左平熙(河南工程学院图书馆)
科学数据(Scientific Data)是指研究人员开展科学研究过程中通过科学实验、实际调查等方式产生和获得的数据资料。科学数据实际上是由原始数据经过科学研究转换而成的新数据集,具有准确性、可靠性、非排他性、可无限复制等特点。[1]本文通过中国知识资源总库(CNKI),以“主题”为“科学数据素养或科研数据素养”并含“图书馆”词进行精确检索,检索时间为2018年12月31日,获取检索结果合计152条。由检索结果可知,2014年之前未发现相关研究文献,2014年之后,国内学者开始探索“科学数据素养”领域的相关研究,如,张晨主要对图书馆开展数据素养教育的内容与方式进行了研究。[2]2015年相关研究文献数量递增,随着大数据应用、E-science环境的形成、数据密集型科学发现等研究不断深入,达到了研究高潮。早期相关研究文献较少,且研究内容肤浅,多为对国外图书馆经验的介绍与研究,未能深入开展图书馆科学数据素养研究。基于此,本文以图书馆科学数据素养文献为研究对象,对其进行梳理总结,并对图书馆科学数据研究的未来走向提出意见与建议。
科学数据管理教育是图书情报学的重要研究领域,包括数据馆员与用户培训、数据管理专业教育等。关于课程设置,孟祥保等提出数据管理专业教育具有图书情报专业与职业教育的融合、嵌入到图书情报课程、专业教育发展的实践性、应用性与理论研究双向驱动等特性。[3]此外,孟祥保等又从科研生命周期、学科专业和大数据角度阐释了科学数据素养的内容与特征,将国外高校图书馆数据素养教育实践总结为利用Libguides建立科学数据管理资源导航、数据素养通识教育、学科数据素养教育等3种模式,指出我国高校图书馆应借鉴国外经验,并依托数据管理平台大力推进科学数据素养教育。[4]
科学数据素养涵盖了数据态度、数据意识、数据知识、数据技能、数据伦理等内容。隆茜构建了数据素养能力评价维度与具体指标体系,认为高校不同群体(大学教师、博士生、硕士生、本科生)在数据素养能力上具有显著性差异,图书馆可通过设置数据馆员岗位、建设数据服务网页及开展差异化的数据素养教育等方式提升高校师生的数据素养能力。[5]郝媛玲等指出数据素养的培养要从国家、社会和学校3个层面上建立相应机制,并从分学科领域、分对象、建立科学数据资源管理的云平台以及人才储备4个方面分析和探讨了数据素养教育的实施策略。[6]孟祥保等认为,在数据素养研究内容方面,理论研究应与实践调查相互促进;在研究方法上,须注重定性研究与定量研究相结合。[7]张群等针对国内高校图书馆科学数据素养教育实施提出了建议,其建议内容包括:广泛调研,基于用户需求设计科学数据素养教育课程;多方合作,构建“跨机构”协同发展管理机制;队伍明确职责,有专门的组织机构和专业人员。并指出未来的高校图书馆将实现从信息中心到科学数据中心的转型。[8]胡卉等选取英美两国20所开展数据管理培训和数据素养教育的高校图书馆作为研究对象,以普渡大学和剑桥大学图书馆作为研究案例,从教学目标、教学对象、教学途径、教学内容、教学评估等角度分析了英美两国高校图书馆数据素养教育模式,以期为我国图书馆科学数据管理培训和数据素养教育的研究和实践提供参考和借鉴。[9]邓李君等认为,高校图书馆还应当针对不同的培训对象,从基础能力教育、专业领域教育方面对科研人员、学生、馆员采取不同的科学数据素养教育策略。[10]王晓文等提出要以科学、完备的政策支持数据素养教育,关注科研人员对数据素养教育的认知与态度,确定科研人员数据素养教育的目标定位,以及如何与当前的信息素养教育融合,同时注重训练有素的数据素养教育人才的培育。[11]王维佳指出,在科研数据问题的解决、科学的数据化生产方式以及科学交流体系方面均存在着数据素养教育的需求空间,并利用SWOT分析法提出了以学术引领促教育的增长性策略、以集成资源促应用的开发型策略、以宣传推广赢关注的营销型策略以及以人力资源建设促发展的扭转型策略。[12]张新红从教育对象与目标、教学课程、教学方式、教学内容等方面对比国内外14所高校图书馆科学数据素养教育现状,并参考借鉴国外相关经验,提出以需求驱动确定教学对象与目标;教学方式多样化,重视选择的普适性、有效性等措施。[13]司莉等通过对iSchool联盟院校的数据素养课程内容和设置特点分析后发现:开设数据素养课程的院校增多,但其开课数在课程总数中的占比仍然较低;数据意识、数据能力和数据伦理3个数据素养要素的开课情况各有特色;数据素养课程设置符合iSchool课程设置的共性要求、注重数据能力培养的系统化、重视数据挖掘与管理类课程的发展、强调在数据能力实践中培养数据意识与数据伦理。[14]
