriate intellectual property protection?

Present a strong case for any restrictions on sharing: Explain any constraints, such as embargo periods or restricted access, and ensure these are properly justified as there is a common expectation that publicly funded research data will be openly available as soon as possible. These justifications may also be of use in the event of a Freedom of Information request for your research data.[10]

All research involving human data or material is subject to formal ethical review. Where appropriate, you should outline the steps you will take to protect research participants, e.g. anonymising data. It helps to show that you've balanced concerns with the desire to share e.g. by negotiating informed consent for data sharing. Many University Ethics Committees provide sample consent forms and services such as the UK Data Archive provide excellent guidance in this area.[11] You should also demonstrate awareness of relevant legislation such as the Data Protection Act.

Data ownership should be clarified and, where necessary, plans should be in place to negotiate licences at the start of the research process. If you agree/purchase licences to reuse third party data, be aware of any restrictions this places on subsequent deposit and data sharing. JISC Legal[12] provides lots of advice on copyright, IPR and relevant legislation such as the Data Protection Act and Freedom of Information. Institutional support is also available from experts in university libraries, records management and research offices.
3. Access, Data Sharing and Reuse

Funder questions

What are the further intended and/or foreseeable research uses for the completed dataset(s)?

How you will make the resource accessible to the potential audience(s) identified.
- Where will you make the data available?

- How will other researchers be able to access the data?

- Will a data sharing agreement be required?

- What is the timescale for public release of the data?

State any expected difficulties in data sharing, along with causes and possible measures to overcome these difficulties.

How will data sharing provide opportunities for coordination or collaboration?

Anticipate and plan for data reuse: It can help to envisage which users your data would be of value to, and address their needs when deciding how to make the data available. Data centres may also ask you to meet minimum quality standards to make sure your data can be understood and reused by other researchers.

Provide specific details on access: Reassure funders by being very clear about where, when and how your data will be made available. The DCC offers guidance on how to licence your data to make clear who can use it and for what purpose.[13] Funders often state expected timeframes for release, such as making data available on publication. If you can't meet these expectations or need to impose any restrictions, try to demonstrate that you have considered various means of overcoming these challenges.

Use existing infrastructure: Where possible select an appropriate disciplinary database, data centre or institutional repository. If you are unsure which services are available to you, check the repository list collated by DataCite, BioMed Central and the DCC.[14] If access to your data needs to be restricted, look for secure data services or data enclaves.
4. Short-Term Storage and Data Management

Funder questions

Describe the planned quality assurance and back-up procedures [security/storage]

Specify the responsibilities for data management and curation within research teams at all participating institutions

Define data management support: Outline what provision is available to you within your institution and any additional skills or resources that you need to secure. If local support is available, it helps to demonstrate that you have discussed and agreed requirements. If you need to secure external support, justify the selections made and budget requested. Be clear about who will be responsible for different tasks.

Consider the practicalities: Are the investigators co-located, or will you need infrastructure that accommodates secure remote access? How will data quality be monitored if you are working in a distributed network across several sites? Strong file-naming conventions and versioning applications may be of use to keep track of the development process, particularly when several people are working together.

Apply appropriate levels of data management: Funders want to be reassured that the day-to-day data management is fit for purpose. You may apply differing levels of service or adopt a combination of approaches:

Security may be more robust for any sensitive data you collect than for secondary data you hold under licence. Think about how you will transfer data securely e.g. encrypting data or using secure online storage. If using online services, you should know where your data are hosted and be certain that this is legally permissible.

Back-up of your unique data is more critical than copies of secondary data. The more important the data and the more often it is used, the more regularly it needs to be backed up. Fully managed file services with automated back-up, such as those offered by university IT services, are very robust and save you the time and effort of implementing your own system. Such services could be used in combination with portable storage or cloud computing to meet particular needs.

5. Deposit and Long-Term Preservation

Funder questions

Identify which of the data sets produced are considered to be of long-term value

Outline the plans for preparing and documenting data for preservation and sharing

Explain your archiving/preservation plan to ensure the long-term value of key datasets

Select data of long-term value: Data sharing and preservation may not be applicable in every case. The DCC provides a 'How to ...' guide on appraisal, which offers practical strategies to help you select important data.[15] Deciding what has long-term value and preparing those data to expected standards for deposit are time-consuming processes, for which you should allocate significant resources.

Safeguard the data behind the graph: It is a common expectation among RCUK funders that published results will include information on how to access the supporting data.[16] Even if there is no obvious home for the majority of your data, the data which underpin publications should be extracted, captured in machine-readable form and deposited somewhere so they remain accessible.

Assure that your data will remain accessible: Whatever approach you adopt, focus on making a convincing case that your data will remain accessible. If you plan to deposit in a data centre, it helps to speak with their staff early on as they can advise what is appropriate and feasible in terms of preservation. Universities are increasingly providing infrastructure to support data management and there are some disciplinary services which may be of use.
6. Resourcing

Funder questions

What resources will you require to deliver your plan?

Outline additional hardware, software and technical expertise, support and training that is likely to be required and how it will be acquired

Outline and justify costs: If you need to purchase storage, outsource services such as back-up and preservation, or plan to pay for data management support, these costs should be outlined and justified in your proposal. Where institutional provision is available, show that the support you require has been discussed and agreed. It also helps to link resources with roles and responsibilities to demonstrate how the plan will be implemented.

Don't underestimate the human effort required: Creating documentation and making your data understandable to others is very time consuming, so be realistic about how much effort is needed to prepare your data for sharing and preservation. The UKDA offers a toolkit to help researchers cost activities related to managing and sharing social science data.[17]

Show efficient use of public funds: The RCUK Common Principles on Data Policy state that it is appropriate to use public funds to support the management and sharing of publicly-funded research data, but this is expected to be efficient and cost-effective.[18] A summary of individual funder's views on meeting associated costs is available via the DCC policy pages.[19]

Practical steps to get started
Examples
ICPSR's Framework for Creating a Data Management Plan is of particular use. It proposes elements to include, advises why each is important, and gives a wealth of example texts.

Some funders offer detailed guidance to help you develop your plan. The Wellcome Trust provides an FAQ on developing a plan,[20] and the BBSRC Data Sharing Policy offers detailed guidance notes and illustrative examples.[21]

There are example data plans online that can give you a sense of what to write:

The UK cross-council Rural Economy and Land Use (RELU) programme provides example data management plans [22]

Detailed data management plans provided by NERC data centres for its thematic programmes are online [23]

Psychology specific guidance and example texts for completing DMPonline have emerged from the JISC DMTPsych project [24]

ICPSR, a social science data archive in the USA, has collated example plans from the natural sciences [25]

The University of California San Diego provides plans submitted by its researchers as part of National Science Foundation grant proposals [26]

Yale University provides examples of data management plans [27]

Support and advice The DCC provides a number of resources to help you understand funders' requirements and develop data management and sharing plans.[28] Guidance is available on our website and we run a helpdesk service to provide tailored advice.[29] Of particular interest is DMPonline, the DCC's web-based tool to help you develop a plan customised to your funder's expectations.[30]

There are lots of people within your institution and subject community who can offer advice and may be able to help develop your plan. Ask for advice from your colleagues, the library, local IT support, legal advisors, ethics boards, data repositories and more. It is useful to speak with them early on so you can build their contributions into your proposal.

