2026-04-03T21:01:01Z https://www.fdr.uni-hamburg.de/oai2d

oai:fdr.uni-hamburg.de:9844 2023-11-28T21:00:47Z user-ddlitlab user-uhh

Jacob, Juliane Neumann, Jana Schulz, Sandra 2023-10-04 Im Rahmen des Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab) Projektes Early Education for Data Management Decisions (E²D²) wurden Workshops mit Studierenden der Fakultät für Erziehungswissenschaft der Universität Hamburg zum Thema Forschungsdatenmanagement (FDM) durchgeführt sowie eine Vorlesung für BWL-Studierende gehalten. Ziel der Veranstaltungen war die Vermittlung von FDM-Kompetenzen und damit die Stärkung der Data Literacy der Studierenden. Begleitend dazu fanden vor und nach einer Veranstaltung Evaluationen statt. Diese werden in der vorliegenden Publikation ausgewertet. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/9844 10.25592/uhhfdm.9844 oai:fdr.uni-hamburg.de:9844 deu doi:10.25592/uhhfdm.9843 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode Data Literacy DDLitLab Forschungsdatenmanagement Studierende Early Education for Data Management Decisions - Ergebnisse der Teilnehmendenbefragung info:eu-repo/semantics/report publication-milestone

oai:fdr.uni-hamburg.de:16209 2024-11-10T21:52:01Z user-uhh user-ddlitlab

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist eine interne Wissensressource, die Studierende zum Anwendungsfall Wahlwerbung konzipiert haben. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16209 10.25592/uhhfdm.16209 oai:fdr.uni-hamburg.de:16209 doi:10.25592/uhhfdm.16208 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI-Ethik KI Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Interne Wissensressource - Überblick zum Anwendungsfall Wahlwerbung info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16225 2024-12-20T20:06:31Z user-uhh user-ddlitlab

Michaela Regneri Lucas Memmert Philip Heider Nina Scheller Sandra Timmermann 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Diese Präsentation wurde zum Teil zu Beginn des Seminars den Studierenden vorgestellt, zum Teil nach dem Seminar ergänzt. Ohne die Slides zur Auswertung und inkl. gewisser Aktualisierungen könnte diese Präsentation für eine Neuauflage dieser Veranstaltung verwendet werden. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16225 10.25592/uhhfdm.16225 oai:fdr.uni-hamburg.de:16225 doi:10.25592/uhhfdm.16224 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI KI-Ethik ISA-DDLitLab Material zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Powerpoint-Präsentation zur Kursvorstellung info:eu-repo/semantics/lecture presentation

oai:fdr.uni-hamburg.de:18047 2025-10-31T14:28:28Z user-ddlitlab user-uhh

Preiß, Jennifer Freise, Fridrun Bartels, Mareike Hartel, Felix 2025-10-22 In dieser Handreichung werden die deskriptiven statistischen Auswertungen der dritten und letzten Erhebungsrunde einer Umfrage über generative KI an der Universität Hamburg präsentiert. Sie wurde im Juli 2025 durchgeführt. Anders als in den letzten Jahren wurde neben den bisherigen Fragen zu Nutzungsverhalten und Einstellung zu generativer KI auch ein Schwerpunkt auf das Erleben vom Veranstaltungsalltag und Dokumentationsvorgaben zu KI-Nutzung gesetzt. Die zugrundeliegenden Daten finden sich als Open Data unter: http://doi.org/10.25592/uhhfdm.18045 https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/18047 10.25592/uhhfdm.18047 oai:fdr.uni-hamburg.de:18047 doi:10.25592/uhhfdm.18046 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode Generative KI, generative AI, Higher Education ChatGPT & me 3.0 - Drei Jahre generative KI an der Universität Hamburg info:eu-repo/semantics/report publication-report

