认知视角下用户科学数据素养研究架构设计及其干预策略

张群 张慧 张路路 彭奇志

摘 要 论文对用户科学数据素养、认知视角下用户信息素养研究的国内外现状进行了梳理，构建了认知视角下用户科学数据素养研究架构。在此基础上，重点探讨了认知视角下用户科学数据素养干预策略。高校图书馆应以认知主义、建构主义和移动学习理论为指导，构建智能化、多层次、全方位的科学数据素养教育混合式云学习模式。

关键词 认知视角 科学数据素养 架构设计 干预策略

分类号 G250

DOI 10.16810/j.cnki.1672-514X.2019.12.002

Abstract By researching domestic and foreign users scientific data literacy and information literacy from the cognitive perspective， this paper constructs study architecture of the scientific data literacy from the cognitive perspective. On this Basis， it probes into the intervention strategy of users scientific data literacy.Based on the cognitivism， constructivism and mobile learning theory， university libraries should build a kind of intelligent， multi-level and comprehensive hybrid cloud learning model of scientific data literacy education.

Keywords Cognitive perspective. Scientific data literacy. Architecture design. Intervention strategy.

隨着“数据驱动科学发展”的科研时代的来临，对于数据的认知已形成“科学就是数据，数据就是科学”[1]的思想，科学数据作为科研活动的直接产物，已成为基础性资源和战略性资源，也成为重要生产力，将极大地改变科学研究范式和知识交流生态。与之相适应，科学数据素养将成为科研人员在科研活动和学术交流中应具备的核心能力。科学数据素养，指科研人员在科学数据的生产、管理和利用过程中的能力及应遵守的道德与规范[2]，具体包括数据采集、管理和组织、保存和利用、分析和可视化、数据伦理等方面。对高校图书馆来说，了解用户科学数据素养需求特征，并培养用户的科学数据素养，是一项紧迫而重要的任务，也是全新的机遇和挑战。笔者开展认知视角下用户科学数据素养研究架构设计及其干预策略研究，以期为科学数据素养理论的研究提供新方法。

1 用户科学数据素养研究的国内外现状

科学数据素养，其重要特征是和信息素养紧密联系，并具有相似性[3]。在国内外文献中术语表达众多，如“科研数据素养”“数据素养”“数据管理素养”“数据信息素养”等，但内涵相同，在本文中统称“科学数据素养”。国外研究方面，用户科学数据素养研究的用户主体分别为学生、教师及图书馆员，主要集中于科学数据素养需求、科学数据素养能力及科学数据素养能力影响因素等方面。Carlson Jacob以美国普渡大学和伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校两所大学的教师与学生为研究对象，研究用户科研过程中的科学数据素养需求，发现教师的需求包括：元数据、建立数据文档、数据保存、数据伦理、数据库使用及数据质量，而学生的需求主要包括保存数据、元数据使用及运用数据工具[5]。Bracke Marianne S.等研究了普渡大学农业与生物科学专业的用户科学数据素养需求，包括六项：数据的发现与获取、处理与分析、管理与组织、伦理与道德、数据可视化及元数据[5]。国内研究方面，王维佳、曹树金等探讨我国大学图书馆回应用户科学数据素养需求，适应数字科研环境变化，构建科学数据素养教育在需求分析、课程内容准备、实施方式选择、效果评估反馈等四方面的方法与策略[6]。黄如花等调查了《信息检索》MOOC课程上的学生，设计调研用户数据素养能力自评问卷，发现学生的平均数据素养较差，尤其是在数据建模方面[7]。郝媛玲等以上海地区六所高校的学生为调研对象，从用户的数据认知和数据观念、数据需求、数据获取和组织、数据处理、数据评价、数据安全意识和数据伦理六个角度设计了调查问卷，分析了高校文理科教师的科学数据素养情况[8]。邓李君通过综合数据素养的相关评价内容，结合数据素养教育的实际需求，构建数据素养评价体系并分析相关评价指标的内涵，指出可用于数据素养评价的体系共包含数据意识、数据收集、数据管理、数据操作等12个指标内容[9]。

