Навчання для інститутів
Ми проводимо навчальні сесії, вебінари та практичні семінари для дослідницьких інститутів, лабораторій та дослідницьких груп з питань управління дослідницькими даними, даних FAIR, DataverseUA, метаданих, README, DMP, OpenAIRE та підготовки для EOSC.
Сервіс допомагає установам нарощувати внутрішній потенціал для публікації даних, підготовки метаданих, оцінки FAIR та розвитку практик управління даними.
Надіслати запит на навчання
Що підтримує цей сервіс
Інституційне навчання
Ми організовуємо навчальні сесії для інститутів, кафедр та дослідницьких груп з практичного управління дослідницькими даними та підготовки даних FAIR.
DataverseUA та публікація даних
Ми пояснюємо, як підготувати набори даних, метадані, файли README та ліцензії для публікації в DataverseUA.
Розвиток потенціалу розпорядника даних
Ми підтримуємо розвиток навичок для розпорядників даних, кураторів, контактних осіб установ та дослідників, залучених до підготовки даних.
Обізнаність про EOSC та OpenAIR
Ми знайомимо дослідників з OpenAIRE, сервісами, пов'язаними з EOSC, стандартами метаданих, сумісністю та європейськими практиками відкритої науки.
Як процес працює
1. Запит
Інститут, кафедра або дослідницька група подає запит на навчання та коротко описує цільову аудиторію та очікувану тему.
2. Уточнення вимог
Центр компетенцій уточнює формат навчання, кількість учасників, рівень досвіду та практичні потреби.
3.Підготовка навчальної програми
Центр пропонує коротку навчальну програму, вебінар, семінар або практичне заняття, адаптовані до аудиторії.
4. Проведеня навчання
Навчальний сеанс проводиться онлайн або в іншому узгодженому форматі, з практичними прикладами, шаблонами та інструктивними матеріалами.
5.Подальша підтримка
Учасники можуть отримати посилання на ресурси, шаблони, контрольні списки, записи або додаткові консультації через послуги Центру компетенцій.
Що установи повинні підготувати
Щоб зробити навчання корисним, установам рекомендується підготувати:
- назву інституту, кафедри або дослідницької групи;
- контактну особу, відповідальну за координацію;
- очікувану кількість учасників;
- цільову аудиторію: дослідники, аспіранти, розпорядники даних, куратори, бібліотекарі, проектні команди або персонал інфраструктури;
- бажану тему навчання;
- рівень попереднього досвіду в управлінні дослідницькими даними;
- чи має сесія бути вступною чи практичною;
- приклади наборів даних, робочих процесів або випадків публікації даних, якщо такі є;
- бажану мову та формат;
- очікувану дату або терміни навчання;
- конкретні питання, які слід розглянути під час сесії.
Очікувані результати
Залежно від запиту, результат може включати:
- вступне навчання з управління дослідницькими даними та принципами FAIR;
- практичний семінар з публікації DataverseUA;
- навчання з підготовки метаданих та файлів README;
- навчання з планів управління даними;
- навчання з оцінки наборів даних за принципом FAIR;
- навчання для розпорядників та кураторів даних;
- навчальні матеріали, слайди або посилання на ресурси;
- рекомендації щодо інституційної практики управління даними;
- ідентифікацію наборів даних або випадків для подальших консультацій;
- пропозицію щодо Data Café або подальшої підтримки.
Типові теми навчання включають:
- Вступ до управління дослідницькими даними
Основні концепції дослідницьких даних, життєвого циклу даних, документації, публікації, обміну та збереження.
2. Принципи FAIR на практиці
Як зробити набори даних доступними, сумісними та повторно використовуваними за допомогою метаданих, документації, ідентифікаторів та ліцензій.
3. DataverseUA для дослідників
Як підготувати набір даних до публікації в DataverseUA, включаючи метадані, README, ліцензію, структуру файлів та пов'язані публікації.
4. Підготовка метаданих. Як описати набори даних, програмне забезпечення, робочі процеси та інші результати досліджень за допомогою структурованих метаданих та відповідних стандартів.
5. README та документація
Як підготувати файли README, перелік файлів, маніфести та документацію, необхідну для повторного використання.
6. Плани управління даними
Як підготувати План управління даними (ПУД) для дослідницьких проектів, наборів даних або робочих процесів публікації даних FAIR.
7. Оцінка та попередня перевірка FAIR
Як оцінити готовність набору даних перед публікацією та виявити відсутні метадані, документацію, ліцензії або умови доступу.
8. Підготовка, пов'язана з OpenAIRE та EOSC
Як записи репозиторіїв, метадані та описи ресурсів підтримують видимість, збір даних, каталогізацію та сумісність у європейських сервісах відкритої науки.
9. Управління даними та інституційні ролі
Як установи можуть організувати підтримку дослідників через відповідальних за дані, кураторів, контактних осіб та внутрішні практики управління даними.
Надіслати запит
Щоб замовити інституційне навчання, вебінар або практичний семінар, будь ласка, скористайтеся формою запиту на консультацію та вкажіть очікувану тему та цільову аудиторію.
Надіслати запит на навчання