Zarządzanie danymi badawczymi dla naukowców - kurs średnio zaawansowany

Poziom średnio zaawansowany kursu z zakresu zarządzania danymi rozwija zagadnienia omówione w kursie na poziomie podstawowym oraz wprowadza nową tematykę z zakresu ewaluacji jakości działalności naukowej, cytowania danych badawczych, ich miejsca w systemie komunikacji naukowej oraz zarządzania danymi w różnego typu projektach.

METODY PRACY 

Sugerowany czas realizacji kursu to 5 tygodni, a szacowany tygodniowy wysiłek godzinowy w tak ujętym harmonogramie wynosi 3-5 godzin pracy. Kurs można jednak realizować we własnym tempie.

Materiały dydaktyczne obejmują materiały tekstowe, prezentacje multimedialne, wywiady z ekspertami z różnych dziedzin i obszarów istotnych dla zarządzania danymi badawczymi oraz nagrania webinariów. W ramach kursu działa także forum dyskusyjne umożliwiające komunikację z kadrą kursu i innymi uczestnikami.

WYMAGANIA WSTĘPNE

Kurs kierowany jest do naukowców zainteresowanym zarządzaniem danymi badawczymi i ich otwartym udostępnianiem, a także do każdego, kto chciałby pogłębić swoją wiedzę z tego zakresu.

Poziom średnio zaawansowany rozwija zagadnienia omówione w kursie podstawowym, który również dostepny jest na platformie Navoica: Zarządzanie danymi badawczymi dla naukowców - kurs podstawowy. 

Przed przystąpieniem do kursu średnio zaawansowanego sugerujemy zrealizowanie kursu podstawowego.

Ponadto, mile widziane są:

• umiejętność korzystania z tradycyjnych i internetowych źródeł naukowych,
• podstawowa znajomość zasad komunikacji naukowej.

Kurs prowadzony jest w języku polskim.

CELE KURSU

• Dowiesz się o inicjatywach i działaniach na rzecz zmiany systemu ewaluacji oraz ich związku z otwartą nauką.
• Nauczysz się cytować dane badawcze zgodnie z dobrymi praktykami. 
• Dowiesz się jak zastosować w praktyce najważniejsze zasady zarządzania danymi oraz dostosować je do różnego typu projektów naukowych.
• Pogłębisz swoją wiedzę na temat aktualnych standardów, okoliczności i inicjatyw w zakresie zarządzania danymi badawczymi oraz ich znaczenia dla instytucji naukowych.
• Zdobędziesz wiedzę na temat złożonych prawnych ram istotnych w procesie zarządzania danymi.
• Nauczysz się udostępniać dane w sposób umożliwiający i ułatwiający ich ponowne wykorzystanie. 
• Dowiesz się jak szacować koszty zarządzania danymi badawczymi.

PORUSZANE ZAGADNIENIA

MODUŁ 1: Otwarta nauka a system ewaluacji

W module pierwszym omawiamy inicjatywy zmierzające do zmiany systemu ewaluacji, uwzględniające praktyki otwartej nauki. Przybliżamy także zasady cytowania danych badawczych podkreślające ich znaczenie oraz miejsce w systemie komunikacji naukowej.

MODUŁ 2: Planowanie i organizacja

Moduł drugi poświęcony jest organizacyjnym aspektom zarządzania danymi. Skupiamy się tutaj na wymogach instytucji finansujących badania naukowe w zakresie przygotowania planu zarządzania danymi, a także na realizacji jego zapisów w praktyce oraz na prawnych aspektach właściwego zarządzania danymi.

MODUŁ 3: Przechowywanie danych badawczych

Kolejny moduł poświęcony jest przechowywaniu danych badawczych i zarządzaniu opisującymi je metadanymi. Rozwijamy w nim zakres informacji na temat bezpiecznego przechowywania danych oraz organizacji metadanych, w tym w sposób uwzględniający standardy dziedzinowe.

MODUŁ 4: Udostępnianie danych badawczych

W module czwartym skupiamy się na udostępnianiu danych wraz z towarzyszącą im dokumentacją oraz w sposób, który umożliwi ponowne wykorzystanie danych. Rozwijamy tematy korzystania z wolnych licencji, przygotowywania odpowiedniej dokumentacji czy kontrolowania jakości danych. Pokazujemy także kolejne narzędzia wspierające udostępnianie danych zgodnie z zasadami FAIR.

