Letramento informacional de dados: Avaliando as respostas dos usuários
Ao se desenvolver um novo projeto é essencial entendermos a opinião do usuário para que possamos de fato gerar um produto útil.
Nós como bibliotecários temos essa visão bem clara.
Continuando na leitura do livro:
“Data Information Literacy: Librarians, Data, and the Education of a New Generation of Researchers” (clique aqui para acessá-lo).
Se você chegou agora, não deixe de conferir os últimos dois textos:
Durante o capítulo 2 , os autores trouxeram uma descrição de como realizaram a estrutura do projeto para o desenvolvimento de letramento informacional de dados em bibliotecas universitárias. Já no capítulo 3, eles relataram as avaliações das entrevistas com os usuários (docentes e discentes) a respeito das principais competências.
E no texto de hoje, eu abordarei como foi estruturado o projeto e uma visão geral das respostas.
Bora lá?!
Sumário
2. Conversão de dados e interoperabilidade
3. Curadoria e Reutilização de Dados
4. Gerenciamento e Organização de Dados
6. Processamento e Análise de Dados
7. Qualidade de dados e documentação
8. Visualização e Representação de Dados
9. Bancos de dados e formatos de dados
10. Descoberta e aquisição de dados
Estrutura do projeto
Para aplicar na prática as competências listadas anteriormente, foi desenvolvido um estudo que durou 3 anos e foi financiado pelo IMLS (Institute of Museum and Library Services).
O projeto partiu do objetivo de se criar uma ação educativa através das bibliotecas e dos profissionais da ciência da informação. Realizaram 5 estudos de caso como forma de se analisar ao final os erros e acertos de diferentes métodos e contextos.
Eles foram realizados nas seguintes universidades:
- Purdue University;
- Cornell University;
- University of Minessota;
- University of Oregon
Nas Purdue University foram realizados 2 estudos de caso.
Em cada estudo foram definidos a seguinte estrutura de cargos/habilidades:
- 1 Bibliotecário de dados: gestão, manuseio e curadoria de dados;
- 1 Bibliotecário indexador: domínio das das informações de cada disciplina em particular;
- 1 Bibliotecário especialista em letramento informacional: direção geral do projeto;
- 1 Pesquisador do corpo docente: domínio da área de pesquisa da disciplina.
Em duas das equipes o bibliotecário de dados também foi o indexador.
O projeto foi realizado em 5 etapas:
- Revisão de literatura e análise do contexto da área: cada uma das cinco equipes identificou as particularidades de cada disciplina e discutiram para identificar temas comuns.
- Entrevista com os docentes e discentes: entender com os usuários qual era a importância de cada competência de acordo com a perspectiva deles.
- Criação do projeto: cada um dos 5 projetos seguiu um método diferente de aplicação:
- Prática incorporada dentro da biblioteca;
- Série de oficinas;
- Minicurso de 6 semanas;
- Curso híbrido presencial/online;
- Seminário único.
4. Desenvolvimento do projeto.
5. Análise do impacto: após o desenvolvimento e aplicação do projeto, eles realizaram uma análise de impacto nos usuários.
Entrevistas
Durante as entrevistas, foi pedido para os usuários classificarem as competências entre:
- 5 = essencial;
- 4 = muito importante;
- 3 = importante;
- 2 = pouco importante;
- 1 = não é importante.
Houve muita variação entre as respostas, entretanto as competências que tiveram um índice de mais importantes foram:
- Processamento e análise de dados;
- Visualização e representação de dados;
- Gerenciamento e organização de dados;
E as que tiveram menos importância foram:
- Descoberta, aquisição e preservação de dados.
Foi comentado que abordar conceitos de preservação de dados é complexo e difícil de abordar.
Arquivistas, precisamos das suas habilidades para desenvolver esses projetos também!
Diante de todas as competências, 4 temas gerais foram mais comuns entre docentes e discentes:
- Falta de treinamento formal em gerenciamento de dados: docentes e discentes concordaram que o ensino dessas habilidades antes da pós graduação seria mais útil.
Eu acredito que o letramento informacional de dados pode sim ser praticado na graduação e quem sabe iniciar alguma introdução já no ensino médio. Com talvez alguns conceitos de letramento de dados e estatísticos no ensino médio para que possa ser mais aprofundado na graduação.
Claro que seria em um cenário “ótimo”. No geral, acredito que seria essencial na graduação e um grande avanço no ensino médio.
- Ausência de políticas formais do laboratório: diversos usuários relataram que a falta de treinamentos sobre conduta responsável (ética na pesquisa) na pós graduação era recorrente.