oai:fdr.uni-hamburg.de:14149 2024-02-28T20:30:47Z user-ddlitlab user-uhh

Wittkuhn, Lennart Pagenstedt, Konrad 2024-02-28 This version marks the first release of the "Version Control Book" after the first iteration of a full-semester course "An Introduction to Version Control of Code and Data" at University of Hamburg during the winter term 2023 / 2024, where this book acted as the primary learning resource. This PDF version is uploaded here for archival only and still pretty raw. We recommend to read the HTML version of this living open educational resource available at https://lennartwittkuhn.com/version-control-book/. This work was funded by the Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab), an initiative by the Center for Interdisciplinary Study Programs (Zentrum für Interdisziplinäre Studienangebote; ISA-Zentrum) at the University of Hamburg, Germany. The Digital and Data Literacy in Teaching Lab program was in turn funded by the Stiftung Innovation in der Hochschullehre (details about the funding program can be found here). Thank you! https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/14149 10.25592/uhhfdm.14149 oai:fdr.uni-hamburg.de:14149 eng doi:10.5281/zenodo.10724425 doi:10.25592/uhhfdm.14148 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode version control git github reproducibility open science Version Control Book info:eu-repo/semantics/book publication-book

oai:fdr.uni-hamburg.de:14322 2024-05-30T00:04:01Z user-uhh user-ddlitlab

Wittkuhn, Lennart Pagenstedt, Konrad 2024-05-31 Poster about the teaching project "Version Control of Code and Data" by Lennart Wittkuhn & Konrad Pagenstedt presented at the "Psychology and Brain / Psychologie und Gehirn (PuG)" 2024 conference in Hamburg, Germany, on May 31st 2024. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/14322 10.25592/uhhfdm.14322 oai:fdr.uni-hamburg.de:14322 eng doi:10.25592/uhhfdm.14148 doi:10.5281/zenodo.7926691 doi:10.5281/zenodo.10724424 doi:10.25592/uhhfdm.14161 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode version control git github datalad open science reproducibility open educational resources teaching Version Control of Code and Data: A full-semester course about Git for scientists info:eu-repo/semantics/conferencePoster poster

oai:fdr.uni-hamburg.de:16217 2024-11-10T21:54:43Z user-ddlitlab user-uhh

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist ein von Studierenden entwickeltes Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Videoüberwachung. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16217 10.25592/uhhfdm.16217 oai:fdr.uni-hamburg.de:16217 doi:10.25592/uhhfdm.16216 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI-Ethik KI Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Videoüberwachung info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16203 2024-11-10T21:51:12Z user-ddlitlab user-uhh

Sandra Timmermann 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Die vorliegenden Dokumente bilden eine Übersicht über eine Auswahl ethischer Bedenken bezüglich der im Seminar verwendeten Anwendungsfälle, die zur Verfügung gestellt werden, um Lehrenden, die das Seminar oder ein ähnliches selber durchführen wollen, als Unterstützung zu dienen. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16203 10.25592/uhhfdm.16203 oai:fdr.uni-hamburg.de:16203 doi:10.25592/uhhfdm.16202 info:eu-repo/semantics/restrictedAccess DDLitLab AI Act KI-Verordnung KI-Ethik KI Material zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Auswahl ethischer Bedenken zu den Anwendungsfällen info:eu-repo/semantics/lecture lesson

oai:fdr.uni-hamburg.de:9583 2023-04-03T20:38:48Z user-ddlitlab user-uhh

Jacob, Juliane Neumann, Jana Schulz, Sandra 2023-03-22 Das Lehrprojekt "Early Education for Data Management Decisions" (kurz: E²D²) wurde vom Projekt „Digital and Data Literacy in Teaching Lab“ (kurz: DDLitLab), was wiederum von der Stiftung Innovation in der Hochschullehre für eine Laufzeit von drei Jahren gefördert wurde, gefördert. In diesem Rahmen entstand das vorliegende Workshop-Material, dass sich primär an Studierende der Fakultät für Erziehungswissenschaft an der Universität Hamburg richtete. Viele Inhalte der Workshops sind allgemeingültig und können generisch gelehrt werden - wobei eine Aufbereitung und Anpassung an Fachspezifika und die Infrastrukturangebote der jeweiligen Einrichtung unter Berücksichtigung aktueller Entwicklung in der FDM-Community forciert wird. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/9583 10.25592/uhhfdm.9583 oai:fdr.uni-hamburg.de:9583 deu doi:10.25592/uhhfdm.9582 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode Forschungsdatenmanagement Forschungsdaten Studierende Erziehungswissenschaft Workshop Forschungsdatenmanagement: Workshop für Studierende im DDLitLab-Projekt info:eu-repo/semantics/lecture presentation