2 认知视角下用户信息素养研究的国内外现状

认知心理学认为，人的认知过程本身就是一个信息加工的过程。这表明用户对于数据、信息的选择、吸收和利用都是在其认知过程的制约下进行的。20世纪70年代情报学家Brookes第一次提出了“情报学认知观”，开启了以认知学的视角来研究图书情报学内容的大门。Brenda Dervin提出意义建构理论，指出信息的意义建构是用户认知和外部行为共同作用的结果，用户查找数据、信息加工的过程是填补信息鸿沟的过程[10]。

目前，国内外图情领域研究认知和用户信息行为的文献较多，主要集中于研究认知情感、认知风格、认知需求、认知负荷、认知能力等认知因素对用户信息行为的影响。

在国外研究中，MIichael D. Skipon通过调查纽芬兰纪念大学商学学生的学习活动和研究技能，研究认知过程和信息素养的关系。调查结果表明，商学学生偏好电子资源，其技能习得主要通过自修，在研究过程中不愿咨询图书管理员[11]。Kangmyunghee在一个混合式STEAM小学教师培训中通过调查问卷研究了信息素养、认知存在和培训效果之间的关系。结果表明，信息素养显著地预测培训结果（学习满意度、学业成绩），认知存在介导信息素养和培训成果（学术成就、学习满意度）之间的关系，信息素养和认知存在是提高混合式STEAM小学教师培训效果的关键因素。此外，文章讨论了提高混合式STEAM小学教师培训项目有效性的指导方针和策略[12]。Walton， Geoff开展了学习者信息素养教学干预研究期间和之后的认知状态变化的纵向研究，提出了一种能让学习者参与的教学干预模型，以便能够引导高阶信息素养（IL） 的思考。从理论的角度研究集成信息素养、教学、e-学习和信息行为（IB）等领域的理念。通过访谈、焦点小组和使用任务、行为、认知状态、情感状态、认知状态和知识进行主题分析和归类的在线讨论捕获数据[13]。Steven Miller认为认知系统，如IBM的沃森，可以帮助用户利用所有可用的数据作出更好的决策，但即使有认知系统的帮助，数据素养对学生和数据转换行业及职位上的专业人士仍是一个关键新技能[14]。

国内的相关文献主要关注用户认知对信息素养的影响。陆建玉等以分层整群随机抽样方法问卷调查了宁波市某高职医学院校大学生健康信息素养认知及服务需求状况，结果显示，高职医学生健康信息素养水平较低，应发挥图书馆员的学科与技术优势，构建由图书馆员介入的基于岗位胜任力的健康信息素养课程体系，制定层次化、差异化的健康信息素养培养机制[15]。徐晓琳从认知心理学的学习问题切入，对注意、记忆、重构等认知心理因素进行分析，探讨基于认知心理学教育理论的信息素养教育层次模式[16]。穆向阳对反应认知模式的不同指标进行了分析和预测，探索云计算环境下跨媒体信息素养和人类认知模式间的相互作用[17]。

3 认知视角下用户科学数据素养研究架构设计

科学数据作为信息的一种特殊表现形式，在我国处于实施创新驱动发展战略和建设科技强国的关键时期，不断提升用户的科学数据素养正是当务之急。根据用户的认知心理对其科学数据素养会产生影响这一現象，研究用户的认知心理对于系统地构建用户科学数据素养理论框架有很重要的作用。笔者在综合国内外高校图书馆科学数据素养、认知视角下用户信息素养的研究和实践的基础上，构建了认知视角下用户科学数据素养研究架构，如图1所示。

认知视角下用户科学数据素养研究架构应以提升用户科学数据素养能力，开发利用数据资源、提高数据资源价值，实现科研创新、学术进步为研究目标，通过调研高校图书馆用户科学数据素养现状，从认知心理学的角度构建影响用户科学数据素养能力的因素模型，提出科学数据素养干预策略，并开展用户科学数据素养教育，创新发展高校图书馆服务机制和模式。

