Letramento informacional de dados: ensinando através de palestras e discussões
Um dos pilares do letramento informacional de dados é o educacional, como seu próprio nome já traz.
Bom, processos de educação/instrução levam tempo e… nem sempre temos tempo.
É o caso de equipes de pesquisa que necessitam de intervenções, mas contam com prazos muito curtos para submissão de trabalhos, artigos e bolsas.
Nesses casos, realizar apresentações abrindo para discussões pode ser uma boa ideia.
A clássica “roda de conversa” ainda é um meio de se promover o ensino e a aprendizagem.
Durante o capítulo 8 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 projeto de letramento informacional de dados com um grupo de pesquisa em ecologia na universidade de Oregon, nos EUA, utilizando uma abordagem de apresentações e discussões.
E no texto de hoje, abordarei os principais tópicos do capítulo.
Bora lá?!
Sumário
Contexto
O grupo de pesquisa em ecologia estava no último ano, de um projeto de 4 anos de financiamento.
Eles tinham falhas em todas as 12 competências do letramento informacional de dado (LID), mas não conseguiriam em um curto prazo solucionar todas de uma só vez, portanto foram priorizados de forma mais genérica os principais tópicos.
“Não havia uma consistência de padronização de processos entre alunos e docentes. Os alunos entrevistados afirmaram que deixariam uma cópia dos dados com os professores, que por sua vez falaram que eles eram de responsabilidade dos professores.” ¯¯\_(ヅ)_/¯
Antes de iniciar o projeto, a equipe de bibliotecários realizou um levantamento bibliográfico para buscar quais eram as principais práticas de gerenciamento de dados no campo da ecologia, biologia e áreas ambientais gerais.
Dentre os artigos selecionados, encontraram um que continham orientações essenciais para a manipulação de dados da área da ecologia (não que houvesse grandes diferenças para outras áreas) e ampliaram o projeto através deles.
Eles eram:
- Utilização de scripts para registrar análises estatísticas;
- Armazenar e compartilhar dados em formatos não proprietários;
- Arquivar dados brutos originais;
- Usar nomes descritivos claros nos arquivos;
- Criar uma padrão de estrutura em planilhas e um esquema de banco de dados;
- Ter o registro dos nomes taxonômicos completos;
- Padronizar os formatos de data e hora;
- Planejar e arquivar os metadados com antecedência e frequência.
Conversando com os docentes, a grande preocupação deles era de que os alunos tivessem um bom entendimento da implementação de boas práticas de metadados e organização e estruturação dos dados.
Baseado nessas informações partiram para o projeto.
Formato do projeto
A equipe de que aplicou o projeto era formada apenas por duas pessoas bibliotecárias, uma especializada em serviços de dados científicos e outra especializada na área de biologia e ciências ambientais.
O grupo de pesquisa também era pequeno, formado por 8 pessoas: dois professores, dois pesquisadores de pós-doutorado, três alunos e um assistente de pesquisa.
Realizaram sessões de 1,5 horas por semana, com enfoque em palestras, discussões e exercícios em grupos.
Os principais tópicos abordados nas sessões foram:
- Formatos e conversões de arquivos: entender sobre a inteoperabilidade ao longo do ciclo de vida dos dados e como convertê-los de forma consistente.
- Publicação de dados: saber onde encontrar repositórios de dados relevantes e como avaliar e selecionar onde depositar dados.
- Preservação e arquivamento: entender conceitos e práticas de como criar metadados para descrevê-los e preservá-los de forma que se tornem citáveis ao longo do tempo.
- Citação de dados: saber como citar corretamente dados de fontes externas, utilizando DOI; compreender questões de permissões e restrições de direitos autorais.
Dentre os exercícios propostos, utilizaram como didática criar um modelo relacional de dados entre os participantes com folhas de papel entre eles, exemplificando os conceitos de 1:1, 1:n etc.
Caso você não saiba o que é o modelo relacional de dados, confira esse , esse e esse outro link.
Resultados
Mais uma vez conseguiram um resultado positivo com a intervenção.
Através de avaliações utilizando as ferramentas do google, realizaram testes simples com os alunos, além das percepções diárias do trabalho no grupo de pesquisa.
O tempo de 1,5 horas se mostrou eficiente para cada sessão de um treinamento, mas precisamos lembrar que esse foi um caso bem específico e que poderia ter sido mapeado com um planejamento prévio por parte da universidade.
Os resultados positivos desta intervenção, também puderam auxiliar para novos reforços e aprofundamentos de temas em futuras ações.
Considerações finais
Com os resultados úteis e positivos deste projeto é deduzível pensar que seria uma boa opção replicar em outros grupos de pesquisa em ecologia o mesmo conteúdo e ter os mesmos resultados.
Mas não é bem assim.
Esse projeto foi criado e montado especificamente para aquela equipe dentro daquelas condições e especificidades, o que leva um maior tempo de preparo de todo o conteúdo.
Implementar um projeto de letramento informacional de dados, na cultura de uma organização, leva tempo. Pequenas intervenções, podem “apagar o incêndio”, mas continuar replicando isso para todos os grupos não é sustentável a médio, longo prazo.
Talvez o ideal seja estruturar uma célula que desenvolva diversos treinamentos modulados ao decorrer do ano e que apenas em casos específicos, possam intervir em pequenos grupos.
E você? Como você enxerga que deve ser a estrutura de ações de uma equipe de LID em uma universidade?
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:
