Ліцензування в КПІ ім. Ігоря Сікорського

 Політика відритої науки:

4.2. Усі наукові результати Університету повинні знаходитися у відкритому доступі одразу після їх публікації під стандартною відкритою ліцензією Creative Commons (CC-BY – Зазначення Авторства або CC-BY-ND-NC – Зазначення Авторства – Некомерційна – Без Похідних).

п. 6.1. Навчальні й дидактичні матеріали, які працівники Університету створили для використання в освітньому процесі, повинні мати цифровий ідентифікатор об’єкта – DOI (Digital Object Identifier), бути загальнодоступними та поширюватися у відкритому доступі за відкритими ліцензіями Creative Commons (CC-BY або CC-BY-SA), якщо це не порушує чинне законодавство про інтелектуальну власність.  

8.7. Університет зобов’язується надавати допомогу дослідникам щодо питань ліцензування,..

Положення про управління дослідницькими даними:

6.5. Дослідницькі дані мають бути доступні для спільного використання відповідно до відкритих ліцензій, які якомога менше обмежують доступ та повторне використання. Для відкритих даних Університет рекомендує обирати машинозчитувані стандартні ліцензії Creative Commons CC BY 4.0. чи CC0. Для комп’ютерного програмного забезпечення рекомендується ліцензія MIT.

Ліцензія CC BY NC ND - відкрита ліцензія?

Так, це відкрита ліцензія, але з суттєвими обмеженнями. Вона належить до сімейства міжнародних ліцензій Creative Commons (CC), які створені для того, щоб автори могли безкоштовно та легально ділитися своїми творами з суспільством.

Проте в контексті Відкритої науки (Open Science) та класичного розуміння «відкритого контенту» ліцензія CC BY-NC-ND вважається найбільш обмежувальною і не повною мірою відповідає стандартам «вільної культури».

Ось як розшифровуються її умови, щоб розуміти межі цієї «відкритості»:

Компоненти ліцензії CC BY-NC-ND:

• BY (Attribution / Зазначення авторства): Користувачі можуть поширювати твір, але обов'язково мають вказувати ваше авторство, посилання на ліцензію та зазначати, чи були внесені зміни.

• NC (Non-Commercial / Некомерційне використання): Твір не можна використовувати з комерційною метою (наприклад, продавати доступ до нього, включати у платні збірники тощо).

• ND (No Derivatives / Без похідних творів): Твір не можна змінювати, редагувати, перекладати або створювати на його основі нові праці. Якщо користувач змінив матеріал, поширювати змінену версію він уже не має права.

Чому вона вважається "напіввідкритою" в науці?

Для репозитаріїв та наукових публікацій використання CC BY-NC-ND має свої плюси та мінуси:

Переваги (для авторів/установ)	Проблеми для Відкритої науки (Open Science)
Максимальний захист: Автор зберігає контроль над цілісністю тексту (ніхто не змінить зміст без дозволу).	Проблеми з TDM: Обмеження ND (без похідних) може блокувати автоматизований аналіз текстів і даних (Text and Data Mining), що критично для сучасних ШІ-інструментів та метааналізу.
Заборона наживи: Сторонні особи чи видавництва не зможуть продавати цей контент.	Сумісність ліцензій: Матеріали з цією ліцензією важко інтегрувати в інші відкриті освітні ресурси (OER) чи бази даних.
Безкоштовний доступ: Головна мета досягнута — читач може завантажити і прочитати роботу безкоштовно.	Вимоги грантодавців: Більшість європейських фондів (наприклад, Horizon Europe, Plan S) вимагають ліцензію CC BY (дозволяє комерціалізацію та похідні твори) і не приймають ND чи NC.