oai:fdr.uni-hamburg.de:14001 2024-02-28T10:50:36Z user-ddlitlab user-uhh

Neumann, Jana Jacob, Juliane Schulz, Sandra 2024-02-28 Das Projekt Early Education for Data Management Decisions - an adapted course (E²D² adapted) wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab) gefördert. Das Poster wurde für die Abschlussveranstaltung am 06. März 2024 an der Universität Hamburg erstellt, bei der alle 21 geförderten Projekte vertreten waren. Das Projekt E²D² adapted richtete sich an Studierende der Universität Hamburg und sollte den Einstieg in Forschungsdatenmanagement erleichtern. Studierende konnten an verschiedenen Veranstaltungen rund um Forschungsdatenmanagement teilnehmen. Unter anderem umfasste diese die Planung der Datenerhebung, die Erzeugung von Daten, die Datendokumentation, die Aufbereitung, Bereinigung und planmäßige Löschung, die Datennutzung, die Archivierung, die Bereitstellung in geeigneter Form und die Nachnutzung (FAIR principles). Das Angebot unterstützt Studierende aber nicht nur im Forschungsdatenmanagement für eigene Projekte, sondern möchte auch auf mögliche berufliche Situationen vorbereiten, in denen Forschungsförderer Anforderungen an den Umgang mit Forschungsdaten vorgeben. Neben der Heranführung von Studierenden an Forschungsdatenmanagement erfolgt eine Begleitforschung, bei der mit qualitativen und quantitativen Methoden die Bedürfnisse von Studierenden in Hinblick auf Forschungsdatenmanagement ermittelt wurden, sowie wissenschaftliche Analyse von Lehrenden-Interviews (Veröffentlichung in Vorbereitung) durchgeführt. Zudem soll dabei untersucht werden, welche didaktischen Konzepte von Studierenden in der Vermittlung von Forschungsdatenverwaltungs-Kompetenzen als hilfreich empfunden werden. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/14001 10.25592/uhhfdm.14001 oai:fdr.uni-hamburg.de:14001 deu doi:10.25592/uhhfdm.14141 doi:10.25592/uhhfdm.14000 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab, Data Literacy, Forschungsdaten, Forschungsdatenmanagement Posterpräsentation 2. DDLitLab-Projekt Forschungsdatenmanagement info:eu-repo/semantics/conferencePoster poster

oai:fdr.uni-hamburg.de:16061 2024-10-11T15:14:06Z user-ddlitlab user-uhh

Bartels, Mareike Freise, Fridrun Hartel, Felix Preiß, Jennifer 2024-09-28 In dieser Handreichung werden die deskriptiven statistischen Auswertungen der zweiten Erhebungsrunde einer Umfrage über generative KI an der Universität Hamburg, die im Juli 2024 durchgeführt wurde, präsentiert. Neben aktuellen Zahlen finden sich Gegenüberstellungen mit dem letzten Jahr, ein aktueller Stand vergleichbarer Erhebungen in Deutschland und erläuternde Texte zu gKI-relevanten Themen in der Publikation. Die zugrundeliegenden Daten finden sich als Open Data unter: http://doi.org/10.25592/uhhfdm.15966 https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16061 10.25592/uhhfdm.16061 oai:fdr.uni-hamburg.de:16061 deu doi:10.25592/uhhfdm.15967 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode generative KI Vergleich ChatGPT & me 2.0 - Eine Bestandsaufnahme im zweiten Jahr mit generativer KI an der Uni Hamburg info:eu-repo/semantics/report publication-deliverable

