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Leistungsstarke Kinder und Jugendliche sind in den letzten Jahren zunehmend in den Fokus der Bildungspolitik und der Bildungsforschung gerückt. Allerdings gibt es in der Forschung bislang kein geteiltes Verständnis darüber, was genau unter akademischer Leistungsstärke zu verstehen ist. Die vorliegende Arbeit gibt einen systematischen Überblick darüber, wie Forschende, die seit dem Jahr 2000 die Gruppe der leistungsstarken Schülerinnen und Schüler erforschten, Leistungsstärke in ihren Studien operationalisiert haben. Dabei wurde insbesondere untersucht, welche Leistungsindikatoren genutzt wurden, ob ein spezifischer Fachbezug hergestellt wurde und welche Cut-off-Werte und Vergleichsmaßstäbe angelegt wurden. Die systematische Datenbanksuche lieferte insgesamt N = 309 Artikel, von denen n = 55 die Einschlusskriterien erfüllten. Die Ergebnisse zeigen, dass eine große Vielfalt in der Operationalisierung von Leistungsstärke vorliegt. Die meistgenutzten Leistungsindikatoren waren Noten und Testwerte, wobei fächerübergreifende und fachspezifische Definitionen beide häufig waren. Die Cut-off-Werte der Studien waren zum Teil schwierig vergleichbar, aber dort, wo ein Populationsbezug hergestellt werden konnte, lag der Median des Populationsanteils Leistungsstarker bei 10 Prozent. Die Studie diskutiert methodische und inhaltliche Rahmenbedingungen, welche sich auf die Operationalisierung von Leistungsstärke und ihre Vergleichbarkeit über Studien hinweg auswirken. Die vorliegende Arbeit schließt mit Empfehlungen zur Operationalisierung von Leistungsstärke. ; In recent years, high-achieving students have received increased attention by researchers, policymakers and practitioners. However, the question of what exactly constitutes high academic achievement is not yet agreed upon by the research community. This paper provides a systematic review of how researchers studying high-achieving students since 2000 have operationalized high academic achievement in their research. In particular, we examined which performance indicators were used, whether achievement was conceived of as subject-specific or general, and which cut-off values and comparison standards were applied. The systematic database search yielded N = 309 articles, n = 55 of which were finally included in the analysis. The present study observed a diversity in the operationalization of performance. The most commonly used indicators of performance were grades and test scores, with cross-domain and subject-specific definitions both being common. Some of the studies' cut-off values were difficult to compare, but in instances where a population norm could be derived, the median proportion of high achievers was 10 percent. The study discusses that constraints on generalizability and comparability between different studies on high achievers can arise due to methodological differences. This paper concludes with recommendations for the operationalization of high achievement. ; Peer Reviewed

Die empirische Bildungsforschung zieht ihre Erkenntnisse aus der Erhebung und Auswertung von Daten. Einheitliche Standards sind notwendig, um den steigenden Anforderungen an das Forschungsdatenmanagement im Kontext einer zunehmenden Kultur des Datenteilens zu begegnen. Das Verbundprojekt Domain-Data-Protokolle für die empirische Bildungsforschung (DDP-Bildung) entwickelte hierzu den Stamp (Standardisierter Datenmanagementplan für die Bildungsforschung). Der Stamp basiert auf dem "Domain Data Protocol"-Konzept von Science Europe und dient der Sicherung der Datenqualität und der Nachnutzbarkeit von Forschungsdaten. In die Entwicklung des Stamps flossen Expertisen aus der Forschungsdateninfrastruktur sowie von der Scientific Community der Bildungsforschung geäußerte Bedarfe ein. Ein zentraler Unterschied zu klassischen Datenmanagementplänen besteht darin, dass der Stamp Informationsquellen verknüpft und fachspezifische Vorgehensweisen in Form von Praxisbeispielen unter Beachtung rechtlicher Vorgaben illustriert. Hierbei begleitet der Stamp wissenschaftliche Projekte von der Planungsphase (inklusive Projektanträgen) über die Erhebung und bis zur Archivierung der Daten. Die vorliegende Arbeit beschreibt den Entwicklungsprozess des Stamps und stellt dessen Bestandteile vor.

