高校图书馆数据素养教育问题与对策研究

摘 要 国内数据素养教育存在着数据操作能力与需求的不对称、教育资源管理部门与实施机构交流不足等问题，图书馆的数据素养教育的发展还相对缓慢。因此，图书馆可以从开展数据管理与数据服务、泛在教育、学科专题教育方面积极推进数据素养教育的发展。

关键词 数据素养 数据管理 数据服务 高校图书馆

分类号 G254.97

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2017.08.006

The Problems and Countermeasures Research of University Library Data Literacy Education

Deng Lijun

Abstract The problems such as the asymmetry of the operation ability and the demand， the lack of communication between the education resource management and implementing agencies are existing in the domestic data literacy education. Therefore， the library can promote the development of data literacy education from the aspects of data management and data services， extensive education， and discipline education.

Keywords Data literacy. Data management. Data service. University library.

随着社会经济信息化的不断加剧，数据对于个体的影响越来越明显，小到日常生活中的消费、娱乐，大到个体的学习、生活，无不充斥着数据，由此，也拉开了学界对于大数据和数据素养教育的讨论与实践。对数据素养而言，目前尚无统一的概念界定，但从大体上看，学界將“数据素养”（Data Literacy）或（“数据信息素养”（Data Information Literacy））描述为数据意识、数据操作能力、数据转换与利用能力、数据伦理、数据批判能力、数据重用能力等主要表征[1]。上述表征虽然在一定程度上偏向于描述对于研究人员的数据素养要求，但却相对比较清晰地阐述了数据素养对于个体的较高要求。

1 国内外数据素养教育研究现状概述

相对而言，社会经济和科学研究的不断深入是数据素养教育得以产生和不断发展的基础。数据素养教育并不是凭空出现，有学者指出，数据素养在一定程度上是信息素养、媒介素养、统计素养、数字素养、科学素养等多种概念的融合，是大数据环境下对于个体素养的全新要求。数据素养教育最早出现于科学研究领域，主要目的在于规范研究人员的数据操作、提升其个体素养，卡尔森等结合当时信息素养的培养方式，将数据素养的相关教育纳入了信息素养课程教育中[2]。数据素养作为大数据环境下一种新型的素养，已经得到美国中小学老师的普遍重视[3]。当前，国内外有关数据素养教育的研究存在较大差异，国内的相关研究稍显滞后，以下详述。

1.1 国外数据素养教育研究

国外数据素养的相关研究主要以美国等西方发达国家为主，短短数年间，从政府到高校及科研机构都纷纷展现了对于数据素养的浓厚兴趣，并积极开展数据素养教育的支持和推动工作。美国NSF率先对研究人员的研究过程提出了数据素养的相关要求，具体表现为要求每个提交给基金会的项目申报书都必须包含有完整的“数据管理计划”，这在很大程度上促进了数据素养的相关理念与教育培训在科研环境下的发展；美国博物馆和图书馆服务协会（Institute of Museum and Library Services， IMLS）联合资助了马萨诸塞大学医学院和伍斯特大学理工学院的联合测试研究生、本科生在科学领域数据管理方面的研究项目，通过项目支持，已建立了关于数据保存、管理和共享等方面的在线教学模块；普渡大学，斯坦福大学、明尼苏达大学、俄勒冈大学联合开展了“数据信息素养培训”项目，该项目旨在发展特定学科领域的研究生的信息素养教学[4]。

此外，很多美国大学图书馆也针对数据素养教育开展了系列的培训、讲座，或是通过参与项目研究计划，使馆员以数据管理员或“数据专家”的身份对项目研究者进行指导或提供数据管理、操作、转化方面的帮助，发挥了图书馆在数据素养教育层面的作用，同时也为开展数据素养教育积累了数据实例和培训人员；美国加州大学大学、麻省理工大学图书馆借助Libguides建立基于科学数据管理的数据管理服务与资源导航，为图书馆开展数据管理服务提供了借鉴实例[5]；也有部分高校为了将高校的数据素养教育资源数字化，纷纷通过网络授课或是MOOC课程的形式对社会个体开展数据素养教育。

