大数据时代我国英语专业本科生数据素养模型的构建

许恒静 邓家怡 黄梦元

摘 要：本研究结合已有的数据素养模型和英语专业本科生的培养目标，从意识态度、基础知识、核心技能与思维方法四个维度，构建了英语专业本科生的数据素养模型。未来可在本研究的基础上修订、应用该模型。

关键词：英语专业本科生;数据素养;模型构建

一、引言

大数据，即以数据说话。大数据时代的研究范式也已从计算科学转向了数据密集型科学。人们对于数据的驾驭能力离不开良好的数据素养。数据素养是一种适用于多学科的、系统的、复杂的综合能力，它的核心任务为：利用合适的工具获取数据、借助批判性思维和数据分析工具分析和处理数据、利用数据解决现实问题。当前有关数据素养模型的研究主要集中在教师、图书馆员等方面（刘雅馨，杨现民等，2018;Means， Chen， Debarger et al.， 2011; 杨利超，2018;Carlson， 2017），而单纯以本科生，特别是英语专业本科生作为研究对象来构建新的数据素养模型的研究还不够充分。英语本科专业旨在培养从事涉外行业、英语教育教学、学术研究等相关工作的英语专业人才和复合型英语人才”。对他们进行数据素养的培养直接关系到数据驱动教育、实践活动的的质量和效果。因此，本研究参照已有的数据素养模型并结合英语专业本科生的培养目标，初步构建了一个适用于我国的数据素养模型，期望能为今后英语本科学生的职业工作能力的培养与提升提供参考。

二、文献综述

（一）数据素养的概念

当前学者们对于数据素养的概念认识不一。任一殊等（2016）指出，数据素养是建立在事实性数据基础之上的，理解、发现、汇集、解释、展示以及论证见解的综合性本领。总之，数据素养适用于多学科，是一种系统的、复杂的综合应用能力。它调调人们要选取适当的工具获取数据，用批判性思维和数据分析工具分析和处置数据，并且应用数据解决现实问题。

本研究聚焦我国英语专业的本科生。他们的培养目标，如2020年发布的普通高等学校本科外国语言文学类专业教学指南指出的那样，“旨在培养具有良好的综合素质、扎实的英语语言基本功、较强的跨文化能力、厚实的英语专业知识和必要的相关专业知识，能适应国家与地方经济建设和社会发展需要，熟练使用英语从事涉外行业、英语教育教学、学术研究等相关工作的英语专业人才和复合型英语人才”（p.1）。

本研究认为，英语专业本科生在日常课程学习中，例如上英语语言学、英语教学、翻译、文学研究等课程，会接触到很多数据;在老师的指导下，写作社会调研报告、学年论文和毕业论文时，也会接触和处理很多数据。他们的数据素养即为他们接触上述数据时所体现的一种系统的、综合性的能力，包括意识态度、基础知识、核心技能与思维方式。意识态度指他们的数据价值意识、数据搜集及辨别意识、数据更新意识、数据安全与保密意识、数据伦理。基础知识指数据科学知识。核心技能是英语专业本科生收集数据、分析和解读数据、应用数据以及交流数据的能力。思维方法包括问题导向思维和辩证批判思维。

（二）国内外对于数据素养模型的构建

国内学者将教师、图书馆员、学生等作为研究群体，分别构建了教师通用、图书馆员通用、学生通用的数据素养模型。马腾、孫玲（2018）认为，学生数据素养的评价可从信息、信息技术和信息环境三个维度进行。具体来说，信息技术指的是数据的处理和应用。即，能够使用不同平台或工具如excel、spss、amos、R语言等分析、处理数据;能认定、质疑、改进、解释数据分析结果;能用数据结果支持论点或应用于论文、报告的攥写;能交流、共享数据;有使用公共数据分析工具和平台的权限。

国外学者构建的数据素养模型很多是不区分教师、研究生、图书馆员、科研人员等群体的，一个模型常常是几个群体通用的，例如Shneider，Mantra （Research Data Management Training）等。其中，瑞典学者Rene Schneider 想开设所有学科领域研究生、数据创造者、数据科学家等人群通用的数据素养课程。他们通用的科研数据素养能力也由两级指标界定。

