王孟博，柳 青

提高数据素养是大数据时代的迫切要求，培养学生的数据意识和数据能力以及数据伦理，有利于培养学生的创新能力以及实现自我发展，全面推进并落实数据素养教育；有利于国家人才培养和实现国家的高速发展，能够促进数据密集型研究环境的建设。大数据时代的到来使得信息素养的概念和内容处于不断泛化的状态，衍生出越来越多的概念，如：数据素养、多媒体素养等。传统的信息素养教育往往忽略对数据的收集、挖掘利用、管理等能力的培养。大数据时代最重要的元素就是数据，但在大数据时代，不断增多的数据也给我们带来了许多的困扰和挑战，而人们要适应大数据时代，就必须具备一定的数据素养。我国的数据素养教育研究起步比较晚，缺乏系统性和针对性，当前在大数据的泛在环境里，我国的数据素养的人才培养的体系略显滞后，大学生数据意识以及数据处理能力薄弱。截至2018年5月，通过中国知网数据库(CNKI)对“主题=数据素养教育and主题=大数据时代”进行检索，共检索出相关文献42条。

通过仔细观察可以看出：第一，“大数据时代数据素养教育”的研究在2013年仅有两篇，可见这一领域的研究尚未引起国内专家以及学者的高度专注。第二，在这五年时间里，虽然“大数据时代数据素养教育”这一领域的研究整体呈现出增长趋势，但总体来说，增长比较缓慢。第三，关于“大数据时代数据素养教育”的研究目前只是该领域的初级阶段或探索阶段。这就要求我们构造和完善数据素养教育体系，为大学生将来在数据管理和利用技能等方面打下扎实的基础，同时提高大学生的信息素养能力。全面推进并落实数据素养教育，促进数据密集型研究环境的建设。

一、数据素养

（一）数据素养的定义

在大数据时代，我们的生活、工作学习中处处充斥着数据。在课题研究中的资料来源，研究方法、研究过程及结论大都是以数据的形式存在着。在庞大的数据背景下，为推动社会的发展，对数据素养也相应地提出了更高的要求。在大数据领域，数据素养已然成为研究大数据不可避免的新兴热点，但其实数据素养并没有统一的定义。利用文献调查法、网络调查法，在知网、维普数据库中查看文献253篇，其中包括数据素养相关文献158篇，信息素养相关文献95篇。在这些文献中，选取部分可用文献，得出表1。

表1国内外不同专家关于数据素养的定义[1-3]

从表1可得知：尽管对数据素养的定义各有不同，但归根结底数据素养包括三个方面：数据意识包括数据价值意识与数据安全意识；数据能力包括数据处理技能和数据应用技能；数据伦理，批判精神和数据道德是数据工作者的基本素养。

（二）数据素养与信息素养的关系

1.信息素养和数据素养的侧重点不同。信息素养的侧重点在于信息的可搜寻和可利用，而数据素养的侧重点在于技术性更强的方面。比如：数据的生产、存储、管理与评价等。从测度体系方面而言，信息素养注重搜寻可用信息的过程和客户的反馈。数据素养更加注重对结果的评价，包括数据是否准确、是否处理妥当、是否可以得到长久保存。

2.数据素养的外延比信息素养的外延广。信息素养的最新定义是2015年《美国大学与研究图书馆协会高等教育信息素养框架》的界定：“信息素养包含反映发现信息、理解信息产生和价值、利用信息创造新知识和参与社群学习的综合能力的集合”[4]。由于信息素养不能涵盖一些新的素养，因此就有学者提出了“数据素养”的概念。

张静波指出：“数据素养是一种对数据的理解、创造和使用的能力，是对媒介视觉素养、信息素养等概念的延伸和补充。”杨晓菲认为：“从国内外的信息组织机构的最新的信息素养教育的发展计划出发，数据素养是在大数据时代信息素养的发展和延伸。”

总体来说数据素养衍生于信息素养，是大数据时代信息素养产生的一个新的分支，是信息素养的重要组成部分，具备信息素养的基本特点，是信息素养概念的进一步提高和深化。

二、数据素养教育

全面推进并落实数据素养教育，有利于国家人才培养和大学生知识水平的提升，有利于提高大学生的数据检索能力以及信息素养能力。当代大学生在大数据时代必须具备的知识框架内容主要包括数据密集型的知识环境、数据统计与分析能力等，因此国家将数据素养教育纳入到高等教育的改革行业中是非常必要的。