司莉等通过对图书馆科学数据管理岗位招聘启事的内容进行分析,并调查了iSchool院校科学数据课程及相关培训计划,总结了业界对科学数据管理人才的能力要求以及图书情报教育机构科学数据管理人才培育体系的建设情况,提出了科学数据管理人才的培养目标以及培养形式。[15]蒋丽丽等认为数据馆员服务模式涉及数据馆员的岗位设置、组织管理、服务内容等方面,对国外高校图书馆数据馆员服务模式进行调研分析和归纳总结,能够为国内高校图书馆设置数据监管岗位、开展数据监管服务提供指导与借鉴。[16]高素质的学科馆员队伍是高校图书馆拓展服务领域的基本前提。胡绍君阐述科研数据管理对学科馆员能力的要求,提出制定学科馆员资质认证、开展针对性的教育与培训、实行追求卓越的标杆化管理、完善激励与考核评价机制等面向科研数据管理服务的学科馆员能力的建设策略。[17]毛玉容等提出科学数据馆员与科学数据馆员制度的定义。其中,科学数据馆员是提供科学数据管理和服务的图书馆员,而科学数据馆员制度是科学数据馆员具体实施的一系列保障措施。并提出从加强思想教育、重视科学数据馆员制度建设等方面着手,完善我国高校图书馆科学数据馆员制度。[18]王宁等提出大数据驱动下高校图书馆应采用数据技能分级培育模式,即通识培育模式、专项培育模式及拓展培育模式,并采取相应的评估及检验措施以提高大数据环境下数据馆员的管理水平和服务能力。[19]陈廉芳认为在医学领域,科学数据尤为重要,相关图书馆需要重视科学数据馆员制度建设。[20]郝媛玲探析了E-Science环境下我国高校图书馆数据服务层级模型,将科学数据服务由浅入深划分为3个层级,即数据汇集与支持、数据精加工、知识提取,提出数据馆员应具备技术、知识、行为、环境4种能力,同时针对我国数据服务和数据馆员的现状以及数据馆员制度、数据馆员职业资格认证制度、数据馆员新角色推动图书馆转型及数据服务的发展趋势等方面进行了深入的分析和探讨。[21]陈媛媛等指出在学科馆员兼任数据馆员阶段,应从数据兴趣培养、数据资料和统计分析方法的掌握及数据交流与培训方面支持研究数据服务等方面开展,认为数据馆员应具备的核心技能包括通用数据技能和学科数据技能,并提出数据馆员岗位设置、数据素养教育和数据服务技能培训3条职业技能发展建议。[22]陈国兰则基于国外高校已有的数据监护项目研究,认为高校数据监护应实施的需求、机制、技术等,提出完善科学数据监护政策制度、构建科学数据监护平台、培养高素质的数据监护人才等建议。[23]
随着数据密集型科研时代的到来,数据对于科研的影响愈发重要,因此培养用户数据管理和使用能力和提高用户数据意识是图书馆的核心工作之一,开展用户需求研究迫在眉睫。洪程等从科学数据管理的各个环节出发,调查在校硕博研究生的科学数据需求与利用行为,分析其现状特征以及研究生对图书馆服务的期望,并从用户、数据源、数据服务活动3方面对高校图书馆开展科学数据服务提出相关建议。[24]关芳等以科学数据服务影响用户感知评价的多种因素为因子,采用结构方程模型方法研究了各影响因素之间的关系,进而发现数据获取与再利用、导航与检索服务、分析与增值服务对用户感知价值有直接的显著影响,同时各种影响因素之间也存在着相互影响关系。[25]王丹丹从用户研究的角度对近几年国外有关科学数据管理实践和服务需求的文献进行分析,针对收集用户信息需求的3种主要方法,即基于数据管理计划的内容分析挖掘识别用户需求、使用数据监管档案工具进行结构化访谈捕获需求信息,以及大规模问卷调查收集用户信息需求,分析3种方法的应用场景以及优势和局限性,并以新加坡南洋理工大学为例,总结图书馆开展科学数据管理、服务用户需求的经验与体会。[26]
