互联网思维与数据素养教学实践研究

刘敏

摘  要 以用户为中心的人本文化、以服务为中心的免费文化、以关联为中心的互联文化是互联网的核心内涵。论文提出，要以互联网为教学平台，坚持以互联网思维引导课程教学的方向，以培育学生的大数据思维为学习目标，培养大学生数据利用意识、数据获取能力、数据分析能力、数据展示能力的数据素养核心能力。

关键词  互联网思维  数据素养  教学实践

分类号  G252.7

Study of the Internet Thinking and Teaching Practice of Data Literacy

Liu Min

Abstract The core connotation of the Internet is the user centered humanistic culture， the service centered free culture and the connection centered interconnected culture. This paper proposes to use the Internet as the teaching platform to guide the course teaching with the Internet thinking， to cultivate the students big data thinking as the learning goal and to cultivate the data literacy core competence ability of the college students including the awareness of data utilization and acquisition， and the ability of data analysis and data display.

Keywords Internet thinking. Data literacy. Teaching practice.

引言

随着互联网基础设施及各类互联网创新应用的普及，每个人已成为了信息化社会中的“数字公民”。霍华德·莱茵戈德在其专著《网络素养：数字公民、集体智慧和联网的力量》中深入论述了数字公民为了适应互联网社会应当养成的四种信息力：信息专注力、信息辨识力、信息协作力、信息分享力^[1]。数字公民不仅需要学习新的技能，而且需要了解背后暗含的“玄机”，近年来各界热衷讨论的互联网思维就是影响最深远的一种。此外，大数据思维也正在影响人们的处事和思考方式。2012年初，美国总统奥巴马发起了“大数据研究与发展项目”致力于发掘从大量数据中获取知识和观点的能力^[2]。2017年8月18日，IFLA正式颁布《国际图联数字素养宣言》认为：数字素养是指控制利用数字工具的能力，即可以在高效、有效和合理情况下最大限度地利用科学技术，来满足个人、社会以及专业领域的信息需求^[3]。

面对这些趋势，信息素养教育需要与时俱进，扩展教学内涵，从培养学生适应信息化社会的技能层面延伸至思维层面，课程重心将从知识传授转到思维训练。在大数据时代，数据素养教育是信息素养教育的必然延伸，培养和增强学生利用数据的意识、挖掘和分析数据的能力、以及数据的展示和分享能力是主要教学目的。

数据素养强调实践性、开放性和关联性，因此必须在开放的互联网环境中实施，否则教学工作必将沦为无源之水、无本之木。在实践中可以从两个方面切入：第一，借鉴互联网+教育的经营，从教学手段的角度拓展数据素养教学的方式。第二，充分利用最新的互联网创新成果、应用案例以及实践工具，从教学内容的角度增厚数据素养教学的内涵。

对互联网思维的认识

互联网思维是什么？互联网思维是一系列诞生于互联网环境下的思想、观念、模式的统称，不同行业、不同经历的人会有不同的理解和体会。在此借用杨东平的一段话对互联网思维做一个概述：“互联网不仅是一种技术，而且是一种文化。我们固然需要互联网、MOOC、智能手机和IPAD，但更需要汲取自主性、开放性、个性化、互动性、非行政化、去中心化、去权威化、服务至上、公众参与、信息公开、资源共享等互联网思维。^[4]”可見，互联网思维内涵丰富，笔者认为以下三点是其核心文化。

1.1以用户为中心的人本文化

在以互联网为基础的信息社会中，产品供给方真正以用户的需求为生产导向，以不断改善用户体验为目标。相比之下，在前互联网社会，产品供求方难以有效了解用户多元化、个性化的需求，主要原因是组织用户调查的经济成本太高。互联网社交网络的深度应用有效地提高了多方信息交流的效率。在网络社区中，每个人都拥有平等交流的地位，大家既是信息生产者，又是信息消费者，共同协作创造价值。这种模式打破了在前互联网社会中泾渭分明的生产者和消费者的角色关系，催生出平等、共享、共赢的新型合作关系，这是双方实现有效沟通的文化基础。对于产品供给方而言，这种新型的信息交流关系大大降低了用户调查的经济成本，使得以用户为中心的美好愿景走进了现实。