Remember:

Data plans are an integral part of grant applications - not an afterthought Reviewers will look for evidence that data management is embedded throughout your proposal and forms an integral part of your research process. Include high-level data management and sharing details in the Case for Support and briefly explain associated costs in the Justification for Resources.

Data plans are enhanced through collaboration Few people have all of the skills required to manage and share data throughout its lifecycle, so seek input from others with relevant expertise and use tools provided by your community. Don't go it alone - getting support will strengthen your proposal.

Data plans are living documents - they will change The plan you develop for the grant application is just an initial idea. Once funded, you'll need to expand this outline by developing policies and procedures or implementing guidelines from your research group, department or institution. Processes often evolve over time to respond to new opportunities or changes in the research. Your data plan can help to document this.

Notes

1 Murray-Rust, Peter. (2011, August). Why YOU need a data management plan. From http://blogs.ch.cam.ac.uk/pmr/2011/08/01/why-you-need-a-data-management-... and Data repositories for long-tail science: setting the scene from http://blogs.ch.cam.ac.uk/pmr/2011/08/15/data-repositories-for-long-tail... retrieved 22 August 2011

2 DCC Funders' data policies, URL: /resources/policy-and-legal/funders-data-policies

3 DCC, Funders' data plan requirements, URL: /resources/data-management-plans/funders-requirements

4 Jones, Sarah. (2011). Summary of UK research funders' expectations for the content of data management and sharing plans v4.0. Retrieved 8 August 2011, from /resources/data-management-plans/funders-requirements

5 DCC, DMPonline, URL: http://dmponline.dcc.ac.uk/

6 Whyte, Angus and Tedds, Jonathan (2011). 'Making the Case for Research Data Management'. DCC Briefing Papers. Edinburgh: Digital Curation Centre, URL: /resources/briefing-papers

7 DataCite, Repositories list, URL: http://datacite.org/repolist

8 Donnelly, Martin & Jones, Sarah. (2011) DCC Checklist for a Data Management Plan v3.0. Retrieved 8 August 2011, from /webfm_send/431

9 For example see guidance from the UK Data Archive. File formats table, URL: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/format/formats-table

10 Rusbridge, Chris & Charlesworth, Andrew. (2010). FOI and Research Data: Researchers' Questions and Answers. Retrieved 24 August 2011, from: http://foiresearchdata.jiscpress.org/

11 UKDA, Consent and ethics, URL: http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/consent-ethics

12 JISC Legal, URL: http://www.jisclegal.ac.uk/

13 Ball, Alex. (2011). How to Licence Research Data. Retrieved 22 August 2011, from: /resources/how-guides/license-research-data

14 DataCite, Repositories list, URL: http://www.datacite.org/repolist

15 Whyte, Angus & Wilson, Andrew. (2010). How to Appraise and Select Research Data for Curation. Retrieved 8 August 2011, from: /resources/how-guides/appraise-select-research-data

16 RCUK. (2011). Common Principles on Data Policy Retrieved 19 August 2011, from: http://www.rcuk.ac.uk/research/Pages/DataPolicy.aspx

17 UKDA. (2011). Activity-based data management costing tool for researchers. Retrieved 8 August 2011, from: http://www.data-archive.ac.uk/media/257647/ukda_jiscdmcosting.pdf

18 RCUK. (2011). Common Principles on Data Policy Retrieved 19 August 2011, from: http://www.rcuk.ac.uk/research/Pages/DataPolicy.aspx

19 DCC, Overview of Funders' Data Policies, URL: /resources/policy-and-legal/overview-funders-data-po...

20 Wellcome Trust. (n.d.). Guidance for Researchers: Developing a Data Management and Sharing Plan. Retrieved 8 August 2011, from http://www.wellcome.ac.uk/About-us/Policy/Spotlight-issues/Data-sharing/...

21 BBSRC. (2010). Data Sharing Policy v1.1. Retrieved 25 August 2011, from http://www.bbsrc.ac.uk/web/FILES/Guidelines/data-sharing-faqs.pdf

22 RELU, Example Data Management Plans, URL: http://relu.data-archive.ac.uk/data-sharing/planning/examples

23 See for example RAPID Climate Change programme Data Management Plan, URL: http://www.noc.soton.ac.uk/rapid/sci/documents/rapid_data_plan.pdf and Micro to Macro µ2M Data Management Plan, URL: http://www.bgs.ac.uk/micromacro/docusearch.cfm?dtype=d

24 Guidance Notes for Completing a Data Management Plan, URL: http://www.sheffield.ac.uk/polopoly_fs/1.158849!/file/dmpt_guidance.pdf

25 ICPSR, Data Management Plan Resources and Examples, URL: http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/ICPSR/dmp/resources.jsp

26 UCSD, Example Data Management Plans, URL: http://rci.ucsd.edu/dmp/examples.html

27 Yale University, Data Management Plan Examples, URL http://odai.yale.edu/documentation/data-management-plan-examples

28 DCC, Data Management Plans resources, URL: www.dcc.ac.uk/resources/data-management-plans

29 DCC helpdesk, URL: /contact-us/help-desk

30 DCC, DMPonline, URL: http://dmponline.dcc.ac.uk/

Further information and bibliography

The following tools and resources are provided by the DCC:

BBSRC. (2010). Data Sharing Policy v1.1. Retrieved 25 August 2011, from http://www.bbsrc.ac.uk/organisation/policies/position/policy/data-sharin...

Brunt, James. (2011). How to Write a Data Management Plan for a National Science Foundation (NSF) Proposal. Retrieved 8 August 2011, from: http://intranet2.lternet.edu/node/3248

ICPSR. (n.d.). Framework for Creating a Data Management Plan. Retrieved 8 August 2011, from: http://www.icpsr.umich.edu/icpsrweb/content/ICPSR/dmp/framework.html

James, Hamish. (2008) AHDS Notes on Writing the AHRC Technical Appendix. Retrieved 8 August 2011, from: http://www.ahds.ac.uk/creating/information-papers/ writing-appendix/index.htm

JISC Legal (2011) Copyright and Intellectual Property Law. Retrieved 8 August 2011, from: http://www.jisclegal.ac.uk/LegalAreas/CopyrightIPR.aspx

Murray-Rust, Peter. (2011). Data repositories for long-tail science: setting the scene. Retrieved 22 August 2011, from: http://blogs.ch.cam.ac.uk/pmr/2011/08/15/data-repositories-for-long-tail...

RCUK. (2011). Common Principles on Data Policy. Retrieved 19 August 2011, from: http://www.rcuk.ac.uk/research/Pages/DataPolicy.aspx

Rusbridge, Chris & Charlesworth, Andrew. (2010). FOI and Research Data: Researchers' questions and answers. Retrieved 24 August 2011, from: http://foiresearchdata.jiscpress.org/

UKDA. (2011). Managing and Sharing Data: best practice for researchers. Retrieved 8 August 2011, from: http://www.data-archive.ac.uk/media/2894/managingsharing.pdf

Wellcome Trust. (n.d.). Guidance for Researchers: Developing a Data Management and Sharing Plan. Retrieved 8 August 2011, from http://www.wellcome.ac.uk/About-us/Policy/Spotlight-issues/Data-sharing/...

