Stiprināt zinātni: RSU izstrādā koncepciju pētniecības kompetenču attīstībai un izveido Doktorantūras skolu

Rīgas Stradiņa universitāte (RSU) piedāvā pētniecībā balstītu, starptautiski atzītu un novērtētu izglītību, un stiprināt pētniecību ir viens no mūsu augstskolas svarīgākajiem uzdevumiem. Viena no iespējām, kā to paveikt, bija Eiropas Savienības struktūrfondu projekts Atbalsts akadēmiskā personāla pētniecības kompetenču attīstībai (ES struktūrfondu SAM projekta 8.2.3. ceturtā darbība).

Tā mērķis ir veicināt akadēmiskā personāla un jauno zinātnieku pētniecību, stiprināt doktorantūras programmas un palielināt to pētniecības intensitāti. Projektu īstenoja Zinātnes departamenta un Tehnoloģiju pārneses kontaktpunkta speciālisti no 2018. gada beigām līdz 2021. gada septembrim.

Kā viens no atbalsta instrumentiem nepieciešamo kompetenču apgūšanā projektā tika radīta Doktorantūras skola – vienas pieturas aģentūra. Tā ir pētniecības kompetenču attīstības un tīklošanās platforma topošajiem un esošajiem doktorantiem, doktora grāda pretendentiem, pētniekiem un docētājiem. Doktorantūras skola darbojas kopš 2020. gada pavasara semestra, un tajā regulāri notiek apmācības, semināri un lekciju cikli par pētniecībā aktuāliem jautājumiem. Tā ir arī vienas pieturas aģentūra informācijas apritei par kompetenču attīstības iespējām, kā arī piedāvā konsultācijas par pētījumu dizainu, datu apstrādi un interpretāciju, rakstīšanu, publicēšanas stratēģiju un projektu sagatavošanu.

RSU Doktorantūras skolas atklāšana 2020. gadā

2020./2021. studiju gadā Doktorantūras skolā notika 57 pasākumi, kuru kopējais vidējais apmeklētāju skaits bija 25 dalībnieki. 2020./2021. gada rudens semestrī vispopulārākie bija kritiskās domāšanas un zinātniskās rakstības vebināru cikli, par kuriem tika saņemts daudz pozitīvu atsauksmju. Digitālo kompetenču attīstībai Doktorantūras skola organizēja semināru ciklus mākslīgā intelekta izmantošanai medicīnā, bioinformātikā un ģenētiskajā analīzē, kā arī datu apstrādes konsultācijas.

“Doktorantūras skola ir šī SAM projekta lielākais ieguvums un veiksmīga platforma mūsu pētnieku atbalstam, tai ir liels potenciāls stiprināt RSU zinātnisko kapacitāti.

RSU kā zinātnes universitātei ir nepieciešams pastāvīgi uzlabot pētnieku prasmes, zināšanas un iet kopsolī ar jaunākajām zinātnes atziņām un sasniegumiem.

Tāpēc arī pēc projekta beigām turpinām organizēt Doktorantūras skolas pasākumus, saņemot lielu RSU atbalstu,” stāsta Zinātnes departamenta direktore Liene Ņikitina-Zaķe.

Zinātnes departamenta direktore Liene Ņikitina-Zaķe

Lai apzinātu jaunajiem zinātniekiem nepieciešamo pētniecības kompetenču attīstības saturu un RSU esošajā piedāvājumā iztrūkstošo, projekta eksperti izstrādāja aptaujas anketu RSU akadēmiskajam personālam, tostarp doktorantiem un pēcdoktorantūras pētniekiem. Veidojot anketu, eksperti izmantoja britu VITAE pētnieku izstrādāto Pētniecības attīstības ietvarstruktūru un Eiropas digitālo kompetenču ietvarstruktūru, to adaptējot un papildinot atbilstoši RSU vajadzībām. Aptauja notika 2021. gada februārī un martā, un tajā piedalījās 132 RSU darbinieki. Aptaujas anketā bija definētas 53 kompetences, no kurām 24 – digitālajā jomā. “No aptaujas rezultātiem identificējām kompetences, kuras prioritāri vajadzētu attīstīt, piemēram, kritisko domāšanu, sintēzes spējas, problēmu saskatīšanu un risināšanu,” uzsver Liene Ņikitina-Zaķe.

“Tāpat sapratām, ka zinātnes atbalsta pasākumiem jābūt mērķētiem konkrētai auditorijai, jo dažāda līmeņa pētniekiem ir dažādas akadēmiskās intereses un vēlmes.”

