Producten SURF pilots
In samenwerking met SURF heeft een aantal hogescholen pilot-projecten uitgevoerd op het gebied van researchdata management en virtual research environments.
Het doel van de pilots was om geïntegreerde diensten voor onderzoek te realiseren die aansluiten bij praktijkgericht onderzoek.
Onderstaand vind je iedere pilot specifiek beschreven.
Hanzehogeschool | |
---|---|
Lectoraat: | Praktijkgericht Sportwetenschap en Curious Minds |
Contactpersoon: | Sanne Visser | s.s.visser@pl.hanze.nl |
Looptijd: | mei 2021 - augustus 2022 |
Bijhorende documenten: | Eindrapportage pilot DCC Tijd voor toekomst v1.0 |
Toelichting
Het doel van deze pilot was om datamanagement van het grootschalige programma Tijd voor Toekomst te inventariseren, stroomlijnen, optimaliseren en waar mogelijk te automatiseren. Datamanagement van dit langlopende project is geoptimaliseerd door invulling van een Research Drive en connecties tussen Enalyzer, Research Drive, SPSS en Canva. Er is geïnventariseerd hoe het proces na verschillende metingen kan worden geautomatiseerd en data verantwoord kan worden gedeeld tussen betrokken partijen.
Samenwerking tussen datastewards en onderzoekers is uitgebreid.
De Haagse Hogeschool | |
---|---|
Lectoraat: | Lectoraat Duurzame Talentontwikkeling |
Contactpersoon: | Marta Kargól | m.m.kargol@hhs.nlSaskia Rademaker | S.Rademaker@hhs.nl |
Looptijd: | 1 november 2021 – 1 juni 2022 |
Bijhorende documenten: | Procedure deponeren van datasets in EASY (pdf) Een voorstel voor het inrichten van interne procedure die ingezet kan worden bij het deponeren van alle datasets geproduceerd op De Haagse Hogeschool. Deze workflow kan ook gebruikt worden wanneer de data in een ander data archief gedeponeerd zouden worden. Formulier metadata gegeven t.b.v. deponeren van een dataset (docx) Om een dataset te kunnen deponeren wordt specifieke metadata gevraagd. In het formulier kun je de noodzakelijke metadata invullen. De metadatavelden komen grotendeels overeen met de Dublin Core Metadata standaard gehanteerd door DANS EASY. Onderzoekers worden gevraagd alleen zelf de metadata op te geven, die de datasteward niet zelf kan invullen op basis van aangeleverd dataset. Instructie aanmaak Read.me files (pdf) Dit is een instructie voor het schrijven van aanvullende informatie over de dataset die toegevoegde waarde voor de toekomstige gebruikers van de dataset heeft.Deze formulieren zijn dus specifiek bedoeld voor het deponeren van data in DANS EASY. Controleformulier van datasets voor datastewards (docx) Te gebruiken voor het toetsen van alle datasets aan de eisen van de hogeschool, het archief en FAIR, ongeacht het archief waarin de dataset gedeponeerd wordt. Rapport met geleerde lessen (pdf) Veelgestelde vragen over het deponeren van data in DANS EASY. |
Toelichting
Met deze pilot werd kennis opgedaan voor de ondersteuning van de laatste fasen van onderzoek, te weten a) publiceren en b) archiveren van onderzoeksdata. Op De Haagse Hogeschool is DANS EASY het aanbevolen data-archief. Het deponeren in DANS EASY wordt daarom actief ondersteund door het team datastewards. In deze pilot werd een interne procedure gedefinieerd en tools (formulieren) ontwikkeld om efficiënte en uniforme ondersteuning te bieden aan alle onderzoekers werkzaam op De Haagse Hogeschool. Volgens deze procedure adviseren datastewards de onderzoekers over het voorbereiden van de dataset en de keuze van data die gedeponeerd moeten worden. Vervolgens controleren datastewards de dataset en voeren ze de dataset in DANS EASY in op basis van een metadataformulier aangeleverd door onderzoeker.
