高职学生数据素养评估体系构建及培养策略

张静 赵秀荣 赵文静

【摘 要】文章阐述了数据素养的含义以及通过数据意识、数据获取能力、数据处理能力、数据决策能力和数据伦理道德5方面的基本要素，构建了数据素养评估体系，并通过市场调查，对高职院校学生数据素养能力现状进行分析，并提出数据素养教育的策略。

【关键词】数据素养；数据素养教育；策略

社交媒体的产生，数据开始呈现爆炸式的增长，麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人。而需要既熟悉本企业需求又了解大数据技术与应用的管理者却有150万，于是我们发现，深刻理解大数据并懂得如何利用大数据的复合型人才在企业里更有优势，这方面的人才缺口更大。因此，高职学生数据素养的提高有助于其今后更快得胜任其职位，有利于提升职场竞争力。

一、数据素养评估体系体系构建

1.1数据素养的含义

数据素养的概念來源于美国，但目前对其并没有一致的定义。Mandinach Eand Gummer E认为数据素养是理解数据和有效利用数据进行决策的能力；缪其浩指出，数据素养是了解本专业的数据问题和含义，可以和数据专家直接交流，并能制造数据价值，帮助企业提高核心竞争力，以及增强管理决策的实效。

1.2数据素养评估体系构建

目前，从研究对象来看，对高职学生进行数据素养的研究较少，因此，本文在综合国内外文献中对数据素养的阐述的基础上，从数据意识、数据获取能力、数据处理与分析能力、数据决策能力和数据伦理道德五个维度构建了高职学生数据素养评估体系。

二、数据素养研究设计

2.1调研方法

采取二手资料调查法和网络问卷调研为主，访谈调研为辅的方法。

2.2问卷设计

问卷设计采用半封闭半开放式，共23道封闭式问题，1道开放式问题。

2.3调查样本量选取

本次调查以河北省三家高职院校不同年级、不同专业的学生为调查对象，随机发放问卷进行调查。采用网络调查问卷的方式，共发放问卷265人，问卷全部回收。

三、数据素养现状分析

3.1数据意识调查研究

我们可以看出，高职学生能认识到数据数据对工作、学习和生活等方面具有的重要性；数据权利意识较强，5分比重达到了29.43%；但是对于数据不怎么敏感，3分的比重最多，占到了45.66%。

3.2数据获取能力调查研究

我们可以看出，高职学生在数据获取能力指标上的分值相对较低，3-4分比重均在32%-43%之间，数据收集能力和检索能力5分的占比比检验能力要高些，说明高职学生数据收集能力和检索能力一般，只是会用一些社会上常见的检索工具，而专业性较强的检索工具学生们接触比较少，对于数据的检验更是不知从何入手。

3.3数据处理分析能力调查研究

高职学生的数据处理分析能力在数据素养所有能力中均分最低，并且不同个体间存在着较大的差异。从比率来看，占比更多的是选择3分，其次才是4分，5分占比甚至达不到10%。 目前高职院校关于如何使用统计分析软件的课程较少，大部分学生只是在大一学习计算机基础知识时接触过Excel，但并未深入掌握Excel的数据分析功能，其他统计分析软件更没有见过。

3.4数据决策能力调查研究

在数据决策能力的这两个指标中可以看出，选择4分的占比最多，数据应用能力4分占比46.42%，数据评估能力4分占比47.55%。分析得到的数据，能用会用才是硬道理。在数据的应用能力和评估能力上，部分个体还需要加强。

3.5数据伦理道德调查研究

数据伦理道德各指标分值比其他各指标分值高一些，说明高职学生对于学术道德、学术规范方面的有一定的认识，但还不够高，对数据伦理道德方面的教育有待加强。

四、数据素养的培养策略

4.1宣传推广数据素养

通过调查得知，高职学生们对于数据素养概念，只有21%的人比较了解，13%的人听都没听过。所以需要对数据素养进行宣传推广，让更多的教师和学生逻辑数据素养的基本概念以及在大数据时代数据素养的重要性，让学生们重视数据素养的培养和提高。鼓励部门间的科学研究，对不同学科领域、不同对象进行调查分析，掌握我国师生数据素养的情况。

4.2分不同学科开展数据素养教育

通过调查得知，不同学科的高职学生，其数据素养能力差距比较大，对于数据的需求也有所不同。文科善于收集数据，但在数据处理分析能力上欠缺科学的方法。理工科的学生更善于选择正确科学的方法和使用数据分析工具。所有开展数据素养教育前应对不同专业背景的人员进行针对性的调研，了解其不同的需求，为开展数据素养教育打下良好的基础。

4.3数据分析纳入高职基础教育中

在大一的计算机基础知识课程中，把Excel的数据分析功能也进行详细的讲述，使得高职学生们能够掌握数据分析的基本工具和方法。

4.4分学科因材施教开展数据素养教育

高职教师需要根据不同专业的需求和具体教授的课程，因材施教地将数据素养教育深入到每个学科的课程中去。

【参考文献】

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