周媛媛,顾 颖

(南京医科大学 图书馆,江苏 南京 211166)

0 引言

随着科学研究步入数智时代,数据的广泛应用和数据素养在现代社会中的重要性日益凸显,数据素养已成为学习和科研中不可或缺的基本素养。习近平总书记在党的二十大报告中强调,要坚持人才引领驱动,着力造就拔尖创新人才,为国家培养创新人才。数据素养是大数据时代背景下创新型人才必须具备的核心素养之一,高校作为培养创新型人才的重要阵地,要积极响应这一需求,将数据素养教育纳入教育体系。通过数据素养教育指导学习者提高数据理解与应用能力,培养数据处理与分析技能,引导数据伦理与责任意识,促进创新与决策能力的发展[1]。

图书馆作为高校信息资源中心,提供学习者所需的数据资源,又是传统信息素养教育阵地,积累了丰富的教学经验,越来越关注引导和培养学习者的数据素养[2]。然而,数据素养教育需要跨学科合作和整合,涉及统计学、计算机科学和信息科学等多个学科领域的知识与技能。Hunt[3]和Schield[4]指出,数据素养不同于传统的信息素养,单一的学科定位和专业职能难以承担起跨学科的数据素养教育任务。

国外高校图书馆在数据素养教育方面已经积累了丰富的实践经验,建立了较完善的数据素养教育体系,目前正在往技术发展和学科融合方向前进。普渡大学图书馆针对地理学专业学生,围绕空间地理数据的全数据生命周期开展的数据素养教学,内容包括数据获取、处理、分析、利用、可视化及数据共享等[5-6];剑桥大学图书馆开展了针对考古学等人文社科专业学习者需求特点的数据素养教育;俄勒冈大学图书馆数据素养团队与植被生态学研究小组合作,研究气候变化对西北太平洋大草原生态系统的影响,他们为科研团队成员定制数据素养课程,培训内容涵盖元数据、查找和理解数据、数据结构和记录方法、数据存储库和共享数据等[7]。

国内高校图书馆近年来也在积极开展数据素养教育。武汉大学图书馆开设了“数据素养与数据利用”专业课程,培养学生有效收集、分析、解释和应用数据的能力。多所高校图书馆借鉴嵌入式信息素养教育模式,在文献检索课程中嵌入数据素养教育内容。北京大学图书馆在文献检索课程中加入《数据素养与数据处理》章节;中国农业大学图书馆则在文献检索教学中增加了《数据类信息获取利用》章节,将数据素养元素有机融入信息素养教育体系。除了开设课程,不少图书馆通过专题讲座[8-9]、在线微课[10]、竞赛活动等多种教育途径,缓解了开展专业数据素养教育条件不足的困境。在此基础上,部分高校图书馆开始尝试融入学习者学科领域,开展针对特定专业的数据素养教育实践,如北京大学图书馆针对经济学专业开设了包括统计分析和数据处理基础知识和技能、经济数据分析方法和工具应用的相关课程[11];上海交通大学图书馆为电子信息工程专业的学生开设了涵盖数据处理、数据挖掘和机器学习等方面知识和技能的数据素养课程;中国传媒大学组建了数据素养工作坊,针对传媒相关专业开设媒体数据挖掘课程等。根据不同学科学习者的需求,提供支持学习与科研的定制化课程,可以满足学习者的个性化需求,激发学习兴趣。但与国外高校相比,这些与学科专业融合的数据素养教育实践在教学模式的多样性、能力培养的全面性以及学科渗透性等方面存在一定差距,总体水平仍处于起步探索阶段。韦莉军[12]调研了包括华南理工大学、北京理工大学、东南大学、哈尔滨工业大学、同济大学等在内的我国卓越大学联盟成员图书馆数据素养教育现状,发现目前图书馆主导的数据素养教育模式固化,教育内容与用户需求匹配度低,实践性与功能性较差,用户满意度不高。

1 图书馆数据素养教育问题

高校图书馆拥有大量的数据资源和丰富的用户教育经验,这使得其在提供数据服务、帮助师生了解和应用数据等方面具有天然优势。但由于数据库素养教育涉及的学科广泛,且国内数据素养教育实践尚未形成完善的教育体系,图书馆想要全面承担数据素养教育的重任,尚面临若干现实困难。

