高校图书馆大学生数据素养教育探析

●吴晶娥

（电子科技大学中山学院 图书馆，广东 中山 528402）

1 背景

大数据与我们的日常生活息息相关，改变着我们的生活、工作和思维方式。搜集和整理数据、科学管理数据、运用数据分析和解决问题，已经成为科研工作者的必备素养和创新能力之一。

关于数据素养（data literacy） 的概念，缪其浩［1］认为：数据素养是对数字有敏感度，了解数据的价值；认识数据局限性，对数据出处、采集和处理方法及定义范围有一定判断力；善用数据，能够读懂各种统计，不会轻易被精确数字所迷惑。张静初［2］分析：“数据”包含各种数字、文字、影像和视频等形式的文本、信息或信号，可称为具体形式的“信息”，是可以直接处理的数字对象。数据素养也常叫做“数据信息素养”（data information literacy），主要指研究者在科学数据的采集、组织和管理、处理和分析、共享与协同创新利用等方面的能力，以及研究者在数据的生产、管理和发布过程中的道德与行为规范。因此，数据素养可看做是信息素养的深入和提高，是信息素养的一个子集和必备元素。

随着网络的普及和数据库检索工具的便捷，大学生获取数字资源的能力大大提高，对数据的依赖程度也越来越高。大学生是未来的科研工作者，他们应该在大学教育阶段，通过文献信息检索课堂或专业嵌入式课堂，接受通识性的基础数据素养教育。究竟什么是大学生应该具备的基本数据素养呢？笔者认为包含以下五点。（1）通过项目实践，善于从生活和学习中收集有用数据，整合自己需要的数据，具有良好的数据意识，有敏锐的数据触觉。（2）能读懂基本统计数据和图表，绘制基本数据图表，通过各种数据分析工具，从数据中挖掘和获取有用信息，提高工作和学习的效率。（3）会用基本数据统计、分析和图表工具去分析数据，发现数据间的关联，能讲述数据间的故事，具有良好的描述、写作和表达能力，助力科研。（4）具有一定的数据辨别能力，能形成对事物独立和客观的判断，不被错误数据误导。（5）有利用数据预测和发现问题的能力，从数据中发现新的价值，洞察趋势，具有批判性思维。这五项基本的数据素养成为大学生进入未来社会的必备技能之一。

大数据时代，在现有文献信息检索课基础上，重新整合和改革课程，加大实践课程，在课堂上通过创新教学方式，增加数据素养教学内容，提升大学生的基本数据素养教育，培养符合时代需求的具备数据素养的新型人才，是高校图书馆不可推卸的责任。随着大数据浪潮席卷全球，美国无论从数据意识还是教育实践，都走在世界前列，其成熟的数据素养教育经验值得我们借鉴和参考。

2 美国通过课堂开展数据素养教育的经验

2.1 制定国家战略和计划，直接指导和推动课堂数据素养教育发展

2011年美国国家科学基金会（NSF）发布了项目管理指南，规定从2011年起，所有提交到NSF的项目申请书必须包含“数据管理计划”，［3］对科学数据的保存、管理和共享给予高度重视。2012年3月29日，美国总统奥巴马宣布启动“大数据研究与开发计划”（Big Data Research and Development Initiative），［4］目的是研究和利用大数据进行科学发现，以解决大数据带来的挑战，实现教育与学习的转变。在这个计划里，六个联邦政府部门和机构宣布新的2亿美元投资，旨在提高从大量数字数据中访问、组织和收集发现信息的工具和技术水平。在此国家战略和计划推动下，美国从小学启蒙到研究生阶段，都非常重视数据素养教育，各级教育工作者积极探索数据素养教育的新方法和新途径，指导学生从基础数据的收集和积累中，加以分析和判断，建立必备的批判性思维能力。数据素养教育的内容也由浅入深，由低到高，具有阶梯和层次性，无论在教学形式、教学模式和效果评估上都循序渐进，独具特色，已经形成良好的人才数据素养培养体系。

