Data Steward Skills and Abilities Grid

SwissDS-ENV Grille de compétences et d'aptitudes des Data Stewards 19.10.2023 Auteur.e.s: Mathilde Panes (HEP Vaud), Gérard Bagnoud, Marielle Guirlet, Carmen Jambé, Sacha Auderset, Christelle Cocco, Zhargalma Dandarova, Ellina Mourtazina (UNIL), Claire Wuillemin (UNIGE), Vassilios Ioannidis, Patricia Palagi (SIB), Alexandra Stam (FORS), Eloïse Morisod, René Schneider (HEG, HES-SO Genève), Melanie Röthlisberger (UZH), Martin Jaekel, Felix Moerman (ZHAW) Formule de citation : Projet SwissDS-ENV, Grille de compétences et d'aptitudes des Data Stewards , Université de Lausanne, 2023. Ce document est un livrable du projet Swiss Data Stewardship Environment: Profile - Training - Network (SwissDSENV), financé par swissuniversities dans le cadre de la ligne d’action B5.2 : Plans de mesures concernant le data stewardship. La licence CC BY 4.0 sous laquelle est publié ce document vous autorise à: · Partager : copier, distribuer et communiquer le matériel par tous moyens et sous tous formats · Adapter : remixer, transformer et créer à partir du matériel pour toute utilisation, y compris commerciale à condition d'en créditer les auteur.e.s, d'intégrer un lien vers la licence, et d'indiquer si des modifications ont été faites. SwissDS-ENV: Grille de compétences et d'aptitudes - Data Stewardship Contexte Cette grille de compétences et d'aptitudes a pour but d'identifier les compétences et les aptitudes inhérentes au Data Stewardship, selon les références citées et en fonction des contextes respectifs des institutions partenaires du projet. Contenu Cette grille comprend 4 axes: compétences professionnelles, compétences de gestion, aptitudes personnelles et aptitudes sociales. Les compétences professionnelles font référence aux compétences métiers qui sont propres au rôle de Data Steward. Les compétences de gestion sont des compétences transversales qui sont importantes également dans le rôle d'un·e Data Steward. Les aptitudes personnelles sont des aptitudes que devraient posséder les Data Stewards et qui concernent leurs manières de travailler. Les aptitudes sociales interviennent lorsque les Data Stewards interagissent avec d'autres personnes. Les 5 colonnes de la grille sont les suivantes : N° de référence, Etape du cycle de vie des données, Compétences/aptitudes, Niveau de Bloom, Définition, Enseignement dans le CAS. Le n° de référence permet de se référer plus aisément à une compétence/aptitude. Pour certaines compétences métiers, nous avons ajouté une colonne pour spécifier l'étape du cycle de vie des données (adapté de FORS, 2023) qu'elles concernent. La colonne "compétences/aptitudes" contient la dénomination courte de la compétence ou de l'aptitude. Le "niveau de Bloom" utilise un verbe générique pour décrire le niveau cognitif selon cette taxonomie. La colonne dédiée à la définition précise ce qui est attendu pour la compétence. Cette colonne n'est pas remplie pour les aptitudes. Finalement, la colonne "enseignement dans le CAS" indique ce qui, à ce stade du projet, pourrait potentiellement être enseigné dans le CAS. Lien avec la formation certifiante Les compétences et aptitudes qui composent cette grille constituent le profil d'un·e Data Steward. Toutefois la formation certifiante (Action 2 du projet SwissDS-ENV) ne permettra pas d'acquérir toutes les compétences listées, car certaines compétences sont contextuelles et/ou fortement soumises à l'évolution des pratiques de gestion des données de la recherche. Un·e Data Steward devra veiller à adapter ses compétences professionnelles à son environnement spécifique. Les compétences de gestion devraient probablement être acquises en dehors de la formation certifiante en Data Stewardship. Les aptitudes personnelles et sociales ne seront pas enseignées. Références ADBU, 2023. L’évolution des métiers et des compétences au sein des bibliothèques d’Enseignement Supérieur et de Recherche (ESR) [enligne]. [Consultéle26juillet2023]. Disponible à l’adresse: http://coristshs.cnrs.fr/sites/default/files/ressources/adbu_etude_evolution_metiers_competences_bibliotheques_esr_2023.pdf