Este relatório foi desenvolvido no âmbito do projecto FAIRsFAIR, que visa desenvolver soluções práticas para apoiar a implementação e utilização dos princípios dos dados FAIR ao longo do ciclo de vida dos dados de investigação.

Visão global dos 7 estudos de caso

OrganizaçãoNome da iniciativaTipo de iniciativaPúblico-alvoU Bremen Research Alliance AlemanhaData Train programmePrograma de formaçãoEstudantes de DoutoramentoUniversidade NOVA de Lisboa PortugalResearch Data Management courseCursoEstudantes de DoutoramentoTU Wien ÁustriaCenter for Research Data Management and Data Stewardship courseUnidade institucional dedicada à GDI e cursoComunidade universitária e estudantes de Mestrado (Curso)Tampere University FinlândiaManaging Research Information course and RDM: survey and interview data courseCursosEstudantes de Mestradoswissuniversities SuíçaOpen Science programmeSistema de financiamento nacionalInstituições de ensino superiorUniversidade do Minho PortugalO Essencial da Gestão de Dados de Investigação (MOOC)MOOCEstudantes de Doutoramento e outros InvestigadoresUniversity of Cape Town África do SulVariety of training courses on RDM and FAIR data-related topicsProgramas de formaçãoComunidade universitáriaPara saber mais sobre estas iniciativas de formação, consulte a secção de estudos de caso do relatório (https://doi.org/10.5281/zenodo.5940099)

Principais conclusões

Âmbito e objetivos

Todos os estudos de caso partilham a necessidade de apoiar a aquisição de competências de dados FAIR em todos os níveis institucionais. No entanto, os investigadores de doutoramento continuam a ser vistos como uma categoria “prioritária” para se dotarem de competências relacionadas com dados.

Interdisciplinaridade como característica comum a todos os estudos de caso mas tem os seus limites.

Diversidade de responsáveis pela implementação da formação em GDI e dados FAIR:

• Agentes externos: a emergência de novas políticas e requisitos de financiamento a nível nacional e europeu.
• Agentes internos: compromisso dos profissionais (por exemplo, bibliotecários e membros do pessoal de apoio à investigação) de melhorar a formação em dados FAIR e a presença de políticas institucionais que regulem as práticas de dados de investigação.

Implememtação

Importante combinar abordagens top-down e bottom-up para assegurar a eficácia e sustentabilidade a longo prazo das novas atividades de formação de dados FAIR.

Suporte e recursos

Importância de financiamento e recursos humanos dedicados.

Um financiamento consistente pode assegurar a continuidade das atividades de formação a longo prazo e ajudar a alcançar objetivos e marcos também relacionados com estratégias institucionais.

Impacto

Necessidade de ir além do modelo tradicional de avaliação para fazer um balanço completo do impacto e influência alcançados pela iniciativa de formação.

A formação é importante mas não suficiente. Um conjunto diversificado de desafios ainda impede estudantes e investigadores de aplicar os princípios FAIR, incluindo a falta de um sistema de incentivos e recompensas.

Encontrar sinergias com outras prioridades na agenda institucional e nacional (por exemplo, ética e integridade da investigação, digitalização) pode ser um instrumento para não replicar esforços.

Ter uma estratégia e objetivos claros é fundamental para enfrentar os desafios que podem surgir e transformá-los em oportunidades.

Recomendações

Promover o envolvimento do pessoal de investigação e suporte e reforçar a capacidade em todos os níveis institucionais.

Necessidade de promover o intercâmbio entre líderes e profissionais, levando à definição de novas estratégias institucionais para apoiar a formação sobre dados FAIR.

“Everybody should be a data steward” e necessidade de toda a comunidade universitária se capacitar com as competências e práticas dos dados FAIR.

Desenvolver e articular políticas, infraestruturas e formação de competências para se reforçarem mutuamente

Políticas, infraestruturas e formação como três pilares principais de uma estratégia global destinada a transformar os princípios FAIR uma realidade.

Estar consciente das oportunidades a nível europeu e nacional e integrá-las nas estratégias institucionais

As universidades são atores chave na formação da próxima geração de profissionais de dados.

No entanto, devem trabalhar isoladamente e os seus esforços devem ser sustentados por novos quadros políticos e orientações a nível nacional e europeu.