Versión para impresión
Ciro Llueca
Director de Biblioteca i Recursos d’Aprenentatge
Director Editorial UOC
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Barker, Michelle; Manola, Natalia; Gaillard, Vinciane; Kuchma, Iryna; Lazzeri, Emma; Stoy, Lennart (editors); Piera, Jaume (2021). Digital skills for FAIR and open science: report from the EOSC Executive Board Skills and Training Working Group. Brussels: European Commission. 67 p. Disponible en: <https://doi.org/10.2777/59065>. [Consulta: 30/03/2021].
En 2015, la Comisión Europea inició los trabajos para la creación del European Open Science Cloud (EOSC) que, cinco años y 320 M € más tarde, culminó con un prototipo de una infraestructura digital que persigue la compilación de todos los datos, servicios y herramientas de la Ciencia abierta que se generarán en la UE durante los próximos años, para ponerlos a disposición de la comunidad científica. El proyecto es ambicioso: quiere transformar la manera en que los investigadores acceden a los datos y los comparten, posicionando la UE en el liderazgo mundial en la gestión de datos de investigación.
El Grupo de Trabajo de Habilidades y Formación del EOSC se creó en el año 2020 con una vida prevista de doce meses y la coordinación de Natalia Manola (Universidad de Atenas) y Vinciane Gaillard (European University Association), para proporcionar directrices para el desarrollo y la formación en competencias digitales a partir de la premisa de que la mejora de las habilidades de los investigadores, del personal de apoyo a la investigación y de los proveedores de servicios son esenciales para el éxito del EOSC. El principal resultado de estos trabajos es el documento que hoy reseñamos.
El público objetivo del informe está formado por financiadores y legisladores; por las universidades y asimilados; los centros de formación; y por la propia EOSC y sus proyectos. Y el contenido se estructura en ocho apartados en torno a las competencias en datos FAIR1 y Ciencia abierta: Introducción; Estrategia EOSC; Desarrollo de profesionales; Colaboración para la mejora de estas competencias; Construcción de un repositorio de formación; Influencia en políticas nacionales; Recomendaciones finales (suma de las recomendaciones que acompañan a cada capítulo); y Conclusión. Dos anexos completan la obra: Casos de estudio; y Catálogo de formación.
La estrategia del EOSC contempla las competencias digitales porque parte de la hipótesis de que sin cultura de los datos no hay infraestructura útil. De hecho, el resumen ejecutivo de la obra avanza las prioridades del informe: desarrollar la próxima generación de profesionales de la Ciencia abierta y datos FAIR; colaborar para mejorar las habilidades digitales para datos FAIR y la Ciencia abierta; construir un nodo de conocimiento seguro y de larga duración para la formación en la materia; e influir en las políticas nacionales. Si este es el horizonte, el punto de partida apunta a la falta generalizada de experiencia en Ciencia abierta y datos (los retos derivados de la propiedad intelectual y la ética en la gestión de datos son elementos destacados, como preocupante es la falta de aprendizaje sobre gestión de datos en los niveles predoctorales); debilidad que se ve reforzada por la falta de una definición clara de los perfiles profesionales que pueden contribuir a esta meta, así como por la fragmentación de los recursos de formación.
En el desarrollo de la nueva generación de profesionales FAIR y de Ciencia abierta se reivindica el trabajo en equipo, capaz de generar mayores resultados que el de la suma de sus miembros. A las universidades y centros de investigación se les reclama una visión diversa de los puestos de trabajo y de las necesidades formativas del personal, que articula en cuatro ejes de actividad: TIC (desarrollo de software), bibliotecas (comprensión de los datos), investigación (producción de la investigación en cada disciplina específica) y público general (en el sentido de ciudadanía: los usuarios finales de la investigación). El capítulo 3.3. (p. 18) concreta estas consideraciones con un listado descriptivo de los perfiles, ejemplos de situaciones donde se requerirá actuar, y competencias necesarias. Así, transitan por este apartado investigadores, facilitadores EOSC, gestores de datos, ingenieros de software de investigación, profesionales de apoyo en infraestructuras, educadores EOSC, curadores de datos, auxiliares y bibliotecarios de datos, promotores de políticas, y ciudadanía. Si aplicamos el zoom al público de Blok de BiD, el auxiliar de datos «es un experto en la preparación y procesamiento de datos, incluyendo la selección, almacenamiento, preservación, trazabilidad y otros mantenimientos, así como difusión» y los bibliotecarios de datos son «profesionales expertos en gestión de datos de investigación, que utilizan los datos de investigación como recurso para apoyar al personal investigador en su gestión de datos (descripción, archivo, difusión)». Las competencias requeridas apuntan a una comprensión avanzada de los principios FAIR y CARE2; la capacidad de utilizar los servicios EOSC para cargar y preservar datos, así como para contribuir al desarrollo de la infraestructura; la habilidad de validar el cumplimiento de los principios EOSC en el uso de estos servicios; y la capacidad de aconsejar a investigadores y estudiantes sobre Gestión de Datos de Investigación, incluyendo su descubrimiento y reutilización de conjuntos de datos existentes, mediante los servicios EOSC. Se completa esta parte con dos recomendaciones con toque naif: utilización de la propia EOSC para el desarrollo de las iniciativas; y coordinación para incorporar estas competencias en los currículos universitarios europeos.