Projekta noslēgumā RSU eksperti izstrādāja Rīgas Stradiņa universitātes akadēmiskā personāla atbalsta pasākumu koncepciju pētniecības kompetenču attīstībai. Tās mērķis ir definēt RSU pētniecisko kompetenču atbalsta sistēmas ietvarstruktūru, kas galvenokārt ir paredzēta akadēmiskā personāla pētniecisko kompetenču stiprināšanai un RSU kā zinātniskās institūcijas kapacitātes palielināšanai. Atbalsta pasākumu koncepcija ir apkopojums par galvenajām projektā veiktajām darbībām, tajā ir iekļauta doktorantūras programmu analīze, aptaujas anketas datu analīze, kā arī to struktūrvienību īss apraksts, kuras nodrošina atbalsta pasākumus. Koncepcijā iekļauto pētniecības kompetenču ietvarstruktūru var izmantot kā pamatu, sagatavojot turpmāko Doktorantūras skolas piedāvājumu. Šajā dokumentā uzmanība tika pievērsta arī jauno zinātnieku karjeras attīstībai – tika izstrādātas nepieciešamo karjeras attīstības konsultāciju tēmas atbilstoši Researchers Development Framework (pētniecības attīstības ietvarstruktūra) un Digital Competence Framework (digitālo kompetenču ietvarstruktūra) iekļautajām un RSU vajadzībām adaptētajām kompetencēm. Koncepcijā tika ietverts arī doktorantiem, pēcdoktorantiem un jaunajiem zinātniekiem pieejamais metodiskais un organizatoriskais atbalsts, tajā skaitā regulāri pētniecības karjeras attīstības pasākumi.

Atsauksmes par Doktorantūras skolas lekcijām un kursiem

Angļu valoda zinātnē

Docētājs: Guntars Dreijers

Kopumā kurss bija lakonisks, saņēmu daudz noderīgas informācijas. Vērtīgi ir tas, ka materiāli pieejami e-studijās. Paldies vēlreiz lektoram par ieguldīto darbu!

Alise Emma Raika, ārste rezidente dermatoloģijā, veneroloģijā

Jaunu morbīdu gēnu identifikācijas stratēģijas
(Novel morbid genes discovery strategies)

Docētāji: Baiba Vilne, Dmitrijs Rots

Lieliski pasniedzēji un lielisks kurss. Neesmu ģenētiķe, tādēļ pēc šī kursa man daudz kas palika skaidrāks par šo gēnu identificēšanas pieejām un faktoriem, kuriem jāpievērš papildu uzmanība. Ļoti patika jautājumi, kurus docētājs ik pa laikam mums uzdeva lekcijā. Tā bija papildu motivācija klausīties, lai “neizgāztos”, atbildot uz jautājumiem.

Inese Čakstiņa-Dzērve, Onkoloģijas institūta vadošā pētniece un Bioloģijas un mikrobioloģijas katedras docente

Ģenētisko variāciju klasifikācija un to interpretēšanā nākamās paaudzes sekvenēšanas laikmetā. Ģenētisko variāciju veidi un slimības mehānismi. Svarīgākas datubāzes

Docētāji: Linda Gailīte un Dmitrijs Rots

Kurss bija ļoti vērtīgs un noderīgs ikvienam, kas iesaistīts ģenētisko variāciju interpretācijā (gan dažādu līmeņu speciālistiem diagnostikas un pētniecības laboratorijās, gan praktizējošiem ārstiem ģenētiķiem). Ļoti patika kursa praktiskais saturs un interaktīvais formāts.

Egija Berga-Švītiņa, Onkoloģijas institūta pētniece un doktorante, Bioloģijas un mikrobioloģijas katedras docētāja

Datu apgūšana — no izpētes līdz vizualizācijai
(Mastering your data – from exploration to visualization)

Docētājs: Sergio Uribe

Kurss ļāva sākt domāt par datiem visās dimensijās, sākot ar datu ievākšanas plānošanu, beidzot ar to vizuālo atspoguļošanu.

Aneka Kļaviņa, Higiēnas un arodslimību laboratorijas speciāliste un doktorante

Mašīnmācīšanās pamati
(Fundamentals of Machine Learning)

Mākslīgie neironu tīkli un dziļā mācīšanās
(Artificial Neural Networks and Deep Learning)

Docētājs: Uldis Doniņš

Šie kursi sniedza plašu ieskatu mūsdienu datu analīzes metodēs, izmantojot uzraudzītās mašīnmācīšanās, nepārraudzītās un stimulētās mašīnmācīšanās algoritmus, kā arī iepazīstinot ar dažādu procesu un tehnikas veidiem ar atšķirīgiem mašīnmācīšanās modeļiem.

Jevgenijs Proskurins, Fizikas katedras vadītājs un docētājs

Programmēšanas valodas Python pamati
(Python Programming Fundamentals for Data Science)

Docētājs: Uldis Doniņš

Iegūtās zināšanas ļoti noderēja un ļāva praktiskajā daļā veikt datu kopas izpēti un vizualizāciju, kā arī sagatavot mašīnmācīšanās algoritmu apmācībai un rezultātu novērtēšanai. Paldies!

Jevgenijs Proskurins, Fizikas katedras vadītājs un docētājs

Projekts tiek īstenots ESF līdzfinansētajā projektā Pārvaldības procesu pilnveide un studiju programmu satura modernizācija Rīgas Stradiņa universitātē (nr. 8.2.3.0/18/A/011).