Digital Competence Center voor Praktijkgericht onderzoek

Bij HAS Hogeschool is een aantal lectoraten dat gebruik maakt van sensordata. Zij lopen in hun onderzoek regelmatig tegen het probleem aan dat de data-infrastructuur onvoldoende mogelijkheden biedt om de real-time sensordata uit de verschillende fieldslabs efficiënt en effectief op te slaan en in onderlinge samenhang breed toepasbaar te krijgen voor het lectoraatsonderzoek. Deze pilot richt zich op het beschrijven en ontwerpen van een workflow voor sensordata en een metadatamodel, zodat de sensordata geschikt is voor hergebruik en toepasbaar voor verschillende onderzoeksvragen.

Avans Hogeschool gaat in deze pilot aan de slag met Virtual Research Environments (VRE) voor de verzameling, opslag, verwerking van en samenwerking aan privacygevoelige data binnen praktijkgericht onderzoek. Concreet gaat Avans Hogeschool in kaart brengen wat de vereisten hiervoor zijn samen met onderzoekers, data stewards en juridische experts. Doel is om een template ontwikkelen voor een dataverwerkingsovereenkomst (DPA). Ook zullen in deze pilot twee VRE’s worden getest, namelijk de SURF Research Cloud en anDREa-infrastructuur met als doel een proof-of-concept te vinden voor cloud-gebaseerde oplossingen voor privacygevoelige data binnen praktijkgericht onderzoek.

Hogeschool Leiden gaat in deze pilot aan de slag met inrichten van een workflow die onderzoekers helpt om onderzoeksdata toegankelijk en beschikbaar te maken voor derden. Belangrijk daarbij is hoe de hogeschool centrale en decentrale onderzoeksondersteuning optimaal op elkaar kan afstemmen en hoe de workflow verankerd kan worden in de bestaande praktijk en hun RDM-protocol.

Deze pilot heeft als doel om docentonderzoekers en lectoren te ondersteunen bij de toepassing van Data Science binnen onderzoeksprogramma's en minoren. Studenten Data science en Computational Science gaan aan de slag met onderzoeksdata vanuit de kenniscentra. Hiervoor gaat Hogeschool Rotterdam de SURF-dienst Jupyter Hub inzetten, zodat studenten kunnen werken aan de onderzoeksdata zonder iets te hoeven installeren. Op deze manier wordt cloud computing op een laagdrempelige manier geïntroduceerd binnen de minoren en lectoraten. De pilot slaat zo een brug tussen onderwijs en onderzoek. In deze pilot gaat de Hogeschool Rotterdam zowel de klassieke toepassing van Jupyter Hub verkennen door deze dienst te gebruiken voor bijvoorbeeld Natural Language Processing en Computer Vision onderwijs, alsook meer innovatieve toepassing zoals het gebruik van Azure AI services.

Hogeschool Utrecht gaat aan de slag met een casus waar de berichtgeving rondom de oorlog in Oekraïne in kaart wordt gebracht met behulp van een analyse op de Global Database of Events, Language and Tone (GDELT) 2.0 databank. De GDELT 2.0 is een open databank met gegevens van nieuwsmedia en sociale media in meer dan honderd talen. In deze pilot gaan we realiseren om GDELT 2 data in SURF Research Cloud te ontsluiten en te gebruiken. Het doel is om SURF Research Cloud te implementeren als platform voor data-analyse in de projecten die voortkomen uit de SPRONG Responsible AI. Het beoogde resultaat is een serie tutorials waarin we mogelijkheden van data-analyse op SURF Research Cloud uitleggen en reproduceerbaar maken. Daarbij is expliciet het doel om te komen tot een aanpak die inzetbaar is zowel binnen als buiten het themagebied media.

Het lectoraat Bewegen In en Om Scholen van de Hogeschool Amsterdam verzamelt data van Amsterdamse basisschoolleerlingen om inzicht te krijgen in hun motorische ontwikkeling. Het betreft een database die periodiek wordt aangevuld met nieuwe gegevens vanuit een derde partij. Het is een continue monitoring waarbij de database steeds verder wordt uitgebreid en waar potentieel nieuwe onderzoeksvragen en inzichten uit voortkomen. In deze pilot gaan we verkennen hoe we de datastroom kunnen inrichten (inclusief proof-of-concept) om trendanalyses te kunnen doen en te kunnen rapporteren aan samenwerkingspartners zoals de gemeente Amsterdam en de scholen.