毋容置疑,图书馆科学数据工作的顺利开展离不开人才,而人才的培养离不开教育,同时良好的职业发展又是留住人才的有效途径。因此,图书馆科学设计教育与职业发展也是国内研究的热点之一。专家学者从学历层次、课程设置、培训方式、岗位设置、技能要求和职业规划等角度系统地研究图书馆科学数据的教育与职业发展,并结合我国国情,提出了国内在图书馆科学数据教育与职业发展方面存在的问题及解决策略。但是,对图书馆科学数据教育初期主要集中在数据素养内涵、概念辨析、发展历程、影响与启示等方面的问题,缺乏全面系统的深入研讨。研究方法上,重实用轻理论倾向明显,并且鲜活的数据教育实践缺乏必要的理论提炼与升华,能够经得起实践检验的新理论、新思想、新方法与新观点难得一见。同时,也缺乏微观尺度的个案深入刻画和宏观层面的社会文化解读。
随着数据管理理论和实践的发展,科学数据管理专业教育也逐渐成为图书情报学的重要研究领域。目前,国内图书馆科学数据专业教育研究与国外相比较为滞后,还处于发展初期。国内现有研究多是介绍国外高校科学数据管理专业教育实践经验以及对国内的启示,缺失国内高校科学数据管理专业教育设置的案例。学者仍需继续以主动调查、实地考察、本土化实践等方式研究国外科学数据管理专业教育细节,包括教育层次、教育内容和目的、课程设计、合作模式、跟踪课题研究实践、教育案例等,并结合本国国情积极开展科学数据管理专业教育,为后续国内高校或科研机构设置科学数据管理专业教育提供理论支撑。
大数据环境下,科学数据研究呈现出多样性,不再局限于图书情报学领域,而是多学科跨界研究。随着图书馆科学数据研究的深入发展,学者研究层次在仍以图书情报学为主的同时,也应鼓励其他学科领域学者参与科学数据的研究,从而使相关研究内容更加丰富。内容包括:政策研究,如《科学数据管理办法》等;科学数据馆员、科学数据监护等岗位设置;人才培训与引进;认证资质,如数据管理专业人士认证 (Certified Data Management Professional,CDMP) 证书等,进而拓展科学数据管理人才边界。
图书馆科学数据素养培训应是整个图书馆教育培训的重中之重,包括数据馆员科学数据素养培训、用户科学数据素养培训等。无论是科学数据服务,还是科学数据战略规划和政策制定,不但图书馆管理者需要转变思想观念、敢于创新,大力推进图书馆科学数据管理与服务的实践进程,也要提升数据馆员、用户对科学数据的认知和认可度,两者相辅相成,不可偏颇。[7]① 认可程度体现为科学数据的教育普及,因此图书馆也应高度重视科学数据素养教育研究,拓展研究视角;② 丰富研究内容,如数据馆员能力研究、数据素养概念模型与理论研究框架、数据素养影响因素分析、数据素养评价等研究;③ 创新研究思路,囊括信息素养、数字素养、元数据素养等研究,以图书馆学、情报学为主要研究内容,与教育学、管理学等学科进行跨界研究;④ 转变研究方式,不再局限于传统的图书馆素养教育,也要进行科学数据专业教育、职业规划发展、科学数据短期培训等多形式相融合的研究。由此可见,图书馆科学数据素养研究应以数据素养概念、内涵为切入点,以用户数据素养教育、数据馆员数据技能及知识教育培训等展开用户数据素养等研究,并最终形成较为完整的理论框架,充实图书馆学理论研究内容。[27]
研究方法上,注重定性研究与定量研究相结合,运用文献综述、理论假设、实证分析等方法,基于科学数据素养的用户行为分析,搭建用户科学数据素养研究框架,从用户数据素养需求、数据素养能力以及数据素养教育等方面阐述相关研究及进展。[28]此外,学者仍需要从研究问题、对象和方法3个角度对国内外研究进行比较,指明未来的用户数据素养研究,进一步加强对用户数据需求的探索,构建完整的数据素养能力评价体系,深入探索不同专业、职业、情境的用户其数据素养需求及行为特征。
文章针对近年来图书馆科学数据监管与素养的研究文献进行梳理与归纳,寻找发展规律,探索图书馆科学数据未来研究方向,为后续研究提供思路与借鉴,具有重要的价值与现实意义。需要指出的是,图书馆科学数据监管与素养是一个复杂、动态的系统研究工作,图书馆仅是多方参与者之一,还需要政府、高校、科研机构、情报信息研究所等部门的通力合作,引导与鼓励各学科专家、学者参与研究,强化符合中国国情的图书馆科学数据的创新性研究,这将是未来图书馆科学数据研究的重点与发展方向。