Me surpreende esse tema, talvez pela idade do projeto ou mesmo por algum contexto que ainda não entendi completamente. Durante minha experiência pessoal/profissional ética na pesquisa é um tema sempre recorrente nos cursos.
- Aprendizado autodirigido por tentativa e erro: os docentes gostariam que seus alunos fossem aprendizes independentes. Que eles soubessem do ciclo de aprendizado da pós graduação:
Experimentar →Falhar → Voltar com o orientador →Tentar outra alternativa.
É interessante isso, pois é um tema que depois que entrei no mundo da tecnologia me deparei: “Como aprender a aprender?”. Acredito que a cada dia será uma habilidade mais necessária em todos os contextos e além disso, será mais divulgada e “ensinada”.
Profissionais com mais experiência sabem desse ciclo e dessa necessidade, mas sinto que falta trazer isso para os ambientes formais de educação.
- Foco na prática dos conceitos: os docentes sentem que os alunos entendem a teoria, mas quando vão aplicar na prática, não sabem como fazer.
Isso faz todo o sentido com o item anterior. É a capacidade de abstrair aquele conhecimento e aplicá-lo em outro contexto, com outros desafios e particularidades.
No mundo da tecnologia/programação é essencial esse execício e é assim que você aprende de fato (as vezes é necessário mais do que uma única abstração/projeto para que o conhecimento seja consolidado).
1. Culturas de Prática
Relacionado as culturas de prática (organizar, documentar e compartilhar) de dados de cada disciplina.
Os docentes descreveram que os alunos não tinham conhecimentos específicos da área, entretanto diversos docentes também desconheciam.
Os discentes não conheciam nenhum padrão de cultura, entretanto reconheciam a utilidade e importância
Nota geral:
- Docentes: Importante
- Discentes: Importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Reconhecer as práticas, valores e normas do campo da disciplina ou subdisciplina, no que se refere ao gerenciamento, compartilhamento, curadoria e preservação de dados.
- Reconhecer os padrões de dados relevantes da área (metadados, padrão de qualidade e formato) e entender como esses padrões são aplicados.
2. Conversão de dados e interoperabilidade
Relacionado a prática de converter dados em diferentes formatos (desde textos até imagens).
Os docentes percebiam que essas eram habilidades subdesenvolvidas nos alunos. Entretanto viam uma grande importância, pois os alunos poderiam não apenas trabalhar na pesquisa como na indústria, após a formatura.
Os discentes relataram já um uso diário da conversão de dados no seus trabalhos, desde conversões de dados brutos, como de dados processados.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Proficiência na conversão de dados de um formato para outro.
- Compreensão dos riscos e a potencial perda ou corrompimento de informações causadas pela alteração dos formatos de dados.
- Compreensão dos benefícios de disponibilizar dados em formatos padrão para facilitar o uso geral.
- Compreensão das vantagens de diferentes formatos de arquivo.
- Capacidade de codificar scripts de programação.
3. Curadoria e Reutilização de Dados
Relacionado a prática de assegurar a qualidade dos dados, mantendo documentado para que possam ser reutilizados.
Os docentes viam a importância do tema, entretanto também não tinham as habilidades necessárias para executarem. Quando questionados se haviam depositado os dados em algum repositório, apenas 3 dos 8 responderam que sim.
Os discentes entendiam e acreditavam que estavam realizando as práticas de curadoria e preparo para reutilização dos dados, entretanto não tinham certeza se estava correto.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Reconhece que os dados podem ter valor além do propósito original, para validar pesquisas ou para outros fins.
- É capaz de distinguir quais elementos de um conjunto de dados provavelmente terão valor futuro para si e para os outros.
- Compreende que a curadoria de dados é um empreendimento complexo, muitas vezes caro, mas vital para a pesquisa eletrônica conduzida pela comunidade.
- Reconhece que os dados devem ser preparados para sua eventual curadoria em sua criação e ao longo de seu ciclo de vida.
- Articula o planejamento e as atividades necessárias para permitir a curadoria de dados, tanto em geral quanto na prática local.
- Sabe como citar dados e como torná-los citáveis.
4. Gerenciamento e Organização de Dados
Relacionado a gestão dos dados em todo o seu ciclo de vida.
Os docentes viam que os alunos tinham parte desses conhecimentos a partir de trocas de conhecimentos com outros alunos. Alguns acreditavam que eles não precisavam entender todo o ciclo de vida, outros já afirmavam que era necessário conhecer para que pudessem corrigir algum erro que cometessem.
Os discentes entendiam a importância e zelavam por ela, entretanto não tinha as melhores práticas com os dados. Alguns mantinham cópias dos dados em seus computadores, sem medidas de segurança ou organização correta.