Binnen het vakgebied Agri, Food en Environment is het nog niet mogelijk om metadata toe te voegen aan data die verzameld zijn tijdens onderzoek aan de HAS Hogeschool. In deze pilot gaat de HAS samen met drie lectoraten, WUR DCC en het Centre of Expertise Green kernteam RDM onderzoeken welke standaarden bruikbaar zijn en hoe deze geïmplementeerd kunnen worden.

In deze pilot vraagt de Hanzehogeschool ondersteuning bij het beheer van onderzoeksgegevens en een virtuele onderzoeksomgeving voor een groot meerjarig onderzoek met kinderen op verschillende scholen in de provincie Groningen. Doel van het onderzoeksprogramma is om de jongste generatie Groningse kinderen die opgroeien in relatieve armoede dezelfde kansen te bieden als kinderen in de rest van Nederland. In dit project worden vele soorten gegevens gebruikt en verzameld uit verschillende bronnen, waaronder hooggevoelige gegevens (persoonsgegevens, gezondheid, enz.) van externe partijen.

De Haagse Hogeschool gaat de procedures voor het publiceren van onderzoeksdata in SURF Research Drive in DANS Easy in kaart brengen. Aan het einde van de pilot beschikt De Haagse Hogeschool over voldoende expertise om haar onderzoekers ondersteuning te bieden bij het archiveren van onderzoeksdata voor de langere termijn, het gereed maken van datasets voor opname in een data-archief en het FAIR maken van data.

Fontys GreenTechLab onderzoekt het gebruik van drones om beelden van faunaschade in akkers te verzamelen en de automatische verwerking van deze beelden op basis van machine learning. Het uiteindelijke doel is om vanuit een dronebeeld een volledig geautomatiseerd taxatierapport van faunaschade te genereren voor taxatiebureaus. In dit pilotproject zullen onderzoekers en onderzoeksondersteuners samen met SURF een workflow opzetten om de datastromen vanuit de drone naar een onderzoeksomgeving te krijgen waar de data-analyse zal plaatsvinden.

In Research Drive kunnen onderzoekers onderzoeksdata tijdens een onderzoeksproject opslaan en delen. Saxion Hogeschool gaat samen met een aantal lectoraten een nieuwe functionaliteit in Research Drive testen waarmee het mogelijk is om metadata aan de datasets toe te voegen (zoals de datum van aanmaak, de maker en een beschrijving) en vervolgens de datasets inclusief metadata automatisch naar een repository te sturen, zodat de dataset gearchiveerd of gepubliceerd kan worden. Hierdoor wordt een dataset vindbaar en geschikt voor hergebruik. Saxion Hogeschool gaat ook de bijbehorende werkprocessen testen die nodig zijn om dit systeem goed in te richten en gebruiksvriendelijk te maken.

Het proefproject wil onderzoekers en hoogleraren een eenvoudige oplossing bieden om gedurende de hele onderzoekscyclus effectief met hun gegevens om te gaan. De belangrijkste elementen zijn Research Drive als opslagomgeving en SURFsharekit als data-publishing omgeving. De pilot richt zich op het uploaden van kleine datasets in SURFsharekit vanaf de Research Drive, zodat onderzoeksdata gepubliceerd kunnen worden. In de pilot is geen sprake van een technische koppeling tussen Research Drive en SURFsharekit. De focus ligt op het ontwerpen van uitgewerkte werkprocessen die input leveren voor het tot stand brengen van de koppeling tussen SURFsharekit en Research Drive.

In dit pilotproject gaan onderzoekers en onderzoeksondersteunend personeel van de Hogeschool Utrecht de datacyclus professionaliseren en een VRE-omgeving ontwikkelen, gebaseerd op het onderzoeksproject Gezondere Peutermondjes. Dit project betreft mondzorg in consultatiebureaus om tandbederf bij jonge kinderen te voorkomen. Het gaat om privacygevoelige gegevens van kinderen waarbij verschillende partijen toegang hebben tot de gegevens voor analyse. De pilot richt zich op het bouwen van een onderzoeksomgeving en het koppelen daarvan aan gegevens die automatisch worden opgehaald bij de externe samenwerkingspartners.