📌 Резюме для університетського репозитарію:

Якщо на сайті зазначена одна загальна ліцензія CC BY-NC-ND для всього репозитарію — це забезпечує базовий відкритий доступ (Green Open Access) і захищає викладачів від плагіату чи комерційного використання їхніх праць. Проте, якщо університет планує подаватися на міжнародні гранти чи інтегрувати дані в глобальні системи (на кшталт проєктів Open4UA), для наукових статей та датасетів у майбутньому може знадобитися ліберальніша ліцензія — CC BY.

Корисні ресурси, платформи, методичні матеріали з громадянської науки

Платформа	Опис	Посилання
EU-Citizen.Science	Платформа ЄС для обміну проєктами громадянської науки	https://eu-citizen.science
CitSci.org	Мультидисциплінарна платформа для громадянської науки	https://www.citsci.org
Zooniverse	Найбільша у світі платформа для спільних наукових проєктів	https://www.zooniverse.org
iNaturalist	Спостереження за біорізноманіттям	https://www.inaturalist.org
SciStarter	Каталог проєктів і можливостей участі	https://scistarter.org
ECSA (European Citizen Science Association)	Стандарти якості, кодекси практик, методичні матеріали	https://ecsa.citizen-science.net
Citizen Science Toolkit	Ресурси для проєктних команд	https://citizenscience.org.uk

Методичні матеріали	Опис	Посилання
European Citizen Science Association (ECSA)	огляди стандартів якості, кодекси практик, white papers	https://ecsa.citizen-science.net
Citizen Science Toolkit	ресурси для проєктних команд	https://citizenscience.org.uk.

Громадянська наука: основні моделі участі

Громадянська наука (citizen science) — це форма наукової діяльності, у якій до збору, аналізу або інтерпретації даних залучаються непрофесійні учасники: волонтери, громади, школярі, активісти — у співпраці з науковцями. За визначенням European Citizen Science Association (ECSA), це наукова діяльність, що здійснюється за активної участі громадян, які роблять внесок у дослідження, часто у співпраці з професійними дослідниками.

У Європейському Союзі громадянська наука є частиною політики відкритої науки й підтримується в межах рамкових програм досліджень та інновацій, зокрема Horizon Europe. Дослідницькі бібліотеки — за рекомендаціями Європейської асоціації LIBER — відіграють у цьому процесі роль методичного та інфраструктурного координатора.

• Основні моделі участі

Contributory (внескова модель). Учасники збирають або класифікують дані за визначеним протоколом. Приклад — Zooniverse, платформа, координована University of Oxford, де волонтери класифікують зображення галактик і транскрибують історичні документи.

Collaborative (модель співпраці). Учасники не лише збирають, а й беруть участь в аналізі та перевірці даних. Приклад — iNaturalist, створена за участі California Academy of Sciences: користувачі фіксують спостереження видів рослин і тварин, а спільнота перевіряє коректність визначення.

Co-created (модель співтворення). Громада бере участь у формуванні дослідницьких питань. Приклад — EU-Citizen.Science, платформа, що підтримується Європейською Комісією для розвитку політик і практик громадянської науки в ЄС.

Бібліотека як хаб. LIBER(European Association of Research Libraries) у своїй Open Science Roadmap сформулювала чотири рекомендації дослідницьким бібліотекам щодо громадянської науки: розвиток інфраструктур, підтримка доброї наукової практики, розробка методичних рекомендацій та навчання (skilling). На основі цих рекомендацій із 2019 року діє профільна робоча група LIBER, а окремі університетські бібліотеки — зокрема консорціум бібліотек університетів Балтії — вже трансформуються в «хаби громадянської науки», що поєднують методичну, інфраструктурну та навчальну функції.

Робота над помилками: Чому Плани УДД в КПІ повертають на доопрацювання?

План управління дослідницькими даними (УДД або DMP) — це вже не просто формальність для галочки, а обов'язкова умова сучасних грантових проєктів, зокрема в рамках Horizon Europe. Проте аналіз свіжих планів, що надходять на перевірку до Науково-технічної бібліотеки КПІ у 2026 році, показує: автори часто сприймають цей документ як анкету, а не як реальний управлінський інструмент.