当前，数据素养还是一方有待探索的新教学领域，章无可循、法无定法。教师并非了然于胸，学生也非一无所知，共同探索、教学相长应是最好的教学交流模式。以学生为中心，教师为引导，专注学习交流，建立课程社区，搭建平等互通的交流平台。可以班级为社区、可以课程内容为社区、可以兴趣小组为社区、可以问题为社区，实现多种形式的教学交流。

1.2以服务为中心的免费文化

在前互联网时代，产品供给方难以做到以用户为中心，除了客观因素制约外，还存在一个主观因素：产品供给方在主观上未能百分之百地重视用户的需求。因为在传统的盈利模式中，产品营销起到更关键的作用，因此，产品供应方更愿意花费力气为产品建立好的噱头，搭建良好的销售渠道。一旦企业向用户成功推销产品并兑现盈利，就意味着企业与用户的关系结束了。在互联网社会中，互联网企业普遍采用免费服务模式，这种经营方式彻底改变了过去那种一锤子买卖的盈利模式，当用户选择了使用企业服务时，才标志着企业与用户的关系刚刚开始。企业为了衍生盈利，必定尽力保有和增大用户群体，始终重视用户的使用体验，防止用户流失。360安全软件创始人周鸿祎在其自述中描述了一个案例：技术人员发现不少用户由于电脑速度慢而使用360一遍遍地杀毒，但仍然无效，于是用户不断地抱怨360杀毒无用。后来360技术人员才意识到用户的需求不是杀毒，而是要电脑运行速度快，于是360开始研究启动项问题并推出了开机助手等工具^[5]。用户永远是对的，放下身段，发现痛点——这是互联网企业追求用户极致体验的缩影。

当前的教育尤其是高等教育仍处于付费教育的阶段，而且采取先收费后教育的运营模式。在深化教育体制改革的大趋势下，自上而下的政策引导，以及自下而上的实践探索正在改变传统的教学体制。慕课的实践与发展就是一次成功的自下而上的实践探索，它对教育体制带来的启示和冲击是深刻的，其中之一就是免费授课或先授课后交费的模式促使课程教学臻于至善。虽然大多数的高校课程仍然是在既有体制的大框架内容环境下开展，但是，各种教学微创新却不断出现。数据素养课程教学本身就是一次教学改革，因为它是在既有的信息素养课程基础上的延展，目的是为了向学生提供更适应今后社会发展的数据素养锻炼。就此而言，课程的开展在一定程度上是对互联网免费文化内涵的践行——自觉地为学生提供更好的学习体验。对于课程教师而言，应谨记这份初心，以始终满足学生的学习需求为目标，那么，课程教学就能够收到良好的效果。

1.3以关联为中心的互联文化

互联网的最大价值在于将孤立的实体事物以及虚拟信息联系在一起，这种关联机制简单且有效，成为信息时代每个人探索未知、了解世界的最有力工具。如何深刻理解互联网的互联文化将其应用到教学中，是每个教育者必须做好的功课。

教学是教与学的统一，“教”是知识解构和传授的过程，“学”是知识内化和重构的过程。在前互联网时代，教师是学习者可选的少数有效学习途径之一，这种情况导致了教学天平倾向于教师，学生只能跟从和接受教师解构知识的方式和传授知识的手段。在互联网时代，学生能够轻松地发现同一学习主题下的关联学习资源。不同的学习资源有不同的特色，在讲解层次、切入角度、教学手段方面都各有不同，这些差异造成了知识解构和传授手段的多元化，使得学生可以选择一种或多种适合自己的方式开展学习。由此带来的根本改变是有效学习渠道增多了，教学的天平并不必然倾向于教师了，教师的话语权降低了。

在数据素养教育中，教师应充分利用互联网的关联特性，引导学生主动发现网络上的相关学习资源、实践案例和实践工具，开展探索式学习。

数据素养课程教学的内涵

2.1以互联网为教学平台

坚持以互联网思维引导课程教学的方向。一是借鉴当前成熟的互联网+教育模式，创建在线学习社区。二是充分利用在线的数据分析工具组织教学实践，在课程实践置于互联网的大环境下实施。三是广泛吸收互联网中有创新性的数据应用案例，通过组织案例学习逐渐培育学生的数据思维。

2.2以培育学生的大数据思维为学习目标

大数据思维的概念是由《大数据时代》的作者维克托迈尔·舍恩伯格首先提出的。他认为：“大数据思维是指一种意识，公开的数据一旦处理得当就能为千百万人急需解决的问题提供答案。^[6]”可见，大数据思维是一种从纷繁复杂的原始信息中发现与解决问题相关联的数据的思维能力。

这种思维能力对于个体今后的发展是至关重要的。首先，大数据思维能力与技术能力没有直接的关联，即便是不具备任何计算机技术的个体也能够培育大数据思维。其次，大数据思维能力是信息化社会发展对个体素质的必然要求。虽然当前的大数据处理仍属于少数精英从事的工作，但是在不久的将来它必将成为大众的常规操作，就如计算机的普及进程一般。事实上，近年来快速普及应用的大数据处理工具，包括客户端数据分析工具如R语言、python语言，以及在线数据分析工具如BDP、百度ECHARTS等等，已然反映出这种变化趋势。

2.3数据素养课程核心能力

数据素养是信息素养教育的延伸，在能力培育上应体现出与信息素养教育相一致的地方，同时能体现出独特之处。笔者认为数据素养课程应着力培育四方面能力：

（1）数据利用的意识。静止、孤立的数据没有意义，只有对数据集进行分析解读、关联和展示，才能体现其价值。培育利用数据的意识关键是帮助学生建立起善用数据解决问题的思维习惯。善用数据有三个层次的体现：一是善于发现有价值的数据集合。二是善于使用数据阐述问题。三是善于关联数据发现规律。

（2）数据获取的能力。近年来开放数据的趋势愈发明显，突出表现为原来孤立的数据源逐渐联系在一起，形成统一的开放数据平台。典型代表是从国家到地方政府纷纷建立起集中的数据开放门户，不仅提供各类社会运行数据的统一获取，而且提供了开放的API接口供外部应用对接使用。

（3）数据分析的能力。数据分析的核心作用在于将隐藏在数据表象背后的规律挖掘出来，为认识和解决问题提供新的线索和方法。数据分析的关键是对数据进行合适的解读，使得孤立零散的數据变得有意义。而解读数据的前提条件是采用一套客观的维度（例如最常用的时间序列）去衡量数据，使得每个数据都能够放置在合适的坐标位置上，形成有意义的数据集。因此，数据分析的方法虽然多种多样，但万变不离其宗，帮助学生掌握建立数据维度的基本方法是最基础的。

（4）数据展示的能力。数据展示的核心作用是通过可视化图表全面地展示数据分析的结果，直观地揭示数据集所蕴含的意义。近年来，由于各种数据可视化工具的成熟应用，良好的易用性大大降低了数据展示的操作难度，这使得原本让普通人望而却步的高技术变得相对简便了。因此，面向全员培育数据展示的具体操作技能是完全可行的。帮助学生掌握实用的数据展示工具的使用流程及方法是课程教学的重要部分。

教师是课程教学的引领者，课程教学能否体现互联网思维关键在于教师能否灵活地运用互联网思维引导教学实践。具体而言，教师应充分将开放、人本、关联的互联网思维特质融入数据素养课程的教学实践中，应教学需要灵活采用互联网平台及工具建设课程社区辅助教学，并跟踪相关领域的发展趋势和技术应用，包括数据获取机制的发展趋势、数据分析的应用领域及典型案例、数据可视化技术的实现方案及主流工具，并将上述内容引入到课程教学中。

融入互联网思维的数据素养课程教学实践探索

3.1 利用互联网平台建设课程社区

建设课程社区的手段多种多样，有WIKI、微信、MOOC等等。从建设可行性考虑，采取WIKI、微信方式建设课程社区操作难度低，普适性好，尤其适合小型课程规模的教学主体使用。再从平台易用性考虑，微课以微信平台为依托，内容维护简便、受众影响广，而且符合学生的使用习惯，更适合作为课程社区的建设方式。

基于微信平台建设课程社区有两种简便可行的方式：一是建立微信课程交流群;二是注册建立微信课程公众号发布学习内容，两种方式相辅相成可同时使用。公众号可以发布专题学习和讨论内容，学生可以在文后留言参与话题讨论，同时也可以在微信交流群展开更自由的讨论。如何组织发布吸引学生的内容和话题是关键。除了考究主题内容以外，内容形式上的排版布局、交互与展示方式也十分重要，这部分技能对于一般教师而言是短板。在实践中，教师可以利用第三方工具优化发布内容。笔者常用的优化方案有两种：