Acknowledgements

Thank you to all for the many helpful comments, particularly James Wilson (University of Oxford), Philip Lord (The Digital Archiving Consultancy), Tim Banks (University of Leeds), Laurence Horton (GESIS), John Milner (JISC), Catherine Jones (STFC e-Science), Graeme Cannon & Laura Molloy (University of Glasgow), Louise Corti, Veerle Van den Eynden & Libby Bishop (UKDA), Robin Rice (EDINA), Chris Rusbridge (consultant), Ben Ryan (EPSRC) and Kate McNeill (MIT Libraries).

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How to Develop a Data Management and Sharing Plan

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Published: 8 September, 2011 Browse the guide below or download the pdf. ** This publication is available in print and can be ordered from our online store ** Please cite as: Jones, S. (2011). 'How to Develop a Data Management and Sharing Plan'. DCC How-to Guides. Edinburgh: Digital Curation Centre.

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Forschung mit vulnerablen Personen und Gruppen

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Forschung mit vulnerablen Personen und Gruppen

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Besondere Umsicht und ein ausgeprägtes forschungsethisches Bewusstsein für die Rechte und Situationen von Studienteilnehmenden ist in der Forschung mit/ über vulnerable Gruppen und Personen geboten. Zur Sensibiliseirung empfehle ich die Lektüre eines Twitter-Threads von Dr. Casey Fiesler alias @cfiesler (9. Juli 2021).

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There has been a very upset/angry reaction to a paper published using tweets about mental health. I'm not RTing because I'd like to talk about this without drawing more attention to the researchers or the community. But it's an important research ethics cautionary tale. [Thread]

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There has been a very upset/angry reaction to a paper published using tweets about mental health. I'm not RTing because I'd like to talk about this without drawing more attention to the researchers or the community. But it's an important research ethics cautionary tale. [Thread]
— Dr. Casey Fiesler (@cfiesler) July 8, 2021

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There has been a very upset/angry reaction to a paper published using tweets about mental health. I'm not RTing because I'd like to talk about this without drawing more attention to the researchers or the community. But it's an important research ethics cautionary tale. [Thread]

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There has been a very upset/angry reaction to a paper published using tweets about mental health. I'm not RTing because I'd like to talk about this without drawing more attention to the researchers or the community. But it's an important research ethics cautionary tale. [Thread]

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There has been a very upset/angry reaction to a paper published using tweets about mental health. I'm not RTing because I'd like to talk about this without drawing more attention to the researchers or the community. But it's an important research ethics cautionary tale. [Thread]

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Die Einrichtung einer Nationalen Forschungsdateninfrastruktur (NFDI) ist ein langfristiges Projekt der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) , das darauf abzielt, Strukturen für Forschungsdatenmanagement bereitzustellen, die an die individuellen Bedarfe unterschiedlicher wissenschaftlichen Disziplinen angepasst sind. Zugleich soll der erfolgreiche, rechtlich und ethisch  angemessene Umgang mit einer gestiegenen Menge von Forschungsdaten im Kontext der fortschreitenden Digitalisierung unterstützt werden. Dies soll durch die verschiedenen disziplinären Konsortien geschehen, die am Aufbau der NFDI beteiligt sind.

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Wichtige Information zur Ausschreibung der 3. Runde:

Wenn Sie eine Bewerbung als Konsortium mit Basisdiensten planen, setzen Sie sich bitte schnellstmöglich mit dem Direktorat zur weiteren Abstimmung in Verbindung. Kontakt

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Wichtige Information zur Ausschreibung der 3. Runde: Wenn Sie eine Bewerbung als Konsortium mit Basisdiensten planen, setzen Sie sich bitte schnellstmöglich mit dem Direktorat zur weiteren Abstimmung in Verbindung. Kontakt

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Das Projekt erarbeitet «Empfehlungen für forschungsethisches Handeln in der Kommunikations- und Medienwissenschaft» (Projekthomepage o.J.) und bitet ein Diskussionsforum, Literaturhinweise u.v.m..

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Forschungsethik - also der respektvolle und wertschätzende Umgang mit allen an empirischen Forschungsprojekten beteiligten Personen - ist ein wesentlicher Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis. Forschungsethik bezieht sich auf gesetzliche Bestimmungen (etwa Wissenschaftsfreiheit oder informationelle Selbstbestimmung), berücksichtigt ethische Aspekte sowie wissenschaftliche Forschungsmethodik.

In der Kommunikations- und Medienwissenschaft (KMW) gewinnt das Thema zunehmend an Bedeutung. Ein Grund dafür ist, dass die Forschungsgegenstände der KMW (z. B. digitale öffentliche Kommunikation) ebenso wie ihre Forschungsmethoden einem stetigen Wandel unterworfen sind und zunehmend komplexer werden. Dadurch entstehen neue (forschungs)ethische Herausforderungen. Zudem legt das Wissenschaftssystem zunehmenden Wert auf ethische Reflexion, etwa bei Drittmittelanträgen oder in wissenschaftlichen Publikationen.

Vor diesem Hintergrund ist es das Ziel des vom BMBF geförderten Verbundprojektes FeKoM, evidenzbasierte, also theoretisch und empirisch fundierte Empfehlungen für eine angewandte Forschungsethik in der quantitativ forschenden KMW zu formulieren. Diese werden der Scientific Community zur Verfügung gestellt und für die Vermittlung in der Lehre aufbereitet.

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Der Vorstand der Deutschen Gesellschaft für Psychologie (DGPs) lädt zu einer Diskussion zum Thema „Integrität und Anreizsysteme in der Wissenschaft" ein. Ausgangspunkt ist, dass systemische Probleme zu Machtmissbrauch in Abhängigkeitsverhältnissen und wissenschaftlichem Fehlverhalten führen können.

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Startseite | FeKoM -Forschungsethik in der Kommunikations- und Medienwissenschaft

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Forschungsethik - also der respektvolle und wertschätzende Umgang mit allen an empirischen Forschungsprojekten beteiligten Personen - ist ein wesentlicher Bestandteil guter wissenschaftlicher Praxis. Forschungsethik bezieht sich auf gesetzliche Bestimmungen (etwa Wissenschaftsfreiheit oder informationelle Selbstbestimmung), berücksichtigt ethische Aspekte sowie wissenschaftliche Forschungsmethodik. In der Kommunikations- und Medienwissenschaft (KMW) gewinnt das Thema zunehmend an Bedeutung.

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Faire Nutzung von Forschungsdaten: Leonelli, S., Lovell, R., Wheeler,B.W., Fleming, L., Williams, H. (2021). From FAIR data to fair data use: Methodological data fairness in health-related social media research https://doi.org/10.1177/20539517211010310

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Faire Nutzung von Forschungsdaten: Leonelli, S., Lovell, R., Wheeler,B.W., Fleming, L., Williams, H. (2021). From FAIR data to fair data use: Methodological data fairness in health-related social media research https://doi.org/10.1177/20539517211010310

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Abstract

The paper problematises the reliability and ethics of using social media data, such as sourced from Twitter or Instagram, to carry out health-related research. As in many other domains, the opportunity to mine social media for information has been hailed as transformative for research on well-being and disease. Considerations around the fairness, responsibilities and accountabilities relating to using such data have often been set aside, on the understanding that as long as data were anonymised, no real ethical or scientific issue would arise. We first counter this perception by emphasising that the use of social media data in health research can yield problematic and unethical results. We then provide a conceptualisation of methodological data fairness that can complement data management principles such as FAIR by enhancing the actionability of social media data for future research. We highlight the forms that methodological data fairness can take at different stages of the research process and identify practical steps through which researchers can ensure that their practices and outcomes are scientifically sound as well as fair to society at large. We conclude that making research data fair as well as FAIR is inextricably linked to concerns around the adequacy of data practices. The failure to act on those concerns raises serious ethical, methodological and epistemic issues with the knowledge and evidence that are being produced.