Результат? Загальні декларації замість конкретики та закономірне повернення документа на доопрацювання.

Ми зібрали та систематизували найпоширеніші помилки дослідників — від критичних пропусків до глибинних системних прорахунків. Перевірте свій план перед подачею!

🔴 Топ-3 критичних помилок (є майже у всіх планах)

1. Відсутній або «іграшковий» розділ «Забезпечення якості» (QA) Жоден із розглянутих планів не містив повноцінного QA-розділу. Дослідники забувають описати версіонування файлів, перевірку цілісності даних (наприклад, через контрольні суми) та правила збереження незмінної головної копії (master copy) окремо від щоденних робочих матеріалів.

2. Архівування плутають із поточним зберіганням Поточна робота з файлами в хмарі та довгострокове архівування — це різні процеси. Типова помилка — не вказувати конкретний науковий репозитарій з DOI на початку (як-от Zenodo, що вимагається п.6.3 Положення КПІ).

3. «Обмін даними» без конкретики У планах катастрофічно бракує деталей: як саме отримуватиметься DOI, які точні терміни публікації даних після завершення ембарго, і чому ліцензія CC BY 4.0 не прив’язана безпосередньо до умов обміну.

🟡 Важливі деталі, про які забувають

• Пропрієтарні формати без виправдання: Повсюдне використання XLSX та DOCX. Натомість Положення (п.4.2) вимагає відкритих форматів (.csv, .odt, .txt) або чіткого обґрунтування, чому залишено закритий формат, із описом відкритої альтернативи.

• Де ліцензія? Ліцензія CC BY 4.0 для самих даних і CC0 для метаданих мають фігурувати у розділі про обмін даними. Натомість посилання на них або відсутнє, або з'являється аж наприкінці — в архівуванні.

• Анонімні ролі: Розподіл обов'язків є, але без конкретних імен, матриці задач за етапами проєкту та без дати першого обов'язкового перегляду плану (а його треба переглядати щопівроку!).

🔵 Системні прогалини (паспортна частина та метадані)

• Адміністративний вакуум: Дослідники забувають вказати номер теми/договору, версію самого DMP, джерело фінансування та контакти особи, відповідальної за запити щодо даних.

• Винахід велосипеда: Шаблон вимагає зафіксувати, чи перевіряв автор наявність вже існуючих схожих наборів даних (у Re3data, Zenodo тощо) для їх повторного використання. Цей пункт зазвичай просто ігнорують.

• Загальний Dublin Core: Стандарти метаданих або не згадуються взагалі, або копіюється загальна фраза «Dublin Core» без жодної прив'язки до конкретних полів.

🧠 4 типи мислення, які псують ваш DMP

Ці помилки виникають не через некомпетентність. Це наслідок неправильного сприйняття документу. Зазвичай автори потрапляють в одну з чотирьох пасток:

Тип 1. Декларативність без механізму

Симптом: Писати що буде зроблено, але не писати як.

• Приклад: Вказати стандарт EngMeta, але без URI/версії. Згадати DataCite, але не написати, хто, коли і через який інтерфейс заповнює метадані. Згадати Nextcloud, але не уточнити, чиї це сервери.

• Причина: Сприйняття DMP як форми для відписки, а не як інструкції для команди.

Тип 2. Ігнорування масштабу

Симптом: Технічні параметри проєкту суперечать обраним інструментам.

• Приклад: Вказати загальний обсяг даних у 500 ГБ – 1 ТБ і обрати основним репозитарієм Zenodo, де безкоштовний ліміт становить 50 ГБ на датасет, і не пояснити, як дані будуть секціонуватися.

• Причина: DMP заповнюється ізольовано від реального технічного планування та розрахунку бюджету.

Тип 3. Відсутність інституційного контексту

Симптом: Документ пишеться так, наче дослідник перебуває у вакуумі.