ARMSTRONG, Michelle, DAVIS, Megan, DWORAK, Ellie, PAUL, Yitzhak et SHOOK, Elisabeth, 2021. Research Data Management Competencies Self-Assessment [enligne]. preprint. Data Management Services. [Consultéle26juillet2023]. Disponible à l’adresse: https://scholarworks.boisestate.edu/datamanagementservices/8/ ELIXIR, [sans date]. Data steward: policy, research and infrastructure. [enligne]. [Consultéle26juillet2023]. Disponible à l’adresse: https://competency.ebi.ac.uk/framework/datasteward/1.0/competencies FORS, 2023. Introduction à SWISSUBase. Présentation à l’Université de Lausanne. 6 juin 2023. GRUBER, Alexander, SCHRANZHOFER, Hermann, KNOPPER, Sabrina, STRYECK, Sarah et HASANI-MAVRIQI, Ilire, 2021. Kompetenzen von Data Stewards an österreichischen Universitäten. Mitteilungen der Vereinigung Österreichischer Bibliothekarinnen und Bibliothekare. 1 septembre 2021. Vol.74, n°1, pp.12 ‑ 32. DOI10.31263/voebm.v74i1.6255 KRATHWOHL, David R., 2002. A Revision of Bloom’s Taxonomy: An Overview. Theory Into Practice. 1 novembre 2002. Vol. 41, n° 4, pp. 212 218. DOI 10.1207/s15430421tip4104_2 PÔLE DE SOUTIEN À L’ENSEIGNEMENT ET L’APPRENTISSAGE DE L’UNIVERSITÉ DE GENÈVE, [sans date]. Taxonomies d’objectifs d’apprentissage et exemples de verbes d’action [enligne]. [Consultéle20juillet2023]. Disponible à l’adresse: https://www.unige.ch/dife/files/3514/5372/9196/Taxonomies-verbes-action_SEA-2015.pdf RYCHEN, Dominique Simone et SALGANIK, Laura Hersh, [sans date]. Highlights from the OECD Project Definition and Selection Competencies: Theoretical and Conceptual Foundations. https://files.eric.ed.gov/fulltext/ED476359.pdf CP Compétences professionnelles CP1 fonctionnement et enjeux de la recherche Comprendre Comprendre le fonctionnement et les enjeux du processus de recherche dans un contexte institutionnel, y compris les politiques, l'organisation et la stratégie Connaître les métiers connexes liés à la recherche et leur interaction au sein d'une institution x CP2 enjeux éthiques et déontologiques de la recherche, y compris le consentement éclairé Analyser Identifier et analyser les enjeux éthiques et déontologiques inhérents à la recherche, en mettant l'accent sur les aspects liés avec la gestion des données de la recherche et en incluant le consentement éclairé x CP3 contexte institutionnel de la recherche (politiques, organisation, stratégie GDR et ORD, métiers connexes) Connaître Identifier le contexte institutionnel de la recherche (politiques, organisation, stratégie GDR et ORD, métiers connexes) dans le cadre du poste CP4 cycle de vie de la recherche Comprendre Comprendre le cycle de vie de la recherche et les liens existants avec la gestion des données de la recherche, y compris dans des contextes spécifiques x CP5 Planifier & concevoir cycle de vie des données Analyser Analyser le cycle de vie des données et ses différentes étapes x CP6 Planifier & concevoir développement d'une compréhension des spécificités disciplinaires relatives à la gestion des données Appliquer Mettre en place des stratégies qui permettent de développer une compréhension ad-hoc des pratiques et des enjeux de gestion des données de la recherche spécifiques aux disciplines concernées x CP7 Planifier & concevoir enjeux légaux (protection des données à caractère personnel et/ou sensible - droit d'auteur - licences d'utilisation - droit de propriété intellectuelle) Appliquer Déterminer quels enjeux légaux jouent un rôle dans la gestion des données, en général et au niveau d'un projet spécifique Conseiller les chercheur·euse·s pour nourrir leur compréhension des enjeux légaux en lien avec les données de recherche de leur projet x CP8 Planifier & concevoir enjeux de l'Open Science, avec une attention particulière à l'Open Research Data Comprendre Comprendre les enjeux de l'Open Science et de l'Open Research Data et ce que ces enjeux impliquent pour la gestion des données de la recherche x CP9 Planifier & concevoir principes FAIR & mise en application Appliquer Mettre en pratique les principes FAIR en prodiguant des conseils