oai:fdr.uni-hamburg.de:16194 2024-11-10T21:52:29Z user-ddlitlab user-uhh

Michaela Regneri Lucas Memmert Nina Scheller Sandra Timmermann 2024-11-09 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert. Das Poster wurde zur Vorstellung des Projektes bei der Abschlussveranstaltung der Förderrunde erstellt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16194 10.25592/uhhfdm.16194 oai:fdr.uni-hamburg.de:16194 doi:10.25592/uhhfdm.16193 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI-Ethik KI EU-Regulierung Material zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Posterpräsentation zur Kursvorstellung info:eu-repo/semantics/conferencePoster poster

oai:fdr.uni-hamburg.de:16223 2024-11-10T21:53:45Z user-ddlitlab user-uhh

Philip Heider 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist ein juristisches Gutachten zum Anwendungsfall Videoüberwachung. Achtung: Dieses Gutachten wurde vor der Veröffentlichung der finalen Version des AI-Acts auf Basis erstellt. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16223 10.25592/uhhfdm.16223 oai:fdr.uni-hamburg.de:16223 doi:10.25592/uhhfdm.16222 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI KI-Ethik Unterlagen zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": 1. Juristisches Gutachten zum Anwendungsfall Videoüberwachung info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16211 2024-11-10T21:51:40Z user-uhh user-ddlitlab

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist eine interne Wissensressource, die Studierende zum Anwendungsfall Videoüberwachung konzipiert haben. Hierbei handelt es sich um eine Checkliste, die bei weiteren Projekten dieser Art verwendet werden kann. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16211 10.25592/uhhfdm.16211 oai:fdr.uni-hamburg.de:16211 doi:10.25592/uhhfdm.16210 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI KI-Ethik Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Interne Wissensressource - Checkliste für zukünftige Projekte info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16219 2024-11-10T21:54:25Z user-ddlitlab user-uhh

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist ein von Studierenden entwickeltes Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Justizbehörde. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16219 10.25592/uhhfdm.16219 oai:fdr.uni-hamburg.de:16219 doi:10.25592/uhhfdm.16218 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI-Ethik KI EU-Regulierung Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Justizbehörde info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:14141 2024-02-27T11:36:42Z user-ddlitlab user-uhh

Neumann, Jana Jacob, Juliane Schulz, Sandra 2024-02-27 Das Projekt Early Education for Data Management Decisions (E²D²) wurde als Lehrprojekte in der 1. Förderrunde 2022/23 des Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab) gefördert. Das Poster wurde für die Abschlussveranstaltung am 22. März 2023 an der Universität Hamburg erstellt, bei der alle 14 geförderten Projekte vertreten waren. Das Projekt Early Education for Data Management Decisions (E²D²) richtete sich an Studierende der Erziehungswissenschaften und sollte den Einstieg ins Forschungsdatenmanagement erleichtern. Studierende konnten an einem Workshop über Forschungsdatenmanagement teilnehmen. Dieser umfasst die Planung der Datenerhebung, die Erzeugung von Daten, die Datendokumentation, die Aufbereitung, Bereinigung und planmäßige Löschung, die Datennutzung, die Archivierung, die Bereitstellung in geeigneter Form und die Nachnutzung (FAIR principles). Der Workshop unterstützt Studierende aber nicht nur im Forschungsdatenmanagement für eigene Projekte, sondern möchte auch auf mögliche berufliche Situationen vorbereiten, in denen Forschungsförderer Anforderungen an den Umgang mit Forschungsdaten vorgeben. Neben der Heranführung von Studierenden an Forschungsdatenmanagement erfolgt eine Begleitforschung, bei der mit qualitativen und quantitativen Methoden die Bedürfnisse von Studierenden in Hinblick auf Forschungsdatenmanagement ermittelt werden. Zudem soll dabei untersucht werden, welche didaktischen Konzepte von Studierenden in der Vermittlung von Forschungsdatenverwaltungs-Kompetenzen als hilfreich empfunden werden. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/14141 10.25592/uhhfdm.14141 oai:fdr.uni-hamburg.de:14141 deu doi:10.25592/uhhfdm.14140 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab, Data Literacy, Forschungsdaten, Forschungsdatenmanagement Posterpräsentation 1. DDLitLab: Projekt Forschungsdatenmanagement info:eu-repo/semantics/conferencePoster poster

