Intensiv-Training zum Umgang mit naturwissenschaftlichen Sammlungsdaten
Vom 24. bis 28. November 2025 fand die erste Winter School des WiNoDa Knowledge lab statt, organisiert von GFBio als federführendem Projektpartner. Der Titel des fünftägigen Seminars lautete: "Research with Natural Science Collections: Data, Quality and Methods".
An fünf intensiven Tagen boten Dozierende Vorlesungen und hands-on-Sessions zu Themen des Managements, der Analyse und Visualisierung von naturwissenschaftlichen und objektzentrierten Sammlungsdaten an.
Unter den mehr als 20 internationalen Teilnehmenden befanden sich Personen aus Naturkundemuseen, Forschungseinrichtungen und PhD candidates. Die ca. 70 Registrierungen im Vorfeld der Veranstaltung haben gezeigt, wie hoch die Nachfrage solcher Weiterbildungsangebote in diesen Bereichen ist.
Das Konzept der WiNoDa Winter School basiert auf dem Train-the-Trainer Concept on Research Data Management und dem Template der NFDI4Bio Seasonal school.
Vom grundlegenden Datenmanagement bis zu KI-Anwendungen für objektbezogene Sammlungsforschung
Neben Kennenlernaktivitäten und kleineren Feedbackrunden umfasste das Programm fachlich-methodische Sessions in verschiedenen Formaten: von Vorlesungen über die interaktive Vorstellung und Demonstration von Tools bis hin zu praktischen Teilen war alles vertreten. Für die Umsetzung konnte das WiNoDa Knowledge Lab Dozierende aus den eigenen Reihen, dem Museum für Naturkunde Berlin um dem Deutschen Archäologischen Institut, kooperierenden Initiativen wie NFDI4Biodiversity sowie weiteren Datenkompetenzzentren gewinnen.
Den ersten Tag bestimmte eine Vorstellungsrunde und Einführungen zu Forschungsdatenmanagement und Open Science. Die beiden folgenden Tage waren durch längere Praxis-Anteile geprägt: Die Teilnehmenden lernten mithilfe von Open Refine Daten zu bereiningen und sie mittels SQL zu analysieren. Einführungen in die Datenversionierung mit Git und der Möglichkeit, eigene Datensätze anhand des Integrated Publishing Toolkit in GBIF zu veröffentlichen, rundeten die Tage ab.
An den beiden letzten Tagen stand vor allem die Visualisierung der Daten im Fokus: Datenvisualisierung mit GIS, die Vorführung eines Insektenscanners aus dem Projekt DISC3D und der Einsatz von KI zur Texterkennung standen im Fokus. Gearbeitet wurde stets mit realen Datensätzen aus dem naturwissenschaftlichen Sammlungskontext, anhand derer z.B. mit QGIS Karten erstellt wurden.
Feedback und lessons learned
Auch wenn die WiNoDa Winter School auf erprobten Konzepten aufbauen konnte, war es für die Sammlungsdaten-Community die erste Veranstaltung dieser Art. Das Onlineformat bot die Möglichkeit, internationale Teilnehmende miteinander zu vernetzen, bedeutete auf der anderen Seite aber eine entsprechende Vorbereitung und Absprache mit allen Beteiligten.
Den Teilnehmenden gefielen vor allem die hands-on Sessions und der insgesamt große Praxisbezug. Außerdem wurde der Wunsch geäußert, sich bereits vor Beginn der Veranstaltung zumindest einmal virtuell zu treffen, um die Vernetzung und das Kennenlernen zu erleichtern.
Die Veranstalter freuen sich über ein erfolgreiches Debüt und nehmen für die Planung weiterer Formate gute Anregungen mit , wie etwa einen Hackathon, der 2026 im WiNoDa Knowledge Lab ausgerichtet wird.