1.2 国内数据素养教育研究

相对于国外数据素养教育的多元化发展，国内的数据素养教育更多的还是处于理论研究方面，研究成果主要在于介绍、援引国外数据素养教育理论与实践，一方面使国内的数据素养教育能够减少探索过程中的消耗，少走弯路；另一方面却也使得国内数据素养教育的相关研究成果缺乏本土特性，针对国内的用户相关研究与地域研究还相对不足。在理论研究方面，早期有李晓辉通过调研对数据素养的相关表征进行了归纳和整理，但却未明确提出数据素养的概念[6]。而孟祥保等通过详细调研，向国内业界明确提出了数据素养的概念与表征，同时详述了国外开展的数据素养教育模式[7]。此后，数据素养教育的相关研究得以快速开展。在具体的数据素养教育实践上，部分重点高校如上海交大图书馆、清华大学图书馆等也尝试着利用Libguides来进行数据管理教育与学科服务，同时部分社会实体也开始关注中文网内的数据素养教育活动。以近年来兴起的MOOC课程为例，当前也有部分社会组织在推广和开展数据素养教育，并且提供以MOOC为主的在线免费教育，具体有微软亚洲研究院大数据系列讲座、IBM大数据大学（涵盖了从数据基础理论到大数据分析研究的各个环节课程）。但是，目前真正运用网络渠道进行数据素养教育的高校仍然不多，低于网络资源的运用也相对不足[8]。另外，国家和研究机构层面也开始积极关注数据素养教育的相关研究，具体如“数据素养对科学数据管理的影响及对策研究”（2014年国家教育部人文社会科学项目）、“高校图书馆科学数据服务体系构建研究”（2015年中央高校基本科学研究项目），体现了国家和社会对于数据素养教育的积极态度。

2 国内数据素养教育存在的问题

从社会的发展来看，大数据环境所带来的不仅是对部分传统行业的冲击，也给传统行业的发展注入了新的活力。大数据带给图书馆的影响与挑战主要有：在提升图书馆服务质量方面需要大数据的支持；未来图书馆的核心资产将是对大数据的综合掌握；大数据为图书馆的数据分析和处理带来了机会和挑战[9]。据此，也可以理解为大数据环境对于图书馆数据服务与数据素养教育的促进。从上文的国内外数据素养教育概述可以看出，虽然国内数据素养教育在国家和社会的积极关注下已经逐渐被业界所接受并获得了相应的支持，但由于国内的数据素养教育理论研究时间尚短，且对应的实践活动也不多，对国内数据素养教育的长期发展也造成了一定的困扰，主要表现在以下几个方面。

2.1 数据操作能力与需求的不对称

当前，科学研究呈现出越来越数据化、规范化的趋势，从研究规划、数据采集、数据管理、数据分析、数据转化与应用等方面都可以看出大数据环境对于科研环境下个体的数据操作能力的高要求。然而，虽然科研环境对于数据操作提出了高要求，个体也能从一定程度上认识到这种要求并开展相应的学习，但系统性的数据素养教育仍然相对缺乏。在实际的学习过程中，大多数的个体更注重的是技能或软件的学习，表现出立足于直接需求的应对式解决方案。（1） 学习数据处理软件。个体往往注重于数据操作软件的学习，如学习Excel、TDA、Citespace、ACCESS、SPSS等软件的使用方法，但由于与实际的数据处理需求存在差异，往往导致了这种学习需要耗费较长时间且效果因人而异[10]。（2）参与短期培训。部分个体在具备一定数据操作能力的基础上，也偏向于参与一些短期培训来提升数据操作技能，但这种短期培训由于带有一定的专指性，导致可以选择参加学习的个体并不多。（3） 参与研究过程。部分个体可以通过参与其他研究者的研究过程从而累积数据处理经验，但能接触到最终的数据转化与应用过程的个体仍然不多，也存在着操作能力与需求的不对称性。值得注意的是，图书馆虽然已经开始注意到了个体的数据操作能力与需求的不对称性，但是在数据素养教育资源和环境的建设上尚处于起步阶段，图书馆本身也存在着缺乏数据素养教育专家的局面，这都需要在以后的建设中予以完善。

2.2 数据素养教育资源管理部门与实施机构交流不足

数据素养教育从本质上讲是数据资源持有方通过教育部门的渠道对有数据素养教育需求的个体所采取的教育活动和潜在影响，这是对于整个数据素养教育资源的扩展性认识。但在实际的教育过程中，由于数据素养教育资源又可以分解为数据素养教学资源、数据素养教育者、数据素养教育环境等多个方面，从而也导致了这些资源分别属于不同的部门或机构，而最终的教育活动也只能依靠各个部门的沟通和相互磨合来实现。在高校范围内，数据素养的课程教育主要表现为数据处理、数据操作、数据存储与转换、数据伦理等相关领域的教育，而教育资源的组织则主要依靠教育主管部门或机构，教育效果的优劣最终会受到教育主管部门与其他相关辅助机构的交流程度的影响。对于图书馆而言，面向院系的数据素养教育的支撑则依赖于院系教师的资源需求反馈、教参与教育资源系统、数据素养专题讲座等形式，但图书馆的这种被动参与的形式始终难以对院系的实际教育教学活动形成主导性的影响，加上数据素养教育仅是高校教育的组成部分，由数据素养教育资源与实施部门交流不足所带来的负面影响也将影响个体数据素养教育的效果。