• Приклад: Роль Data Steward прописана як абстрактна «відповідальна особа» без ПІБ та посади. Бібліотека КПІ (яка є офіційним RDM-центром університету - див. Положення про УДД) взагалі не згадується, а її послуги не включені як безпосередній нефінансовий внесок (non-financial contribution) у проєкт.

• Причина: Брак інформованості про те, що в університеті вже є готова RDM-інфраструктура підтримки.

Тип 4. Плутання «подати DMP» з «вести DMP»

Симптом: Переконання, що план пишеться один раз на початку проєкту.

• Приклад: Відсутність графіка планових оновлень (наприклад, на місяцях M6, M18, M30 для тривалих проєктів), повне ігнорування спеціалізованих платформ (DMPonline або ARGOS) та відсутність умов для позапланового апдейту (зміна складу партнерів, форс-мажори, нові умови ембарго).

• Причина: Освітня прогалина щодо концепції Living DMP (живого документа), яка є базовою для Horizon Europe.

💡 Висновок для авторів та експертів: Найслабші місця планів — це точки конкретних зобов'язань: назва репозитарію, чітка ліцензія, терміни, імена. Фрази типу «дані будуть доступні» або «проєкт відповідає принципам FAIR» без операційного підтвердження більше не приймаються.

Як вирішити цю проблему системно?

В університеті розроблено деталізований університетський шаблон (див. додатки до Положення про УДД), рекомендації з інструктивними підказками для кожного поля. Це допоможе авторам проходити валідацію з першого разу.

У разі виникнення питань щодо ліцензування метаданих (CC0), вибору відкритих форматів чи інтеграції інфраструктури бібліотеки у ваш грант — звертайтеся за консультацією до Бібліотеки  КПІ ім. Ігоря Сікорського!

Опитування про обізнаність науковців університету з управління дослідницькими даними

Бібліотека КПІ запускає опитування про обізнаність науковців університету з управління дослідницькими даними (УДД).
Це важливо: ми прагнемо, щоб сервіси КПІ ім. Ігоря Сікорського допомагали вам ефективно працювати з даними та без проблем отримувати міжнародні гранти.
На основі ваших відповідей упродовж 2026–2027 років Бібліотека КПІ створить нові інструменти підтримки, адаптовані саме під потреби наших дослідників.
Пройдіть опитування самі та поділіться з колегами - https://tinyurl.com/3pr7nbwx
Ваша думка і досвід важливі для розвитку відкритої науки в КПІ ім. Ігоря Сікорського!

Відкрита наука в Україні: від декларацій до дій

 

Yaroshenko, T. (2026, May 21). Відкрита наука в Україні: від декларацій до дій. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.20327352

Представлено ключові досягнення України у впровадженні відкритої науки у 2022–2026 рр.: 

• Національний план відкритої науки з обов'язковими вимогами FAIR для держбюджетних проєктів; 
• законодавче закріплення понять «відкрита наука», «дослідницькі дані» та «управління дослідницькими даними»; 
• Дорожня карта інтеграції до Європейського дослідницького простору (2026–2027);
• запровадження показників відкритого доступу до методології державної атестації ЗВО та НУ;
• створення Координаційної ради МОН України з питань відкритої науки; 
• розробка професійного стандарту «Фахівець з управління даними»; 
• пілотні проєкти НАН та ДНТБ України зі створення репозитаріїв дослідницьких даних та ін. 

Окрему увагу приділено результатам всеукраїнського соціологічного дослідження ДНТБ України (2025, n=702), яке виявило, що 86% дослідників публікують праці у відкритому доступі, проте лише 34% поширюють дослідницькі дані, а серед головних бар'єрів — брак технічних знань та невпевненість у правових аспектах. 

Представлено комплекс методичних матеріалів і вебінарів ДНТБ України, розроблених для дослідників, бібліотекарів, адміністраторів та видавців.