oai:fdr.uni-hamburg.de:14162 2024-05-30T00:04:01Z user-uhh user-ddlitlab

Wittkuhn, Lennart Pagenstedt, Konrad 2024-03-06 Poster about the teaching project "Version Control of Code and Data" by Lennart Wittkuhn & Konrad Pagenstedt presented at the Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) closing event at University of Hamburg, Germany, on March 6th 2024. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/14162 10.25592/uhhfdm.14162 oai:fdr.uni-hamburg.de:14162 ang doi:10.25592/uhhfdm.14148 doi:10.5281/zenodo.7926691 doi:10.5281/zenodo.10724424 doi:10.25592/uhhfdm.14161 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode version control git github datalad open science reproducibility open educational resources teaching Version Control of Code and Data: A full-semester course about Git for scientists info:eu-repo/semantics/conferencePoster poster

oai:fdr.uni-hamburg.de:16213 2024-11-10T21:55:41Z user-uhh user-ddlitlab

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist eine interne Wissensressource, die Studierende zum Anwendungsfall Justizbehörde konzipiert haben. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16213 10.25592/uhhfdm.16213 oai:fdr.uni-hamburg.de:16213 doi:10.25592/uhhfdm.16212 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI KI-Ethik EU-Regulierung Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Interne Wissensressource - Überblick zum Anwendungsfall Justizbehörde info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16215 2024-11-10T21:55:05Z user-ddlitlab user-uhh

Studierende 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist ein von Studierenden entwickeltes Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Wahlwerbung. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16215 10.25592/uhhfdm.16215 oai:fdr.uni-hamburg.de:16215 doi:10.25592/uhhfdm.16214 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI Ergebnisse des Seminars "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Umsetzungskonzept zum Anwendungsfall Wahlwerbung info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16783 2025-02-14T09:24:18Z user-uhh user-ddlitlab

Wittkuhn, Lennart 2025-02-14 This concept paper summarizes content, structure, and didactic methods of the full-semester course “Track, organize and share your work: An introduction to Git for research” by Dr. Lennart Wittkuhn. An online version is available at https://lennartwittkuhn.com/version-control-course-concept. It was prepared for the Teaching Award 2024 at the Institute of Psychology, University of Hamburg. More details about the course can also be found in this project description, this project report, and a 20-minute video interview. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16783 10.25592/uhhfdm.16783 oai:fdr.uni-hamburg.de:16783 eng doi:10.25592/uhhfdm.16244 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode version control teaching reproducibility git digital literacy "Track, organize and share your work: An introduction to Git for research" Concept paper for the full-semester course on version control with Git, prepared for the Teaching Award 2024 at the Institute of Psychology, University of Hamburg info:eu-repo/semantics/report publication-report

