АНАЛІЗ ІНСТИТУЦІЙНИХ РЕПОЗИТАРІЇВ ТА БІБЛІОТЕЧНИХ СИСТЕМ ДЛЯ ЗБЕРІГАННЯ  Й ОПРАЦЮВАННЯ FAIR-ДАНИХ У ГАЛУЗІ ОСВІТНІХ НАУК

Ірина МІНТІЙ; Тетяна ВАКАЛЮК

doi:10.34142/2312-1548.2026.66.04

Автор(и)

Ірина МІНТІЙ Інститут цифровізації освіти НАПН України Автор https://orcid.org/0000-0003-3586-4311
Тетяна ВАКАЛЮК Житомирський державний технологічний університет Автор https://orcid.org/0000-0001-6825-4697

DOI:

https://doi.org/10.34142/2312-1548.2026.66.04

Ключові слова:

FAIR-дані, інституційний репозитарій, бібліотечна система, DSpace, EPrints, Invenio RDM, Koha, освітні науки, відкрита наука, метадані, заклади вищої освіти, наукові установи

Анотація

Розвиток відкритої науки та необхідність стандартизації управління дослідницькими даними актуалізують проблему оцінювання відповідності цифрових платформ принципам FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). Для галузі освітніх наук ця проблема набуває особливого значення: бібліометричний аналіз 133 публікацій, відібраних із бази Scopus станом на 08.04.2026, засвідчив відсутність освітньої термінології у мережі ключових слів дослідницького дискурсу з FAIR-даних, що свідчить про недостатню вивченість проблеми у педагогічному контексті. Для досягнення мети здійснено порівняльний аналіз семи цифрових платформ – інституційних репозитаріїв (DSpace, EPrints, Invenio RDM, Fedora/Samvera, Greenstone) та бібліотечних систем (Koha, Ex Libris Alma/Primo) – за адаптованою матрицею критеріїв на основі принципів F-UJI із застосуванням трирівневої шкали оцінювання відповідності кожному з принципів FAIR. Серед аналізованих платформ найвищий рівень відповідності демонструє Invenio RDM (12/12 балів) завдяки нативній підтримці DataCite, стандарту OpenAPI 3.0, машиночитаним ліцензіям SPDX та відповідності рекомендаціям OpenAIRE і EOSC. DSpace та EPrints забезпечують середній рівень (8/12): підтримують Handle-ідентифікатори, OAI-PMH і Dublin Core, проте обмежено реалізують принципи Interoperable та Reusable. Fedora/Samvera вирізняється гнучкою семантичною архітектурою (11/12), однак потребує значних технічних ресурсів для розгортання; Greenstone залишається рішенням для офлайн-середовищ із мінімальним рівнем FAIR-відповідності (4/12). Бібліотечні системи частково задовольняють FAIR-вимоги: Koha – переважно через MARC 21 і Z39.50 (7/12), Ex Libris Alma/Primo – через підтримку BIBFRAME, Schema.org і DataCite (11/12), проте повноцінна реалізація принципу Reusable для обох потребує інтеграції з репозитарними платформами. Встановлено, що рівень FAIR-відповідності визначається не типом ліцензування платформи, а глибиною інтеграції стандартів метаданих, підтримкою постійних ідентифікаторів та механізмами машинної інтероперабельності. Для закладів вищої освіти та наукових установ НАПН України рекомендовано модернізацію наявних DSpace-репозитаріїв з підключенням DataCite, а перспективним напрямом визначено міграцію на Invenio RDM в контексті розбудови FAIR-інфраструктури освітніх наук.

Завантажити

Дані для завантаження поки недоступні.