1.1 师资力量与培训需求

为了解我国数据素养教育开展以来的师资情况,笔者在CNKI以“数据素养教育”为主题进行文献调研,检索日期为2023年9月28日,命中中文文献651篇,其中发文机构为高校图书馆的271篇,占比41.6%(其他发文机构还包括高校信息管理学院、情报研究所等),可见高校图书馆在数据素养教育的研究和实践中扮演着重要角色。图书馆是素养教育的传统阵地,如何平衡图书馆的师资力量,在现有素养教育的基础上加强数据素养教育,是首先需要考虑的问题。通过对江苏省内10所“双一流”院校、20所普通院校进行调研发现,目前高校图书馆专职负责素养教育的馆员较少,多数采用专职教学馆员与兼职教学馆员相结合的模式满足教学实践需求。且高校图书馆员的专业背景较多地集中在图书馆学和信息管理等领域,实际工作中,无论是从事资源、服务还是教学相关工作的图书馆员,都少有机会能够接触和学习与数据素养相关的学科知识。他们对信息资源的获取和管理有丰富的经验,但大多对于数据分析、数据可视化和数据隐私等专业领域的知识了解不深。为了适应快速发展的数据素养教育的要求,高校图书馆员需要花费大量的时间学习统计学、计算机科学和信息科学等领域的专业知识,并与实践经验融合贯通,设计出行之有效的教学方法和策略,引导学生进行实践和探索。可以说,数据素养教育对高校图书馆员的知识和技能提出了更高的要求,也对图书馆的工作规划和培训安排提出了更高的要求。

1.2 教学资源与工具的匮乏

数据素养教育需要大量的教学资源,包括数据集、案例研究、教材和学习资料等,只有通过使用真实的数据集,学生才能进行实际的数据分析和处理,并应用所学的数据素养技能解决实际问题。然而,这些资源特别是一些特定领域的或包含高科技数据的资源可能并不容易获取到。此外,数据素养教育需要使用各种工具和软件进行数据处理、分析和可视化,一些数据分析工具不仅需要付费使用,还需要依赖高性能的计算机资源运行。图书馆如何在有限的预算条件下承担数据素养教育所需要的资源和工具成本,是数据素养教育需要面对的现实问题。

数据素养教育过程中,由于学习者具有不同的学习偏好和技术水平,需要个性化的教学工具和教学平台来满足他们的需求。目前,国内只有北京大学、武汉大学、复旦大学等建立了科学数据管理平台,为数据素养教育提供素材案例库和工具设备。此外,大部分高校的数据素养教育是在其购买的各类统计数据库基础上开展的,还有一些高校仅开展了SPSS等统计软件的相关培训。教学资源的匮乏意味着图书馆在进行数据素养教育时面临着种种限制,无法展示和教授学生如何使用这些软件进行数据处理、统计分析和模型建立,无法展示数据可视化的重要性和技巧,引导学生进行数据可视化的实践和创新,也无法展示不同领域和实际场景下的数据分析案例和实例,让学生亲自处理和分析真实数据。这使得教学过程缺乏实际性和互动性,限制了学生在数据素养方面的学习和实践,无法真正激发学生的兴趣和学习动力。

2 图书馆在数据素养教育中的角色价值

数据素养教育是一个跨学科的教育领域。图书馆作为信息资源的承载者,在面对跨学科的数据素养教育任务时,应当明确自身定位,尝试与其他教育主体合作等方式融入数据素养教育中,为学习者提供全面的数据素养教育支持,更好地满足大数据时代下创新型人才对数据处理能力和数据素养的需求。黄如花[13]指出,高校图书馆可借助嵌入式教育手段将数据素养教育内容嵌入师生教学科研活动,据此提高数据素养教育与用户情境状态的契合度。笔者拟从资源、用户、空间及文化层面,探讨高校图书馆在数据素养教育中的角色价值,重新定义图书馆在数据素养教育中的定位。

2.1 数据资源与工具支持的提供者

图书馆拥有丰富的数据资源,包括各类文献、期刊、数据库、数据集等,这些资源涵盖了多个学科领域和不同类型的数据,为学生和教师提供了广泛的选择和应用场景。通过提供这些数据资源,图书馆为学习者提供了真实可信的数据,支持他们进行学习、研究和实践活动。图书馆还提供访问和使用数据资源的支持,通过提供检索系统和数据库订阅服务,使学习者能够方便地获取所需的数据资源;通过提供数据使用指导和培训,帮助学习者学会有效地搜索、筛选、整理和使用数据。此外,图书馆还提供包括SPSS、SAS、R、Python等的统计分析软件和Tableau、Power BI、Gephi等可视化工具,以及Weka、RapidMiner、KNIME等数据挖掘工具,学习者可以向图书馆咨询并利用这些工具进行数据处理、分析和可视化,以提升自己的数据素养能力。

2.2 差异化培训与指导的实践者

图书馆能够根据学习者的需求和水平提供差异化的数据素养培训课程,以提升他们的数据素养。针对不同层次的学习者,开设不同层次的培训课程和指导服务。如对于初学者,提供基础的数据素养培训,帮助他们了解数据的基本概念和处理方法;对进阶学习者,提供更深入的数据分析和挖掘技巧的培训,帮助他们掌握更高级的数据处理和分析技能。同时,针对不同学科的需求提供专业化的培训和指导,如在社会科学领域,提供针对问卷设计和统计分析的培训;在自然科学领域,提供针对实验设计和数据处理的培训。通过针对性的指导,学习者可以更好地应用数据素养于各自的学科研究和实践中。此外,图书馆还能够根据学习者的个体差异,提供个性化的学习支持,以满足学习者在不同时间和地点的学习需求。

