Forskningsdatahåndtering

Emnet tar for seg teoretiske og praktiske sider ved forskningsdatahåndtering. Utgangspunktet er forskningsdatakretsløpet og hvordan forskningsdata håndteres fra starten på et forskningsprosjekt til ferdigstillelse, og bevaring av data for potensiell gjenbruk. Temaer som gjennomgås er blant annet datahåndteringsplaner, etiske og juridiske rammeverk for forskningsdata, FAIR-prinsippene, metadatastandarder, lisensiering og opphavsrett, datadeling og dataarkiver, datakuratering med data-rensing, standardisering, metadatabeskrivelse og formatering, analyse og håndtering av filformater og versjonskontroll, og langtidsbevaring.

Undervisningsspråk er norsk.

Ingen forkunnskapskrav.

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har:

• inngående kunnskap i forsker- og forskerstøtterollen i de forskjellige fasene av forskningsdatahåndteringsprosessen.
• avansert kunnskap om utforming av datahåndteringsplaner.
• inngående kunnskaper om etiske rammeverk for å håndtere forskningsdata, inkludert persondata.
• avansert teoretisk og teknologisk kompetanse for forskningsdatakuratering.
• inngående kunnskaper om standarder for beskrivelse, bevaring og gjenfinning av forskningsdata.

Ferdigheter

Studenten kan:

• kritisk vurdere og veilede i utformingen av datahåndteringsplaner.
• identifisere persondata og sensitive data og foreslå tiltak for forsvarlig behandling av dem
• selvstendig gjennomføre en datakvalitetsanalyse.
• kan beskrive forskningsdata med velegnede metadata samt bedømme dem etter FAIR-prinsippene.
• dokumentere relevante metoder for håndtering og bevaring av forskningsdata.

Generell kompetanse

Studenten

• Har avansert kunnskap om forskningsdatakretsløpet.
• Kan formidle kunnskap rundt forskningsdatakretsløpet og bidra til nytenking rundt forskningsstøttefunksjoner.
• Kan arbeide som forskerstøtte i alle faser av forskningsdatahåndteringsprosessen fra planlegging til databevaring.

Undervisningen skjer i form av fire todagers samlinger. Sesjonene følger forskningsdatakretsløpet: planlegging og etiske rammeverk; organisering og kuratering av data; beskrivelse og lagring av data; og langtidslagring. I samlingene inngår forelesninger og praktiske arbeidsoppgaver knyttet til et ekte eller konstruert datasett valgt av studenten.

Undervisningen vil foregå fysisk på campus og ta for seg de tre innholdskomponentene i mappa. Studenter får tilbud om tilbakemelding på delene i undervisningen. Studenter som ikke møter til undervisning mister muligheten til å få tilbakemelding.

Ingen arbeidskrav eller obligatorisk aktivitet.

Eksamen i emnet er en individuell mappe på 10-12 sider bestående av fire deler for en bestemt case. Skrifttype og skriftstørrelse: Arial / Calibri 12pkt. Linjeavstand: 1,5.

• Datahåndteringsplan 2-3 sider
• Dokumentasjon av kuratering 2-3 sider.
• Bevaringsplan 2-3 sider.
• Refleksjonsnotat 2-3 sider.

Mappen vurderes som en helhet uten delkarakterer. Ved strykkarakter må alle delene av mappen leveres på nytt. En student kan ved ikke bestått levere omarbeidet versjon av mappen til sensur én gang.

Alle hjelpemidler er tillatt, så lenge studenten følger regler for eksamen, kildebruk og sitering, og OsloMet sin veiledning for bruk av kunstig intelligens i studentoppgaver..

Gradert skala A - F.

Det benyttes en intern og en ekstern sensor til sensurering av besvarelsene. Et uttrekk på minst 10 % eller minst 10 av besvarelsene sensureres av to sensorer. Karakterene på de besvarelsene som er vurdert skal danne grunnlag for å fastsette nivå på resten av besvarelsene.