Біографії авторів

автор Ірина МІНТІЙ, афіліація Інститут цифровізації освіти НАПН України

кандидат педагогічних наук, доцент, старший дослідник, старший науковий співробітник відділу відкритих освітньо-наукових інформаційних систем Інституту цифровізації освіти НАПН України, Київ, Україна;

доцент кафедри інформатики та прикладної математики Криворізького державного педагогічного університету, Кривий Ріг, Україна;

доцент кафедри систем автоматизованого проектування Національного університету «Львівська політехніка», Львів, Україна
автор Тетяна ВАКАЛЮК, афіліація Житомирський державний технологічний університет

доктор педагогічних наук, професор, завідувач кафедри інженерії програмного забезпечення Державного університету «Житомирська політехніка», Житомир, Україна;

провідний науковий співробітник сектору мережних технологій і баз даних відділу відкритих освітньо-наукових інформаційних систем Інституту цифровізації освіти НАПН України, Київ, Україна;

професор кафедри інформатики та прикладної математики Криворізького державного педагогічного університету, Кривий Ріг, Україна

Посилання

Adams, J., Jones, B., & Foster, H. (2023). Supporting FAIR data management planning across different disciplines at the University of Sheffield. Data Science Journal, 22(1), 1–7. https://doi.org/10.5334/dsj-2023-017.

Demchenko, Y., & Stoy, L. (2021). Research data management and data stewardship competences in university curriculum. 2021 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON), 1717–1726. https://doi.org/10.1109/EDUCON46332.2021.9453956.

Devaraju, A., & Huber, R. (2021). An automated solution for measuring the progress toward FAIR research data. Patterns, 2(11), Article 100370. https://doi.org/10.1016/j.patter.2021.100370.

Habermann, T. (2020). Metadata and reuse: Antidotes to information entropy. Patterns, 1(1), Article 100004. https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100004.

Huff, M., & Bongartz, E. C. (2023). Low research-data availability in educational-psychology journals: No indication of effective research-data policies. Advances in Methods and Practices in Psychological Science, 6(1), 1–17. https://doi.org/10.1177/25152459231156419.

Kaarsted, T., Blake, O., Nielsen, K. H., Alving, B., Rasmussen, L. T., Overgaard, A. K., & Hansen, S. M.-B. (2023). How European research libraries can support citizen-enhanced open science. Open Information Science, 7(1), Article 20220146. https://doi.org/10.1515/opis-2022-0146.

Krans, N. A., Ammar, A., Nymark, P., Willighagen, E. L., Bakker, M. I., & Quik, J. T. K. (2022). FAIR assessment tools: Evaluating use and performance. NanoImpact, 27, Article 100402. https://doi.org/10.1016/j.impact.2022.100402.

Namgay, P., Wangdi, P., Thinley, S., & Namgyel, T. (2023). FAIRifying STEM data ecosystem to enhance data reuse. 2023 IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), 1–9. https://doi.org/10.1109/FIE58773.2023.10343320.

Ponce de León, M. A., & Anglada i de Ferrer, L. (2018). From open access to open data: Collaborative work in the university libraries of Catalonia. LIBER Quarterly, 28(1), 1–14. https://doi.org/10.18352/lq.10253.

ScholarSphere. (n.d.). https://scholarsphere.psu.edu/.

Sharma, M., & Babel, P. (2026). Awareness and implementation of FAIR data principles in research data management: A systematic literature review. IP Indian Journal of Library Science and Information Technology, 11(1), 99–113. https://doi.org/10.18231/j.ijlsit.15781.1775038735.

Weigel, T., Schwardmann, U., Klump, J., Bendoukha, S., & Quick, R. (2020). Making data and workflows findable for machines. Data Intelligence, 2(1–2), 40–46. https://doi.org/10.1162/dint_a_00026.

Witten, I. H. (2009). The development and usage of the Greenstone digital library software. Bulletin of the American Society for Information Science and Technology, 35(2), 31–38. https://doi.org/10.1002/bult.2008.1720350209.

Wu, M., Löffler, F., Mathiak, B., Psomopoulos, F., Schindler, U., Aryani, A., Sempere, J. B., Culina, A., Czerniak, A., Erdmann, C., Gregory, K., Juty, N., Lister, A., Liu, Y.-H., & Pearman-Kanza, S. (2026). Bridging the data discovery gap: User-centric recommendations for research data repositories. Data Science Journal, 25(1), 1–21. https://doi.org/10.5334/dsj-2026-006