（1）采用在线的HTML5编辑器优化内容样式。为了方便非计算机专业人员在无须编写代码的情况下编辑H5网页，网络上有在线的H5编辑器（如135编辑器），提供多种样式模板免费使用。

（2）采用PPT制作交互式课件发布。PPT是教师普遍熟悉的课件制作工具，而且PPT拥有强大的动画交互功能，然而，如何将PPT上的所有动画交互效果原样迁移发布到微信平台上是一个难题。经过笔者的不断实践，发现可利用iSpring软件将PPT转换为FLASH文件，而且转换后PPT的所有交互效果没有任何折损。这为教师建设富动画、富交互的课程页面提供了简单可行的方案。

通过上述方案的组合使用，教师能够简便有效地制作出样式生动、布局合理、富媒体交互、自适应终端显示的课程页面。这对于吸引学生参与到课程社区的学习讨论是十分必要的。

3.2 透析数据交流机制引导学生主动发现数据资源

授人以鱼不如授人以渔，如何引导学生自主发现资源是教师要着力思考的问题。为此，教师还向学生充分透析每个资源背后所代表的的信息交流机制。信息的交流机制好比河流流向，唯有全面地把握河道体系才能发现源头。因此，只有当学生真正学会从宏观的视角审视每个资源的生产、传递和利用过程，才不会只见树木而不见森林，才能够主动溯源，发现更多的信息源。

近年来互联网上涌现了许多有用的资源和工具，究其深刻原因就是信息的生產、搜索、传递和利用机制发生深刻变化所致。众多开放获取的学术资源出现是由于学术信息由传统的集中审核印刷出版的生产机制转向同行审核在线出版生产机制所致;众多垂直搜索引擎的兴起是由于信息搜索机制由综合性的通用搜索转向专业性的细分搜索所致;众多在线工具的繁荣是由于信息利用机制由封闭独占转向协作共享所致。因此，只有认识到每个资源和工具背后信息的生产与交流机制，才能明白它们的出现不是孤立的、偶然的现象而是必然的结果，才能主动发现更多的关联资源和工具。唯有如此才算是掌握了主动发现资源的技能。

互联网上存在海量的数据，在大数据时代，各方都在不断努力做好数据的获取和利用工作以期有效发挥数据的价值，因此，近年来互联网上的数据交流机制也在深刻变化中。最突出的变化趋势是不断打破孤立的数据孤岛，实现数据的统一检索与获取。近年来互联网上各种元数据统一搜索引擎的出现即是这种趋势的反映。除了互联网行业在行动，政府部门也在行动。从国家中心到地方政府纷纷建立起数据开放平台，以提供各类社会运行数据的一站式检索与获取。据黄如花调查所得，我国已建成1个国家数据开放平台，13个地方政府的数据开放平台^[7]。这些资源不是偶然出现的，而是在国家宏观政策的引导下陆续出现的，其数据获取、数据类型都具有共同点。在教学中教师应以点带面，向学生揭示数据的生产与交流机制，同时引导学生以小组讨论的协作方式，探索发现更多的关联数据资源。

3.3 搜集互联网中的典型事例组织数据分析案例教学

数据分析是一项综合技能，首先要求分析者具备基本的数据思维，能够制定合理有效的分析框架，然后要求分析者掌握实施分析的技术手段，包括数理统计方法、文本挖掘方法等等。对于数据素养课程而言，数据分析教学部分重在培育学生的数据思维。笔者认为，数据思维是通过串联、对比、合并、拆分等分析思路，将无序、分散、孤立的数据有序化，进而体现出数据蕴含的价值。

为了更好地达到教学效果，笔者采用了案例教学法。虽然在大数据时代，数据分析的案例比比皆是，但是既要有代表性又要有趣味性，而且实施过程及实施效果能够被完整观察的案例却并不容易搜集。此外，为了保证教学内容的完整，在采选案例上要有侧重点，每个案例要体现出一种数据分析的方法，所有案例组织起来能够体现出完整的教学体系。以下通过实际的教学案例进行阐述：

