Open Knowledge Finland

Edistämme reilua ja avointa digitaalista yhteiskuntaa avoimen tiedon ja avoimen yhteistyön kautta.

  • Facebook
  • GitHub
  • RSS
  • Twitter
  • Vimeo
  • YouTube
  • Mikä on OKFI
    • Tietoja OKFIsta
    • Yhteystiedot
  • Mitä me teemme
  • Tule mukaan
    • Liity jäseneksi
    • Tapahtumat
    • Liity keskusteluihimme
    • Tule vapaaehtoiseksi
    • Työpaikat
    • Hae rahoitusta
  • Uutiset ja tapahtumat
Olet täällä: Alkuun / Nosto / Vuoden paras avoimen tiedon opinnäytetyö -palkinto

Vuoden paras avoimen tiedon opinnäytetyö -palkinto

10 helmikuun, 2023 Kommentoi

Open Knowledge Finlandin vuosittain jakamalla palkinnolla halutaan kannustaa tutkimaan erilaisia avoimen tiedon kysymyksiä. Palkinnon myöntämisen kriteereissä ei rajata tieteenalaa tai näkökulmaa, eli palkittavat työt voivat käsitellä avoimen tiedon kysymyksiä eri näkökulmasta: avoimen tiedon prosesseja, lakiteknisiä kysymyksiä, teknisisiä ratkaisuja, kulttuuria, viestintää, liiketaloudellisia sovellutuksia ja niin edelleen.

Vuosittain palkinto jaetaan edellisen kalenterivuoden aikana vähintään arvosanalla hyvä suomalaisessa yliopistossa tai ammattikorkeakoulussa hyväksytylle pro gradu – tutkielmalle, ylemmän ammattikorkeakoulututkinnon opinnäytetyölle tai näitä korkeamman asteen opinnäytteelle.

Kriteerit

  • Työ on hyväksytty suomalaisessa yliopistossa tai ammattikorkeakoulussa
  • Työ on pro gradu-tutkielma, ylemmän ammattikorkeakoulun opinnäytetyö tai näitä korkeamman asteen opinnäyte
  • Työ on hyväksytty edellisen kalenterivuoden aikana vähintään arvosanalla ”hyvä”
  • Arvioinnissa suositaan avoimesti lisensoituja töitä. Arvioinnin aikana työn tulee olla vapaasti luettavissa.

Palkinto on 500 euron stipendi

Ehdokkaita voivat ilmoittaa suomalaisten korkeakoulujen henkilökunnan jäsenet, tyypillisesti ilmoittajana toimii työn ohjaaja. Suosituksena on, että ilmoittaja ja työn tekijä sopivat ehdokkuudesta ennen ilmoittamista.

Palkintoehdokkaiden ilmoittaminen

Ilmoitukset tulee tehdä huhtikuun loppuun mennessä

Ilmoitukseen tarvitaan seuraavat tiedot

  • Ehdokkaan nimi ja yhteystiedot
  • Oppilaitos, tiedekunta, koulutusohjelman nimi, tutkinto
  • Oppilaitoksen edustajan nimi ja yhteystiedot (yleensä ilmoituksen tekijä)
  • Työn otsikko, tiivistelmä ja linkki työhön.
  • Lyhyet perustelut

Linkki lomakkeeseen https://forms.gle/QT1S2S7Fitg89Kg89

Lisätietoja: thesis-award (at) okf.fi

Aiemmat voittajat

Vuoden 2021 palkinto parhaasta avoimen tiedon opinnäytetyöstä myönnettiin Metropolia ammattikorkeakoulun Sosiaali- ja terveysalan palvelujen ja liiketoiminnan johtamisen ylemmän ammattikorkeakoulututkinnon opinnäytetyölle ”Avointen lähteiden tiedustelu liiketoiminnan kehitystyökaluna”. Työn teki Markku Kumpulainen ja työn ohjasivat lehtori Ly Kalam-Salminen ja lehtori Leena Hannula.

Kategoriassa: Blogikirjoitus, Nosto

Vastaa Peruuta vastaus

Sähköpostiosoitettasi ei julkaista. Pakolliset kentät on merkitty *

  • EnglishEnglish

OKFI haluaa sinut!

Hyödynnä palvelujamme ja julkaisujamme, tule tapahtumiimme, liity yhteisöömme ja tule mukaan projekteihimme! Read more

Viimeisimmät artikkelit

  • OKFI hakee uutta toiminnanjohtajaa sekä asiantuntijoita 22 helmikuun, 2023
  • Vuoden paras avoimen tiedon opinnäytetyö -palkinto 10 helmikuun, 2023
  • Vuoden paras avoimen tiedon opinnäytetyö -palkinto jaettu 16 kesäkuun, 2022
  • Avoimen tiedon kesätapaaminen 15 toukokuun, 2022
  • Julkisten hankintojen käytännöt vertailussa 31 maaliskuun, 2022

Tietoja OKFIsta

Me edistämme tiedon avaamista, avoimen tiedon hyödyntämistä sekä avoimen yhteiskunnan kehittymistä Suomessa.

Read more

Tule mukaan

Hyödynnä palvelujamme ja julkaisujamme, tule tapahtumiimme, liity yhteisöömme ja tule mukaan projekteihimme! Read more

Ystäviämme

Open Knowledge International

MyData Global

Creative Commons Finland

Palvelumme

tietopyynto.fi

digirights.info / digioikeudet.info

datakoulu.fi

koodiaapinen.fi

Henkilötietosi

Kunnioitamme yksityisyyttäsi. Lue tietosuojaselosteemme ja katso myös MyData.

Languages / Kielet

  • EnglishEnglish
  • SuomiSuomi

Copyright © 2023 · Open Knowledge Finland ry · Kirjaudu sisään