张见玲

摘要：为全面推进我国高校图书馆数据素养教育实践发展，文章在分析国内外高校图书馆的数据素养教育现状的基础上，指出我国高校图书馆数据素养教育存在缺乏数据素养教育文化、教育力量相对不足、缺乏系统性的数据素养教育框架、缺乏深入的数据素养教育实践探索、数据素养教育研究集中于研究层面等问题，并提出相应对策：构建高校数据素养教育文化、加强图书馆员与专业教师的相互协作、构建数据素养教育整体框架、拓展数据素养教育的广度和深度。

关键词：数据素养;高校图书馆;数据素养教育

中图分类号：G252.7 文献标志码：A

0引言

大数据时代，数据已成为驱动个人及社会发展的重要资产。2012年，联合国发布大数据政务白皮书《大数据促发展：挑战与机遇》，旨在推动全球利用大数据发展，由此引发各国对大数据问题的重点关注。我国于2015年由国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，旨在全面推进我国大数据的发展和应用，加快建设数据强国，并于2016年在国家十三五规划纲要中明确提出“国家大数据战略”。2019年，国家进一步提出将数据作为生产要素之一按贡献参与分配。

新时代数据驱动发展模式对公民的数据素养提出更高要求，数据素养已成为个人发展的关键素质。全球知名咨询公司高德纳（Gartner）的研究报告指出，随着数据及数据分析能力的普及，生产者和消费者需要以共同的语言“说出数据”，应培养员工的数据素养并将其视为第二种语言。2017年，中国教育部科技司指出，数据素养将是大数据时代每个公民的基本能力。

《普通高等学校图书馆规程》指出，“图书馆是为人才培养和科学研究服务的学术性机构，应充分发挥在学校人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新中的作用。因此，图书馆应与学校的使命和目标保持高度一致，培育具有数据素养的学习者，使其能合理有效利用数据获得自身发展。同时，图书馆作为长期进行信息素养教育的平台，进一步深化数据素养教育是其实现自身转型的良好契机。国内高校图书馆数据素养教育起步较晚，虽然取得了一定成果，但是发展相对迟滞，多集中于理论研究。因此，推进高校图书馆数据素养教育实践，使之落到实处是当前发展数据素养教育的重中之重。

1数据素养内涵

基于对数据和当前社会的认识不同，学者对数据素养给出了不同定义。例如，从数据利用的整体及综合目的方面出发，Wolff等认为数据素养是一组使人们能够理解并使用数据进行决策及解决问题的核心能力;具体到教学问题上，Gummer等结合数据素养在教学中的运用，认为数据素养是一种对标准数据以及学科课程知识等的理解，通过对数据的收集整理和分析解读，从而将数据转化为指导性知识，最终帮助教育者决策的能力;孟祥保认为具备数据素养是指具备数据意识及基本知识和技能，从而能够有效利用数据发现、分析并解决问题。另外一些学者则偏重于结合数据利用过程给出数据素养的定义，例如，Qin等结合科研工作流，将科学数据素养定义为研究者在科研工作中对数据进行收集、加工、管理、评价和使用数据的知识和能力;Gray则认为数据素养是消费知识以及连贯性产生和批判性思考数据的能力，可以理解数据集的生产、处理，并能够关联及阐释数据集;张静波结合科研工作流，将数据素养界定为研究者组织、管理、分析、共享及利用科学数据的能力;中国教育部科技司指出，数据素养是人们有效且正当地发现、评估和使用数据信息的一种意识和能力。有学者更关注数据素养的社会性，从数据科学的社会性及复合性出发，Pedersen等指出数据素养应该是一种复合能力，需要通过进一步的跨学科合作整合不同的能力。综合以上观点，笔者认为，数据素养不应仅限于研究者及科学数据素养，应结合数据利用的整体目的和过程给出数据素养的综合定义，指人们能够有意识且有效地利用数据提出和解决问题，从而指导个人或社会发展和创新的综合能力，包括数据的发现、收集、评估、组织、管理、分析、解释、共享、利用等相关过程的意识、知识、能力及伦理等。

2国外高校图书馆数据素养教育现状

国外高校对于数据素养教育的研究起步较早，早在2010年美国在出台的国家宽带计划中提出成立国家数据素养工程，2012年奥巴马政府发布的“大数据研究和发展计划”中进一步强调了对国民数据素养教育的重视，并从国家层面启动数据素养教育的相关举措，此后，以美国为首的国外高校图书馆纷纷投入到对数据素养教育的理论与实践研究中。国外高校积极开展丰富的数据素养教育和数据管理培训服务，积累了丰富的实践经验。2011年，普渡大学、康奈尔大学、俄勒冈大学和明尼苏达大学图书馆，受美国博物馆与图书馆服务协会资助联合开展了数据信息素养培训项目，以学科背景为基础开展数据素养教育实践，并建立了一套数据素养能力框架和教育模型。爱丁堡大学、哈佛大学、雪城大学、剑桥大学、布里斯托大学等开展的MANTRA数据管理在线课程、科研数据合作RDC项目、科学数据素养项目、Data Train数据管理培训项目、Research Data Bootcamp科研数据训练营等均是数据素养教育的优秀范例。此外，诸多国外大学图书馆均开展了一系列的讲座、培训、学分及在线课程等数据素养教育实践，包括科学数据管理资源导航、数据素养通识教育及面向学科的素养教育等，形成了成熟的数据素养培养体系。

同时，在积极开展数据素养教育实践的基础上，国外高校针对数据素养需求、数据素养能力框架、数据素养评估以及数据素养教育内容和模式等开展了大量研究，以为广大高校深入推广数据素养教育提供理论支撑，主要包括3方面。（1）基于数据素养内涵、科研工作流和数据生命周期等构建数据素养能力框架及评估体系。Calzada prado等n通过分析数据素养的各种定义，提出数据素养的核心能力框架，包括理解数据，查找和获取数据，阅读、解释和评价数据，管理数据，使用数据。Pangrazio等通过分析与个人数据生成和加工相关的重要社会技术提出“个人数据素养”的框架，包括数据识别、数据理解、数据自反性、数据使用和数据策略。（2）面向具体学科开展数据素养教育相关的需求调研和实证研究。Pothier等分析商科學生工作中对数据素养能力的需求，并讨论图书馆员在数据素养教育中的角色。Frank等对气象学研究生的调查显示，数据素养与气象学学生的工作息息相关，馆员可以在教学中起到重要作用，但他们必须提高技术技能，增强特定学科的知识。（3）进行数据素养教育模式及内容的设计与创新。如将数据信息素养集成到工程设计教学中，以发展从事非研究活动的工程专业本科生的数据素养;研究学科的课程大纲，以确定教师如何在课程中处理有关数据信息素养的学习;将数据素养教育与科学培训相结合等。

国外高校图书馆已经建立层次化、多样化、系统化的数据素养培养体系，积累大量可供推广的理论与实践经验，并开始进一步深化面向具体学科的数据素养教育，以提高数据素养教育的针对性和实用性，同时积极深入探索数据素养教育的内容与形式，以进一步提高数据素养教育的效果。

3国内高校图书馆数据素养教育现状

在数据素养教育方面，国内已有部分高校先后开展数据素养教育相关的实践。例如：北京大学相继开展“科学数据管理”讲座、数字人文论坛以及“数字化生存的必修课”课程;复旦大学通过各种讲座介绍常用数据库及数据处理工具;武漢大学举办90min专题讲座，内容包括“科学数据存储与共享”“教你玩转统计数据库”等。其他高校也推出数据素养教育相关培训，但内容多集中于科研数据的查询，数据库的使用，Excel、SPSS等数据处理软件的使用等，且多是在信息素养教育基础上进行的扩展，培训分散且随机，缺乏主动性、深入性、系统性的实践探索。

同时，国内对数据素养教育的研究起步较晚，多集中于理论探讨，主要包括针对高校学生、教师和图书馆员等不同群体数据素养能力指标体系的构建及现状的调查研究，国内外高校图书馆数据素养教育现状调查、对比分析及研究借鉴，以及数据素养教育模式和策略的理论探讨等。例如，隆茜构建数据素养能力评价指标体系，并研究高校不同群体，如教师、博硕士研究生、本科生的数据素养能力现状;朱朝凤利用熵权法和层次分析法构建高校图书馆员数据素养评价指标体系。在对比分析中美高校数据素养教育的基础上，卜冰华提出我国高校数据素养教育应营造校园数字文化范围并构建专业的数据素养教育团队;张长亮等则指出我国数据素养教育存在教师数据素养能力不足、缺乏统一标准的数据体系。针对数据素养教育的模式和策略，邓李君将国内外高校图书馆的数据素养教育模式总结为数据管理导航、数据素养教育课程、专项数据素养教育三种模式，探讨基于不同对象的数据素养教育策略，并进一步研究移动网络环境下数据素养教育的创新策略，以实现数据素养教育的大众化与社会化;郭倩等借鉴教育生态学理论，构建分层级、多样化的数据素养教育生态模式。

我国高校的数据素养教育研究取得了一定的成果，但多集中于理论方面，数据素养教育实践匮乏，缺乏深人性探索，急需推进数据素养教育实践发展。

4我国高校图书馆数据素养教育存在的问题

4.1缺乏数据素养教育文化

数据素养不仅是高校学生的必备素养之一，而且可以与多种素养联动，提高高校学生的综合素质，进而提升人才培养质量。虽然诸多高校已认识到数据素养教育的重要性，但多数高校并未明确数据素养在高校人才培养中的重要战略地位，尚未形成良好的数据素养教育文化。

4.2教育力量相对不足

相对于信息素养，数据素养对教育力量的要求更高，传统图书馆员数据素养不足，又相对缺乏教学设计及实施经验，导致数据素养教育、教学能力的匮乏，这成为阻碍数据素养教育实施的关键因素之一。

4.3缺乏系统性的数据素养教育框架

国内高校数据素养教育的内容，相对集中于资源推介和工具以及技能的培训，整体呈现“碎片式”“孤立化”“随机化”现象，未形成结构性的体系架构，难以实施结构性、系统性的数据素养教育。

4.4缺乏深入的数据素养教育实践探索

国内关于数据素养教育的研究多集中于理论层面，实证研究较少，缺乏可借鉴推广的经验，高校在开展数据素养教育时，往往需要从零起步，缺乏实践操作经验及深人的教学实践探索，难以结合具体学科特点及学习理论设计数据素养教育方法和教学活动。

4.5数据素养教育研究集中于研究层面

目前的数据素养教育主要面向研究生、科研人员，也称为科研数据素养。但是随着数据社会的发展，数据在社会中不断扩大的作用，凸显对教育公民的需求，能够理解和利用数据已成为所有学生的需求，数据素养应成为本科教育的核心内容之一。

5我国高校图书馆数据素养教育对策分析

5.1构建高校数据素养教育文化

大数据时代，数据素养已成为个人发展的关键素质。近年来，作为实现大学教育使命的共同参与者，学生成功（student Success）已成为高校图书馆的重要战略目标之一。因此，图书馆应与学校的使命和目标保持高度一致，培育具有数据素养的学习者，使其能合理有效利用数据获得自身发展。因此，图书馆应积极与高校保持战略一致，以人才培养为统一目标，化被动为主动，积极参与高校人才培养体系的构建，引导高校数据素养文化的形成，尽快将数据素养纳入大学生必备的基础知识框架中，从而形成良好的数据素养教育文化，推动院系老师和学校各部门积极参与数据素养教育。

5.2

加强图书馆员与专业教师的相互协作

多学科交叉的特点注定数据素养教育是一个跨学科、综合性的任务，相较信息素养而言，对教育力量的要求更高。高校图书馆应是数据素养教育的主导力量和实施主体，但难以依靠自身力量独立完成这项任务，深化与数据素养教育利益相关者的协作是开展数据素养教育的必经之路。大部分地区高校往往没有专家馆员职位，而是依赖原有的学科或联络馆员团队。然而，传统的学科或联络馆员在数据素养方面往往缺乏相应的数据操作及应用实战经验，难以在跨学科的数据素养教育实践中融入具体情境，而且教学能力相对不足，缺乏教学活动的设计经验。另一方面，专业教师虽然具有一些与专业相关的数据操作及实战经验，但却缺乏对数据素养的系统认知。图书馆员和教师是数据素养教育的两大主体，加强图书馆员与专业教师的相互协作，能够同步促进图书馆员和教师的数据素养教学能力的提升，推进高校图书馆数据素养教育实践。

5.3构建数据素养教育整体框架

目前国内的数据素养教育多集中于理论研究，虽然已有高校在信息素养教育进程中加入数据素养教育的相关实践，但多是以“碎片式”“孤立化”的培训为主，缺乏系统的教育框架。系统推进数据素养教育实践的进行是落实数据素养教育的关键一环。构建数据素养教育整体框架，建立相应的教学工具包，能够帮助图书馆员和专业教师根据学科背景和课程水平，设计课程内容教学活动，实施教学，从而将数据素养教育落到实处。同时，教学工具包作为一个开放共享、动态发展的资源体系，图书馆员和专业教师不仅能够借鉴相应内容，而且可以根据教学实践对内容进行调整补充，不断探索数据素养教育、教学方法及活动，促进数据素养教育的发展完善和推广。

5.4拓展数据素养教育的广度和深度

数据素养是当今时代人们参与、适应并改造社会的必备技能，培养学生有意识且有效地利用数据提出和解决问题的能力，是高校义不容辞的责任。高校图书馆数据素养教育不应仅局限于科研场景下，应致力于帮助学生培养数据思维及批判性思维，从而有效理解和参与社会生活。因此，高校图书馆应拓宽数据素养教育的广度，面向各学科学生开展数据素养教育，使数据素养成为学生的核心素养之一。同时，应深度挖掘各学科学生的数据需求，根据学生的学科差异性和需求、特殊性，科学地设计数据素养课程，建立面向不同学科学生的数据素养教育体系，深度探索数据素养教育的教学内容和模式，实现多场景下的深度数据素养教育。

6结束语

当前我国数据素养教育发展相对迟滞，在大数据背景下，高校图书馆如何推进数据素养教育，从而全面提升高校学生的数据素养，是图书馆实现自身使命及发展转型的良好契机。本论述通过分析国内外数据素养教育现状，揭示我国数据素养教育存在的问题，并进一步提出相应对策，希望能为我国高校图书馆数据素养教育提供启示。