2.3 影响数据素养教育的社会环境因素

大数据环境下，数据素养教育的发展程度将在一定程度上影响个体的工作、生活、学习能力。高校的数据素养教育实践与理论研究仅仅是社会对于数据素养研究的一个缩影，同时高校的数据素养教育研究和实践也会受到社会环境因素的影响。（1） 政府的重视程度。教育活动开展的基础不仅需要学校和社会教育机构的不懈参与，更需要政府的积极投入与一贯重视。当前，国内对于数据素养的重视已经达到了一定的高度，但对于中小学的数据素养教育还有待进一步加强，亟待形成数据素养教育的一贯式教育体系。（2） 社会机构的积极参与。从资源和资金上来讲，社会机构所拥有的量远远超过高校，吸引社会机构积极参与数据素养教育将有利于数据素养教育研究实践活动的开展。以MOOC课程为例，当前已有部分高校和社会实体在各个MOOC平台上开始开展数据素养的相关课程与实例教育，但总体的资源量还不是很充足，急需社会机构进一步的积极参與和投入[11]。（3）图书馆的纽带作用。作为社会信息服务的主要组成部分，图书馆在数据素养教育活动中也可以成为学习相关各方的纽带，为有需要的各部门（如教务处、信息中心、教学院系、科研团队、科研处等）建立联系方式，推动数据素养教育的发展。目前，图书馆一般只与同质机构建立联系，与其他社会机构的联系相对较少，并未完全发挥自身的纽带作用。

3 高校图书馆数据素养教育对策

从前文的分析中可以看出，数据素养教育是国家和社会对于教育机构提出的新的问题与发展方向，也是个体对于教育机构和社会服务部门的实际需求，图书馆的数据素养教育正是基于社会化大环境的需求所作出的积极应对。然而，由于国内数据素养教育的理论研究和实践基础尚属于起步阶段，可供借鉴的国外数据素养教育模式与经验总结也因存在着一定的社会人文与研究个体方面的差异而无法直接运用到国内的数据素养教育上，由此，需要针对国内的实际情况提出相应的数据素养教育策略。

3.1 数据管理与数据服务

图书馆参与数据素养教育的形式较为多样，其中较为普遍的就是利用图书馆现有资源与服务渠道，提供数据素养的相关教育和服务，诸如数据管理与数据服务就是其中较好的例子。以数据管理为例，当前国外部分高校图书馆开展了基于科学数据管理的Libguides服务，主要用于提供与研究人员相关的科学数据管理资源导航与目录服务，通过层层引导和由浅入深式的探索式教育，为个体建立基础的数据素养概念与学习导向。此外，除数据管理导航外，数据服务也是高校图书馆数据素养教育的主要形式之一。这种形式的基础在于当前部分高校老师缺乏数据管理和数据操作方面的实践经验，图书馆藉此可安排专业馆员参与到研究人员的科研活动中去，对其数据采集、数据处理、数据分析和转化过程提供相应的数据服务，通过实际操作或直接指导为相应对象提升数据素养，部分国外文献中将这部分专业馆员称作“数据专家”[12]。

3.2 数据素养泛在教育

从社会的发展角度来讲，全面提升社会的整体数据素养并不能简单依靠提升某部分或某几个人来实现，需要社会构建积极的数据素养教育资源，并运用于社会的数据素养泛在教育中去，部分高校图书馆已经在积极开展相关的泛在教育。总体来讲，数据素养的泛在教育可以有如下几种形式。（1） 讲座、培训。讲座和培训是目前高校范围内开展得较多的教育形式之一，在形式上较为灵活，目前常见的数据素养讲座和培训主要表现为数据素养基本概念、相关数据处理软件（excel、spss、access等）的操作培训等。（2）讨论会。除了基础的一些讲座培训外，数据素养教育通常也会以一些讨论会、经验交流会的形式来开展。（3）通识教育。数据素养的通识教育通常表现为一些数据素养的系列课程或基础理论课程，主要课程内容涵盖科学数据管理、数据分析与数理统计、为什么要管理数据和如何管理数据等，课程内容偏向于基础教育，主要面向于零基础或初学者[13]。

3.3 学科专题数据素养教育

学科专题教育是数据素养教育中比较专深的层次，不仅要求授课或指导者必须具有较高的数据素养，也要求其具备相应程度的数据管理和服务经验。所以，该模式对于图书馆的要求也比较高，目前国内的相关教育还不多见。总体上看，学科专题教育是针对具体学科领域开展数据素养教育，相对于泛在教育模式，此种模式在学科属性上更为专深，且针对性更强，主要针对在一定学科领域内具备数据素养基础的个体来开展。如美国哈佛大学图书馆针对社会科学和天体物理学研究者的研究方向与数据管理服务需求，开设了基于Dataverse数据平台的社会科学和天文学的相关使用培训，对个体的实际利用具有较强的实践和指导意义[14]。对于大多数的研究者而言，其所需要的正是学科专题数据素养教育，但由于该项工作的开展需要图书馆具备较强的专业技能人才，使得相关的教育活动仅在少数一流大学中得以开展。