案例1：以时间序列串联“蓝牙通信”主题每年的文章发布数量

学习目标：体会串联的数据分析方法

过程分析：见下图所示：左图是未经组织的原始数据——蓝牙通信每年的中文期刊论文发文数量，右图是按照时间序列串联后的数据图。

该案例以论文发表年份为线索将发文数量串联起来，使得原来孤立无意义的数据集形成了有意义的数据图表。串联是数据解读的基础，上右图可以解读出多种有意义的线索：研究趋势、研究阶段、研究折点。为进一步分析蓝牙通信研究的发展脉络提供了有力的数据支撑。

扩展学习：串联是最基本的数据分析思路，而时间序列则是最为常用的串联线索。除此以外，还可以通过地点和事件实现串联。例如：将同一地点不同时间拍摄的照片串联起来进行对比分析即是以地点为串联线索。又如：将党的十八大报告和党的十九大报告串联起来对比分析其中高频词语进行解读即是以事件为串联线索。

案例2：通过数据指标的对比说明人们的遗忘速度在不断加快

学习目标：体会对比的数据分析方法

过程分析：见下图所示^※，是以图书出版年份为线索将每100万个图书单词中出现“1872”的频次串聯起来的折线图，这条折线所揭示出的含义是：随着时间的推移人们谈论1872年事情的频率变化情况。1872年时的频次数值是35，当该数值下降至一半即17.5时对应的年份是1896年，时间过去了24年。这个时间跨度被称为“集体遗忘的半衰期”。

按此分析方法，依次计算每个年份的“集体遗忘的半衰期”，可发现一个规律：随着时间的推移，集体遗忘的半衰期在缩短，如1973年的半衰期是10年^[8]。这一现象表明，社会对于过去事件失去兴趣的速度变得越来越快。

扩展学习：对比分析是发现事物间关联关系的有效途径，对比分析的关键是选择合理的有可比性的定量指标。该例子采用半衰期这个相对值指标，能够客观地对比不同年份的集体遗忘衰减速度，是一种合理的处理方式。

3.4 引导学生使用互联网工具实现数据可视化

在大数据时代，随着数据分析业务的普及应用，数据可视化技术也飞速发展。近年来，互联网上出现了各式各样的数据分析及可视化工具，如专门制作词云的在线工具“图悦”、“易词云”;专门制作数据地图的“Tableau”、“智图”;还有综合性的在线图表制作工具“BDP”、“图表秀”等。这些工具界面设计友好，使用简便，适合大部分人使用。此外，还有专门针对具有计算机编程技能的工具包，如ECHARTS交互地图软件包、R语言绘图软件包等。这些工具基本上可以通过在线注册和下载的方式进行免费使用。

对于数据课程的教学工作，教师要避免空谈理论而贴近实际应用，需要善用这些工具引导学生开展实践。笔者认为，教师应精心选择既可行又贴近实际，而且经过数据分析和可视化处理后的确能够收到特殊效果的任务，同时制定任务实施步骤，引导学生开展自主实践。在教学实践中笔者给学生制定的一个练习任务是：抓住党的十九大胜利召开这一重大事件，详细制定了词云分析的实验步骤，引导学生对十九大报告全文进行词频分析。通过实验，让学生真切地体会到词云分析的特点与优势，有助于加深学生对数据思维的理解和运用。

结语

虽然不是每个人都会从事专业的数据分析业务，不是每个人都能够掌握全套的数据分析技术，但是，数据分析的思维方法却是每个人都需要学习理解的。数据思维能够引领我们透过纷繁的事物表象发现线索探寻本质，在以大数据、海量信息为基础的信息社会中，这种思维方法对每位数字公民都是十分重要的。

参考文献：

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[4]杨东平.我们更需要自下而上的教育创新[EB/OL].（2017-04-05）.[2017-11-18].http：//zqb.cyol.com/html/2015-01/15/nw.D110000zgqnb_20150115_8-02.htm.

[5]周鸿祎.我的互联网方法论[M].北京：中信出版社， 2014：162.

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[7]黄如花，王春迎.我国政府数据开放平台现状调查与分析[J].情报理论与实践，2016（7）：50-55.

[8]埃雷兹·艾登，让-巴蒂斯特·米歇尔.可视化未来：数据透视下的人文大趋势[M].杭州：浙江人民出版社，2015：161.