Nota geral:
- Docentes: 4
- Discentes: 4,47
Habilidades relacionadas à competência:
- Compreende o ciclo de vida dos dados.
- Desenvolve planos de gerenciamento de dados.
- Cria procedimentos operacionais padrão para gerenciamento de dados e documentação.
- Possui familiaridade com ferramentas de gerenciamento de dados.
- É capaz de descrever conjuntos de dados em um nível mais específico para descrever as alterações e análises realizadas.
5. Preservação de dados
Relacionado ao ambiente e tempo que os dados devem ser preservados para que possam ser reutilizados.
Os docentes tenderam a ver a importância, entretanto não era claro para todos. Muitos não sabiam o que seria necessário realizar para preservar. Eles também tinham a visão de que como a tecnologia modifica muito rápido, alguns arquivos se tornariam obsoletos rapidamente.
Os discentes não tinham muito conhecimento em preservação ou mesmo quanto tempo seus conjuntos de dados deveriam ser preservados. No geral, os alunos acreditavam que o pesquisador principal ou responsáveis cuidavam das da preservação dos dados.
Nota geral:
- Docentes: Importante
- Discentes: Importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Reconhece os benefícios e custos da preservação de dados.
- Compreende a tecnologia, os recursos e os componentes organizacionais da preservação de dados.
- Utiliza as melhores práticas na preparação de dados para sua eventual preservação durante seu ciclo de vida ativo.
- Articula o valor potencial de longo prazo dos próprios dados para si ou para outros e é capaz de determinar um prazo de preservação apropriado.
- Compreende a necessidade de desenvolver políticas de preservação e é capaz de identificar os elementos centrais de tais políticas.
- Reconhece os benefícios e custos da preservação de dados.
- Compreende a tecnologia, os recursos e os componentes organizacionais da preservação de dados.
- Utiliza as melhores práticas na preparação de dados para sua eventual preservação durante seu ciclo de vida ativo.
- Articula o valor potencial de longo prazo dos próprios dados para si ou para outros e é capaz de determinar um prazo de preservação apropriado.
- Compreende a necessidade de desenvolver políticas de preservação e é capaz de identificar os elementos centrais de tais políticas.
6. Processamento e Análise de Dados
Relacionado a manipulação e análise dos dados.
Os docentes viam como a mais importante dentre as competências. Entretanto não ensinavam os alunos, devido a concepção que deveriam aprender de forma autônoma.
Os discentes também viam como grande importância, devido a natureza da pesquisa científica. Eles relataram que aprendiam sozinhos e as ferramentas que mais utilizaram foram: R, SPSS, SAS, Excel, MATLAB, ArcGIS, Python e C++.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Familiaridade com ferramentas e técnicas básicas de processamento e análise de dados da disciplina ou área de pesquisa.
- Compreensão do efeito que essas ferramentas podem ter nos dados.
- Uso de ferramentas de gerenciamento de fluxo de trabalho apropriadas para automatizar a análise repetitiva de dados.
7. Qualidade de dados e documentação
Relacionado a garantia de qualidade do trabalho e documentação das etapas e decisões tomadas.
Os docentes sentiam que os alunos sabiam verificar a qualidade dos dados antes de iniciarem as análises, entretanto não tinham muita confiança. A dificuldade em fazer os alunos escreverem a documentação foi um tema recorrente (deduziram que era devido ao foco na execução do trabalho e não da manutenção da reprodutibilidade).
Os discentes, de modo geral, estavam realizando as etapas de controle de qualidade e documentação. Alguns alunos usavam softwares de controle de versão (computação) outros a nomes de arquivos (ecologia).
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Reconhece, documenta e resolve quaisquer problemas aparentes nos dados.
- Utiliza metadados para descrever e facilitar a compreensão de possíveis problemas com os conjuntos de dados.
- Documenta os dados o suficiente para permitir a reprodução de resultados de pesquisa por outros.
- Rastreia a origem dos dados e indica as versões de um conjunto de dados.
8. Visualização e Representação de Dados
Relacionado a visualização dos dados analisados.
Os docentes entendiam a visualização e a representação de dados como uma competência crítica para os alunos dominarem. Os professores relataram que os alunos aprenderam como operacionalizar as ferramentas de visualização mas não eram tão habilidosos em como fazer uma boa visualização.
Os discentes reconheciam a importância da visualização de dados para transmitir suas pesquisas em publicações e outros locais. Eles aprenderam de forma autônoma e gostariam que tivessem tido mais instruções formais de como realizar nos softwares.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Usa com proficiência as ferramentas básicas de visualização.