（三）本文的研究内容

目前少有单纯以英语专业本科生为研究对象，来构建数据素养模型的研究。据此，本研究着重探讨如下两个问题：1）英语专业本科生的数据素养分为几个层面？2）每个层面包括哪些评估细则？

三、英语专业本科生数据素养模型的构建

本研究基于国内外数据素养的模型以及专业硕士的培养目标，初步构建了一个英语专业本科生数据素养的模型。他们的数据素养可被分为意识态度、基础知识、核心技能和思维方法。

（一） 意识态度

意识态度指英语专业本科生的数据意识和数据伦理。

数据意识是指英语专业本科生在进行与教育数据、实践数据有关的活动时引起的一系列感受和对这些数据的觉知能力。包括数据价值意识、数据的搜集和辨别意识、数据更新意识、数据的安全和保密意识。

数据价值意识指英语专业本科生能够认识到教育数据和实践数据对于个人发展的价值，弄清他们对社会的影响和作用。教育数据贯穿本科生阶段的整个授课环节，学生通过课程学习能够认识到这些未来职业亟需的理论知识、技能知识和素质数据的重要性。教育数据的掌握有助于学生未来的职业发展，使得学生能够迅速摆脱职场小白的尴尬状态，而像熟练技术人员一样，迅速将书本上的教育数据应用至职场。宏观层面上，教育数据的学习促进了整个专业硕士群体在职场的发展和进步，进而推动了整个职业领域、全行业的发展。实践数据主要通过学生的专业实习、论文实践取得，这一群体丰富的实践数据的储备能够促进学术水平的提高。

数据的搜集和辨别意识指英语专业本科生能够有效收集教育数据和实践数据，并且能够去伪存真，改进不完善的数据。首先，学生能够选择有效的途径、工具收集教育数据和实践数据，从而提高自身学科知识掌握能力以及完成应用型学术论文的写作。学生可以通过接受课堂教学、阅读文献、开展实证研究等多种途径收集上述两种数据，课程教学、文献阅读等途径的教育数据可经由excel表格、word文档等工具归纳、整理。而由实证研究所得的数据可经调查问卷、半结构化访谈等多种工具收集而成。这些教育数据和实践数据既可被用来参考对照，提升学生个人的专门技术的工作能力;也可被用于应用型学术论文的写作，提高学术能力。其次，数据收集应尽可能地全面、准确。职业素养的提高和论文写作的完善，离不开充足、精准的教育数据和实践数据。例如，英语本科学生为了很好地写作“要不要取消专四专八考试，既然他们已经不再成为本科生的毕业门槛”的调查报告，他们需要通过查阅文献上前人调查的数据，同时自己亲历亲为，开展问卷调查、访谈等方式，得出大众对于是否应取消考试的赞同、反对的人数和比例。再次，数据搜集后，英语专业本科生要能评判性地审视数据，进行质疑。能够去除明显无效或错误的数据，改进不够完善的数据获取进程。“尽信书，不如无书。”来源于课堂和文献的教育数据未必都是准确的，英语本科生应能带着批判性的眼光审视这些数据，询问自己，数据是否正确，如果答案为否，原因为何。学生在明确了某些教育数据不准确的事实后，要能自发剔除错误数据，避免被误导。学生审视通过实证研究收集到的职业实践数据时，也应能对其中不合理的地方质疑，并通过完善实证研究设计的方式来改进实践数据的获得进程。

数据更新意识指英语专业本科生能够跟踪学科发展和最新实践进程，对原先的教育数据和实践数据及时更新。他们可以通过研读专业领域的最新文献、参加学术论坛和会议、开展实证研究等方式了解最新发展动态，弥补自己认识的不足，将最新的教育数据和实践数据嵌入脑中、应用到职业技能的提升和学术论文的写作中。