2.2 启蒙：从中小学开始培养数据素养

2011年麦肯锡全球研究所（MGI） 发布《大数据：下一个创新，竞争和生产力前言》报告，［5］该报告预测：至2018年，美国面临大数据分析专业相关人才缺口14～19万，能基于大数据做出分析和决策的管理人才和分析师，将短缺150万。这份报告提及的数据分析人才短缺问题引起全球广泛关注和重视。尽管近几年与数据相关的大学生和研究生项目和计划发展迅猛，但在中小学中有关数据项目的关注度还远远不够。针对这个问题，美国率先通过在小学开始实施数据素养教育实践，以应对大数据环境下对新型人才的需求。数据素养作为一种新型的素养，已经得到美国中小学老师的普遍重视。［6］他们针对不同年级学生，设计了不同的数据素养课程计划和实践内容，如他们在教学中尝试让学生自己获得和记录数据：让低年级学生观察各种食物与腐烂的快慢关系；让三年级学生每天测量室外温度，记录和跟踪温度的年度变化；让五年级学生通过收集官方数据，依据男女性别数据统计，分析和研究更复杂的性别工资差异与州和国家政策的数据关系。通过大量的实践活动，美国学生从小养成收集和获取数据、寻找和思考数据间关联的习惯和能力。高中阶段，大量美国高中学生参加了较难的大学预科AP数学和统计课程的考试，为大学阶段数据素养教育打下了坚实的数理基础。

2.3 发展：大学阶段基础数据素养教育

20世纪80年代后期，信息素质教育的重要性受到美国各界人士的广泛认同，并且正式将信息素质教育纳入大学教学大纲之中，作为一门课程，主要由大学图书馆来讲授完成。鉴于美国大学生一直以来热衷于商科和文科，而对科学、技术和医学等不够重视，美国政府采取了一系列措施，在院校教育方面也加强了相关的理解和运用数据的课程，科学数据素养便是内容之一。2004～2005年，加州大学洛杉矶分校社会学系教师与图书馆员合作开展嵌入式数据素养教育实践；［7］2007年，美国国家科学基金会（Natfonal Seienee Foundation，NSF）［8］资助了提升本科生科学数据素养的项目；2014年，缅因州推出“Maine Data Literacy Project”（数据素养项目计划），［9］此计划由 Schoodic研究所和缅因州大学合作，旨在帮助学生“turn data into evidence”（把数据转化为证据），即教授学生通过理解数据和图表作为证据来支持推理和决策，许多高中和大学生将受益于此数据素养计划。以上实例均表明，美国高校早已开始在大学生中实践数据素养教育并稳步发展，而高校图书馆始终作为数据素养教育的重要角色，发挥着积极的推动作用。

2.4 深入：研究生大数据专业教育课程培养高层次人才和下一代的数据科学家和工程师

2011年，在美国博物馆和图书馆服务协会（Institute of Museum and Library Services， IMLS） 的 资 助下，普渡大学、康奈尔大学、明尼苏达大学、俄勒冈大学的图书馆实施了一项为期两年的“研究生数据素养”计划，内容为组建包括一名数据馆员、一名学科馆员和一名教师的工作团队，为特定专业研究生提供专门数据素养教学。［10］同时，从美国研究生大数据专业人才的培养可以看出，美国数据素养教育已朝着专、精、深方向发展。具体体现在：（1）美国已有数十所大学开设了大数据及分析相关专业的硕士研究生课程；（2）培养机制成熟，不同学校针对自身优势，关注不同层次数据人才培养；（3）整合优势资源，重视校外合作，跨学科开课和培养学生；（4）重视实践课程，提高学生数据分析和应用能力。［11］在研究生阶段，美国主要通过支持各种联合科研项目，提供创新的跨学科课程，发展特定学科领域的研究生数据信息素养教学，旨在培养大数据时代需要的高层次专业人才和下一代的数据科学家和工程师。

3 我国高校图书馆针对本科生数据素养教育现状

3.1 大多数高校图书馆都针对本科生开设了《信息检索与利用》相关文献检索课

1984年，国家教育部下发了《关于在高等学校开设〈文献检索与利用课〉》意见的通知。1985年，国家教育部又再次发文，对高校开设文献检索课提出了若干具体要求。以此为契机，全国高校普遍开设了文献检索课，经过多年的课程建设、积淀和发展，国内高校信息检索课程的教学内容、方法和模式得到不断改革和创新。高校图书馆针对大学生开展信息素养教育，内容主要以文献检索课为龙头，以新生入馆教育、各种数据库应用讲座和读者资源使用培训为辅助，而且，针对不同学生群体，信息检索课程内容深度不一，具有阶梯和层次性。尤其是北京大学和上海交通大学图书馆，针对师生查询与利用专业信息的个性化需求，精心组织不同层次、不同类型、专题性和个性化的信息素养培训。近几年，高校文献检索课的蓬勃和多元发展，为高校图书馆在大学生中开展数据素养教育提供了良好的理论和实践基础。