Introduction

There is growing agreement among scientists and policy makers that data used for research purposes, including those extracted from social media, should be made accessible whenever possible; and that their re-use should be encouraged, provided that it conforms with legal and ethical concerns around privacy and personal data protection, such as championed through the European General Data Protection Regulation (GDPR, 2019). To participants in the Open Data movement, this position is exemplified by the motto 'as open as possible, as closed as necessary'.

Following years of debate on the values and practices underpinning data sharing and re-use, the FAIR principles have emerged as plausible guides towards the handling of data for research purposes ( Mons et al., 2017; Wilkinson et al., 2016). Accordingly, data should be organised and managed to be easily Findable; Accessible to as many as possible, in ways that are user-friendly and machine-readable; Interoperable to foster links with other data; and Reusable, i.e. easy to re-purpose. The FAIR principles have become a reference point for data management and big data infrastructures around the globe, such as the European Open Science Cloud - the platform set up by the European Commission to coordinate the stewardship of research data (High Level Expert Group European Open Science Cloud, 2016). They have been recently complemented by another two sets of principles aimed at considerations of data ethics and responsible use, which were not explicitly included in the original FAIR formulation: (1) the CARE principles for indigenous data governance, which include Collective benefit, Authority to control, Responsibility and Ethics ( www.gida-global.org/care#) and aim to safeguard indigenous knowledge systems from predatory mining and appropriation; and (2) the TRUST principles, which include Transparency, Responsibility, User focus, Sustainability and Technology ( Lin et al., 2020) and aim to enhance accountability in the development and maintenance of data infrastructures.

While applauding these developments, this paper identifies a research area in which the application of FAIR, CARE and TRUST principles is not enough to guarantee that data collection, processing and use are fair to those affected by these processes. This is the use of social media data (SMD) for health-related research.1 As in other domains, the opportunity to mine social media for information has been hailed as transformative for research on human health, given its power to document human behaviour in real time. Considerations around the fairness and accountabilities relating to using SMD have often been set aside, on the understanding that as long as data were anonymised, no substantive issue would arise. We counter this perception by showing that the use of SMD in health research can yield results that are both scientifically dubious and ethically problematic. Our argument is that the use of SMD, no matter how well-intentioned and/or compliant with FAIR principles, is not necessarily fair to those from whom the data are gathered and those whose lives may be affected by specific uses of the data.

This problem is only indirectly addressed by the CARE and TRUST frameworks, since it does not necessarily concern indigenous data sources (the main focus of CARE) and it is not limited to the set-up of data infrastructures (the main targets of TRUST). Rather, social media capture data from individuals around the world, including highly resourced countries - indeed, the fact that they may disproportionately capture information from specific demographic, social or cultural groups constitutes a key concern around their use for research. Moreover, concerns around the social and ethical implications of reusing such data for health research affect the whole research process, including the design and use of databases as well as models, algorithms and the choice of directions and goals.

To develop this argument, Using social media as research data section of this paper discusses how uncritical uses of SMD in health research risk fostering existing social divides, promoting misrepresentations of society and breaking public trust in research institutions - with damaging effects on research outputs, applications and public perception. What is data fairness within research? section considers what fairness means in the context of SMD use, emphasising its significance towards guaranteeing the reliability of knowledge produced through data interpretation. We propose to focus on methodological data fairness as a form of fairness that complements data use principles such as FAIR by enhancing the actionability of SMD for future research. Section 3 exemplifies how this focus on methodological data fairness informs different stages of the research process, including study design, data collection, storage, processing and interpretation. We identify practical steps through which social media researchers can foster practices and outcomes that are methodologically sound and fair to society at large.

Our contribution to wider debates on data ethics and justice is thus to identify the ethical problems arising from scientists' uses of SMD, and to suggest that these problems may be addressed by incorporating a commitment to fairness in the methods routinely used in health research. We do not aim to provide a comprehensive review of what data justice and fairness may involve across contexts, nor do we aim to offer an empirical analysis of the inequity and discrimination affecting social media platforms, which has already been provided by many scholars including Srnicek (2017), O'Neill (2017), Zuboff (2019) and Noble (2018). Rather, we build on such scholarship to reflect on what researchers using SMD can concretely do to counter such bias. Our suggestions are thus complementary to calls for increased responsibility and accountability by social media providers ( Dijck et al., 2018; Lupton and Michael, 2017; O'Neill, 2017; Van Kleek et al., 2017) and scholarship on the intersections between platform capitalism and social studies of infrastructures ( Plantin et al., 2018).

Our analysis draws from relevant literature in data studies, health research and philosophical debates on fairness, as well as our experiences as a UK-based interdisciplinary group engaging in data-intensive, health-related research from the perspective of computer science (HW), public health (RL, LF, BW) and critical data studies (SL). Between 2016 and 2017, we had opportunity to work together within the project 'Social sensing of health and wellbeing impacts from pollen and air pollution', resulting in the present exploration of the risks and opportunities involved in SMD analysis. Accordingly, we will accompany our argument with illustrations of how our research was informed and/or constrained by methodological fairness.

Using social media as research data

Advances in data availability and analysis have outpaced the process of ensuring that data-intensive research is equitable and appropriate with respect to the publics affected by its results. Research in social science and the humanities has shown how mining personal data can lead to discrimination and damage to vulnerable communities ( boyd and Crawford, 2012; D'Ignazio and Klein 2020; Floridi, 2011; Floridi and Taddeo, 2016). In the medical sciences, there are related concerns around handling sensitive information ( Auffray et al., 2016; Dijck and Poell, 2016; Tamar and Lucivero, 2019). The ease of use fostered by the FAIR principles can be misunderstood to encourage disregard for the ethical implications of research. Furthermore, big data analysis can suffer from design and methodological problems, such as inadequate theory development, lack of sampling methods and justification, limited control over and information about data sources and difficulties in assessing the extent to which a given dataset is representative of a phenomenon of interest ( Metcalf and Crawford, 2016, Taylor, 2017, Veale and Binns, 2017). These issues can compromise the credibility, reliability, and applicability of findings.

Social media offer the researcher a rich and extensive source of data at a scale not previously achievable ( Kavanaugh et al., 2012; Leavey, 2013; Picazo-Vela, et al., 2012). Several research sectors (including business and government) seek to exploit the potential of the vast amounts of information generated through social media. The processes associated with the accessing, transformation, analysis and interpretation of SMD need to be critically assessed. As Halford et al.(2017) argued, 'far from being "naturally occurring"...social media data are shaped through complex social and technical processes'. These processes have societal implications that pose specific regulatory challenges ( Pentzold and Fischer, 2017). When SMD analysis is robust and reliable, the resulting knowledge can enhance understanding of countless topics, including some which have traditionally been difficult to address, and counterbalance other methods of data collection (such as social surveys) that can also over- or under-represent certain groups. Further, the use of SMD offers opportunities to reform relationships between governments and citizens, enhance democratic representation and inform public policy and decision-making ( Leavey, 2013; Picazo-Vela et al., 2012) - for instance, by improving service delivery; developing early warning indicators of key societal issues ( Hays and Daker-White, 2015; Leavey, 2013) and guiding responses to disaster situations ( Kavanaugh et al., 2012).

