Szkolenia z zakresu data stewardship - poziom podstawowy 

Moduł 1. Wprowadzenie do otwartej nauki i zarządzania danymi badawczymi (tydzień 1.)

• Wprowadzenie do otwartej nauki

• Krajowe i międzynarodowe polityki otwartości i wytyczne w zakresie otwartej nauki - wprowadzenie

• Zasady FAIR

• Znaczenie data stewarda na uczelni

• Role i zakres obowiązków data stewarda na uczelni, na wydziale i w instytucie

• Kompetencje wymagane na stanowisku data stewarda

• Rodzaje i specjalizacje data stewardów

Moduł 2. Planowanie i organizacja 

• Cykl życia danych badawczych a cykl życia projektu badawczego

• Rodzaje danych i baz danych

• Rodzaje repozytoriów danych oraz kryteria wyboru

• Plany Zarządzania Danymi (Data Management Plans) - cele i zasady tworzenia

• Plany Zarządzania Danymi jako wymóg w projektach finansowanych przez agencje (Narodowe Centrum Nauki, Komisja Europejska)

• Zarządzanie danymi w kontekście dyscypliny i przyjętej metodologii badań

• Organizacja danych i zarządzanie ich wersjami

• Skuteczne zarządzanie danymi w projektach krajowych i międzynarodowych realizowanych przez konsorcja

Moduł 3. Prawne aspekty zarządzania danymi badawczymi

• Ograniczenia w udostępnianiu danych badawczych

• Dane badawcze jako przedmiot ochrony prawa własności intelektualnej

• Prawa członków zespołu badawczego, prawa instytucji prowadzącej badania, prawa uczestników konsorcjum, prawa instytucji finansującej

• Wykorzystywanie w badaniach danych objętych prawami osób trzecich

• Zarządzanie danymi badawczymi stanowiącymi dane osobowe

• Ramy prawne wynikające z przepisów o komercjalizacji wyników badań oraz regulaminów zarządzania własnością intelektualną jednostek naukowych

• Zarządzanie danymi a kwestie etyczne w projekcie badawczym

• Zarządzanie danymi o wysokiej wrażliwości

• Odpowiedzialność z tytułu naruszenia przepisów prawa związanych z zarządzaniem danymi badawczymi

Moduł 4. Przechowywanie danych badawczych (tydzień 4.)

• Bezpieczne przechowywanie danych

• Zasady deponowania danych w repozytorium

• Trwale przypisane identyfikatory (ang. Persistent Identifiers) i zasady ich stosowania

• Otwarte formaty danych

Moduł 5. Udostępnianie danych badawczych (tydzień 5.)

• Udostępnianie danych w sposób umożliwiający ich jak najszersze ponowne wykorzystanie

• Kontrola i metody zapewnienia wysokiej jakości danych udostępnionych w projekcie badawczym

• Ponowne wykorzystanie istniejących wiarygodnych danych w projekcie badawczym

• Dokumentacja danych badawczych umożliwiająca replikowanie badań

• Narzędzia wspierające kontrolę jakości udostępnionych danych

• Narzędzia wspierające udostępnianie danych zgodnie z zasadami FAIR

Moduł 6. Zadania i zasoby w zarządzaniu danymi badawczymi (tydzień 6.)

• Jednostki uczelni i instytucji badawczych zaangażowane w zarządzanie danymi w projekcie

• Podział obowiązków na uczelni w zakresie zarządzania danymi w projekcie

• Komunikacja w zakresie skutecznego zarządzania danymi we współpracy pomiędzy różnymi jednostkami uczelni

• Infrastruktura informatyczna nauki a zarządzanie danymi badawczymi

Zakładane efekty kształcenia

Po ukończeniu kursu uczestnik/uczestniczka:

• potrafi opisać podstawowe założenia otwartej nauki i rozumie miejsce, jakie zajmują w tym obszarze dane badawcze;
• rozumie konieczność zarządzania danymi badawczymi i płynące z tego korzyści, a także związek z zasadami rzetelności naukowej i standardami dziedzinowymi;
• potrafi wyjaśnić, na czym polegają zasady FAIR i zastosować je w praktyce;
• potrafi wskazać wymogi instytucji finansujących badania naukowe w zakresie zarządzania danymi i ich otwartego udostępniania;
• rozumie rolę data stewarda i zakres jego obowiązków w kontekście zadań jednostki naukowej i celów projektów badawczych;
• rozumie miejsce zarządzania danymi w cyklu życia projektu badawczego;
• potrafi opracować plan zarządzania danymi badawczymi z uwzględnieniem wymogów instytucji finansujących badania, dobrych praktyk i zaleceń istotnych dla właściwej dyscypliny;
• potrafi wskazać i zastosować w praktyce najważniejsze zasady zarządzania danymi oraz dostosować je do konkretnego obszaru badań, także w ramach współpracy z naukowcami;
• potrafi wskazać zasady bezpiecznego przechowywania danych i zastosować je w praktyce;
• potrafi korzystać z repozytoriów danych badawczych, zna ich podstawowe funkcje i zalety;
• rozumie znaczenie metadanych i dokumentacji danych oraz potrafi zastosować odpowiednie dla dyscypliny standardy opisu danych;
• potrafi udostępnić dane, wykorzystując do tego właściwe dla dyscypliny i konkretnego projektu badawczego narzędzia i rozwiązania;
• potrafi opisać podstawowe ramy prawne istotne dla zarządzania danymi badawczymi i wie, gdzie szukać dodatkowych informacji;
• potrafi wskazać podstawowe prawne możliwości udostępniania danych badawczych i ich ponownego wykorzystania;
• potrafi wskazać prawne i etyczne aspekty istotne dla ograniczeń w udostępnianiu danych;
• potrafi opisać instytucjonalne ramy zarządzania danymi, w tym podział obowiązków, zasady współpracy i komunikacji w tym zakresie;
• wie, gdzie szukać dodatkowych informacji na temat zarządzania danymi badawczymi.