FAIR Essentials
Als onderzoeker heb je vast wel eens gehoord van de FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principes. Maar hoe maak je onderzoeksdata FAIR? Meld je aan voor deze hands-on training en leer wat FAIR is en wat het betekent voor verschillende disciplines.
Over
Deze cursus is gebaseerd op de PBL-aanpak van de Universiteit Maastricht. In die zin bouwen we zowel een collectieve discussie op over wat FAIR is als wat het betekent voor verschillende disciplines. Vervolgens integreren we wat we collectief hebben geleerd door FAIR toe te passen in break-out rooms.
Leerdoelen:
- Verkrijg theoretische basiskennis over wat FAIR is en hoe het kan worden toegepast in alle wetenschappelijke disciplines.
- Beschrijf de voordelen, belemmeringen en uitdagingen bij het FAIR maken van data en andere uitkomsten.
- Leer gezamenlijk door onafhankelijke, praktische ervaring met technieken, diensten en technologieën om uw data FAIR te maken of anderen te helpen om hun data FAIR te maken.
- Samen komen we tot een gezamenlijke roadmap met ideeën over wat het betekent om FAIR te zijn. Dit laatste punt zal worden gebruikt om de cursus in de toekomst verder uit te bouwen.
Aan de slag
Wil je meer weten over deze cursus?
Deze cursus is beschikbaar op aanvraag. Wil je deelnemen? Stuur dan een e-mail naar m.vivasromero@maastrichtuniversity.nl.
