Letramento informacional de dados: Desenvolvendo um workshop na universidade
Gerenciar dados não é uma tarefa muito fácil. Principalmente quando se há dados sendo produzidos em diversas frentes, de diferentes formas e formatos.
Centros de pesquisa e principalmente universidades, enfrentaram e enfrentam esse desafio. Para resolver esse problema é necessário estruturar políticas, processos, padrões para que se organize e haja de fato uma gestão.
Padrões de dados permitem que haja interoperabilidade entre eles e desenvolver esses padrões era a principal preocupação da equipe da Universidade de Purdue quando implementaram o programa de letramento informacional de dados.
Como conseguir orientar os usuários a desenvolverem e aplicarem metadados em seus conjuntos de dados?
Durante o capítulo 6 do livro:
“Data Information Literacy: Librarians, Data, and the Education of a New Generation of Researchers” (clique aqui para acessá-lo).
Caso você esteja chegando agora nesse texto, confira aqui a listagem dos demais.
Os autores relataram como implementaram um workshop de letramento informacional de dados na universidade de Purdue com enfoque na padronização e criação de metadados.
E no texto de hoje, abordarei os principais tópicos do capítulo.
Bora lá?!
Sumário
Contexto
O projeto foi realizado no laboratório de hidrologia no departamento de engenharia agrícola e biológica da Universidade de Purdue nos EUA.
Os alunos e docentes realizavam um processo comum de uso de dados:
- Coleta de dados de diferentes locais
- Processamento dos dados
- Arquivamento para uso futuro
Mas toda a equipe tinha uma grande dificuldade de conseguir gerenciar esses dados. Faltava-se organização e padronização dos processos para que se tivesse até mesmo uma comunicação correta entre pares.
A universidade possuía um site wiki, com procedimentos e informações a serem seguidas, mas não conseguiram implantar na cultura organizacional.
Eles perceberam que precisavam de treinamentos e de ter um padrão de metadados para conseguirem aderência prática entre os alunos e docentes.
“Finalmente, os metadados eram a chave para organizar, gerenciar e disseminar dados com eficácia. Quanto mais se sabe sobre o conteúdo de um conjunto de dados, mais provável é que se faça a escolha certa sobre usá-lo.”
Durante a revisão de literatura eles encontraram o Water Metadata Language (esquema de metadados criado pelo San Diego Supercomputing Center para séries temporais hidrológicas e dados sinóticos) e o Ecological Metadata Language — EML (um esquema de metadados mais genérico do que o WML, entretanto mais específico do que o Dublin Core), mas decidiram procurar entender quais eram as reais necessidades de metadados dos discentes e docentes para que se tivesse um contexto real e mais próximo do “problema” cotidiano deles.
Estrutura do projeto
Eles desenvolveram um projeto a partir de um workshop que durou de 3 a 4 meses, dividido em 3 módulos:
- Padrão de procedimentos operacionais: estruturar um padrão de procedimentos operacionais relevantes e aplicar ao criar procedimentos reais para o grupo de pesquisa.
Por exemplo: fizeram uma lista de verificação de tipos de dados que poderiam ser coletados (descrevendo os tipos de dados e entendendo o processo que seria seguido).
2. Busca de dados em bancos de dados externos: mostrar na prática o processo de busca de dados e a importância dos metadados para a estruturação das pesquisas, sabendo onde encontrar e citar eles.
Eles fizeram até mesmo uma prática didática para exemplificar como a descrição de dados (metadados) era importante para a reprodutibilidade de qualquer processo. Pediram para uma pessoa escrever instruções de como fazer um sanduíche de manteiga de amendoim e pediram para outra pessoa fazer.
3. Criação de metadados: analisar e criar metadados para descrever os próprios conjuntos de dados.
A equipe criou um formulário, já com campos gerais como: coordenadas geográficas, cobertura temporal, métodos de mostragem, palavras chave, resumo… e solicitaram que preenchessem e enviassem quaisquer outros necessários.
“Embora os alunos tenham dito que entendiam a necessidade de bons metadados descritivos, eles não foram rápidos em preencher o modelo de metadados que fornecemos”.
Resultados
Em mais um projeto a equipe ficou contente com o resultado.
Reunir o corpo docente, fornecendo as informações que deveriam ser coletadas, os alunos, mostrando como elas seriam operacionalizadas e os bibliotecários, facilitando a comunicação, organização e consistência delas foi a chave para o sucesso.
Os alunos foram capazes de aumentar ainda mais o entendimento da organização de procedimentos e estruturação de dados/informações em seus projetos de pesquisa.
Entretanto deixaram claro que aprender conceitos e fazer uma aplicação em um curso é muito mais fácil do que de fato incorporar dentro de uma cultura organizacional e fazer eles mudarem por contra própria.
Pela minha experiência pessoal/profissional, mudar uma “cultura de prática”, em quaisquer aspecto, leva tempo. Precisa ser reforçado, ser “atacado” de diversas formas e sempre estar atento a todos os possíveis impeditivos reais da mudança.
Considerações finais
Tenho achado muito legal ler esse livro, devido ao aprendizado com a experiência de especialistas desenvolvendo projetos de letramento informacional de dados.
A cada capítulo tenho percebido que nos contextos relatados, a necessidade era tão grande que quaisquer que fossem os métodos aplicados e especificidades priorizadas, haveria sucesso de alguma forma.
A implementação de um “letramento informacional de dados” em quaisquer organização é um projeto complexo, que exige práticas de gestão e estruturação de projetos muito bem organizadas e práticas técnicas de conteúdo e formas de operacionalização eficazes.
As equipes que realizaram o projeto contavam com pessoas de habilidades diferentes, mas que se complementavam dentro do time. Até o momento em minha trajetória pessoal/profissional, eu tenho visto que gosto mais de áreas técnicas mas não me fecho a outras vertentes e se em algum momento fizer sentido, eu mudarei.
Agora me diga, dentro do tema de “letramento informacional de dados” você se vê mais para uma área de gestão do projeto ou para a operacionalização dele?
Deixe nos comentários.
Se você chegou até aqui e curtiu, dê palmas, compartilhe e se inscreva para me acompanhar.
Ainda há muito a se explorar…
Textos anteriores
Caso você ainda não tenha lido os textos anteriores, não deixe de conferir eles:
