毕达天，曹 冉

（吉林大学管理学院，长春130022）

1 引言

随着大数据时代的来临以及大数据在各领域的广泛应用，除了实验、理论和模拟这三个范式外，科学发现了第四种范式“数据密集型科学发现”[1]。第四种范式的突出特点是科研流程建立在数据基础之上。宫学庆等[2]认为，数据密集型科研环境下，科研人员面临的挑战可划分为两大类：科研项目生命周期管理过程中的挑战、科研数据生命周期管理过程中的挑战。前者是指从科研项目申请中数据管理计划的规范性和专业性，到科学研究过程中数据管理与分析，再到学术成果发表过程中的数据出版与共享等，都需要科研工作者既具备对所从事研究学科和承担项目的成果知识的娴熟驾驭能力，也需要学术出版素养能力[3]。后者是指科研人员在项目实施完成和挖掘数据价值过程中，面临的诸如数据获取、数据组织、数据分析、数据发现、数据出版等挑战[4]。数据密集型科研环境下科研人员面临的主要问题不再是如何获取科学数据，而是如何通过对海量科学数据进行组织和分析，以数据驱动的方式进行知识的探索与发现[5]。目前，我国数据素养教育仍处于起步阶段[6]，数据密集型的科研环境下，科研人员数据素养的提升已成为一项迫在眉睫的任务。

经济合作与发展组织（Organization for Econom‐ic Co-operation and Development，OECD）将科学数据定义为在科研团体或个人在科研过程中得到的与研究结果有关的实验数据[7]。在现实科研活动中，存在大量复杂多样的中间数据集，其作为新发现乃至新理论的客观支撑，具有现实性、可传播性、实时性和二次利用性。……