Critical scholarship on the use of social media has initially focused on privacy and surveillance ( Conway, 2014; Mikal et al., 2016), with attention to social fairness emerging more recently ( Kennedy et al., 2017; Taylor, 2017). Opaque and unfair social media research practices may covertly embed and exacerbate structural social disparities in power, magnifying social divides, inequalities and injustices; and may promote misrepresentations of societies, communities and individuals ( D'Ignazio and Klein, 2020; Floridi, 2011; Munoz et al., 2016). There is also potential for damaging effects to the reputation and public perception of science.

Public concerns regarding SMD extend beyond the protection of privacy to an interest in whether social media and data analytics companies are meeting wider expectations of what is fair ( Kennedy et al., 2017). As demonstrated by the Cambridge Analytica scandal around Facebook data misuse, high-profile controversies regarding inappropriate and unethical use of SMD threaten the perceived trustworthiness of institutions such as universities and governmental bodies ( O'Neill, 2004; Pentzold and Fischer, 2017). Any backlash against the use of such data thus risks to compromise the valuable insights that these data can provide ( Halford et al., 2017).

The question of what is appropriate when using SMD is 'urgent as data and research agendas move well beyond those typical of the computational and natural sciences, to more directly address sensitive aspects of human behavior, interaction, and health' ( Zook et al 2017). This urgency was underlined by Taylor and Pagliari's (2017) finding that only one of the UK research councils had ethical guidance for social media research (with two others pointing to guidelines by other bodies); and only 50 out of 156 studies mentioned ethics (including statements that no approval was required) - a figure likely to be lower if restricting the sample to computer science, where ethical considerations are not always considered and related oversight is often lacking. This is despite many recent efforts to identify procedural and ethical frameworks for the gathering, transformation, analysis and dissemination of SMD ( Dove et al., 2016; Gelinas et al., 2017; Golder et al., 2017; Lee, 2017; Mittelstadt and Floridi, 2016; Townsend and Wallace, 2016; Weller and Kinder-Kurlanda, 2016). Solutions to embedding ethical principles in social media research are lagging behind due to the pace of development and change in the technologies available, the widening of disciplinary interests as the potential of the data becomes clear and the contextual variability of the notion of fairness in relation to social media research use. Whilst there is public support for the fair use of SMD for health research, this appears dependent on the methods used and adequate protection of privacy ( Mikal et al., 2016).

Perceived motivations of and trust in institutions have also emerged as salient factors in public perceptions of fair use ( Williams et al., 2017). Practices which would be unacceptable for commercial goals may be considered differently in case of demonstrable public gain. Identifying the expectations of social media users regarding what is fair is complicated by the complexity of SMD and what they represent, and by low levels of public understanding regarding who owns and has access to the data, and how they can be used ( boyd and Crawford, 2012; Kennedy et al., 2017; Nissenbaum, 2009). Many social media users do not know who is accountable for the secondary use of their data ( boyd and Crawford, 2012).

There are questions as to whether the protections put in place through legal frameworks such as the GDPR are flexible and responsive enough to ensure fairness, especially in the face of rapidly developing methodologies and applications of SMD ( Halford and Savage, 2017). The contextual dependency of fairness, difficulties with identifying what is generally acceptable, variability around what is appropriate between contexts and the often conflicting interests of different groups or of different goals, all present challenges to Institutional Review Board or Research Ethics Committee assessments of SMD use ( Hunter et al., 2018; Zook et al., 2017). By exercising data fairness at each stage of the research process section, we argue that careful planning and management of research can help overcome these challenges. Before delving into practical considerations, however, we need to add conceptual clarity to the notion of data fairness by introducing the idea of ' methodological data fairness '.

What is data fairness within research?

In the Oxford English Dictionary 'fairness' is defined as 'the quality of treating people equally or in a way that is right or reasonable'. It is clear from this definition that identifying what constitutes fairness is complicated by the context dependency of what is right or reasonable ( Bicchieri and Chavez, 2010; Wolff, 2010), which in turn relates to what one is trying to achieve ( Ryan, 2006). It is thus no surprise that notions of trust ( O'Neill, 2004), accountability ( boyd and Crawford, 2012), transparency ( Information Commissioners Office, 2017) and justice ( Taylor, 2017), all come into play.

Many existing analyses of fairness focus on the extent to which goods or opportunities are available to different individuals or groups, and whether existing disparities in the allocation of resources can be alleviated. This distributive understanding of fairness has been applied to discussions around access to public goods, and issues of the environment and sustainability, education and social justice ( Cullity, 2008). It has also been considered in relation to the rights and responsibilities of accessing, gathering, transforming and using big data ( Kennedy et al., 2017; Nissenbaum, 2009; O'Neill, 2017). This scholarship crucially complements the implementation of the FAIR principles, which despite their misleading acronym do not address the benefits and harms arising from data management and re-use. Compliance with the FAIR principles may well make a given dataset available for computational mining, but it does not question the effects of such accessibility on data subjects and communities impacted by data-driven decision-making systems.

This same literature on distributive fairness has acknowledged that it is hard to determine equal distributions of data or equal stewardship of data, since what constitutes equal - and who is taken into account among data subjects and analysts - depends on the situation of inquiry. For example, our interdisciplinary project aimed to analyse SMD to monitor the prevalence and location of hayfever symptoms across the UK. We used Twitter data seeking mention of hayfever symptoms to see if this would provide early warning of the effects of increased pollen levels. We successfully obtained ethics approval for this research, however none of the people who sent these tweets had been informed or consented to the use of their tweets for this purpose, including the people whose actual geographic location was identifiable at the time of sending the tweets. This was a relatively benign use of 'anonymised' data but was it a fair use? What would the equal distribution of data mean in this context? How does the lack of contextual information about the users other than their location (such as their age, gender and socio-economic status) affect research outputs? And if Twitter users were aware of such data reuse, would they change the ways in which they discuss hayfever on the platform, and what implications would this have for our research?

Questions of this kind emerge whenever SMD are used for knowledge production, and become particularly sensitive in relation to health research, with social media users expressing worries about potential discrimination when asked about the rights and wrongs of using their data for research ( Kennedy et al., 2017). To address such issues, we need an understanding of fairness that places greater emphasis on data usage and its relation to individual and collective agency within society. Consideration of fairness needs to actively foster the use of data to produce knowledge that supports social agency and empowers vulnerable groups, thus explicitly targeting concerns around visibility and representation. This is where the concept of data justice proves effective, focused as it is on fostering fairness in the ways in which people are ' made visible, represented and treated' through big data ( Galbraith, 2017; Taylor, 2017), thus enhancing people's capacity for action. Data justice aims to counter undocumented bias in datasets that over-represent some population to the expense of others, thus actively and explicitly identifying and eradicating forms of discrimination that limits people's ability to participate in society ( D'Ignazio and Klein, 2020; Veale and Binns, 2017). This is especially relevant in relation to the use of SMD as evidence for scientific claims.