3.2 近些年，部分高校图书馆已经开设数据统计分析工具培训和数据素养讲座

在信息检索课基础上，很多高校图书馆通过多层次培训和全方位的教学尝试，帮助大学生提高信息素养。笔者选取了国内8家信息检索课程开展有特色的高校图书馆做代表（见下表），通过这些图书馆的文献检索课网页信息，统计分析得出：（1）大多数图书馆课程学时有32个，有利于调整学时开设数据素养教育；（2）所有图书馆都开设NoteExpress等个人文献管理软件使用方法和技巧培训，帮助学生提高知识管理和学习效率；（3）北大、浙大和上海交大3家高校图书馆都为学生开设了SPSS数据统计分析软件培训课程，上海交大图书馆还为学生开设了CiteSpace软件培训课程，为提高学生的统计应用和科学数据素养打下良好基础；（4）虽然大部分高校图书馆还没有在文献检索课或读者培训中引入数据素养教育的概念，但北京大学图书馆已为大学生开设数据处理工具培训和数据素养讲座。北京大学图书馆开设了《数据素养与统计数据资源介绍》讲座，通过实际案例，为大学生展示如何正确解读数据和统计分析结果、如何进行数据清理、怎样开展数据分析、如何科学地管理数据等内容，成为国内高校中第一个为大学生开设数据素养培训的图书馆，也为我国高校图书馆的大学生数据素养教育提供了实践参考和榜样。

3.3 嵌入式信息素质教育处在起步和尝试阶段

我国高校图书馆开展的嵌入式信息素质教育还处在探索和起步阶段。笔者通过实地调研和学习访问，结合资料整理发现：北大、上海交大、西南交大已有部分馆员参与和院系合作，开展嵌入式信息素养教学。如，北京大学图书馆的嵌入式教学可在文科教师开设的任何一门课上，留出1～2次课程时间，由图书馆老师介绍与该课程或学科相关的电子资源的种类、数量和使用，也可结合课程作业、课堂讨论、论文题目等介绍如何利用电子资源。［12］西南交大图书馆的两位老师，受邀为中文系学生讲授图书馆典籍知识，将图书馆古籍的查找方法嵌入到中文系课程，做出了良好的示范和有益尝试。上海交大图书馆嵌入媒体与设计学院的“如何查找国内外新闻资料”，嵌入化学化工学院的“多彩的纳米世界”课程，嵌入材料科学与工程学院的“材料与社会”，［13］取得了良好的效果。

表 我国高校图书馆《信息检索与利用》课程及数据处理工具培训统计一览表

4 高校图书馆针对大学生实施数据素养教育对策

经过多年的文献信息检索教学的积淀，我国高校图书馆不仅积累了丰富的教学经验，有些图书馆的文检课还成为国家精品课程。在大数据时代，我们如何学习美国数据素养教育经验，利用我们扎实的信息检索课功底，对原有课程结构进行创新，调整部分理论教学内容，重视和加大实践课程，增加对大学生开展通识性的数据素养教育内容，为他们进入数字研究环境做准备，是我们重点关注和探讨的话题。

4.1 重视基础数据素养从大学开始，在信息素养课堂贯穿数据素养教育尝试，培养学生的基本数据意识

我们每天都会和大量的数据打交道，自身的行为也会生产大量的数据，但许多时候，我们都漠视数据的存在和价值，甚至被错误的数据和信息误导。《纽约时报》认为“直觉与大数据同样重要”。因此，从事信息检索课教学的老师，自身应树立数据素养意识。在信息检索中有很多案例需要通过统计数据来分析，只有老师先具备良好的数据素养意识，才能更好的引导和培养学生的数据素养意识。在信息检索课堂中，我们要重视培养学生的基本数据意识，引导学生关注数据，运用数据帮助我们决策、解决生活和学习中的问题。但首先我们必须具备良好的数据意识，善于收集数据，分析数据背后隐藏的信息。