3.1 国内外用户科学数据素养及认知角度用户信息素养调研

对国内外用户科学数据素养的相关研究进行梳理和辨析，重点对普渡大学、明尼苏达大学、俄勒冈大学、康奈尔大学等为代表的国外较早开展用户科学数据素养研究的学校进行文献调研和网络调研;对国内外认知角度（认知需求、认知情感、认知方式及认知负荷等）的用户信息素养的相关研究进行文献调研。

3.2 用户科学数据素养需求调研、分析

利用图书馆可获得的用户数据，包括书目数据库中的用户基本信息;用户使用数据库、图书借阅系统、文献传递系统时的日志数据;科研管理系统、教务系统中的用户科研和教学活动数据及用户在图书馆微博、微信上发布的资源评价、反馈等数据进行挖掘，整体探索用户科学数据素养需求特征。

采用质性研究方法，运用深度访谈法，通过半结构式的访谈大纲进行资料收集;或通过问卷调查方式探究科研人员对科学数据重要性的认知度和对科学数据服务的需求度，分析图书馆开展科学数据服务的驱动力，为高校图书馆的科学数据服务寻求切入点。

采用实验法、问卷调查法或访谈法来探讨认知需求与用户科学数据素养需求之间的关系，为图书馆科学数据服务提供针对性建议。

3.3 用户科学数据素养能力的因素模型构建

结合已有研究基础，主要采用实验法、问卷调查、访谈法等，以高校图书馆用户为研究对象，对其科学数据素养能力进行调研，同时构建科学数据素养能力评价体系。

从认知心理学的角度出发，以认知需求、认知方式、认知负荷和认知能力等为主要研究点，结合用户的自我效能评价，构建影响用户科学数据素养能力的因素模型。

深入挖掘影响用户科学数据素养能力的认知因素，探索认知风格与用户科学数据素养能力体系中各项具体能力之间的关系，构建基于认知风格的高校图书馆用户科学数据素养能力模型。

3.4 高校图书馆科学数据素养干预策略研究

在调查研究的基础上，以认知主义、建构主义和移动学习理论为指导，提出高校图书馆科学数据素养干预策略，主要是构建智能化、多层次、全方位的科学数据素养教育混合式云学习模式。

3.5 开展用户科学数据素养教育实践

考虑高校图书馆不同用户群学科专业、技能水平、数据需求等存在的差异性，通过大学新生教育、课程教学、培训讲座和个性教育等渠道，开展用户科学数据素养教育实践。

4 认知视角下用户科学数据素养干预策略

认知视角下，信息服务的过程是用户与信息双向建构的认知活动过程，是用户根据自身认知结构，对信息进行判断、筛选、分析、利用等，是信息内容由表层认同到深层挖掘、内化的渐进过程[18]。信息服务的最终效果与用户的认知结构密切相关，因此要获得科学数据素养教育的良好效果，就要研究用户的认知心理，为用户提供符合其认知结构的服务，制定相应的干预策略。笔者认为用户科学数据素养认知结构的建立有赖于全方位的科学数据素养教育，它引导着用户进行认知和学习的全过程，体现了个体的认知路线图。笔者以认知主义、建构主义和移动学习理论为指导，将云学习平台、微课学堂、“雨课堂”教学、泛在学习、嵌入式教育等学习方式有机融合，通过大学新生教育、课程教学、培训讲座和个性教育等四个渠道开展科学数据素养教育，构建一种智能化、多层次、全方位的科学数据素养教育混合式云学习模式，如图2所示。