（一）国内高校数据素养教育发展现状

就高校而言，国外的数据素养教育起步是比较早的。冈特在2007年就已经开始研究数据素养，他提出要提高大学生的批判性思考技能，就应该培养他们的数据素养，并提出了发展数据索养的具体方案。2011年，美国的图书馆服务协会联合普渡大学、明尼苏达大学、康奈尔大学等高校开展了数据素养教育的项目——“Data information literacy projects”，通过系统培训来提升学生的数据管理和应用的能力。学生的数据素养通过这个项目都有了一定程度的提升。利用文献调查法，就国内高校有关数据素养教育做了相关调查，结果如表2、表3所示。

表2中美课程开设数据化程度的调查与比较分析

从表2可以知，美国院校开设的数据素养相关课程中，以数据为中心的课程比例最高，占比达到32.1%，以数据为中心或包含数据单元的课程占比则达到53.1%。国内院系开设的课程中占比最高的为数字化，主要集中在数字化以及传统课程，高达46.8%。由此得出，我国的数据素养教育还落后于美国，还在初级探索阶段的结论。

表3中美两国数据素养教育内容的对比

调查发现，涉及数据素养教育的高校在我国仅有13所，而且几乎全是985、211重点大学，如：北京大学，清华大学，复旦大学等。课程内容更多的还是集中在数据的获取及分析上。而在美国开设数据素养课程的高校有32所。从中美两国数据素养教育内容的对比中发现：在美国，涉及数据素养教育的高校课程内容不仅是在数据获取和数据分析开设相关课程，而且在数据处理以及管理上也开设了相关课程，并且开设与数据处理以及数据管理相关的课程的高校也比较多。在我国，无论是数据获取与利用还是数据处理与管理，开设相关课程的院校是比较少的。这说明数据素养教育的推广力度还不够大。

（二）国内图书馆数据素养教育发展现状

数据素养的主要推动者是图书馆，他们开展了许多的讨论和实践。美国图书馆协会就曾指出，首先图书馆工作人员是最好的数据素养教育者，例如，哈佛大学图书馆举办了图书馆馆员的“数据科学家”培训，一周一次，为期三个月。在这一培训中，馆员自身的数据意识和数据处理能力得到提高，同时服务方式也发生了转变，使得客户的需求能够得到更好地识别。其次图书馆也可以提供最好的数据素养教育的课程，因为图书馆有大量的文献、数字资源、影像资源等。在资源管理、信息分析、数据管理方面具备一定的实际的经验，在一定范围内，也可以整合数据素养较高的研究者，一同致力于数据素养教育。下表是利用文献调查法以及网络调查法得出的与国内现状相关的表格，如表4，表5所示：

表4部分高校图书馆数据素养培训内容

从表中可得出除北京大学图书馆和上海交通大学图书馆外，其他图书馆均未明确提及“数据素养”概念。内容主要集中在数据的获取、数据处理与分析两方面，较为单一，尚未涉及数据素养所有维度。

表5中美图书馆涉及数据素养教育对比

从表5发现：在中国，涉及数据素养教育的大学图书馆为数不多，仅有15所大学图书馆有数据素养教育行为，占比仅为38%;而在美国，涉及数据素养教育的大学图书馆有41所，占比达到87%。不论是研究型图书馆或大学图书馆，我国涉及数据素养教育的图书馆占比都低于美国。这说明我国的图书馆数据素养教育意识比较低。

综合以上表中内容可知，就高校而言，国内只有部分重点大学开设了有关数据素养的课程，推广力度不大，并且相关课程对于数据素养的涉及较为单一，没有涉及数据素养的所有维度，缺乏系统性和针对性。就图书馆而言，目前国内的图书馆界对于数据素养教育的研究尚停留在理论的研究、借鉴以及信息素养的层面上，大部分图书馆，大多数还停留在讲座和主题培训上，数据素养教育意识淡薄。我国总体的数据素养教育还处在初级探索阶段。

三、数据素养教育发展不完善对大学生的影响

数据素养主要包括三个方面，包括数据意识、数据处理以及数据意识。而我国整体数据素养教育发展很不完善，对于高校培养的本科生的数据素养能力有一定的影响。

（一）大学生数据意识水平低

在信息技术突飞猛进的当下，国内的数据素养教育大多还停在信息素养教育上，部分的教育课程和教育理念还没有顺应时代的发展而进行适应性的变革，再加上数据素养教育还停在理论研究及局部实践阶段，大众对于数据素养的理解大多还依附在信息素养上，这就导致了数据素养教育的社会环境难以形成。除此之外，在高校教育方面，数据素养教育体系并没有形成，教育资源和教育意识上还没有形成对数据素养教育的全面支撑。

