Projekt INF

Projekt INF

Projekt INF ist für die Informationsinfrastruktur und das Forschungsdatenmanagement für alle SHARP-Projekte zuständig.

Kurzbeschreibung

Das Projekt Informationsinfrastruktur (INF) ist für die Entwicklung und Wartung der SHARP-spezifischen technischen und datentechnischen Infrastruktur zuständig, die die gemeinsamen Forschungsaktivitäten des Sonderforschungsbereichs unterstützt. Das Projekt stellt Fachwissen, Werkzeuge und technologische Lösungen bereit, um die Umsetzung modernster, durch künstliche Intelligenz unterstützter personalisierter Simulationen für experimentelle Studien im Rahmen der SHARP-Forschungsprojekte zu ermöglichen. Darüber hinaus wird dieses Projekt Fachwissen und Technologie bereitstellen, um ein fortschrittliches Forschungsdatenmanagement (RDM) auf der Grundlage der FAIR-Prinzipien aufzubauen und zu pflegen. Das Projekt fördert zudem die Datenkompetenz innerhalb des SFB, indem es Forschende durch Schulungen, Beratung und bewährte Verfahren im Umgang mit Daten, bei der Analyse sowie bei rechnergestützten Methoden unterstützt.

Beteiligte

Wissenschaftliche Leitung

Wissenschaftliche Mitarbeiter:innen

Ziel

Das Projekt „Informationsinfrastruktur“ (INF) ist für die Entwicklung des SHARP-spezifischen Teils der technischen und datentechnischen Infrastruktur zuständig. Es stellt Fachwissen und Technologien für modernste, KI-gestützte technische Umsetzungen personalisierter Simulationen in SHARP-Forschungsprojekten bereit und etabliert sowie pflegt ein fortschrittliches, auf den FAIR-Prinzipien basierendes Forschungsdatenmanagement (RDM). Schließlich wird es die Datenkompetenz der Forscher im Sonderforschungsbereich fördern.

Forschungsfragen

  • Wie lassen sich Lernendenmodelle unter Einsatz von KI-Modellen, Eye-Tracking und Protokolldaten erstellen und interpretieren, wobei der Schwerpunkt auf der Bedeutung der Personalisierung liegt?

  • Wie können automatisierte Prozesse, die Auswertung und die Anpassung von Simulationen auf der Grundlage von Echtzeit-Lernendendaten implementiert werden, um dynamisch auf die Bedürfnisse der Lernenden einzugehen?

  • Wie lässt sich eine einheitliche, kollaborative Infrastruktur schaffen, die die wettbewerbsorientierte Forschung von SHARP ergänzt?

  • Wie lässt sich ein umfassender, halbautomatisierter Datenlebenszyklus etablieren, der FAIR-konforme RDM-Schritte unterstützt – von der Erstellung von Datenmanagementplänen über das Warm-(Meta-)Datenmanagement bis hin zur Datenveröffentlichung und -archivierung?

Methodik

Das Projekt zielt darauf ab, Methoden zur Datenanalyse und -verwaltung sowie eine entsprechende IT-Infrastruktur für SHARP zu entwickeln. Um interpretierbare Lernendenmodelle zu erstellen, nutzt das Projekt methodisch Eye-Tracking-Tools, die Blick- und Protokolldaten sowie Interpretationsmethoden verwenden, um die Interaktion der Lernenden mit Bildungsinhalten zu analysieren und den Personalisierungsprozess zu verbessern. Darüber hinaus wird das Projekt andere Projekte bei der technischen Umsetzung automatisierter Analysen unterstützen, die während der Datenverarbeitung dynamische Anpassungen von Simulationen auf der Grundlage von Lernendenmodellen ermöglichen. Zur Verarbeitung eingehender Daten und Datenprodukte, die veröffentlicht und archiviert werden sollen, stellt das Projekt zudem eine spezialisierte Hardware- und Software-Infrastruktur für ein effizientes und FAIR-konformes RDM im Rahmen von SHARP bereit.

Rolle im Sonderforschungsbereich

Als zentrales Projekt für die Informationinfrastruktur und das Forschungsdatenmanagement im TRR SHARP hat INF mit allen Teilprojekten enge Zusammenarbeit und Kollaboration etabliert.

Publikationen

2024

2023

2022

2021