講座内容
この教材では、新任教員研修プログラムとして、オープンサイエンス時代における研究データマネジメントの基礎について学ぶことができます。
本教材は、AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業において作成された「研究データ管理教材 基礎編」を基に作成しています。
1. 研究データマネジメントを知る（学習時間：約11分）
研究データマネジメントとはそもそも何か、について、その必要性や意義に触れながら説明します。
＜トピック＞
1. オープンサイエンス時代における研究データマネジメントの基礎について学ぶ
2. 研究データマネジメントの必要性
3. 研究データマネジメントの意義
4. 研究データのライフサイクル
5. 世界と日本におけるオープンサイエンスの動向
6. 研究者の負担軽減のための取組み
7. 参照資料
2. 研究データポリシーと関係規程等（学習時間：約14分）
研究データマネジメントの前提となる研究データポリシーと関係規程等について説明します。
＜トピック＞
1. 研究データ管理に関わる３つのポリシー
2. 研究データポリシーとは
3. 研究データポリシー・解説（大阪大学の場合）
4. 用語の定義
5. 研究者の責務
6. 大学の責務（大阪大学の場合）
7. 関連する法令・学内規則類（大阪大学の場合）
8. センシティブデータ
9. 個別の分野や研究コミュニティの慣習・基準
3. 研究データ管理計画（DMP）（学習時間：約8分）
研究データ管理計画（DMP）について説明します。
＜トピック＞
1. データ管理計画（データマネジメントプラン）とは
2. 研究データ管理計画（DMP）
3. DMP策定の意義
4. データ管理計画のライフサイクル
5. 申請書類（DMP）の作成
6. DMPに求められる情報
7. データ管理計画作成ツール
4. 研究データの取得・収集および保存・共有（学習時間：約20分）
研究データの取得・収集および保存・共有について説明します。
＜トピック＞
1. 研究データの取得・収集、保存・共有
2. 研究データの取得・収集
3. 研究データの保存・共有
4. 研究データの保存
5. 研究データの共有
6. ストレージサービス（大阪大学の場合）
5. 研究データを公開する（学習時間：約20分）
研究データの公開について、その意義と一般的な手順、注意点について説明します。
＜トピック＞
1. 研究データを公開することの意義
2. 公開前の確認事項
3. 研究データの公開
4. 研究データ公開に関わるポリシー
5. 機関リポジトリとは
6. データリポジトリとは
7. 研究データにDOIを付与する
8. メタデータとは
9. ライセンシング
10. データ論文とは
11. 機関リポジトリによる研究データ公開の流れ
6. 研究データを利活用する（学習時間：約9分）
他の研究者が公開した研究データを利活用する方法やその際の注意点について説明します。
＜トピック＞
1. データを検索する
2. 複数のデータリポジトリから一括で検索する
3. 個別のデータリポジトリで探す
4. データジャーナルから探す
5. 論文に記載されている情報からデータを探す
6. 利用条件の確認：ライセンス
7. データ引用の意義
8. データの引用
9. データリポジトリによる引用のサポート
7. 研究データ基盤・連携の紹介（学習時間：約7分）
研究データライフサイクルに沿った研究データ基盤や、基盤同士の連携可能性について、大阪大学での取組みを紹介します。
＜トピック＞
1. 研究データ基盤を知る、利用する
2. NII研究データ基盤（NII RDC）とは
3. AI等の活用を推進する研究データエコシステム構築事業
4. 大阪大学の研究データ基盤連携
5. GakuNin RDM（データ管理基盤）とは
6. 大阪大学のONION（データ集約基盤）とは
7. 大阪大学における分野別の基盤・連携の事例
8. 大阪大学の他の基盤機能開発の事例
9. 大阪大学学術情報庫 OUKA
10. メタデータの流通
11. 大阪大学の研究データ基盤支援体制