In what follows, we aim to build on such literature and our own insights as data practitioners to answer a critical question for knowledge production activities grounded on the analysis of SMD: how can such research treat data fairly in ways that enable positive action? In other words, can specific practices and methods of SMD analysis foster distributive fairness and data justice? We propose to think broadly about the role of data within epistemic processes (i.e. processes relating to the conditions for knowledge creation) and to consider the forms of injustice tied to the use of data within research, thus linking methodological considerations to the social context in which methods are used.

In this respect, the work of philosopher Miranda Fricker, though not specifically devised to address data management strategies, provides a helpful starting point. Fricker (2009) argues that evaluations of what is fair and just within society involve examining the forms of prejudice built into our ways of understanding the world (which can include tools, methods, knowledge claims and of course, data). She considers the extent to which our ways of knowing enable us to treat people in ways that are right or reasonable, and proposes to distinguish between two forms of epistemic injustice: (1) testimonial injustice, defined as prejudice in the existing economy of credibility (e.g. there is a general prejudice against black witnesses being reliable, and therefore the police may not believe statements made by a black person); and (2) hermeneutical injustice, defined as prejudice in the economy of collective resources used to make sense of the world (e.g. in a culture in which there is no concept of sexual harassment and no legal recognition of this as a crime, it is not possible for victims to bring attention to their plight).

In the world of data practices, examples of testimonial injustice appear in the choice of social media platforms as preferred data source, due to those platforms being the easiest and least expensive to access. A clear example is Twitter, which combines a relaxed approach to data re-use with the opportunity to download and re-use for free a sample of the data available on the platform on any given day. For publicly funded projects such as ours, the absence of upfront costs in accessing the data is a big carrot, which explains the predominance of Twitter as a data source for health-related research based on social media ( Sinnenberg et al., 2017). This predominance makes it difficult to question the use of Twitter as a data source in the first place, despite its shortcomings; and to argue for alternative data sources requiring additional investment. This has created a prejudice in favor of Twitter data use within health research, with methods, software and training tools emerging that targeted specifically this data source and made it even easier to deploy, especially for newcomers to the field ( Sinnenberg et al., 2017).

Hermeneutical injustice takes the form of privileging specific socio-demographic, cultural or political stances within data sources, as in the charged cases of migration or obesity figures. Consider studies that use Twitter data for health research without taking account of the types of people who do and do not use this platform, and thus of the bias built into their data source. Hermeneutical injustice happens whenever a published study mentions the fact that Twitter users are largely young, in professional occupations, and based in cities rather than rural areas, without however taking those biases into account in the rest of the analysis. Some studies may argue that such biases are not relevant in their case, e.g. when investigating availability and access to health care resources across a region. Attention to hermeneutical injustice however demands that assumptions made around whether or not a given dataset is representative, and of what, be examined empirically and in detail. What evidence is there that data collected on young urban dwellers represent the views and experiences of older people living in rural areas? And what are the implications of this set-up for the studies at hand?

The concepts of hermeneutical and testimonial injustice expose the significance of focusing on research methodology as a key locus for decisions around what constitutes data, for which purposes and audiences, and with which social and ethical implications. Perhaps surprisingly, researchers working in data science and related domains are not necessarily thinking of fairness as a factor underpinning their everyday technical choices and methods. Data fairness is often viewed as a legal and regulatory issue, whose resolution is in the hands of judiciary and policy bodies. This understanding of data fairness focuses primarily on consent and protection from harm, though legislation around equality of opportunity and unlawful discrimination is also relevant to how researchers use personal data ( Clifford and Ausloos, 2018). Researchers are required to comply with this legal understanding of data fairness, which provides broad guidance on what to avoid when handling SMD (such as the publication of easily identifiable, sensitive information without the consent of the individuals concerned). However, legal frameworks do not provide concrete guidance on all aspects of research practice, especially since what legal precepts mean for everyday technical decisions unavoidably depends on the context of application.

A crucial complement to the legal approach is a social understanding of data fairness as a way to counter discrimination and decrease social divides ( Fiesler et al., 2020; Veale and Binns, 2017; Zook et al., 2017). This involves considering the intention and approach of data practices, the extent to which different publics and stakeholders are engaged, the power relations at play and the role played by trust in facilitating or disrupting data access and mining. Though familiar to researchers who use big data, these considerations are still viewed as largely extraneous to research itself ( Golder et al., 2017). Indeed, making data fair is often delegated to governance mechanisms (such as ethics committees, review boards and public engagement groups) that encourage awareness of potentially discriminatory mechanisms among researchers and wider society. These mechanisms, however, may fall short of providing guidance to researchers when it comes to technical data practices ranging from data cleaning to storage and modelling.

We propose that what is missing is an understanding of data fairness as part and parcel of the research process. Methodological data fairness focuses on how the treatment of data during the course of a study affects the credibility and justice with which the outputs of the study portray and affect all sections of society. Here the main concern is with the quality and credibility of the research processes through which data are produced, gathered, pooled, analysed and interpreted, thus affecting the whole research cycle ( Auffray et al., 2016). In what follows, we argue that the risks of testimonial and hermeneutical injustice in data practices can be mitigated by attention to methodological data fairness from the outset of a research project. To tackle these forms of injustice, fairness needs to be conceptualized in its relation to the goals, contexts and stakeholders involved in the data creation and use. More specifically, testimonial injustice can be mitigated by data practices that actively counter existing prejudice about what counts as appropriate/relevant/adequate evidence; while hermeneutical injustice can be mitigated by data practices that leverage diverse sources of knowledge to counter existing prejudice due to ignorance or lack of understanding.

Implementing methodological data fairness means considering how legal and social concerns can be addressed within each stage of research, thus helping to ensure that potential gains are realised. This is critical to avoid unethical data uses as well as methodological problems in data analysis, especially since legal and institutional governance mechanisms struggle to keep up with rapidly developing methodologies and research findings ( Halford and Savage, 2017), including potential harms arising from integrating different data sources ( Leonelli, 2016). This does not guarantee the ethical use of data after a research cycle is complete, as researchers have limited control on how their work will be interpreted and re-used by others. However, attention to methodological data fairness can affect the infrastructures, expectations and commitments that accompany the data as they journey on, thereby helping to prevent immediate concerns and contributing towards longer term fairness. In this sense, methodological data fairness is an important component of scientific inquiry; as we show in the next section, asking what makes data use fair within everyday research practice is often equivalent to asking what makes data reliable, trustworthy and accurate.

Methodological data fairness at each stage of the research process

The first stage in achieving fair social media research relates to the fundamentals of the research; what is being asked, why, in what ways and for what purposes. Clarity in research goals informs robust design and data choices. In turn, the choice of data can affect and sometimes shift the goals of research ( boyd and Crawford, 2012), a possibility that needs to be taken into account in the design and subsequent implementation of research - not least as part of Data Management Plans (DMPs).

Of further concern is evaluating the conceptual assumptions being made. It has been suggested that the apparent uncritical and a-theoretical nature of much big data and social media research, as well as a lack of self-reflexivity by researchers, has limited the development of the field and the utility of research outcomes ( Tinati et al., 2014). Whether or not this is the case, we wish to problematise the widespread tendency among researchers to confuse the lack of well-established theories with the lack of conceptual assumptions. The lack of theory is understandable in a domain that is often data-driven and viewed as a precursor to the development of full-blown theories, but it does not mean that researchers do not make significant conceptual assumptions when developing their empirical research - such as the study of rural populations being irrelevant to the understanding of certain diseases, Twitter data being useful to identify the emergence of symptoms in a population, or social media posts being reliable. Those assumptions need to be identified and evaluated when designing and carrying out a study.