4.2 在信息检索课堂中增加实习课程比重，增加各种数据搜索案例教学内容，渗透数据素养教育，培养学生数据搜集和分析能力。

在信息检索课堂中重视增加实习课程的比重，渗透数据素养教育。可将有些文检课只有4个学时的实习，加大到6或8个学时。甚至可以学习上海交大图书馆的做法，理论课与实习课1:1，各18个学时，重视实习课，通过增加实习课比例实施数据素养案例教学。从大学生关心和感兴趣的就业、留学、读研等热门案例入手，激发大学生的需求，通过各种数据搜索案例的设计，尝试在信息检索课堂实践环节渗透数据素养教育。如，以就业问题为案例，引导学生知道去企业面试之前，必须通过对相关企业数据信息进行搜索和查找，阅读和了解企业的相关背景资料；结合企业招聘广告等数据信息，读懂企业财务报表，了解企业经营状况；从企业人员结构和现状，统计企业专利申请的总数量，对企业近几年申请专利的数据波动和变化进行分析，预测企业未来的发展前景。以学生为主体，通过案例指导学生搜索，完成整个数据收集和整理过程，学生面对枯燥的数据不会反感，参与度高，在潜移默化中培养了学生的数据素养和创造性思维。

4.3 改革传统信息检索课教学方法，采用灵活教学方法，以学生为学习主体，鼓励学生间团队合作，共同搜集数据资料，完成项目的数据搜集、分析和预测、评价，全面提升学生的数据素养

改革传统信息检索课的教学方法，通过引进项目教学方法，以学生为主体，让学生分成若干个小组，组成团队去共同完成一个从数据收集、整理、分析到评价的项目。项目的内容依然是学生感兴趣的就业、考研、留学和旅游等主题，让每个团队依靠集体的智慧，共同完成数据资料的收集、分析和整理，形成方案，通过PPT展示项目成果，由学生各团队间互相评价和打分。具体操作如下：让学生分成N个小组，组成团队实习和研讨，团队中的每个成员各有分工，互相协作，从数据的收集、整理、PPT内容制作到项目的展示，指导学生通过数据发现问题和趋势，实现可靠性和价值分析，通过各小组间的互相评价，让学生从数据中解读信息，在潜移默化中培养学生的数据素养。项目教学法没有标准答案，它能调动学生学习的积极性，提高学生数据检索和获取能力，锻炼学生的文字写作和口头表达能力。同时，每个学生通过参与项目，掌握数据、管理和分析的技能，提升自身的数据素养；而教师通过学生的项目展示成果和数据分析，学习到更多新的见解，激发思想的火花，实现教学相长。

4.4 高校图书馆应增加各种文献管理和数据分析工具的使用培训，培养学生的数据思维模式

培养数据素养，提高大学生对数据的分析能力，挖掘数据间的关联，离不开各种文献管理和数据工具的使用，好的数据工具事半功倍，能更好地揭示数据间的关联。针对大数据社会对数据分析和管理人才的需求，高校图书馆应该增加文献管理软件和各种数据统计分析工具的使用培训，这已是大势所趋。如：培训学习NoteExpress和EndNote Online软件，能帮助学生高效收集、规范文献数据管理，提升论文写作质量和效率。而SPSS、Citespace、Ucinet等数据统计分析和图形可视化工具，可以帮助处理大量复杂且繁琐的数据，通过可视化的图形，更好地帮助学生理解数据，从数据中发现新知识，揭示数据间的关联信息；通过数据统计揭示不同事物之间的联系，发现规律；通过数据分析进行预测或决策，培养学生良好数据思维模式。很多高校图书馆非常重视对学生进行数据统计和分析工具的培训，如北京大学和上海交大的数据工具培训品种繁多，内容丰富，为学生进入大数据社会打下良好的基础。