aux chercheur·euse·s sur les bonnes pratiques liées à ces principes et en proposant des solutions pour que les chercheur·euse·s puissent appliquer ces principes, y compris en faisant des demandes pour que l'institution ou le service mette à disposition ces outils x CP10 Planifier & concevoir Data Management Plan (utilisation, qualité du contenu, corrections, élaboration de modèles disciplinaires, etc. ) Evaluer Concevoir des modèles de DMP (disciplinaires et/ou institutionnels), aider à l'utilisation de ces modèles, réviser des DMP, etc. x CP11 Collecter & enregistrer aide à la réutilisation des données Appliquer Conseiller dans la recherche de données déjà existantes ainsi que dans la réutilisation de ces données x CP12 Collecter & enregistrer compréhension des pratiques qui contribuent à la qualité, à l'exhaustivité et à la cohérence des données Comprendre Comprendre les pratiques qui contribuent à la qualité, à l'exhaustivité et à la cohérence des données x CP13 Collecter & enregistrer aide à la mise en place d'une collecte de données compatible avec les bonnes pratiques de la gestion des données de recherche et avec les enjeux légaux Comprendre Aider les chercheur·euse·s à la mise en place d'une collecte de données compatible avec les bonnes pratiques de la gestion des données de recherche et avec les enjeux légaux Conseiller les chercheur·euse·s dans le choix des outils de collecte x CP14 Collaborater & analyser traitement des données sensibles, anonymisation et désidentification des données Appliquer Conseiller les chercheur·euse·s concernant le traitement des données sensibles, l'anonymisation des données et la désidentification des données Conseiller les services et/ou l'institution concernant les outils à mettre à disposition pour un traitement adéquat des données sensibles, pour l'anonymisation et la désidentification des données x CP15 Gérer, stocker & sécuriser documentation et organisation des données Appliquer Connaître, comprendre et appliquer les bonnes pratiques de documentation et d'organisation des données x CP16 Gérer, stocker & sécuriser fonctionnement des bases de données Comprendre Comprendre le fonctionnement d'une base de données et son utilisation dans la gestion des données de la recherche x CP17 Gérer, stocker & sécuriser infrastructures de gestion et de stockage Connaître Connaître les différents types d'infrastructures de gestion des données et de stockage des données Conseiller les chercheur·euse·s dans le choix des infrastructures de sauvegarde x CP18 Gérer, stocker & sécuriser sécurité des données Appliquer Connaître les protocoles en vigueur dans l'institution Conseiller les chercheur·euse·s concernant la sécurité des données x CP19 Archiver & partager utilisation des standards (formats, schémas de métadonnées, etc.) Appliquer Utiliser les standards actuels en ce qui concerne notamment les formats, les schémas de métadonnées, et ce, selon les disciplines x CP20 Archiver & partager préservation à long terme Connaître Connaître les bonnes pratiques en matière et les spécificités de la préservation à long terme des données (formats, standards, infrastructures, préparation et choix des données, etc.) x CP21 Archiver & partager aide à l'utilisation de dépôts de données en vue du partage (choix et utilisation du dépôt et préparation des données) Comprendre Connaître les dépôts existants, leurs avantages et inconvénients, dans quel cas les utiliser, etc. x CP22 Promouvoir en vue de la réutilisation valorisation des données Appliquer Conseiller les chercheur·euse·s concernant la valorisation de leurs données, via leur publication notamment, en vue d'une réutilisation x CP23 communication sur la politique de gestion des données, expliquer les implications et favoriser une prise de conscience des enjeux Appliquer Communiquer à propos de la politique de gestion des données (du labo/service, de l'institution, nationale, etc.), expliquer ses implications et favoriser une prise de conscience des enjeux x CG Compétences de gestion (méthodes) CG1 gestion de projet Appliquer Appliquer les principes de