oai:fdr.uni-hamburg.de:18000 2025-10-01T19:47:11Z user-uhh user-ddlitlab

Lars Sörries-Vorberger Carla Sökefeld 2025-10-01 Das Lehrkonzept QuZuKoDiLi basiert auf der Lehrveranstaltung „Queere Zugänge zur Korpus- und Diskurslinguistik“ (QuZuKoDiLi), die im Wintersemester 2024/25 und im Sommersemester 2025 am Institut für Germanistik an der Universität Hamburg durchgeführt wurde. Die Lehrveranstaltung gliederte sich in ein Seminar und eine Übung mit insgesamt vier Semesterwochenstunden und einer Zielgruppe von fortgeschrittenen Bachelor- sowie Master-Studierenden. Ziel der Lehrveranstaltung war es, Studierende an das Forschungsfeld der Queerlinguistik mit Methoden der Korpus- und Diskurslinguistik heranzuführen und die inhaltlichen Aspekte mit einer Vermittlung von Data Literacy und Digital Literacy zu verbinden. Das Lehrkonzept schlüsselt die Bedeutung von Data und Digital Literacy für die Hochschullehre auf, präsentiert einen schematischen Modulplan mit Bausteinen, die auch in anderen Sprach- oder Geisteswissenschaften einsetzbar sind, sowie einen beispielhaften Seminarplan der Lehrveranstaltung QuZuKoDiLi. Zudem enthält es Informationen zur didaktischen Ausgestaltung und Rückmeldungen von Studierenden. Das Lehrveranstaltungsschema präsentiert eine Übersicht der einzelnen Bausteine des Seminars und der Übung und ihre Verzahnung. Darüber hinaus bietet es exemplarische Seminarpläne für die Ausgestaltung der Bausteine. Das Handout Lernziele fasst am Beispiel der von QuZuKoDiLi die Ziele der Lehrveranstaltung für Studierende zusammen. Es enthält Informationen zu Data und Digital Literacy, Digital Humanities (inkl. ihrer Verankerung an der UHH), Queerlinguistik sowie methodischen Zugängen und Werkzeugen. Der Überblick über Ressourcen bietet eine Übersicht über verschiedene digitale Werkzeuge, Korpora und Ressourcen, die zur Bearbeitung korpus- und diskurslinguistischer Fragestellungen eingesetzt werden können. Das Handout AntConc und das Handout Sketch Engine führen anhand von Daten aus dem Queerlinguistischen Korpus (Sörries-Vorberger 2024 und 2025) an die beiden korpuslinguistischen Tools AntConc und Sketch Engine heran. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/18000 10.25592/uhhfdm.18000 oai:fdr.uni-hamburg.de:18000 deu doi:10.25592/uhhfdm.17999 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode Lehrkonzept Data & Digital Literacy – Queere Zugänge zur Korpus- und Diskurslinguistik info:eu-repo/semantics/workingPaper publication-workingpaper

oai:fdr.uni-hamburg.de:18045 2025-10-31T14:28:24Z user-ddlitlab user-uhh

Preiß, Jennifer Freise, Fridrun Bartels, Mareike 2025-10-22 Daten der Umfrage "ChatGPT & me 3.0" über die Lebensrealität mit generativer KI an der Uni Hamburg, Erhebungszeitraum Juli 2025. In den qualitativen Erhebungsfeldern wurden die Aussagen, die Rückschlüsse auf Einzelpersonen zulassen könnten, mit [XXX] anonymisiert. In den beiden Vorjahren wurde diese Erhebung ebenfalls durchgeführt, die Daten sind auch für 2024 hier verfügbar. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/18045 10.25592/uhhfdm.18045 oai:fdr.uni-hamburg.de:18045 doi:10.25592/uhhfdm.18044 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode Generative KI, generative AI, Higher Education ChatGPT & me 3.0 Dataset info:eu-repo/semantics/other dataset

oai:fdr.uni-hamburg.de:13403 2023-09-27T08:58:21Z user-uhh user-ddlitlab

Preiß, Jennifer Bartels, Mareike Niemann-Lenz, Julia Pawlowski, Julia Schnapp, Kai-Uwe 2023-09-26 Im Kontext des Digital and Data Literacy in Teaching Projektes (DDLitLab) wurde im Juli eine Online-Umfrage zum Einsatz generativer KI an der Universität Hamburg durchgeführt. Über 1.500 Mitglieder der Universität Hamburg haben sich beteiligt und dadurch erste Einblicke in die neue Lebensrealität mit generativer KI an der Hochschule ermöglicht. Der vorliegende Forschungsbericht enthält die Auswertung der quantitativen Daten. Einstellungen und Nutzungsverhalten werden nach den unterschiedlichen Personengruppen „Studierende“, „Lehrende“ und „Sonstige“ aufgeschlüsselt präsentiert, weiterhin wird auf Unterschiede von Altersgruppen und Fakultätszugehörigkeiten eingegangen. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/13403 10.25592/uhhfdm.13403 oai:fdr.uni-hamburg.de:13403 deu doi:10.25592/uhhfdm.13402 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode ChatGPT generative KI "ChatGPT and me" Erste Ergebnisse der quantitativen Auswertung einer Umfrage über die Lebensrealität mit generativer KI an der Universität Hamburg info:eu-repo/semantics/report publication-report

