Forschungsbewertung neu definiert: FIS, Open Science und KI-gestützte Innovationen
Résumé
Die wissenschaftliche Landschaft in Frankreich und Deutschland durchläuft eine tiefgreifende Transformation, die durch die zunehmende Integration von Forschungsinformationssystemen (FIS) geprägt ist. Diese Systeme sind essenziell für die Verwaltung und Bewertung wissenschaftlicher Aktivitäten und spielen eine zentrale Rolle im Übergang zu Open Science und Forschungsethik.
Dieser Beitrag untersucht die Entwicklungen und Herausforderungen in der Forschungsbewertung, beleuchtet die Rolle von Initiativen wie Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA) und San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) für die Forschungsbewertung und diskutiert die Integration moderner Indikatoren und Künstlicher Intelligenz (KI) in FIS. Zudem wird die Rolle der Bibliotheken in diesem Transformationsprozess hervorgehoben. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass die (R)Evolution der Forschungsbewertung durch FIS die wissenschaftliche Leistung fairer und transparenter gestalten kann, trotz bestehender Herausforderungen – wenn es gelingt, Open Science Indikatoren und KI reflektiert einzusetzen.
The scientific landscape in France and Germany is undergoing a profound transformation characterized by the increasing integration of Current Research Information Systems (CRIS). These systems are essential for the management and evaluation of scientific activities and play a central role in the transition to Open Science and research ethics. This article examines the developments and challenges in research assessment, highlights the role of initiatives such as the Coalition for Advancing Research Assessment (CoARA) and the San Francisco Declaration on Research Assessment (DORA) for research assessment and discusses the integration of modern indicators and artificial intelligence (AI) in RIS. It also emphasizes the role of libraries in this transformation process. The results illustrate that the (r)evolution of Current Research Information Systems (CRIS) can make scientific performance fairer and more transparent, despite existing challenges – if Open Science indicators and AI can be used in a reflective way.