News-Artikel

DaDiSC-Workshop in Bielefeld: Die Data- und Digital Science Community kommt zusammen

Beim DaDiSC-Workshop in Bielefeld diskutierten Vertreter:innen aus neun Einrichtungen die Weiterentwicklung der Community. Das DSC brachte sich insbesondere in die Themen Digitalisierung der Forschung und strategische Weiterentwicklung ein.

Beim zweit?gigen Workshop der Data & Digital Science Community (DaDiSC) am 18. und 19. M?rz 2026 in Bielefeld kamen Vertreter*innen aus neun Einrichtungen zu einem intensiven Austausch zusammen. Ziel des Treffens war es, zentrale Themen aus dem Positionspapier von 2025 weiterzuentwickeln und konkrete Arbeitsschwerpunkte für das Jahr 2026 zu definieren.

Nach der erfolgreichen Ver?ffentlichung des ersten Positionspapiers und der Vorbereitung der Vereinsgründung im vergangenen Jahr standen diesmal insbesondere zwei Themen im Fokus: Data & AI Literacy sowie die Digitalisierung der Forschung.

Data & AI Literacy weiterdenken

DaDiSC Workshop Bielefeld

Ein zentraler Punkt auf der Agenda war die Vorstellung eines geplanten internationalen Data- and AI-Literacy-Standards (DAILi-Standard, IEEE-Publikation in Kürze), der von Prof. Dr. Christian Bockermann (AKIS, Bochum), Dr. Katharina Wei? (BiCDaS, Bielefeld) und Dr. Henrike Weinert (DoDaS, Dortmund) entwickelt wird. Ziel ist es, bestehende Frameworks zu bündeln und eine gemeinsame Grundlage für Kompetenzentwicklung zu schaffen.

In der Diskussion wurde deutlich, dass die Community ein gro?es Interesse daran hat, diese Ergebnisse künftig st?rker mit konkreten Trainings- und Weiterbildungsangeboten zu verknüpfen – etwa in Form gemeinsamer Programme und Formate.

DSC bringt Perspektive zur Digitalisierung der Forschung ein

Das DSC beteiligte sich aktiv an der Gestaltung der Session zur Digitalisierung der Forschung: DSC-KoordinatorinDr. Lena Steinmann leitete diese gemeinsam mit Dr. Canan Hastik (IGSD e.V., SODa) und Dr. Martin Semmann (HCDS, Hamburg).

Im Fokus standen:

  • strategische Perspektiven für die Weiterentwicklung der Community
  • m?gliche F?rderformate und gemeinsame Antragstellungen
  • die Rolle von Data- und Digital-Science-Strukturen für zukünftige Forschungsprozesse

Dabei brachte das DSC gezielt seine Erfahrung aus dem Aufbau und der Weiterentwicklung datenbezogener Strukturen in die Diskussion ein.

Ein weiterer zentraler Programmpunkt der Session war die Arbeit an konkreten Use Cases aus den beteiligten Einrichtungen. In Gruppen wurden unterschiedliche Arbeitsweisen, Herausforderungen und Wirkungen datenbezogener Infrastrukturen reflektiert und vorgestellt.

Aus dieser Pr?sentationsrunde entwickelte sich ein intensiver Austausch über die unterschiedlichen Fachkulturen innerhalb der Community. Deutlich wurde, dass sich Forschung und Lehre aktuell stark ver?ndern und eine st?rkere Ann?herung zwischen Disziplinen notwendig ist, um das Potenzial datenintensiver Forschung voll auszusch?pfen.

Ausblick: Gemeinsame Arbeitsschwerpunkte für 2026

Der Workshop hat erneut gezeigt, wie wichtig der kontinuierliche Dialog innerhalb der Community ist, um datenintensive Forschung strukturell zu st?rken und gemeinsame Perspektiven weiterzuentwickeln.

Die Fortsetzung dieses Austauschs findet im kommenden Herbst beim DaDiSC-Workshop im Rahmen des Informatik Festival 2026 statt. Hier wird die Community ihre Arbeit weiterführen und zur Beteiligung aufrufen. Interessierte sind eingeladen, eigene Beitr?ge und Perspektiven einzubringen. Weitere INformationen, Fristen und der Call for Participation finden sich auf der Website: https://dadisc.org/informatikfestival2026/.

Wir danken Dr. Katharina Wei? und dem Team in Bielefeld für die Organisation und freuen uns auf das n?chste Treffen im kommenden Jahr in Kiel.


Weiterführende Links:

Website der Data & Digital Science Community (DaDiSC): Dadisc.org

Positionspapier der Community (Zenodo): https://zenodo.org/records/17475528

Fragen beantwortet:

Dr. Lena Steinmann
DSC Koordinatorin
Tel. +49 (421) 218 - 63941
E-Mail: lena.steinmannprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de

Logo des Bielefeld Center for Data Science (BiCDaS)
Aktualisiert von: News