수강신청

∙ 신청대상: 서울대학교 대학원생

∙ 신청기간: 2023년 10월 23일(월) ~ 11월 3일(금)

∙ 신청자 확인 및 승인처리까지는 1~2일 가량 소요됩니다.

수강기간

수강신청 승인처리일 ~ 2023년 11월 30일(목)까지 동영상 학습 가능

수강료

무료

강의 소개 및

목표

이 강의는 연구데이터가 점차 디지털화, 빅데이터, 오픈데이터 추세를 보임에 따라 연구데이터에 대한 이해와 관리가 새롭게 요구된다는 점에 기초하여 기획된 <대학원생의 연구데이터 이해와 관리> 시리즈의 첫 번째 강좌 <기본> 편입니다.

<기본> 편은 제1강 데이터리터러시, 제2강 연구데이터 플랫폼의 구조와 설계, 제3강 연구데이터 생애주기별 관리방안의 총 3개 주제로 구성되어 있습니다. 여기서 학생들은 새로운 맥락에서 급변하고 있는 연구데이터에 대한 이해를 높이는 한편, 새롭게 요구되고 있는 ‘연구데이터 관리와 재이용’ 담론을 떠받치고 있는 다양한 주제과 조우하게 될 것입니다.

미래의 연구자이자 많은 프로젝트나 연구에서 데이터를 직접 접하게 되는 대학원생들은 이 강의를 통해 데이터 및 데이터 환경에 대한 이해를 높이고 이를 관리 및 이용하는 방법을 학습함으로써 온라인 플랫폼을 통해 데이터의 공유와 이동이 자유로워진 지금의 연구 환경에 수월하게 적응할 수 있을 것입니다.

※ <대학원생의 연구데이터 이해과 관리> 강의 시리즈의 <기본> 편과 <제도> 편은 각각 개념과 제도에 초점을 두는 차이가 있을 뿐, 두 편 모두 연구데이터 그 자체와 이를 둘러싼 환경 변화를 포착하고 있기 때문에 함께 수강할 것을 권합니다.

수강대상

석/박사 과정의 대학원생들, 특히 연구데이터 수집 및 보관(관리)이나 2차 분석을 위해 데이터 검색과 재이용을 하는 학생들

※ 이 시리즈는 “서울대학교 BK21 대학원 혁신사업”의 예산지원에 따라 제작되었으며, 서울대학교 대학원생에 한하여 수강이 가능합니다.

학습시간

총 5시간 2분

∙ 제1강 데이터리터러시: 1시간 44분

∙ 제2강 연구데이터 플랫폼의 구조와 설계: 2시간

∙ 제3강 연구데이터 생애주기별 관리방안: 1시간 18분

교재

강사의 강의노트가 제공됩니다.

강사

∙ 제1강 데이터리터러시: 이정미 교수 (서울여대 문헌정보학과)

∙ 제2강 연구데이터 플랫폼의 구조와 설계: 박옥남 교수 (상명대 문헌정보학전공)

∙ 제3강 연구데이터 생애주기별 관리방안: 김지현 교수 (이화여대 문헌정보학과)

수료증 발급

수강 기간 내 진도율 100%를 달성 시 수료증 발급이 가능합니다.

주제

강의내용 및 학습시간

<제1강>

데이터

리터러시

Part 1

▪ 데이터리터러시의 개념 및 관련 역량

30분

Part 2

▪ 연구데이터와 데이터리터러시

  - 연구 라이프사이클의 이해

  - 연구데이터의 개념과 연구데이터 관리정책(DMP)

41분

Part 3

▪ 연구데이터 관리 가이드라인 사례

  - 해외/국내의 데이터관리계획 구성요소

▪ 연구데이터 관리를 위한 데이터리터러시

  - 대학원생들을 위한 데이터리터러시 역량

  - 데이터관리계획 작성 도구·교육·지원 사례

33분

<제2강>

연구데이터

플랫폼의

구조와

설계

Part 1

▪ 연구데이터 메타데이터 Ⅰ

  - 메타데이터의 정의 및 기능

  - 메타데이터의 종류(1): Dublin Core

39분

Part 2

▪ 연구데이터 메타데이터 Ⅱ

  - 메타데이터의 종류(2): DDI

  - 메타데이터의 종류(3): DataCite

  - 메타데이터의 종류(4): DCAT

41분

Part 3

▪ 연구데이터 리포지터리

  - 해외 사례: re3data.org / ICPSR Data Archive

  - 국내 사례: DataON / KOREAN RESEARCH MEMORY

40분

<제3강>

연구데이터

생애주기별

관리방안

Part 1

▪ 연구데이터 생애주기

  - 연구데이터 생애주기 모형 사례 및 비교: UK Data Archive / DataONE / Harvard

29분

Part 2

▪ 연구데이터 생애주기 단계별 데이터 관리방안(1)

  - 계획: 해외·국내의 DMP 현황, DMP 양식 및 작성 사례

  - 생산 및 수집: 메타데이터의 필요성 및 기술 요건

28분

Part 3

▪ 연구데이터 생애주기 단계별 데이터 관리방안(2)

  - 품질 확인: 데이터 품질 확인을 위한 기본 요건

  - 분석: 데이터 생산·수집의 방법론 기술 / 분석 준비 데이터세트

  - 저장 및 관리: 저장공간 옵션 / 데이터 보안 수준

  - 공유: 데이터 공유 정책 / 접근성 / 리포지터리

  - 보존: 데이터 백업 / 보존대상 / 보존기간

  - 재이용: 데이터 라이선스 / 재이용 조건 / 데이터 인용 / 재현가능성

21분