- Evita visualizações enganosas ou ambíguas.
- Escolhe o tipo apropriado de visualização de acordo com propósito.
- Compreende a operacionalização dos software de visualização de dados.
9. Bancos de dados e formatos de dados
Relacionado ao entendimento de bancos de dados relacionais e os diferentes formatos de dados para se armazenar.
Os docentes afirmavam que os alunos precisavam entender o conceito de banco de dados, formatos de dados e como consultar eles.
Os discentes comentaram mais sobre os diferentes formatos de dados que eles trabalhavam do que sobre o banco de dados realacionais.
Nota geral:
- Docentes: Importante
- Discentes: Importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Compreende o conceito de bancos de dados relacionais e como consultar esses bancos de dados.
- Compreende como maximizar o desempenho de bancos de dados com base no próprio design.
- Torna-se familiarizado com os formatos e tipos de dados padrão para a disciplina.
- Compreende quais formatos e tipos de dados são apropriados para diferentes questões da disciplina.
10. Descoberta e aquisição de dados
Relacionado ao processo de encontrar novos conjuntos de dados e coletá-los.
Os docentes classificaram essa competência como a mais baixa, pois na maioria das vezes os dados eram trabalhados apenas internamente e se houvesse necessidade, seria uma habilidade facilmente adquirida.
Os discentes viam de grande importância essa competência, pois 14 dos 17 alunos fizeram uso de dados externos aos laboratórios. Dentre esses 7 relataram experiências positivas e negativas na transição dos dados.
Nota geral:
- Docentes: Importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Localizar e utilizar repositórios de dados disciplinares.
- Avaliar a qualidade dos dados disponíveis de fontes externas.
- Identifica fontes de dados externas apropriadas.
- Importar e converter dados quando necessários .
11. Ética e Atribuição
Relacionada as questões éticas de privacidade e propriedade intelectual dos dados.
Os docentes classificaram o item como muito importante, principalmente devido a necessidade de citação de dados. Entretanto acreditavam que muitos dos alunos necessitavam de mais conhecimentos em relação a privacidade e propriedade intelectual.
Os discentes acreditavam que eram competentes em citar dados, entretanto não conheciam nenhum periódico que pudesse aceitar conjuntos de dados para publicação.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Muito importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Compreender questões de propriedade intelectual, privacidade e confidencialidade de dados.
- Reconhecer dados de fontes externas apropriadamente.
- Evitar representações enganosas ou ambíguas ao apresentar dados.
- Identificar quais dados não devem ser exibidos ou não devido a privacidade.
12. Metadados e Descrição de Dados
Relacionado a descrição dos conjuntos de dados e metadados gerais e disciplinares.
Os docentes afirmaram que os alunos necessitavam de melhorias nessa competência, pois tinham grandes dificuldades em descrever com qualidade os dados. Eles próprios relataram que tinham baixos conhecimentos sobre o tema.
Os discentes disseram conhecer o conceito, mesmo sem ter nenhuma instrução, mas quando questionados eles deram respostas imprecisas. Nenhum dos alunos disse ter usado um padrão de metadados.
Nota geral:
- Docentes: Muito importante
- Discentes: Importante
Habilidades relacionadas à competência:
- Compreensão da lógica dos metadados.
- Proficiência na descrição dos dados para que possam ser entendidos e usados por si mesmo e por outras pessoas.
- Desenvolver a capacidade de ler e interpretar metadados de disciplinas externas.
- Compreender a estrutura e o propósito das ontologias para facilitar o melhor compartilhamento de dados.
- Ser capaz de responder quaisquer questionamentos sobre o conjunto de dados.
Considerações finais
É muito interessante de ver a falta de instruções formais que se tem dentro do tema, originando muitas oportunidades para profissionais bibliotecários.
Claro que o livro é mais antigo.
Entretanto arrisco dizer em nosso país atualmente, ainda não é aplicado esses conhecimentos e em diversas universidades o cenário é bastante parecido.
As competências não são um “padrão” prescritivo para se seguir, apenas são um elemento norteador para guiar o projeto.
Durante os próximos capítulos os autores explicarão cada projeto e ao final trarão perspectivas futuras para as competências.
Agora me diga, você conhece alguma universidade/faculdade que instruí seus alunos sobre a temática?
Ou mesmo em seu curso de pós, como são praticadas essas competências?
Deixe nos comentários e vamos conversar.
Se você chegou até aqui e curtiu, dê palmas, compartilhe e se inscreva para me acompanhar.
Ainda há muito a se explorar…