Fontys Hogescholen - Venlo | GreenTechLab |
---|---|
Lectoraat: | GreenTechLab | https://fontys.nl/Onderzoek/Agro-Mechatronica.htm |
Contactpersoon: | Anton Winkelmolen | a.winkelmolen@fontys.nl |
Looptijd: | februari 2021 – augustus 2021 |
Bijhorende documenten: | Kennisclip (video)Beschrijving van de pilot (pdf) ‘Eerste hulp bij data-vragen van onderzoekers in hbo’ (Artikel in ScienceGuide) |
Toelichting
Fontys GreenTechLab doet onderzoek naar de inzet van drones voor het verzamelen van beelden van faunaschade aan akkers en de automatische verwerking van deze beelden op basis van machine learning. Het ultieme doel is dat er op termijn vanuit een dronebeeld
een volledig geautomatiseerd faunaschade taxatierapport wordt gegenereerd voor taxatiebureaus. In deze pilot zijn onderzoekers en onderzoeksondersteuners samen met SURF aan de slag gegaan met het opzetten van een workflow om de datastromen van de drone naar een onderzoeksomgeving te krijgen waar de data-analyse plaatsvindt.
Hogeschool Utrecht | Gezonde peutermonden |
---|---|
Lectoraten: | Innovaties in de Preventieve Zorg | Onderzoeksproject Gezonde peutermonden Kenniscentrum Gezond en Duurzaam Leven |
Contactpersoon: | Margreet Riphagen | margreet.riphagen@hu.nl |
Looptijd: | februari 2021 – oktober 2021 |
Bijhorende documenten: | Kennisclip2021-DCCPO-pilot-HU.pdf Template voor hergebruik van de applicatie op Github |
Toelichting
Voor het onderzoeksproject Peutermonden is samen met de onderzoekers hun complexe dataverzameling in kaart gebracht. Er is een webapplicatie ontwikkeld voor het digitaal verzamelen van privacygevoelige data van peuters op verschillende meetmomenten door de professionals bij consultatiebureaus. De webapplicatie - in de vorm van een dashboard - biedt een overzichtelijke weergave per peuter:
welke data er wanneer verzameld moet worden; en de invoer is volledig gedigitaliseerd en wordt automatisch gepseudonimiseerd.
HAS Hogeschool | |
---|---|
Lectoraat: | Datascience in oprichting Lectoraat Innovatieve Biomonitoring Lectoraat Gezonde plant op een vitale en duurzame bodem. Lectoraat Precision Livestock Farming Lectoraat Voeding en Gezondheid |
Contactpersoon: | Marien de Bakker | M.deBakker@has.nl Max de Visser | M.deVisser@has.nl |
Looptijd: | 1 november 2021 – 1 juni 2022 |
Bijhorende documenten: | Workshop ‘Een blik op metadata’ Video (nog in productie) FAQ |
Toelichting
HAS Hogeschool heeft een eenduidige metadataverzameling en -opslag onderzocht. De resultaten zijn gericht op het versterken van de motivatie d.m.v. workshops en ondersteunend materiaal (workshop en FAQ).
Saxion Hogeschool | |
---|---|
Lectoraat: | --- |
Contactpersoon: | Saskia de Rijk | s.c.m.derijk@saxion.nl |
Looptijd: | februari 2021 – augustus 2021 |
Bijhorende documenten: | Kennisclip (video)2021-DCCPO-pilot-Saxion.pdf 2021-DCCPO-enquete-Saxion.pdf |
Toelichting
Saxion heeft de wensen en eisen rondom onderzoeksdata (beheer, opslag, archiveren, metadateren en dissemineren) en de Research Drive geïnventariseerd. Uit hun vooronderzoek blijkt dat de omgang met data binnen Saxion onderzoek erg divers is. Het type data waar onderzoekers mee werken verschilt heel erg en daarbij ook de werkprocessen en behoeftes omtrent het werken met data en het delen ervan.
Hogeschool: HZ University of Applied Sciences | |
---|---|
Lectoraat: | HZ lectoraat Data Science HZ lectoraat Onderwijsexcellentie |
Contactpersoon: | Kees Bal | kees.bal@hz.nl |
Looptijd: | februari 2021 – augustus 2021 |
Bijhorende documenten: | Kennisclip (video)2021-DCCPO-pilot-HZ.pdf 2021-DCCPO-usecases-HZ.pdf Datasets op HBO Kennisbank |
Toelichting
Het doel van de pilot was om onderzoekers en lectoren een eenvoudige oplossing te bieden om gedurende de hele onderzoekscyclus verantwoord met hun data om te gaan. Kernelementen zijn Research Drive als opslagomgeving en Sharekit als (data-)publicatieomgeving. In deze pilot hebben twee onderzoekers een kleine datasets in SURFsharekit gedeponeerd en zijn de werkprocessen vormgegeven om dit te kunnen realiseren.
Reacties
Wil je iets kwijt, heb je een opmerking of wil je iets delen over dit bericht? Voel je vrij om een reactie achter te laten of in discussie te gaan met anderen!
Nog geen reacties, ben jij de eerste?