4.5 建立跨学科团队，与各专业老师加强合作，开展数据素养培训，逐渐将数据素养嵌入到专业课堂

高校图书馆的信息检索老师应该与各院系专业老师建立跨学科的团队，合作开课。参考美国数据素养教育的成熟经验，以及国内部分高校图书馆信息检索嵌入式教学的成功做法，由图书馆部分老师参与试点，将数据素养嵌入各专业课堂，让课堂与众不同。如，请计算机的老师或专业工具培训师在信息检索课上为大学生讲解数据分析和统计工具的使用方法，而信息检索的老师也可以将数据检索案例嵌入计算机专业课堂，以项目、案例、研讨和展示成果的形式进行教学，嵌入针对该课程相关的数据检索与利用内容，让学生学会完成一项科研任务的各种能力，包括数据查找、数据组织和表达能力。通过这种跨学科的团队合作，循序渐进，以点带面，逐渐将数据素养教学嵌入到专业课堂。上海交大图书馆和机械与动力学院合作的新生嵌入式教学非常成功。图书馆参与课程创新，提供信息检索、网页建设、Prezi制作专题培训和辅导。他们的课程采用学生小组团队研讨的方式，采取Prezi汇报、课程网站建设、小组论文等多种考核方式，打造别具一格的嵌入式新生研讨课，提升了学生的科研能力和数据素养，［14］值得借鉴和参考。

4.6 改革现有信息检索课程结构，尝试增加数据素养课程内容，通过社会实践提升数据素养

为适应大数据时代对人才的需求，改革现有信息检索课程势在必行。高校图书馆应该积极发挥自身教育职能，改革创新教学内容，增加数据素养课程内容。（1）对老师进行数据素养意识培训，更新他们的学科专业知识和教学方法；（2）创新课程，在信息检索中增加数据素养教学内容，研究在信息检索课中加入数据案例应用的展示，并针对学生的实习作业组织教学方法和评估，改进教学内容；（3）尝试从低年级开始，针对不同年级大学生，实施不同层次的阶梯式数据素养教育，开设由浅入深的各种数据工具使用和数据素养讲座，让学生掌握统计工具应用，逐步树立数据素养意识；（4）结合学生的专业，启发学生利用假期做一些社会调查实践，尝试课外数据调查社会实践与课堂数据素养教育相结合，让学生课内学习方法，课外应用。如，组织学生参加“大学生假期兼职现状调查（工作种类、薪水、工作时间和男女生人数比例）”，通过社会实践，搜集身边原始数据，进行统计、分析和比较，形成自己的数据，在课堂内外同时提升大学生科研能力和数据素养。

［1］缪其浩．大数据时代：趋势和对策［J］．科学，2013（4）：25－28，4.

［2］张静波．大数据时代的数据素养教育［J］．科学，2013（4）：29－32，4.

［3］ Grants．gov application guide：Aguidefor preparation and submission of NSF applications via grants．gov［EB/OL］.［2012－05－21］.http://www.nsf.gov/pubs/policydocs/grantsgovguide0111.pdf.

［4］ Obama Administration Unveils“Big Data”Intiative：Announces$200 Million In New R&D Investments［EB/OL］.［2013－12－04］．http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_press_re lease_final_2.pdf.

［5］ Big Data：Thenextfrontier for innovation．competition and productivity［EB/OL］.［2014－11－12］．http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.

［6］ Elementary schools start teaching data literacy［EB/OL］.［2014－11－14］．http://www.washingtonpost.com/business/on-it.

［7］ Elizabeth Stephenson，Patti Schifter Caravello．Incorporatingdataliteracy intoundergraduateinformation literacy programs in the social sciences:A pilot project［J］．Reference Services Review，2007（4）：525－540.

［8］ Enhancing Scientific Data Literacy in Undergraduate Science and Technology Students［EB/OL］.［2014－11－12］．http://www.nsf.gov/awardsearch/showAward.

［9］ Maine Data Literacy Project［EB/OL］.［2015－01－10］．http://participatoryscience.org/project/maine-data-literacy-project.

［10］ Qin J，D'Ignazio J．Lessons learned fromatwo-year experienceinsciencedataliteracyeducation［EB/OL］.［2014－12－01］．http://does.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1009&context=iatu12010.

［11］何海地．美国大数据专业硕士研究生教育的背景、现状、特色与启示——全美23所知名大学数据分析硕士课程网站及相关信息分析研究［J］．图书与情报，2014（2）：48－56.

［12］北京大学图书馆信息素养课［EB/OL］.［2014－12－20］．http://lib.pku.edu.cn/portal/fw/yixiaoshijiang zuo/xinxisuyang.

［13］ 上海交通大学教学课程 ［EB/OL］.［2014－12－20］．http://www.lib.sjtu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=48.

［14］黄琴玲．寻求课程创新金钥匙 探索人才培养新法宝：记2014年嵌入式新生研讨课成果公开观摩 ［EB/OL］.［2014－12－20］．http://www.lib.sjtu.edu.cn/index.php.