la gestion de projet aux projets menés dans le cadre de l'activité des Data Stewards CG2 gestion d'un projet de recherche Connaître Connaître les spécificités de la gestion d'un projet de recherche x CG3 gestion du changement Appliquer Accompagner les chercheur·euse·s vers le changement (nouvelle culture autour de la GDR, nouvelles pratiques, etc.) CG4 coordination des besoins et des demandes en gestion des données de la recherche pour un service ou une institution Appliquer Coordonner les besoins et les demandes concernant la gestion des données de la recherche au sein d'un service ou d'une institution AP Aptitudes personnelles AP1 disposition à la formation continue et à la mise à jour de ses connaissances Être disposé·e à suivre des formations continues et à se tenir informé·e des nouvelles avancées dans le domaine de la gestion des données de recherche AP2 affinité avec le numérique Avoir une affinité et une familiarité avec les outils numériques et les technologies, éventuellement celles utilisées dans la gestion des données de recherche AP3 polyvalence, capacité d'adaptation, flexibilité et gestion de l'imprévu Faire preuve de polyvalence et être capable de s'adapter aux changements, de faire preuve de flexibilité et de gérer les situations imprévues dans le contexte de la gestion des données de recherche AP4 capacité d'organisation et de gestion du temps Être capable d'organiser efficacement les tâches, de prioriser les activités et de gérer son temps de manière efficace AP5 capacité de travail autonome Être capable de travailler de manière autonome, en prenant des décisions éclairées et en assumant la responsabilité des résultats AP6 curiosité Faire preuve de curiosité intellectuelle, en étant ouvert aux nouvelles idées et aux nouvelles approches AP7 créativité Faire preuve de créativité dans la recherche de solutions et d'approches novatrices pour la gestion des données de recherche AP8 méticulosité et précision Faire preuve de méticulosité et de précision AP9 résolution de problèmes Être capable d'identifier et de proposer des solutions pour résoudre les problèmes AP10 esprit de synthèse Être capable de synthétiser des informations AS Aptitudes sociales AS1 goût pour la transmission et capacité à former Avoir un intérêt pour la transmission des connaissances et des compétences, ainsi que la capacité d'enseigner et de former d'autres personnes dans le domaine de la gestion des données de recherche AS2 capacité de motivation Être capable de motiver les chercheur·euse·s et les équipes de recherche à adopter des pratiques de gestion des données efficaces et à respecter les politiques et les normes établies AS3 sens du service et du soutien Avoir un sens aigu du service et être prêt à fournir un soutien actif et continu aux chercheur·euse·s dans leurs besoins en matière de gestion des données de recherche AS4 capacité de persuasion Être capable de persuader et d'influencer les parties prenantes de l'importance et des avantages d'une gestion efficace des données de recherche AS5 capacité à travailler en équipe, à coopérer Être capable de travailler efficacement en équipe, en favorisant la collaboration et la coopération avec les chercheur·euse·s, les technicien·ne·s et les autres parties prenantes AS6 capacité de communication Avoir d'excellentes compétences en communication, tant à l'écrit qu'à l'oral, en adaptant son discours au public (y compris vulgarisation) et en utilisant des techniques de communication efficaces AS7 capacité d'écoute et d'empathie Savoir écouter activement les besoins et les préoccupations des chercheur·euse·s, faire preuve d'empathie et être attentif·ve à leurs attentes et à leurs préférences AS8 capacité à légitimer son action face aux chercheur·euse·s Être capable de justifier et de légitimer ses actions et recommandations auprès des chercheur·euse·s, en s'appuyant sur des arguments solides et pertinents Enseignement dans le CAS Niveau selon taxonomie de Bloom Projet SwissDS-ENV : Data Stewardship en unité/faculté Réf. Compétence / Aptitude Définition Etape du cycle de vie des données