"RIS Synergy" greift mit einem Konsortium aus Forschungseinrichtungen und Födergeber_innen und den Projekten "FAIR Data Austria“ und "Austrian DataLAB and Services“ digitale Transformation in der Forschung anhand von zwei Teilaspekten auf:
Im Teilprojekt "Schnittstellen und Standards“ werden offene Zugangs- bzw. Austauschmöglichkeiten für Systeme von Fördergeber_innen, Forschungsstätten und der öffentlichen Verwaltung geschaffen. Im Fokus stehen die Datenerfassung nach dem Once-Only-Prinzip sowie der Austausch von Informationen zu Förderprogrammen, Organisationsstrukturen, Daten aus e-Call-Systemen, Datenmanagementplänen und Metadaten zu Forschungsoutputs.
Das Teilprojekt "Konzeptstudie Forschungsportal" befasst sich mit Rahmenbedingungen und Anforderungen eines international anschlussfähigen Forschungsportals mit dem Ziel, In- und Outputs der Forschungslandschaft darzustellen und innovative Vernetzungsmöglichkeiten für Forschung, Politik, Wirtschaft und die interessierte Öffentlichkeit zu schaffen.Die Ergebnisse des Projekts „RIS Synergy“ reduzieren Zusatzaufwand und Fehleranfälligkeit im Zuge von Doppeleingaben für Wissenschaft und Administration. Freigewordene Ressourcen erhöhen Effektivität und qualitative Betreuung bei Forschungsprojekten und steigern Datenqualität, Transparenz und Sicherheit. Die Konzeptstudie für ein Forschungsportal bietet die Basis für weitere Schritte zur neutralen und transparenten Darstellung von Forschungsoutputs und führt zur Verbesserung der internationalen Sichtbarkeit.

Dieses Projekt beschäftigt sich mit der Erweiterung und Integration digitaler Services (Anwendungsprogramme,die die Bearbeitung und Analyse verschiedener Arten von Daten ermöglichen) sowie der Bereitstellung von Vorlagen für zukünftige digitale Services und Plattformen – aufbauend auf existierender Infrastruktur.
Der Zugang zu diesen Services soll über graphische Benutzeroberflächen und interaktive Plattformen bereitgestellt werden. Im Hintergrund greifen diese Anwendungsprogramme auf Ressourcen zur Bearbeitung und Speicherung von Daten zu. Dies sind das DataLab, ein Computer-Cluster für Datenanalyse, sowie die Hochleistungsrechner VSC und MACH zur Bearbeitung und Repositorien zur Speicherung. Das Projekt kooperiert mit den Projekten "FAIR Data Austria" und "RIS Synergy".

Die Services samt der Infrastruktur unterstützen die Digitalisierung in Lehre und Forschung, indem sie die Nutzung von Computermethoden vereinfachen. Dadurch werden diese einer breiteren Gruppe von Forschenden, Lehrenden und Studierenden, insbesondere auch für die Geistes-, Sozial- und Humanwissenschaften, zugänglich.“FAIR Data Austria“ sichert die Nachvollziehbarkeit und Wiederverwendbarkeit von Forschungsdaten, „RIS Synergy“ die Kompatibilität mit dem Forschungsportal und damit den Zugang zu Fördergeber_innen.

Informatisches Basiswissen hat für alle Menschen an Bedeutung gewonnen: In Schulen, Universitäten und in der Weiterbildung besteht daher ein hoher Bedarf an qualitativ hochwertigen Kursen. Die TU Wien und die beteiligten Universitäten entwickeln daher gemeinsam sogenannte Massive Open Online Courses (MOOCs) mit hohem fachlichem, didaktischem und künstlerischem Anspruch. Beim Erarbeiten neuer Inhalte bieten MOOCs Vorteile für Lernende und Lehrende: Lernende profitieren von der Möglichkeit, Lernsequenzen öfter zu wiederholen und sie so an ihr individuelles Lerntempo anzupassen. Die Lernmaterialien sind vielfältig aufbereitetet. Lehrenden ermöglichen MOOCs eine Verlagerung von der reinen Wissensvermittlung zu einem Wissensdiskurs. Bei dieser MOOC-Entwicklung liegt der besondere Fokus darauf, den Lernstoff in mitreißende Geschichten zu verpacken, um informatisches Grundwissen breit zu streuen. Durch das Zusammenwirken der vielfältigen Expertisen der beteiligten Universitäten sind künstlerisch gestaltete, wissenschaftliche Lernerlebnisse garantiert.

