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Die Wiederverwendung von Forschungsdaten bietet die Möglichkeit, wissenschaftliche Ressourcen langfristig effizienter und nachhaltiger zu nutzen. In der Praxis stehen diesem Potenzial jedoch zahlreiche Hürden entgegen. Der vorliegende Beitrag untersucht diese Herausforderungen und formuliert die Hypothese: Um die Datennachnutzung erfolgreich zu fördern, sollte deren Integration bereits im Studium gezielt unterstützt werden. Frühzeitige Erfahrungen mit der Nachnutzung von Forschungsdaten ermöglichen es Studierenden, zentrale Kompetenzen in den Bereichen Data Literacy und Forschungsdatenmanagement zu entwickeln – und schaffen somit die Grundlage für eine nachhaltige und effektive Nutzung von Daten in der späteren wissenschaftlichen Praxis. Diese Hypothese stützt sich auf Erkenntnisse aus dem Projekt ROADS (Reusing Openly Accessible Research Data for Student Theses) an der ZHAWZürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften. Eines der Projektziele ist es, Chancen und Herausforderungen der Datennachnutzung zu identifizieren – basierend auf Anwendungsfällen, in denen Studierende aus verschiedenen Disziplinen bestehende Forschungsdaten nachnutzten. Eine der herausfordernden Aufgaben für Studierende war die Datenrecherche und -interpretation – was auf die mangelnde Datenkompetenz zurückzuführen ist. Die Vielzahl an Datenquellen, die heterogene Datenlandschaft sowie die häufig unzureichende Dokumentation veröffentlichter Datensätze erschweren den Prozess der Datensuche. Die Bewältigung dieser Herausforderungen in den studentischen Anwendungsfällen erforderte einen hohen Zeitund Arbeitsaufwand. Trotz dieses Aufwands zeigt sich: Die Datennachnutzung bietet einen erheblichen Mehrwert. Wird sie systematisch in die Lehre integriert, können Studierende (und teilweise auch ihre Betreuenden) essenzielle Kompetenzen im Umgang mit Daten erwerben und ein Bewusstsein für effizientes Forschungsdatenmanagement entwickeln. Langfristig kann dies zu ressourcenschonenderen und effizienteren Forschungspraktiken beitragen. 

Keywords: Datennachnutzung, Datenkompetenz, Datenqualität, Forschungsdaten, FAIR