In the last decade, the call for sharing research data has intensified within the educational research community in Germany. This development has taken place within the professional communities and it has been spurred by research funding organizations mandating researchers to share their research data. However, researchers and data centers alike are aware that not all data might be fit for re-use. Therefore, research data should be evaluated with respect to their analytical potential for re-use. Yet, criteria and processes for identifying data with high re-use potential are lacking. Thus, a workshop on the topic "Re-use potential of research data" was held on June 19th, 2018, at the Institute for Educational Quality Improvement, which was organized within the German Network for Educational Research Data (Verbund Forschungsdaten Bildung, VerbundFDB). Participants were ten researchers from different disciplines of empirical educational research in Germany. Representatives from the educational sciences, psychology, economics and sociology were present. The aim of the workshop was to develop and discuss quality criteria for research data from the perspective of secondary users of research data.

Offshore wind energy development has been driven by government support schemes; however, recent cost reductions raise the prospect of offshore wind power becoming cheaper than conventional power generation. Many countries use auctions to provide financial support; however, differences in auction design make their results difficult to compare. Here, we harmonize the auction results from five countries based on their design features, showing that offshore wind power generation can be considered commercially competitive in mature markets. Between 2015 and 2019, the price paid for power from offshore wind farms across northern Europe fell by 11.9 ± 1.6% per year. The bids received in 2019 translate to an average price of €51 ± 3 MWh−1, and substantially different auction designs have received comparably low bids. The level of subsidy implied by the auction results depends on future power prices; however, projects in Germany and the Netherlands are already subsidy-free, and it appears likely that in 2019 the United Kingdom will have auctioned the world's first negative-subsidy offshore wind farm.

Die Verbesserung des Zugangs zur Forschungsdaten ist derzeit ein zentrales wissenschaftspolitisches Thema. Forschungsdatenzentren (FDZ) haben sich in den vergangenen 20 Jahren als Modell für einen sicheren Datenzugang etabliert. In ihrer Datenstrategie sieht die Bundesregierung deshalb die Stärkung der bestehenden Forschungsdatenzentren und die Gründung neuer Forschungsdatenzentren vor. Diese Handreichung soll einen ersten Einblick in Aufgaben und Strukturen von Forschungsdatenzentren geben. Zwar unterscheiden sich Forschungsdatenzentren in Abhängigkeit von Umfang und Art des Datenangebotes und der Nutzungsfrequenz stark voneinander, bestimmte Aufgaben muss jedoch jedes Forschungsdatenzentrum erfüllen, um einen nutzungsfreundlichen Datenzugang anbieten zu können. Diese Handreichung fasst daher die Erfahrungen von 41 Forschungsdatenzentren zusammen, die sich seit 2001 durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten haben akkreditieren lassen. Forschungsdatenzentren sind vor allem für die Einrichtung eines Zugangs zu schützenswerten Daten notwendig, andere Daten können auch über eines der zahlreichen Repositorien für Forschungsdaten veröffentlicht werden (vgl. Abschnitt 2). Allerdings ist die Bereitstellung von Daten immer mit der Notwendigkeit der Aufbereitung, Dokumentation und langfristigen Sicherung der Daten verbunden (vgl. Abschnitt 3). Dafür wird ausreichend und qualifiziertes Personal benötigt, das an der Schnittstelle zwischen Fachwissenschaft und Informationsinfrastrukturen arbeitet (vgl. Abschnitt 4). Die Leistungsfähigkeit des Forschungsdatenzentrums hängt entscheidend von der Qualität der IT-Infrastruktur ab (vgl. Abschnitt 5). Bei der Bereitstellung von schützenswerten Daten und im operativen Betrieb des Forschungsdatenzentrums müssen schließlich zahlreiche rechtliche Fragen berücksichtigt werden (vgl. Abschnitt 6). Die Handreichung schließt mit einem kurzen Einblick in den Prozess der Gründung eines Datenzentrums (vgl. Abschnitt 7) und die Akkreditierung durch den Rat für Sozial- und Wirtschaftsdaten (vgl. Abschnitt 8).

