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Ciência Aberta e Dados FAIR: Princípios, Práticas e Políticas
Ref. CADFAIR
- Duration: 20 hours
- Effort: 20 hours
- Pace: Self paced
- Languages: Portuguese
What you will learn
- Conhecer definições, origens e objetivos da Ciência Aberta a nível nacional, europeu e global;
- Compreender os princípios FAIR;
- Aplicação de práticas que garantam a gestão eficaz e reutilização de dados científicos;
- Reconhecer o papel do Data Steward e dos curadores de dados;
- Identificar e gerir dados sensíveis e adotar práticas de segurança digital e armazenamento seguro;
- Identificar diretrizes e exigências institucionais e internacionais para a gestão de dados científicos;
- Reconhecer tipos de IA, áreas de aplicação e seu papel na investigação científica;
- Refletir sobre o uso responsável da IA e os seus impactos na sociedade e na ciência.
Description
A Ciência Aberta assume um papel fundamental na promoção de uma investigação mais célere, colaborativa e eficaz, acelerando o avanço científico. Este curso oferece aos formandos uma oportunidade de adquirir competências essenciais em Ciência Aberta, Ciência Cidadã, Princípios FAIR, Gestão de Dados de Investigação (GDI), Políticas de Gestão de Dados de Investigação e da integração da Inteligência Artificial no trabalho científico.
No final do curso, ficarás mais preparado(a) para responder às crescentes exigências das políticas institucionais, financiadores de ciência e da sociedade.
Format
O curso está estruturado em seis módulos temáticos, organizados de forma progressiva para facilitar a aquisição de conhecimentos e competências essenciais sobre Princípios FAIR, Ciência Aberta, gestão de dados de investigação e Inteligência Artificial.
Prerequisites
Noções básicas de publicação em ciência.
Assessment and certification
A avaliação do curso será composta por questionários de verificação de conhecimento ao final de cada módulo e um exame final abrangente. Cada questionário tem o objetivo de reforçar os principais conceitos apresentados, enquanto o exame final avaliará de forma mais integrada os conhecimentos adquiridos ao longo de todo o curso.
Para obter a certificação de conclusão, o formando deverá alcançar uma classificação mínima de 60% na média ponderada entre os questionários e o exame final.
Este MOOC não atribui créditos formais (ECTS), mas a certificação poderá ser utilizada como comprovativo de formação complementar.
Course plan
Módulo 1: Ciência Aberta
1.1. Definições
1.2. Objetivos da UE
1.3. Objetivos de Portugal
1.4. Objetivos Globais
Módulo 2: Princípios FAIR
2.1. Findability
2.2. Accessibility
2.3. Interoperability
2.4. Reusability
Módulo 3: Boas práticas e curadoria de dados e metadados
3.1. Data Steward (Gestor de Dados ou Administrador de Dados) / Curador de Dados
3.2. Tipos de Serviços do Gestor de Dados
3.3. Repositórios
3.4. Tipos de Serviço de Curadoria
3.5. Níveis de Curadoria
3.6. Guia ‘CURATION’
Módulo 4: Competências em segurança e privacidade de dados
4.1. Conhecimento de Regulamentação e Legislação
4.2. Gestão de Dados Sensíveis e Identificação de Riscos
4.3. Aplicação de Boas Práticas de Segurança
4.4. Curadoria FAIR e Armazenamento Seguro
4.5. Capacitação e Cultura de Segurança
Módulo 5: Políticas de gestão de dados
5.1. Ciclo de vida das Políticas de Gestão de Dados de Investigação
5.2. Modelo de Desenvolvimento de Políticas
5.3. Elementos Essenciais das Políticas de Gestão de Dados de Investigação
5.4. Dados de Investigação
Módulo 6: Fundamentos da Inteligência Artificial
6.1. Introdução à Inteligência Artificial
6.2. Ética e Responsabilidade na IA
6.3. IA na Pesquisa Científica
6.4 Integração de Ciência Aberta, IA e Dados FAIR
6.5. Sinergias entre Ciência Aberta e IA
1.1. Definições
1.2. Objetivos da UE
1.3. Objetivos de Portugal
1.4. Objetivos Globais
Módulo 2: Princípios FAIR
2.1. Findability
2.2. Accessibility
2.3. Interoperability
2.4. Reusability
Módulo 3: Boas práticas e curadoria de dados e metadados
3.1. Data Steward (Gestor de Dados ou Administrador de Dados) / Curador de Dados
3.2. Tipos de Serviços do Gestor de Dados
3.3. Repositórios
3.4. Tipos de Serviço de Curadoria
3.5. Níveis de Curadoria
3.6. Guia ‘CURATION’
Módulo 4: Competências em segurança e privacidade de dados
4.1. Conhecimento de Regulamentação e Legislação
4.2. Gestão de Dados Sensíveis e Identificação de Riscos
4.3. Aplicação de Boas Práticas de Segurança
4.4. Curadoria FAIR e Armazenamento Seguro
4.5. Capacitação e Cultura de Segurança
Módulo 5: Políticas de gestão de dados
5.1. Ciclo de vida das Políticas de Gestão de Dados de Investigação
5.2. Modelo de Desenvolvimento de Políticas
5.3. Elementos Essenciais das Políticas de Gestão de Dados de Investigação
5.4. Dados de Investigação
Módulo 6: Fundamentos da Inteligência Artificial
6.1. Introdução à Inteligência Artificial
6.2. Ética e Responsabilidade na IA
6.3. IA na Pesquisa Científica
6.4 Integração de Ciência Aberta, IA e Dados FAIR
6.5. Sinergias entre Ciência Aberta e IA
Organizations
License
License for the course content
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives
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