oai:fdr.uni-hamburg.de:15966 2024-10-07T12:55:58Z user-uhh user-ddlitlab

Preiß, Jennifer Bartels, Mareike 2024-10-01 Daten der Umfrage "ChatGPT & me 2.0" über die Lebensrealität mit generativer KI an der Uni Hamburg, Erhebungszeitraum Juli 2024. Nur die Excel-Datei enthält die qualitativen Inhalte. Dort wurden die Aussagen, die Rückschlüsse auf Einzelpersonen zulassen könnten, mit [XXX] anonymisiert. Alle weiteren Dateiformate sind für statistische Auswertungen bestimmt und enthalten nur quantitative Daten. Uns ist aufgefallen, dass die Antworten der IDs 579, 582 und 585 identisch sind. Wir haben uns dafür entschieden, sie in dieser Form im Datensatz zu lassen und Auswertenden selbst die Entscheidung zu überlassen, wie sie damit umgehen möchten. Im vorherigen Jahr wurde ebenfalls eine vergleichbare Umfrage durchgeführt, allerdings damals noch ohne open-data Abfrage. Hier finden sich die Ergebnisse des Vorjahres. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/15966 10.25592/uhhfdm.15966 oai:fdr.uni-hamburg.de:15966 deu doi:10.25592/uhhfdm.15965 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode ChatGPT & me 2.0 info:eu-repo/semantics/other dataset

oai:fdr.uni-hamburg.de:15968 2024-10-11T15:14:05Z user-ddlitlab user-uhh

Bartels, Mareike Freise, Fridrun Hartel, Felix Preiß, Jennifer 2024-09-28 In dieser Handreichung werden die deskriptiven statistischen Auswertungen der zweiten Erhebungsrunde einer Umfrage über generative KI an der Universität Hamburg, die im Juli 2024 durchgeführt wurde, präsentiert. Neben aktuellen Zahlen finden sich Gegenüberstellungen mit dem letzten Jahr, ein aktueller Stand vergleichbarer Erhebungen in Deutschland und erläuternde Texte zu gKI-relevanten Themen in der Publikation. Die zugrundeliegenden Daten finden sich als Open Data unter: http://doi.org/10.25592/uhhfdm.15966 https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/15968 10.25592/uhhfdm.15968 oai:fdr.uni-hamburg.de:15968 deu doi:10.25592/uhhfdm.15967 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode generative KI Vergleich ChatGPT & me 2.0 - Eine Bestandsaufnahme im zweiten Jahr mit generativer KI an der Uni Hamburg info:eu-repo/semantics/report publication-deliverable

oai:fdr.uni-hamburg.de:16205 2024-11-10T21:53:08Z user-ddlitlab user-uhh

Michaela Regneri Lucas Memmert Nina Scheller Sandra Timmermann 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument umfasst die Aufgabenstellung inkl. der neun vorbereiteten Anwendungsfälle, die den Studierenden zur Bearbeitung zur Auswahl gegeben wurde. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16205 10.25592/uhhfdm.16205 oai:fdr.uni-hamburg.de:16205 doi:10.25592/uhhfdm.16204 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI KI-Ethik Material zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Aufgabenstellung und Anwendungsfallbeschreibungen info:eu-repo/semantics/lecture lesson

oai:fdr.uni-hamburg.de:16207 2024-11-10T21:56:01Z user-uhh user-ddlitlab

Michaela Regneri Lucas Memmert Sandra Timmermann 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument umfasst die Literatur- und Ressourcenliste zum Kurs. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16207 10.25592/uhhfdm.16207 oai:fdr.uni-hamburg.de:16207 doi:10.25592/uhhfdm.16206 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung KI-Ethik KI EU-Regulierung Material zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": Literatur- und Ressourcenliste info:eu-repo/semantics/lecture lesson

