Åpen, reproduserbar og transparent forskning

Ph.d.-kurs

Emnebeskrivelse

Mål og innhold

Mål:

Kurset har som mål å utstyre studentane med den

grunnleggande bakgrunnskunnskapen og praktiske

ferdigheter i åpen og reproduserbar forskning med fokus

på økologi.

Innhald:

Kurset gir praktisk opplæring i metodar og verktøy som

gjer økologisk forsking meir open, reproduserbar og

transparent.

Studentane får ei innføring i dataens livssyklus – frå

inhenting, prosessering og lagring til publisering, deling,

kommunsering og gjenbruk – i tråd med beste praksis,

FAIR-data prinsippa og standardar som Darwin Core.

Vidare vil studentane lære metodar og verktøy for

datavasking, reproduserbare arbeidsflytar og bruk av

kunstig intelligens (KI) til å støtte programmering.

Læringsutbytte

Studenten skal ved avslutta emne ha følgende læringsutbyte definert i kunnskapar, ferdigheiter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten:

  • Har oversikt over åpen vitenskap, FAIRprinsippene for forskningsdata og dataenes livssyklus.
  • Har en operativ forståelse av metoder og verktøy for databehandling og reproduserbare arbeidsflyter.
  • Kjenner til et bredt spekter av tilnærminger innen åpen og reproduserbar forskning.

Ferdigheter

Studenten:

  • Kan samle inn, bearbeide, lagre, publisere, dele, formidle og gjenbruke økologiske data i tråd med beste praksis og FAIR-prinsippene.
  • Kan anvende relevante metoder og verktøy for å gjøre forskning mer åpen, reproduserbar og transparent.
  • Kan vurdere i hvilken grad forskning er åpen og reproduserbar.

Generell kompetanse

Studenten:

  • Kan forvalte forskningsdata i samsvar med etablerte standarder for beste praksis.
  • Kan på en effektiv måte ta i bruk metoder og verktøy som fremmer åpen og reproduserbar forskning.
  • Kan drøfte fordeler og utfordringer knyttet til åpen og reproduserbar vitenskap.

Studiepoeng, omfang

3 studiepoeng

Undervisningssemester

Haust
Krav til forkunnskaper
Grunnleggende programmeringskunnskap i R.
Anbefalte forkunnskaper

Grunnleggende kunnskap i databehandling, -håndtering

og koding.

Krav til studierett
Tatt opp på ph.d programmet
Arbeids- og undervisningsformer
Undervisninga vert gitt i form av eit intensiv kurs på ei veke.
Obligatorisk undervisningsaktivitet

Mandatory attendance at seminar (module 1; 8 out of 10 seminars)

Mandatory attendance at field trip (module 2; 5 days plus follow-up)

Mandatory participation in practical mapping (module 3; 5 days plus follow-up)

Production and publication of project paper (Wikipedia article)

Compulsory assignments are valid for 6 subsequent semesters.

Vurderingsformer

I emnet nyttar ein følgjande vurderingsformer:

• deltagelse i obligatorisk arbeid og bidrag til gruppearbeid.

Karakterskala
Bestått/ Ikke bestått
Vurderingssemester
Haust
Hjelpemiddel til eksamen
Ingen