Although new sources of data and methodologies are continually being developed and used, established scientific practices must continue to apply ( boyd and Crawford, 2012). The intentions of the study, the assumptions being made about the phenomenon in question, and who may be affected or involved, should be explicitly considered throughout the research and reported in the final stages ( Floridi, 2011). These questions may not always be clearly answerable, but posing them can help researchers anticipate the potential for harm or dis-benefit ( Zook et al., 2017). This reflexivity should extend to the scientific context of researchers. The epistemic culture and commitments already in place in the research environment may need to be challenged to ensure that practices are lawful and fair.

Working with stakeholder and reference groups and, where appropriate, with diverse publics, can help refine research plans and surface unknown unknowns. For instance, it may be useful to poll a group of Twitter users to determine whether they are likely to make accurate tweets, or whether they tend to post 'fake facts' as a joke or for other purposes. Such a consultation may inform the extent to which researchers rely on Twitter content, how they structure data mining, and whether they use other data sources to triangulate findings. This also applies to the secondary use of data and to the application of any tools developed. Indeed, few tweets have geo-referenced data and yet in our past research, we have extrapolated from those few to all tweets in order to link them with environmental data, without reflecting on how representative the people with geo-referenced data may be of all Twitter users. This turned out to limit the re-usability and reliability of our results in the longer term.

In academic and some institutional settings, the use of SMD for research presents challenges to the established ethical review systems. There is much variation as to whether or not ethical review is sought; and even where established practices exist, approaches and standards are contested ( Metcalf and Crawford, 2016; Vitak et al., 2016). Challenges include the implications of who or what is considered to be the research 'participant' and the 'distance' of researchers from data providers; a broadening of what is understood to be data; and the balancing of potential gains against uncertain harms ( Neuhaus and Webmoor, 2012).

The highly dynamic nature of the social media industry poses further challenges to maintaining institutional oversight of fairness. Platforms change their Application Programming Interface (API) with little or no notice, and what was once an acceptable and widely used data source can suddenly become prohibited. Changes are often not communicated widely to data users, except in the instrumental and technical aspects of how (e.g.) computer programs used to access the data must be altered to continue functioning; changes in the 'back end' functioning of the API that do not affect the direct interface may go unnoticed. Social media corporations protect commercially valuable information (such as algorithms used to control access and presentation of data, as well as complete raw datasets). Ethical oversight frequently operates in the absence of full information about the data and how they have arisen.

Key considerations in undertaking fair social media research relate to data acquisition. We already stressed that Facebook, Instagram, WhatsApp, SnapChat and other major platforms are not available for research due to privacy constraints and lack of access (Fielsler et al., 2020). This creates a major distortion to what - and who - can be studied using SMD, which needs to be taken into account in research design.

The fact that some forms of SMD are available does not mean that they are suitable, and users must consider the strengths and limitations of the data. For instance, the population of interest should be defined theoretically rather than 'solely by reference to technical capacities e.g. hashtag or location' ( Tinati et al., 2014). One aspect of assessing the suitability of data relates to the context of data production. Social media posts are not single, standalone comments or necessarily 'truthful' information. Their generation, and any responses they provoke, is part of a complex social process, which service providers play a key role in shaping (Taddeo and Floridi, 2016). Platforms are 'black boxes' that can change invisibly and arbitrarily for commercial benefit of the platform or its advertisers. Common approaches to gathering and initial processing of SMD strip the post or content from its context, potentially limiting understanding of its meaning. Clarity in reporting data choices and sampling procedures is thus crucial to judging the fairness of social media research and application ( boyd and Crawford, 2012).

We have surprisingly little information on the demographics of social media use at a population level, a situation compounded by the rapid evolution of usage patterns. Demographics may change by topic, geography and time of day within the same platform; for example, English-language posts on Twitter may come from US, UK or Australian citizens depending on when people are awake. Concerns have been raised about the trustworthiness of information sources ( Floridi, 2011), with important implications for the research findings thereby derived. The authenticity of social media users - especially given the abundance of fake, pseudonymous and automated 'bot' accounts - is difficult to verify even with specialised identification tools ( Hunter et al., 2018). Depending on the analysis performed and the intended purpose of research, these accounts may be seen as extraneous noise or as an accepted part of the social media milieu ( Hunter et al., 2018). Attention to hermeneutical injustice demands that efforts are made to understand the population from which SMD are sampled, especially when the analysis aims to understand the beliefs, actions and intentions of socio-demographic groups and the results are generalised and used to guide decision-making.

The motivations of social media users cannot be verified without in-depth qualitative research. Except for specific citizen science initiatives ( Tempini, 2017), few users post information intended to inform research. Some researchers take user consent to the Terms of Service (ToS) of the relevant platforms as a substitute for consent to data use, and exercise great care in staying within the boundaries determined by such a ToS. For instance, during the social sensing project, we stopped using Instagram data, despite their potential usefulness, since ToS stated that data should not be harvested at scale using automated methods. Although we could have gotten the data using a program that simulated many manual searches, we concluded that this might contravene the reasonable expectations of the user.

Recognition of the potential for data processing to result in discriminatory outcomes has prompted greater consideration of the need to ensure data fairness ( Berendt and Preibusch, 2017). Social media produces enormous quantities of data, much of which will be irrelevant to the research underway; this extraneous material must be filtered, or 'cleaned' ( Kavanaugh et al., 2012). Computational methodologies, such as machine learning algorithms, can discriminate data according to predictive characteristics. However, machine learning is subject to similar sources of bias as other forms of data processing ( Horvitz and Mulligan, 2015; Veale and Binns, 2017).

Supervised ML begins with a human-curated training dataset, from which the machine learns to detect patterns of interest. Thus, it can amplify or distort any biases used by human curators to produce the training data. Unsupervised ML finds statistical patterns in the data without much human involvement - but its outputs are still as good as the data sample to which it is applied. Relatedly, many ML algorithms are inherently difficult to explain even if code is available for study, since decisions are decentralised and there is no clear IF-THEN logic ( Munoz et al, 2016); and while in academic work code-sharing is common, in commercial uses of machine learning, the code is often proprietary.

The creators of the FAIR principles emphasised that 'good data management is not a goal in itself, but rather is the key conduit leading to knowledge discovery and innovation' ( Wilkinson et al., 2016). Good data stewardship is crucial in safeguarding public trust and maintaining fairness in social media research, and yet what constitutes good practice in the management of new forms of big data, including social media, is not well defined or acted upon ( Auffray et al., 2016; Kinder-Kurlanda et al., 2017). Ostensibly, SMD should be treated as other potentially sensitive datasets with the interests of the 'participant' protected, including friends or family mentioned or implicated. The data and associated meta-data should be securely stored in line with predesigned DMPs. As we noted however, SMD raise specific challenges with respect to basic tenets of ethical data management such as consent and confidentiality.