3.4 合理发挥各相关环节的作用

数据素养教育的形式并不仅限于课程教育，图书馆的有效参与可以促进社会数据素养教育环境形成，辅助更多个体提升数据素养。从现有的数据素养教育发展来看，开展多样化的数据素养教育将有利于相关实践研究的开展，促进数据素养教育的不断成熟[15]。所以，合理发挥各相关环节的作用是数据素养教育实践和理论研究的有效途径。（1） 政府和行业协会。政府和行业协会需要积极倡导并推进数据素养教育的发展，并对相关的数据素养教育实践和理论研究提供资金和政策支持。（2） 数据资源拥有者。包括社会实体、高校图书馆、各资源商在内的数据资源拥有者，需要对现有的数据素养教育资源（人力、数据集、数据处理平台等） 进行整合，满足社会数据素养教育的需求。（3） 研究机构。作为数据操作能力较强、数据处理与转换经验丰富的研究机构，需要将自身对于数据管理的经验和方法向有需要的个体进行传授或提供服务，并积极提升社会对于数据素养的重视[16]。值得注意的是，以IT机构为代表的数据管理先行者已经通过MOOC等形式为社会大众提供数据素养教育，这也是其推动社会数据素养教育环境建设的有效途径。

4 结语

在长期的信息素养教育实施过程中，图书馆已然形成了对于数据素养教育的部分可参照的经验与教学资源，但对于真正实施数据素养教育的图书馆而言，数据素养教育又是一个全新的命题。其实，图书馆的数据素养教育的最终目的就在于提升个体在学习、生活甚至娱乐过程中对所接触数据的掌控和利用能力，并最终推动社会数据素养教育环境的形成。所以，图书馆要充分认识到现有数据素养相关教育所存在的不足，积极利用现有资源优势，从数据素养的基础教育出发，着力为培养具备高数据素养的个体而贡献力量，以展示图书馆的社会价值。

参考文献：

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

[2]CARlSON J， FOSMIRE M， MILLER C C， et al. Determining data information literacy needs： a study of students and research faculty[J]. Portal： Libraries and the Academy， 2011， 11（2）： 629-657.

[3]Elementary schools start teaching data literacy[EB/OL].[2016-09-14].http：//www.washingtonpost.com/business/on-it.

[4]WRIGHT S， FOSMIRE M ， JEFFRYES J ，et al .A Mulli-institutional project to develop discipline-specific data literacy instruction for graduate students [EB/OL].[2016-10-02].http：//docs.lib.purdue.edu/lib-fspres/10.

[5]楊晓琼.大数据时代高校数据素养教育的合作路径[J].情报资料工作，2015（3）：98-102.

[6]李晓辉.图书馆科研数据管理与服务模式探讨[J].中国图书馆学报，2011（5）：46-52.

[7]孟祥保，李爱国.国外高校图书馆科学数据素养教育研究[J].大学图书馆学报，2014（3）：11-16.

[8]邓李君，杨文建.大数据环境下高校图书馆数据素养教育研究[J].图书馆建设，2016（1）：76-80.

[9]孙琳.大数据时代图书馆服务体系创新研究[J].理论观察，2013（4）：99-100.

[10]吴晶娥.高校图书馆大学生数据素养教育探析[J].图书馆理论与实践，2015（12）：73-77.

[11]黄如花，王春迎.面向学科的数据素养现状及需求调查：以《信息检索》MOOC学生为例[J].图书馆论坛，2016（6）：99-105.

[12]樊俊豪.图书馆在科学数据管理中的角色定位研究[J].图书情报工作，2014（6）：37-41.

[13]王晰巍，张长亮，蔡佳铭，等.大数据环境下中美高校信息素养培养模式比较研究[J].图书情报工作，2016（11）：29-35.

[14]郝媛玲，沈婷婷，高珊.高校数据素养教育实践的思考和建议：基于哈佛大学案例和我国图书情报人员访谈的分析[J].图书情报工作，2015（12）：44-51.

[15]许丽丽，郑军，肖又莲.美国高校图书馆数据素养教育的实践及启示[J].现代情报，2016（8）：75-78.

[16]张群，刘玉敏.高校图书馆科学数据素养教育体系模型构建研究[J].大学图书馆学报，2016（1）：96-102.