[Der Verbund Forschungsdaten Bildung] Für den Erkenntnisgewinn, die Qualitätssicherung und letztlich den Erfolg wissenschaftlicher Forschung ist es zentral, einen nachhaltigen und grundsätzlich offenen Zugang zu Forschungsdaten und -ergebnissen für Wissenschaftler/innen zu gewährleisten. Die verlässliche Zugänglichkeit von Forschungsdaten sorgt einerseits für Transparenz und Nachvollziehbarkeit und fördert andererseits den kumulativen Erkenntnisgewinn. Wissenschaftspolitische Akteure und Zuwendungsgeber fordern und fördern daher den Aufbau entsprechender Infrastrukturen zur Archivierung und Nachnutzung qualitätsgesicherter Forschungsdaten (vgl. z. B. Allianz der Wissenschaftsorganisationen 2010, Kommission Zukunft der Informationsinfrastrukturen 2011, Wissenschaftsrat 2012, OECD 2013, Hochschulrektorenkonferenz 2014 und 2015, Rat für Informationsinfrastrukturen 2016). Seit 2008 fordert auch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) durch entsprechende Förderauflagen im 'Rahmenprogramm zur Förderung der empirischen Bildungsforschung' (EBF-Rahmenprogramm) gezielt die Nachhaltigkeit von Forschungsdaten der Bildungsforschung ein. Es ist Bestandteil der Förderbedingungen, dass Projektnehmer/innen die in den Projekten generierten Daten und Instrumente archivieren und der Wissenschaft zur Nachnutzung verfügbar machen. Vor diesem Hintergrund widmet sich der Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB) seit Oktober 2013 im Auftrag des BMBF dem Aufbau und der Gestaltung einer Forschungsdateninfrastruktur für die empirische Bildungsforschung. Die Aufgabe besteht darin, eine vernetzte Forschungsdateninfrastruktur für die empirische Bildungsforschung in ihrer gesamten Breite aufzubauen und im Austausch mit der Fachcommunity bedarfsgerecht zu gestalten. [.]

[Der Verbund Forschungsdaten Bildung] Für den Erkenntnisgewinn, die Qualitätssicherung und letztlich den Erfolg wissenschaftlicher Forschung ist es zentral, einen nachhaltigen und grundsätzlich offenen Zugang zu Forschungsdaten und -ergebnissen für Wissenschaftler/innen zu gewährleisten. Die verlässliche Zugänglichkeit von Forschungsdaten sorgt einerseits für Transparenz und Nachvollziehbarkeit und fördert andererseits den kumulativen Erkenntnisgewinn. Wissenschaftspolitische Akteure und Zuwendungsgeber fordern und fördern daher den Aufbau entsprechender Infrastrukturen zur Archivierung und Nachnutzung qualitätsgesicherter Forschungsdaten (vgl. z. B. Allianz der Wissenschaftsorganisationen 2010, Kommission Zukunft der Informationsinfrastrukturen 2011, Wissenschaftsrat 2012, OECD 2013, Hochschulrektorenkonferenz 2014 und 2015, Rat für Informationsinfrastrukturen 2016). Seit 2008 fordert auch das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) durch entsprechende Förderauflagen im 'Rahmenprogramm zur Förderung der empirischen Bildungsforschung' (EBF-Rahmenprogramm) gezielt die Nachhaltigkeit von Forschungsdaten der Bildungsforschung ein. Es ist Bestandteil der Förderbedingungen, dass Projektnehmer/innen die in den Projekten generierten Daten und Instrumente archivieren und der Wissenschaft zur Nachnutzung verfügbar machen. Vor diesem Hintergrund widmet sich der Verbund Forschungsdaten Bildung (VerbundFDB) seit Oktober 2013 im Auftrag des BMBF dem Aufbau und der Gestaltung einer Forschungsdateninfrastruktur für die empirische Bildungsforschung. Die Aufgabe besteht darin, eine vernetzte Forschungsdateninfrastruktur für die empirische Bildungsforschung in ihrer gesamten Breite aufzubauen und im Austausch mit der Fachcommunity bedarfsgerecht zu gestalten. [...]