To mitigate these challenges, bespoke DMPs and systems architecture must be designed towards secure data storage and retrieval. Kinder-Kurlanda et al. (2017), for example, developed robust methodologies to archive geotagged Twitter data, while Collmann et al. (2016) designed DMP guides which prompt researchers to reflect on the implications of data re-use - including how to manage the deletion of data in relation to the 'right to be forgotten' of GDPR. A related challenge is posed by the restrictions constraining the sharing of SMD beyond the original posting. Twitter for instance allows researchers to download and store tweets via their API, but not to pass the tweets to anyone else. A common research practice is to share lists of tweet ID numbers and then query the Twitter API to retrieve the full tweet. This gives Twitter the ability to refuse to provide the tweet associated with an ID, which - while complying with GDPR regulations - makes it difficult for studies based on these data to be scrutinized and replicated.

This brings us to the issue of reporting. Although there are as yet no systematic studies of the reproducibility of social media research, assessments of similar fields concluded that it is 'difficult if not impossible' to independently reproduce studies from published papers ( Olorisade et al., 2017). This likely applies to research using SMD which is published with 'remarkably little methodological consideration of the data used' (Halford et al., 2017). Lack of detail and transparency hampers researchers' ability to interrogate the suitability of research components and veracity of the findings, hence limiting the fruitfulness of social media research and assessments of data fairness ( Zimmer, 2010). The fields using SMD tend to perpetuate existing disciplinary habits for ethics and data governance. Researchers in public health or epidemiology are more sensitive to the demands of data fairness, while computer science has little history of engagement in this area. Nevertheless, much of the current social media research happens in computer science departments, with researchers doing social science research on public health despite not having research training in that area.

To improve methodological data fairness, researchers need to admit and report the limits of their understanding of the data at the point of publication. As noted, how data are created, curated, sampled and provided through APIs is often unclear, nor is there a good understanding of systemic biases in social media use. Institutions and venues in which social media research is undertaken should encourage their staff to recognise and investigate these issues. Another concern is the lack of recognised standards for assessing the quality of social media research ( Cai and Zhu, 2015). The sheer variety of 'methods, materials, goals, techniques used... as well as the diverse ways in which data can be evaluated depending on the goals of the investigation at hand' present a significant challenge to performing peer review ( Leonelli, 2017). Finding appropriate ways to share SMD may help in this respect, while also lowering the digital divides in data access ( Kinder-Kurlanda et al., 2017; Weller and Kinder-Kurlanda 2016). Making software (and related parameters) open source also improves the scrutiny of the research ( Jiménez et al., 2017; Vasilevsky et al., 2017).

Conclusion: Data fairness fosters good research practice

There is no doubt about the critical importance of the FAIR principles to effective data management. We have highlighted the equally critical importance of monitoring what happens once FAIR data mined from social media are being used to generate new knowledge; and particularly what the notion of fairness means in SMD mining. We argued that implementing methodological data fairness contributes to better and more responsible uses of SMD for health research, in ways that complement the FAIR framework. Methodological data fairness has a broader remit than the CARE principles, which focus strongly on ethics but restrict their scope to the datafication of indigenous knowledge. It also embraces data that are not necessarily filtered by large data repositories such as those targeted by the TRUST principles, though arguably all social media platforms could be viewed as large databases and should be administered accordingly. The fact that health research based on social media does not necessarily fall under the remit of the CARE and TRUST principles is one of many reasons why ethical concerns in this area are often overlooked by practitioners, especially within computer science and data science departments. Our focus on methodological data fairness aims to help remedy this situation, by stressing the central role of ethics towards achieving reliable and innovative scientific findings.

At the start of our analysis, we highlighted two types of epistemic injustice that can affect data analysis and compromise results: testimonial and hermeneutical. Our discussion has shown that efforts to implement methodological data fairness at each stage of the research process, summarised in Table 1, help countering these forms of injustice. Testimonial injustice can be addressed by data practices that critically engage existing norms around what counts as appropriate, relevant or adequate evidence. Steps towards countering testimonial injustice include: considering whether platforms such as Twitter are a sufficient source of evidence for understanding population beliefs, preferences and behaviors; and adopting 'agonistic' machine learning, where 'companies or governments that base decisions on machine learning must explore and enable alternative ways of datafying and modelling the same event, person or action' ( Hildebrandt, 2019). Hermeneutical injustice can be addressed by data practices that leverage diverse sources of knowledge to counter existing prejudice - for example, data collection and mining techniques that seek to mitigate existing digital divides and the privileging of specific socio-demographic, cultural or political stances within data sources.

Steps towards achieving methodological data fairness in social media research.

We noted that data fairness needs to be promoted at a systems level by targeting a variety of stakeholders - in the case of social media research, the owners of online platforms through to users of research findings. The opacity of social media systems, from the implications of user interactions with the platforms to the nature of data gathered through APIs, is a serious challenge. Dialogue with social media users can help clarify expectations and suitable processes for gaining consent. For researchers it is also essential to provide incentives like suitable funding calls, and publishing guidelines demanding rigorous ethical review. This creates a research culture where taking the time to consider data fairness becomes normal practice.

This is particularly relevant given the pressure that the COVID pandemic has placed on social media researchers working at the interface of public health. It has been suggested that researchers should relax their vigilance on data fairness, in the interest of speeding up the production of results that may help to respond to the emergency. The special circumstances linked to disasters have long been noted by data ethics analysts, with many suggesting that those undertaking big data research should know when to break rules ( Zook et al., 2017: 7-8). We are uncomfortable with this suggestion. While the urgency of addressing a pandemic is all too obvious, the hasty production of unreliable results is not a useful scientific response ( Leonelli 2021; O'Brian 2020). We argued that research outputs are more reliable, reproducible and easier to build upon when researchers pay attention to issues such as sampling, accurate reporting of the scope and limits of projects, and proper handling of consent - in other words, when researchers implement methodological data fairness. These efforts result in better science and more actionable evidence for decision-making.

We conclude that making research data fair as well as FAIR is inextricably linked to concerns around the adequacy of data practices. 'Making data fair' means critically identifying and regularly assessing the extent to which data practices are likely to participate in (or sometimes create) social stratification, clustering and surveillance of individuals or communities, and with what possible implications. This requires the implementation of processes of accountability, integrity, and justice as integral to the whole research process - not as an add-on, an institutional hoop to be jumped through or as a discrete stage in preparation or follow-up. Viewing fairness as part of the technical concerns underpinning data analysis is still far from common, as the exclusion of fairness from the FAIR principles exemplifies. Methodological data fairness helps to guarantee not only ethical safeguards, but also - and more fundamentally - the scientific soundness of research practices and outcomes. It is imperative that data scientists working with SMD engage actively in countering pernicious forms of data injustice that can severely damage the credibility and veracity of their knowledge claims.

The authors gratefully acknowledge insightful feedback from three referees and the journal editors, which greatly helped to streamline the paper, and relevant discussions with research partners including Asthma UK, MET office and Public Health England, as well as the Data Studies group at Egenis (especially Rachel Ankeny and Niccoló Tempini) and Kath Maguire and the Health and Environment Public Engagement (HEPE) group. The views expressed in the article are those of the authors, and not necessarily those of the partners.

Notes

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From FAIR data to fair data use: Methodological data fairness in health-related social media research - Sabina Leonelli, Rebecca Lovell, Benedict W Wheeler, Lora Fleming, Hywel Williams, 2021

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Abstract The paper problematises the reliability and ethics of using social media data, such as sourced from Twitter or Instagram, to carry out health-related research. As in many other domains, the opportunity to mine social media for information has been hailed as transformative for research on well-being and disease.