数据的安全与保密意识指英语专业本科生在应用型学术成果发表之前，需要通过加密或设置权限的方式限制他人对于论文所涉及的职业实践数据的访问。

数据伦理指学生能够清楚了解使用研究数据的学术道德、隐私等法规。凡是他人的教育数据和实践数据，在论文写作中必须标明出处，不擅自据为自有。同时为了保护研究对象的隐私，实践数据往往会将研究对象匿名处理。在论文写作中，对于教育数据和实践数据的引用，有严格的规定。如果原文照搬，需要放进双引号内，如果转述后引用，只需要在转述文字后的括号里表明原作者和发表年份。英语专业本科生不可因自己的研究目的，擅自更改引用的职业数据，违背数据伦理。

（二） 基础知识

数据的基础知识指英语专业本科生应掌握一定的数据科学知识。对于教育数据，他们应能准确区分理论知识、技能知识、素质知识，明确每一类该如何归纳、分析。对于实践数据，他们应能了解什么是质化数据，什么是量化数据，并且熟悉每一种数据该如何统计、分析、归类。

（三）核心技能

数据核心技能指英语专业本科生实际操作教育数据和实践数据的能力。具体包括分析和解读数据的能力，要能选择适合的分析工具，解读教育数据和实践数据的规律及趋势。例如，英语专业本科生通过课堂学习获得的教育数据，可通过excel表格分类分析、整理，从而将数据系统化。他们还可以采用采用Miles和Huberman （1994）的质性数据分析方案，通过反复阅读访谈内容、简化、自我浮现主题、初步编码、合并重复编码，完成教育实践质话数据的剖析。数据核心技能还包括应用数据的能力。英语专业本科生能将教育数据和实践数据运用到职业工作和论文写作中，从而提升職业技能、充实应用型论文的内容。对于有争议的数据，英语专业本科生能够生发出提升职业技能的新建议和论文的新研究问题。对于现有的数据分析结果，他们能考虑未来可能的发展趋势。数据核心技能还包含交流数据的能力，即，根据教育数据和实践数据，专业硕士应和职业领域专家、学者、师生进行一定的交流。

（四）思维方法

思维方法即英语专业本科生能够形成基于教育数据和实践数据的思维方式。包含问题导向思维和辩证批判思维。问题导向思维指学生能够从现有的教育数据和实践数据中发掘出新的问题，便利后续职业工作能力的提升和学术研究的开展。例如英语本科生主导调研了EFL （English as a foreign language）背景下中国大学生在线英语交流活动中交际策略的使用情况，然后基于收集到的交际策略使用的实践数据，学生可发掘出新的研究视角，思考：是否可以使用新的数据收集工具，深入解读中国大学生的交际策略的使用呢。辩证批判思维，指英语专业本科生对于不完善的教育数据和实践数据，正确对待，绝不盲目信服，也不一棍子打死、彻底排除。

四、结论

本研究结合文献和英语专业本科生的培养目标，初步构建出了一个适用于我国英语专业本科学生数据素养的模型。未来可对英语专业本科生的数据素养模型进行修订，并合理运用，实际评估他们的数据素养的能力。

参考文献：

[1]刘雅馨，杨现民，李新，田雪松. 大数据时代教师数据素养模型构建[J].电化教学研究，2019， （2）.

[2]马腾，孙玲. 信息生态视域下高校大学生数据素养评价研究[J]，情报科学， 2018， （8）.

[3]王琳， 陆彩格.高校图书馆员数据素养现状调查与对策研究——以天津市高校图书馆员数据素养为例. 图书馆工作与研究， 2020，1（3）， 34.

[4] Carlson JR， et al. Determining data information literacy needs： A study of students and research faculty [EB/OL]. http：//docs. Lib.purdue.edu/lib_fsdocs/23. 2017-11-28.

基金资助：受到2020 年度广西高等教育本科教学改革工程项目“大学英语课程思政融合教学研究与实践”（2020JGA198）、桂林理工大学2020年校级大学生创新创业项目“信息生态视域下我国英语专业本科生数据素养的教育机制与实践研究”的资助。