El apartado dedicado a la colaboración para la mejora de las competencias digitales en Europa se inicia con la figura de los centros de competencias, o sea nodos de formación integral para la adquisición de estas habilidades. A partir de 23 entrevistas se analizan ejemplos de espacios de formación de este tipo existentes en universidades, bibliotecas y centros de investigación (incluyendo el CSIC y la Universitat Politècnica de València, que destaca en la integración de estas competencias en los programas de formación continuada); pero también en infraestructuras de investigación (CESSDA, DARIAH), iniciativas nacionales y regionales (Bélgica, Grecia, Hungría, Italia y Suiza), y asociaciones profesionales (GLOBET, LIBER). El trabajo de análisis es exhaustivo, y el resultado apunta a acciones de formación; servicios de datos o ingeniería de software de investigación; recursos de orientación y servicios de asesoramiento (incluyendo asesoramiento sobre políticas y servicios); desarrollo de comunidades (por ejemplo, comunidades de formadores); catálogos de recursos, servicios o políticas; creación o difusión de estándares; servicios de evaluación (para formadores y aprendices, materiales de formación, etc.); y fomento de la colaboración entre los grupos de interés.
En la sección dedicada a la creación de un ecosistema federado, seguro y de larga duración que actúe como nodo de aprendizaje, se insiste en el formato de recomendaciones específicas para cada tipología de agente: los reguladores y financiadores deben prever inversión para crear estos repositorios; las universidades y centros de investigación tienen que saber cómo proveer y acceder a los recursos; los centros de competencias deben aprender cómo gestionar los recursos de forma interoperable, etc. El informe entra en el detalle de aspectos técnicos, como los esquemas de metadatos o los planes de calidad de estos nodos.
En el apartado de influencia en las políticas nacionales de ciencia abierta se amplía el zoom y se evidencian los problemas: actualmente, el desarrollo del factor humano no está asociado a políticas y programas adecuados. El análisis de nueve países (Portugal, Francia, Finlandia, entre otros) muestra poca coordinación interna: fragmentación de las prioridades en mejora de las competencias (muchas iniciativas, objetivos poco claros); ausencia de políticas nacionales específicas o integración de las competencias en muchas otras políticas; falta de uniformidad en los agentes que participan; numerosos programas formativos sin una acreditación específica; poco trabajo transversal que una competencias digitales, competencias vinculadas a datos FAIR y también las relacionadas con Ciencia abierta; y a menudo, acciones que tienen el foco principal en infraestructura, en detrimento del desarrollo profesional de las personas.
La conclusión general del informe insiste en que desarrollar las competencias del personal de apoyo a la investigación y los proveedores de servicios del EOSC es esencial para el éxito del proyecto. La frase final es muy significativa: «aunque este informe identifica los siguientes pasos para superar las lagunas existentes y las barreras para el desarrollo de competencias, hay que mantener el foco para continuar avanzando en él». Es decir, que «continuará ...».
El informe que hoy reseñamos es exhaustivo y riguroso, y apunta a elementos que en nuestro sistema universitario son ya una realidad; tímida y precaria, pero realidad. Puede parecer confuso que incorpore la Ciencia abierta, en el título y en todos los apartados, cuando de hecho está hablando sólo de datos: suena a imposición del título para amplificar su impacto cuando el informe ya estaba escrito. Y peca de un estilo que a los equipos de gestión parecerá excesivamente académico: con un lenguaje enrevesado, repetitivo, relleno de tecnicismos, y en general muy poco sugerente. En cierto modo contribuye a aumentar lo que denuncia: la borrachera de los informes y avisos de lo que hay que hacer con los datos de investigación. Pero compensa estas debilidades con un análisis certero de la situación generalizada de «pollos sin cabeza» en el sector de los datos de la investigación en los países europeos, y es pertinente en la definición de los roles que acompañan a la investigación, y de lo que se espera concretamente de cada perfil, a partir de las buenas prácticas analizadas dentro del contexto europeo.
En un año atípico, marcado por la COVID, este grupo de trabajo ha sido capaz de producir un buen análisis. Si transitáis por el ciclo de sobreexplotación de Gartner, justo después del pico de las expectativas infladas y antes de bajar hacia la curva de la desilusión, hallaréis la realidad que dibuja, y acierta, esta hoja de ruta para la mejora de las competencias del personal afectado por los datos de investigación.
1 FAIR, por el acrónimo en inglés de Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability: datos buscables, accesibles, interoperables y reutilizables.
2 CARE, por el acrónimo en inglés Collective benefit, Authority to control, Responsibility, Ethics: Beneficio colectivo, Autoridad para el control, Responsabilidad, Ética.
