山西省医学研究生数据素养调查

王于心 刘鸿齐 于 琦 贾晨晨 贺培凤

1山西医科大学管理学院，晋中， 030060；2山西医科大学第二医院，太原，030001

数据素养是指科研工作者从数据管理视角、数据利用视角以及数据技能视角等方面对数据的应用能力[1]。随着数据密集型科研范式的兴起，数据的获取、利用、管理、共享等意识逐渐成为科研从事者的必备技能，同时也成为各个科研领域发展的重要内在驱动[2]。研究生具有“研究”和“学习”的双重使命，这就决定了这个群体在科研过程中对数据的需求和产生都十分巨大[3]，同时医学研究生作为医务工作者的后备人才，其数据素养水平直接影响到科研创新[4]。本研究通过了解山西省医学研究生数据素养现状，为加强医学研究生数据素养能力提供参考。

1 资料来源与方法

1.1 研究对象

采取方便抽样法，于2019年5月4日-6月30日，选取山西医科大学、山西中医药大学、长治医学院三所山西省医学院校的部分在读研究生作为研究对象，共发放调查问卷450份，回收有效问卷412份，有效回收率为98.1%。

1.2 研究方法

根据数据素养的概念与内涵，参考相关文献，自编调查问卷。问卷内容包括两部分：①一般人口学资料，包括性别、学历等；②数据素养问卷，包括数据意识(6题)、数据利用(4题)、数据管理(6题)、数据共享(4题)和数据权益(5题)五个维度，每题4分，满分100分，问卷Cronbach's alpha系数为0.920，具有较好的内部一致性和较为理想的内容效度。

1.3 统计学方法

采用EpiData 2.0软件进行数据录入，使用SPSS 22.0统计软件进行一般描述性分析、单因素分析(t检验和单因素方差分析)和多因素有序logistic回归分析，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 调查对象基本情况

本调查的412人中，男生92人(22.33%)，女生320人(77.67%)。其中山西医科大学249人(60.44%)，山西中医药大学137人(33.25%)，长治医学院26人(6.3%)。硕士研究生250人(60.68%)，博士研究生162人(39.32%)。

2.2 医学研究生数据素养的总体得分情况

山西省医学研究生数据素养的综合平均得分为(59.73±16.49)分，总体处于中等水平[5]。其中数据意识、数据利用、数据管理、数据共享、数据权益的平均得分分别为(16.80±6.25)、(7.25±3.76)、(15.13±5.77)、(9.42±4.38)、(11.14±6.40)。

2.3 医学研究生数据素养单因素分析

不同学科的数据素养综合得分在56-65分之间，处于中等水平，然而各学科水平参差不齐。其中综合得分最高的学科分别是基础医学(65.74±5.38)与公共卫生(63.69±5.12)，并具有统计学意义(P<0.05)。基础医学的数据意识、数据管理、数据共享和数据权益均为最高分，具有显著性差异(P<0.05)，然而在数据利用方面，基础医学却劣于公共卫生。见表1。

表1 山西省医学研究生不同学科数据素养的单因素分析

不同发表文献情况人群中，已发表文献人群综合得分明显优于未发表文献(P<0.01)。中英文文献都发表的人群数据素养各方面得分最高，未发表文献的人群得分最低。文献发表情况越好，数据素养各方面表现越优，表明研究生的数据素养水平具有可塑性，可随着科研水平的提高而提升。见表2。

表2 山西省医学研究生不同文献发表情况数据素养的单因素分析

不同学校、学历、性别的医学研究生在数据素养综合得分方面均未有显著性差异。其中博士研究生在数据利用、数据管理和数据权益方面优于硕士研究生，并具有统计学意义(P<0.05)，说明文化程度越高，数据素养水平越高。见表3。

表3 山西省医学研究生不同学校、学历、性别数据素养的单因素分析

2.4 医学研究生数据素养的多因素有序 logistic 回归分析

将有意义的因素(学科、文献发表情况、学历)作为自变量，将数据素养按照分数高低划分为优(80-100分)、良(60-80分)、差(60分以下)三个等级作为因变量[6]，进行多因素有序logistic回归分析。结果显示，文献发表情况对数据素养的影响强度高于学历和学科。中英文文献发表水平越高、学历越高的医学研究生的数据素养水平越高，在不同学科中，基础医学的医学研究生数据素养水平最高。见表4。

表4 山西省医学研究生数据素养的多因素有序logistic回归分析

3 讨论

3.1 医学研究生数据素养处于中等水平

本次调查对象数据素养平均得分(59.73±16.49)分，未达到“及格”，处于中等水平，可能是因为国内大多医学院校在数据素养课程设置方面存在数据素养相关课时不足、尚未开展系统化教学等问题[7-8]，导致医学研究生在数据素养培养上处于自学、被动接受的处境，致使整体水平一般。其中数据利用、数据共享和数据权益等掌握较差，可能是因为医学院校的传统课程只注重课本内容的讲解，而忽略了技能的提升与科研数据思维的培养[9]，导致医学研究生并未形成多维的数据利用方式[10]。Memarzadeh等的研究表明个人数据利用能力与数据素养之间是正相关关系[11]，因此加强数据利用能力是提升数据素养水平的关键一环。

3.2 医学研究生不同学科之间差异性显著

本研究发现，基础医学与公共卫生学科的研究生数据素养得分最高，同时在数据利用、数据管理和数据权益的能力方面均高于医学高校的其余学科。该结果与黄玲等研究者的结果相悖[12]，究其原因，一方面可能是因为大数据经过十年左右的发展，在医学领域对数据素养的要求越来越高，因此不同专业之间的差异显著；另一方面不同学科之间数据素养水平差异在很大程度上与专业课程有关[13]，基础医学与公共卫生专业在实验技能课程上要求较高、数据素养基础较好，因此总体情况较优。

3.3 高学历、高水平教育有助于提升医学研究生的数据素养

山西省医学研究生在不同文献发表情况、学历方面均有显著性差异(P<0.05)，这与Bazrafkan的研究结果基本一致[14]。有研究指出，可能是因为学历高的医学博士生获取数据的意愿更强烈、学习数据知识更加积极[15]。进一步分析显示，文献发表情况是影响数据素养水平的主要影响因素。其中人群的文献发表水平越高、对数据实际处理与操作越多，其数据素养水平就越高。

因此学术科研能力强的人群应当发挥模范带头作用，带领低水平人群在实践中提升数据素养能力。同时临床医学研究生应当转变他们只注重临床能力培养的观念，注重数据素养的提升。