Die MOOCS, die vom wissenschaftlich-künstlerischen Konsortium der österreichischen Universitäten entwickelt werden, bieten inhaltlich, didaktisch und künstlerisch sehr hochwertige Lehrsequenzen zum informatischen Grundwissen. Sie können flexibel in verschiedenen Bildungsszenarien eingesetzt werden. Der freie Zugang zu den Materialien öffnet die Inhalte für zahlreiche Zielgruppen: für Studierende und Lehrende an Universitäten, für Schüler_innen und Lehrer_innen an Schulen sowie für die gesamte interessierte Öffentlichkeit.

Digitale Planungs- und Prognosewerkzeuge werden für die Optimierung von Lehr- und Studienprozessen entwickelt. Der Schwerpunkt liegt auf dem Studienerfolg und der Prüfungsaktivität. Ziel ist ein digitales Toolset, das sowohl der Universitätsleitung eine steuerungsrelevante Gesamtsicht bietet, als auch einzelnen Betroffenen (Studierenden, Studienverantwortlichen) Optimierungsmöglichkeiten für die jeweilige Fragestellung aufzeigt. Speziell für Studierende soll eine "Recommendation Engine", ein Empfehlungsdienst, entwickelt werden, der auf Basis des individuellen Studienfortschritts und der Studienleistungen gezielt studienbezogene Handlungsempfehlungen aufzeigt. Dabei ist die Einhaltung ethischer Grundsätze und datenschutzrechtlicher Vorschriften in der Entwicklung wesentlich, insbesondere durch einen "Code of Practice" und durch die Entwicklung von Ansätzen für Data Scrambling, Masking und Synthetisierung.

Das Projekt leistet durch Monitoring und Prognose von Studienverläufen einen wichtigen Beitrag zur Verbesserung der Studienbedingungen. Einzelne Studierende profitieren durch individuelle Handlungsempfehlungen. Universitätsleitungen erhalten ein valides Toolset zur Prognose des Studienerfolges und darauf aufbauend konkrete Maßnahmenempfehlungen für die erfolgsorientierte Studiengestaltung und die Steigerung der Prüfungsaktivität.

Die Digitalisierung der Land- und Forstwirtschaft vollzieht sich in rasanter Geschwindigkeit. Die strategische Bedeutung des Sektors für die Nahrungsversorgung und die erheblichen Risiken bei der Anwendung von Lösungen, die in ihren Grundlagen und Auswirkungen oft nicht vollständig verstanden werden, bergen ein hohes Bedrohungspotential für die Gesellschaft. Dieses Projekt legt den Grundstein für interdisziplinäre Forschung und Lehre in diesem Bereich an österreichischen Hochschulen. Durch solide, strategische Forschung und Lehre an den Schnittstellen von technischen Wissenschaften, Naturwissenschaften und Veterinärmedizin werden zukünftige Herausforderungen der Land- und Forstwirtschaft adressiert. Das Verständnis der zugrunde liegenden Grundprinzipien, Modelle, Komplexitäten, Bedrohungen und Konsequenzen stellt die Voraussetzung dar, um die Resilienz und Nachhaltigkeit des Sektors für die Gesellschaft auch in Zukunft sicherstellen zu können.

Durch den Aufbau modernster Versuchsfarmen in Groß-Enzersdorf und Kremesberg (NÖ) als "Digitale Zwillinge" etabliert das Projekt eine zukunftsweisende Versuchsinfrastruktur für interdisziplinäre Forschung und Lehre auf internationalem Niveau. Die Etablierung einer interuniversitären "PhD School" setzt einen Meilenstein in der interdisziplinären Ausbildung an österreichischen Hochschulen auf dem Gebiet der digitalen Land- und Forstwirtschaft.