Quadro de competências dos dados FAIR para o Ensino Superior
O projeto FAIRsFAIR (www.fairsfair.eu) publicou em fevereiro de 2021 o quadro de competências dos dados FAIR para o Ensino Superior, que, para além de apresentar e descrever um conjunto de competências, tem como objetivo suportar o desenvolvimento de modelos de currícula e cursos universitários para a formação na área dos dados FAIR, também a desenvolver no âmbito do projeto.
O projeto FAIRsFAIR – Fostering Fair Data Practices in Europe tem como objetivo disponibilizar soluções práticas para a utilização dos princípios dos dados FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) ao longo do ciclo de vida dos dados de investigação. A sua ênfase está na promoção da cultura de dados FAIR e na adoção de boas práticas para tornar os dados FAIR. Este projeto irá desempenhar um papel fundamental no desenvolvimento de normas globais para a certificação FAIR de repositórios e dos dados neles contidos, contribuindo para as políticas e práticas que irão transformar o programa EOSC (European Open Science Cloud) numa infraestrutura operacional.
A área de trabalho do projeto focada nas competências dos dados FAIR para o Ensino Superior, tem como principal objetivo o desenvolvimento de um quadro de competências de dados FAIR e a sua aplicação em modelos de currícula académicos, que possam ser adotados pelas Instituições de Ensino Superior. Para operacionalizar este objetivo estão a ser realizadas as seguintes atividades:
- mapeamento da integração dos princípios dos dados FAIR nos currícula académicos e análise do panorama das formações de dados FAIR disponíveis na Europa (Ver resultados em: D7.1 FAIR in European Higher Education e D7.2 Briefing on FAIR Competences and Synergies);
- elaboração de um quadro de competências de dados FAIR para o ensino superior e profissionais, com vista a apoiar o desenvolvimento de uma cultura de dados FAIR e a adoção dos princípios de dados FAIR na ciência de dados e outras disciplinas relevantes (Ver quado de competências em: D7.3 FAIR Competence Framework for Higher Education);
- transformação do quadro de competências em currícula modelo e cursos universitários para diferentes disciplinas e perfis profissionais;
- apoio à incorporação da formação na área dos dados FAIR em programas de formação universitários e de doutoramento através de uma série de workshops e atividades de partilha de conhecimentos.
Quadro de competências
D7.3 FAIR Competence Framework for Higher Education
O quadro de competências apresentado no relatório D7.3 FAIR Competence Framework for Higher Education, proporciona uma visão completa das competências, aptidões e conhecimentos na área de gestão de dados de investigação. Incorpora, por um lado, elementos de quadros de competências existentes de Data Stewardship e dados FAIR que abrangem sobretudo as competências de gestão de dados de investigação, e por outro, as competências necessárias para a gestão heterogénea de dados industriais e empresariais, mais comuns nas áreas de trabalho da indústria.
Este quadro de competências disponibiliza uma estrutura de definição de competências que permite o mapeamento de áreas de conhecimento e um conjunto de resultados de aprendizagem que podem ser utilizados para a definição de currícula académicos.
Estas competências estão organizadas em cinco grupos, são eles:
- Data Management and Governance competence group
- Data Engineering competence group
- Research Methods and Project Management competence group
- Domain related competence
- Data Steward professional and transversal skills
O quadro de competências é um dos elementos fundamentais para as atividades seguintes do projeto FAIRsFAIR e que irão oferecer contibutos relevantes para as Instituições de Ensino Superior.
Manual de adoção de competências FAIR
Por um lado, será inciada a criação de um manual de adoção de competências FAIR para as universidades, no qual se destaca o desenvolvimento de modelos de cursos e curricula para a formação na área dos dados FAIR, e a transformação do quadro de competências em materiais que possam ser utilizados pelas instituições de ensino superior.
Para este efeito, está a decorrer uma chamada para especialistas em dados FAIR e gestão de dados de investigação, que irão contribuir para a elaboração deste manual, através da participção no Booksprint for FAIR Adoption Handbook for Universities, cujos detalhes podem ser consultados na página do FAIRsFAIR em www.fairsfair.eu/events/booksprint-fair-adoption-handbook-universities.
Relatório de boas práticas de formação
Por outro, será também publicado um relatório de boas práticas de formação de competências de dados FAIR e gestão de dados de investigação em Instituições de Ensino Superior, que possam ser tidas como referência por outras instituições, que queiram adotar formação nesta área.
Poderá acompanhar o desenvolvimento destas atividades e das outras áreas de desenvolvimento do projeto FAIRsFAIR nos seguintes canais:
Página Web: www.fairsfair.eu
Twitter: FAIRsFAIR_eu
Categorias: FAIRsFAIR