MODUŁ 5: Zadania i zasoby w zarządzaniu danymi badawczymi

W module piątym przybliżamy organizacyjne aspekty zarządzania danymi w różnego typu projektach. Skupiamy się tutaj na planowaniu kosztów, określaniu zasad współpracy z innymi instytucjami w ramach konsorcjów oraz na optymalizacji zarządzania danymi w wypadku realizacji wielu projektów.

WARUNKI ZALICZENIA

Kurs zawiera pięć testów sprawdzających wiedzę z poszczególnych modułów (testy o wadze 60) oraz jeden test końcowy (test o wadze 40). Warunkiem zaliczenia jest zapoznanie się ze wszystkimi treściami kształcenia umieszczonymi w poszczególnych modułach i rozwiązanie wszystkich testów na poziomie 55%. Do każdego testu można podejść 3 razy.

WARUNKI OTRZYMANIA ZAŚWIADCZENIA

Warunkiem otrzymania zaświadczenia jest zaliczenie kursu na poziomie 55%.

KADRA KURSU

Jakub Szprot

Kierownik Platformy Otwartej Nauki w ICM UW od 2013 r. Odpowiada za rozwój ogólnopolskich serwisów udostępniających publikacje naukowe i dane badawcze, opracowywanie rozwiązań i narzędzi umożliwiających wdrażanie otwartej nauki oraz kompleksowe działania edukacyjne i szkoleniowe. Od 2006 roku uczestniczy w europejskich i polskich projektach dotyczących infrastruktury informatycznej nauki, otwartego dostępu, otwartych danych badawczych i humanistyki cyfrowej; w ostatnich latach był kierownikiem projektu „Dziedzinowe Repozytoria Otwartych Danych Badawczych”. Współautor szeregu raportów poświęconych otwartej nauce. Członek krajowych oraz międzynarodowych zespołów, komitetów i grup roboczych poświęconych otwartej nauce i otwartym danym (m.in. Zespół doradczy MNiSW do spraw otwartego dostępu do treści naukowych, Grupa robocza ds. otwartych danych w Ministerstwie Cyfryzacji, grupa ekspercka Komisji Europejskiej National Points of Reference on Scientific Information, UNESCO Open Science Advisory Committee, EOSC Financial Sustainability Task Force, Zespół doradczy MEiN do spraw otwartych danych naukowych).

Wojciech Fenrich (ICM UW)

Magister socjologii (UW, 2006) oraz filozofii (UW, 2009). Ukończył studia doktoranckie w Instytucie Socjologii Uniwersytetu Warszawskiego (2011). W ICM UW pracuje od 2011 roku. Zaangażowany w prace nad systemem POL-on (2011-2015). Product owner i analityk w projekcie „Dziedzinowe Repozytoria Otwartych Danych Badawczych” (2018-2021). Sprawuje merytoryczną opiekę nad repozytorium danych badawczych RepOD i bierze udział w rozwoju jego oprogramowania jako analityk i product owner. Prowadzi szkolenia z zakresu zarządzania danymi badawczymi. Badacz społeczny. Tłumacz książek popularnonaukowych oraz pozycji z dziedziny informatyki.

Natalia Gruenpeter (ICM UW)

Doktor nauk o kulturze, w zespole Platformy Otwartej Nauki zajmuje się szkoleniami oraz komunikacją i promocją. Współautorka raportu nt. umów transformacyjnych „Transformative Agreements: Overview, Case Studies, and Legal Analysis”, 2021), autorka artykułów, broszur i innych materiałów informacyjno-promocyjnych dotyczących otwartej nauki, redaguje serwis informacyjny otwarta Nauka, od 2019 r. prowadzi Krajowe Biuro Otwartego Dostępu OpenAIRE, uczestniczy w pracach grupy zadaniowej Upskilling countries to engage in EOSC (EOSC-A).

Krzysztof Siewicz (ICM UW)

Doktor nauk prawnych specjalizujący się w prawie IT oraz prawie autorskim, ze szczególnym uwzględnieniem wolnego i otwartego licencjonowania oraz korzystania z informacji sektora publicznego. Posiada kilkunastoletnie doświadczenie jako pracownik oraz współpracownik kancelarii prawnych, organizacji pozarządowych, a także członek zespołu Platformy Otwartej Nauki w ICM UW. Autor i współautor wielu publikacji poświęconych otwartej nauce. Od wielu lat prowadzi szkolenia z tej tematyki m.in. dla naukowców, redaktorów, wydawców, pracowników instytucji naukowych.