oai:fdr.uni-hamburg.de:16221 2024-11-10T21:54:00Z user-ddlitlab user-uhh

Philip Heider 2024-11-10 Das Projekt "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act" wurde als Lehrprojekte in der 2. Förderrunde 2023/24 des "Digital and Data Literacy in teaching Lab (DDLitLab)" gefördert und im Wintersemester 2023/24 durchgeführt. Die Studierenden analysierten in Gruppen konkrete KI-Anwendungsfälle, wobei sie Gewinnmaximierung und ethisches Handeln gegenüberstellten. Die Gruppen agierten hierbei als fiktive Berater:innenteams, die Unternehmen bei der konzeptionell-analytischen Umsetzung von KI-Anwendungen unterstützen. Sie wurden begleitet durch Expert:innenvorträge und -konsultationen aus den Bereichen Jura und Ethik sowie durch die auf Datenregulierung spezialisierte Unternehmensberatung iDIGMA. Das vorliegende Dokument ist ein juristisches Gutachten zum Anwendungsfall Videoüberwachung. Achtung: Dieses Gutachten wurde vor der Veröffentlichung der finalen Version des AI-Acts auf Basis erstellt. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16221 10.25592/uhhfdm.16221 oai:fdr.uni-hamburg.de:16221 doi:10.25592/uhhfdm.16220 info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcode DDLitLab AI-Act KI-Verordnung EU-Regulierung KI KI-Ethik Unterlagen zum Seminar "BreAkIng Bad: Hacking the AI Act": 2. Juristisches Gutachten zum Anwendungsfall Videoüberwachung info:eu-repo/semantics/other other

oai:fdr.uni-hamburg.de:16689 2025-07-04T07:19:48Z user-ddlitlab user-uhh

Neumann, Jana Schulz, Sandra Jacob, Juliane 2025-05-23 Im Rahmen des Digital and Data Literacy in Teaching Lab (DDLitLab) Gesamtprojektes wurden die zwei Projekte „Early Education in Data Management Decisions“ (E2D2) und „Early Education in Data Management Decisions – an adapted course“ (E2D2 adapted) 2022 bis 2024 gefördert. In diesem Zusammenhang wurden qualitative Interviews mit drei Lehrenden durchgeführt, um ihre Perspektiven zur Integration von Forschungsdatenmanagement (FDM) in das Lehramtsstudium zu ermitteln. Die Kohorte bestand aus Hochschuldozierenden, die bereits durch Drittmittelprojekte und in der Lehre Erfahrungen mit FDM gesammelt haben. Von den drei Befragten war eine Person weiblich und zwei männlich. Alle Befragten waren zum Zeitpunkt der Befragung an der Erziehungswissenschaftlichen Fakultät der Universität Hamburg Dozierende und haben Studierende in verschiedenen Lehramtsstudiengängen oder im Studiengang Erziehungswissenschaft unterrichtet. Die Befragungen wurden im Dezember 2022 in 15- bis 30-minütigen Interviews per Zoom-Meeting online durchgeführt, das vorherige Einverständnis zur Aufzeichnung wurde gegeben und die Befragten haben zuvor eine Informierte Einwilligungserklärung unterzeichnet, die über die Studie und die Datenverarbeitung informierte. Die Interviews wurden aufgezeichnet und anschließend transkribiert. Die Anonymisierung erfolgte mit @@Name##. Die Interviewdaten wurden für eine Publikation „Lecturers' perspectives on the integration of research data management into teacher training programmes” verwendet. https://www.fdr.uni-hamburg.de/record/16689 10.25592/uhhfdm.16689 oai:fdr.uni-hamburg.de:16689 deu doi:10.48550/arXiv.2505.21704 doi:10.25592/uhhfdm.16688 info:eu-repo/semantics/restrictedAccess Forschungsdatenmanagement Interviewdaten Research data Interview data Perspektiven zur Integration von Forschungsdatenmanagement in das Lehramtsstudium info:eu-repo/semantics/other dataset