4.1 云学习平台

该平台以认知心理学、教育学、系统工程等理论为指导，基于云计算技术，建立学习者认知结构、云资源、云知识、云任务、云组件、云网站等关键模型，并利用软件架构和Web互动技术，开发开放、互动、个性化、分布式学习系统。云平台由云学习和云测试系统共同构成，云学习系统包括云课件、云视频、微电影、微课等学习资源模块及互动交流模块。云系统包括学生信息管理、题库管理、考试、自动评分等四个模块。云平台与图书馆文献管理系统有接口，新生考试合格可自动开通图书馆借阅权限，老生通过学习和自测试可以获得积分奖励。该平台的主要对象是学生。通过该平台的学习，使学生增强数据获取意识、安全意识、伦理意识等数据意识，并正确掌握数据引用规范。

4.2 微课学堂

这是按照认知规律，运用信息技术，呈现碎片化学习内容、过程及扩展素材的结构化数字资源。核心内容是课堂教学视频，同时还包含与该教学主题相关的教学设计、素材课件、教学反思、练习测试及学生反馈、教师点评等辅助性教学资源[19]。微课的主要特点是时间较短、内容少而精、资源结构“情景化”、主题突出、内容具体、趣味创作、传播形式多样（网上视频、手机传播、微信微博） 等。采用微课形式对科学数据素养教育的单一知识点或教学环节（如元数据、科学数据计划制定、数据引用等） 进行深入解读，最长不超过 10 分钟，使用户能有效地利用碎片时间学会一个内容，极大地提高了学习效率，并且可以反复利用微知识、微学习。通过微课学堂，主要是增强用户的数据技能，包括数据采集、数据管理、数据分析、数据应用、数据表达等方面的技能。

4.3 “雨课堂”教学

这是MOOC平台“学堂在线”推出的混合式教学工具[20]，它充分考虑了用户的个性化需求，基于 PowerPoint和微信，提供课前预习、课堂教学、课后答题等全周期教学活动的量化数据，帮助老师判断分析学生学习情况，以便调整教学进度和教学节奏，并且支持多屏互动、答疑弹幕等，实现精准教学。开展科学数据素养教育“雨课堂”教学，首先要通过学情分析初步掌握学习者的基本信息、认知结构、认知风格等，然后确定教学目标，设计后续的教学活动，将教学所用PPT、视频等上传至雨课堂，生成微信二维码。根据学习者的认知心理，确立教学要素的呈现顺序，组织教学、讨论、答疑等教学活动。通过“雨课堂”教学互动，培养并训练用户在数据利用与实践过程中的思维方式，如创新性思维、批判性思维、反思性思维等，能判断数据有效性，剔除错误或者无效的数据，提取有效的数据等。

4.4 泛在学习

又名无缝学习、普适学习、无处不在的学习等。就是利用移动通信技术，引入移动学习，使学习者可以进行4A（Anyone， Anytime， Anywhere， Anydevice） 学习。泛在学习的实现需要发达的网络技术环境、海量数字化学习资源、混合式教学模式和灵活学习支持服务等多方面资源的支撑。泛在学习所创造的智能化环境能让用户全面准确地获取各类科学数据，形成支持创新的知识空间，提高用户利用科学数据解决问题、发现新知的能力。

4.5 嵌入式教育

嵌入性是学科数据素养的主要特征，其嵌入性主要体现为教学的合作。嵌入式科学数据素养教育即在专业课教学中嵌入科学数据素养教育内容，把图书馆科学数据素养教育作为各学科课程目标的有机组成部分，既完成专业课教学，也要求学生掌握科学数据管理的知识和技能，并能实际应用于解决专业问题。通过嵌入式教育，使用户熟悉本学科领域的数据资源、数据分析软件，在学科领域内具有科学管理、高效利用数据的知识与技能，致力于培养学科用户数据挖掘、数据关联、数据发现的能力，尤其是培养研究生利用数据从事科学研究的能力。

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张 群江南大学图书馆研究馆员。  江苏无锡，214122。

张 慧 江南大学教材中心助理研究员。 江苏无锡，214122。

张路路 江南大学图书馆助理馆员。 江苏无锡，214122。

彭奇志 江南大学图书馆研究馆员。 江苏无锡，214122。

（收稿日期：2018-12-24 编校：曹晓文，刘 明）