（二）大学生的数据的处理能力弱

数据素养教育是信息素养教育的改进和提升，现在大部分高校对于数据素教育就是建立在信息素养教育的基础上，在一定程度上为数据素养教育的发展提供了帮助。但是，就长远来看，数据素养教育依附信息素养教育将会导致数据素养理论的研究缺乏针对性。因此，国内数据素养教育应充分发掘国内数据素养教育的可行性道路。

数据的处理主要包括四个方面，分别为数据的收集、数据的整理、数据的表述和数据的分析。就从整体分析来看，因为我国的数据素养教育理论研究缺乏针对性以及教育形式比较单一，导致大部分学生缺乏对数据处理步骤的理论性认识，并不能将数据收集做到尽善尽美。

（三）大学生的数据批判精神欠缺

大学生数据伦理的缺失主要源于我国的数据素养教育发展的不完善。虽然数据是客观存在的，但它并不是百分百的可靠和真实，因此利用数据来获取的结果也不一定就是正确的，数据反映出来的表象是存在比较大的局限的，所以对于数据我们不能盲目地轻信，应该及时对其结果做出反思，并且对于获取信息要经过规范的渠道获取它，所有流程都要符合数据伦理。

四、数据素养教育的培养路径

大学生作为未来科研和数据管理的主力军，除了必须要具有的专业知识，还必须具备数据素养。推进数据素养教育以及提高大学生数据素养能力成为大数据时代的迫切要求。随着网络信息技术的发展和应用，微课、游戏、翻转课堂、MOOC、自媒体信息推送等新的教学方式不断应用到信息素养教育中。通过文献调查法得出的有关信息素养教育形式以及国外数据素养教育形式的结果，如表5，表6所示。

表5高校信息素养教育形式

表6英美两国数据素养教育形式

借鉴表5，表6信息素养教育以及国外数据素养教育的经验，可通过以下几条路径来培养大学生数据素养能力。

1.学术性讲座。学术性讲座与研讨会不同，主要由专家和图书馆员围绕数据管理能力进行讲解。国内的一些高校要求图书馆定期或者不定期举行与数据管理以及数据分析有关的学术性讲座，这样能够促进国内数据素养教育的环境的成型，培养大学生的数据素养意识。例如，清华大学举办了Excel实例与应用、EPS数据分析使用平台使用介绍及数值型数据库使用等讲座；北京大学图书馆通过一小时讲座服务介绍数据分析以及如何使用软件分析数据。

2.在线课程。在线课堂通过借助于计算机网络技术的进步和电脑等硬件设备、移动终端在大众中的广泛使用，为大多数人的了解和深入提供了超出时间空间约束的自由学习，是通识类教育的一个较好的形式。通过在线课堂，开展专业性和科学性较强的数据课程，通过审视自身的实际需求和现有水平，用户可以更好地选择学习的课程，这是普及数据素养教育的一个较为合理的方式。在线课程的使用，涉及的主要内容有：数据管理简介、数据访问、数据组织、数据共享及数据保存等。明尼苏达大学等4所大学合作开展了DLL（数据信息素养教育项目），利用e-learning技术开发了一个在线培训课程，为研究生进行数据长期的保存和访问的培训[5]。

3.独立课程学习。将数据素养作为一门专门的课程，主要涉及与数据相关的基本的理论知识及数据分析等相关软件的使用等内容。独立课程学习与在线课程的结合，不仅使得国内数据素养教育理论研究更加具有针对性，而且使得大学生通过对数据素养的深入学习，其数据处理能力能够得到显著提高。自2016年开始，对外经济贸易大学，北京大学、中南大学等部分高校纷纷开设了数据科学及大数据技术等与数据素养相关的专业。

4.嵌入式教学。嵌入式教学就是将数据素养教育与大学生的日常生活结合起来，在课程的实践与实践中融入数据素养教育内容。让大学生对数据的可靠性和正确性有更加深刻的认识，加强大学生的数据批判精神以及提高数据处理能力。如针对社会学专业的学生，加州大学洛杉矶分校提供数据素养课程，由图书馆员和数据档案保管员共同授课，涉及统计分析、图标制作等内容，采取理论结合实际完成课程。高校可以举办一些有关数据素养的趣味性知识竞赛，增强学生对数据素养的认识。

总之，大数据时代对于大学生的数据素养的要求越来越高。而我国的数据素养教育起步比较晚，缺乏系统性和针对性，当前在大数据的泛在环境里，我国的数据素养的人才培养的体系略显滞后，高校应该结合国外数据素养教育的发展情况，以及借鉴信息素养教育的实践经验，加强宣传力度，政府部门发挥号召作用，让大学生意识到数据素养的重要性，各社会团体，组织机构，地区学校应该合力开展相应的教育实践工作，在课程教学与实践中融入数据素养教育内容，创造条件加强学生的创新性数据素养教育。