2.3 学习空间与合作环境的供应者

高校图书馆的空间环境为数据素养教育提供了良好的支持。高校图书馆提供了安静、舒适的学习环境,为学习者提供了独立学习和合作学习的场所,使他们可以在图书馆中阅读、研究和实践数据分析技术,提高数据素养水平。图书馆提供的多媒体设备和网络设施,方便学习者进行数据分析和学习交流。部分高校图书馆还开设了数据素养教育的学习空间,如数据实验室、创客空间等,为学习者提供学习和实践的平台。这些空间的提供,使学生能够在实际操作中学习和应用数据分析技术,增强他们的实践能力和创新思维。

2.4 文化资源传承和创新的促进者

数据素养教育不仅涉及数据的获取和分析,还需要了解数据背后的文化背景和价值。高校图书馆作为文化资源的守护者和传承者,承载着丰富的历史和文化资源,通过收藏和展示各种文化文献及数字资料,帮助学习者了解和尊重不同文化的数据及信息,促进跨文化的交流和理解。从学习文化的角度看,高校图书馆通过提供学习资源、培训课程和学习环境,可以培养学习者的学习文化。学习者在数据素养教育中形成积极学习态度和主动学习习惯,能够主动探索和应用数据分析技术,提高自身的数据素养水平。学习文化的培养不仅有助于学习者的个人发展,也有助于形成研究型高校的氛围。

3 图书馆数据素养教育的发展路径

面对数据素养教育开展过程中的挑战与阻碍,认清图书馆在其中的角色定位,发挥自身优势,构建智慧化、泛在化、多元融合的教育体系,图书馆可以在数据素养教育中发挥重要作用。

3.1 注重学习者数据素养意识的培养

认知和意识是学习的基础和前提,当学习者了解到数据素养教育的重要性和应用价值时,开始意识到数据素养在各个领域的重要性,进而引发对这门学科的关注,进而激发对数据素养的兴趣和学习热情。同时,学习者对数据素养教育的认知和意识有助于他们明确自己想要达到的学习目标。这些目标可以是提高数据分析能力、掌握数据处理工具的使用,或者是应用数据素养解决实际问题等。明确学习目标后,学习者可以更好地规划学习路径和制定学习计划,更有针对性地学习数据素养。图书馆可以通过提供丰富的学习资源、组织培训和指导活动,为师生提供学习数据素养的机会和平台。如在校园内策划和举办与数据素养相关的主题展览,展示数据素养的基本知识、实践案例和最新研究成果,与数据相关的领域和行业的发展趋势;通过设计制作宣传海报和展板,并张贴在图书馆的公共区域,如大厅、阅览室等,引起学习者对数据素养的兴趣;图书馆可以邀请专家学者或相关从业人员开展讲座和研讨会,向学习者介绍数据采集、处理、分析和应用等方面的内容,帮助学习者全面了解数据素养的重要性和技能要求;此外,图书馆可以提供学习空间和设施,为学习者提供安静、舒适的学习环境,学习者可以在图书馆自习、阅读相关书籍和资料,进行自主学习研究及讨论交流。图书馆的这些措施将有助于提升学习者对学习数据素养知识的认知与兴趣,提升数据意识。

3.2 发挥资源优势,优化数据资源管理能力

数据素养的核心之一是学习如何获取、整理和管理数据资源,现实中存在大量的数据资源可供利用,包括结构化数据、非结构化数据、开放数据、专业数据库等,然而学习者往往面临着如何有效获取和处理这些数据的问题。图书馆可以与各类数据提供机构合作,订阅数据库、开放数据集和数字化文献等数据资源,为教师和学习者提供丰富的数据来源。同时,图书馆还可以建立本地数据仓库,收集和整理与本地社区或学校相关的数据资源,满足教学和学习的需要。开展针对不同层次和需求的数据管理和处理培训,培训内容可以包括数据清洗、数据挖掘、数据可视化等方面的知识和技巧,帮助学习者掌握数据获取、整理和管理的基本技能和方法。随着数据分析工具和平台的不断发展和更新,学习者需要具备使用各种数据分析工具和平台的能力。针对此问题,图书馆可以提供面向不同数据分析工具和平台的培训,帮助学习者掌握这些工具和平台的基本操作和高级功能。此外,图书馆可以继续为教师和学习者提供数据伦理和隐私保护的教育,包括教授他们关于数据伦理的基本原则和道德规范,以及相关的法律法规和隐私保护措施,通过组织讲座、研讨会或培训课程,邀请专家讲解数据伦理和隐私保护的重要性,并分享实际案例和最佳实践,帮助教师和学习者了解和遵守数据隐私及安全规定,培养他们的数据伦理意识和责任感。

3.3 打造适应泛在化学习的数据素养教育平台

随着数字技术和网络平台的迅速发展,泛在化学习已成为学习方式的重要趋势。泛在化学习是一种基于数字技术和网络平台的学习模式,学习者可以随时随地进行学习。在数据素养教育中,图书馆可以建立在线学习平台,集中整合管理教学课件、案例分析、实验数据等各种教学资源,还可以开发移动学习应用程序,方便学习者在移动设备上进行学习活动。

泛在化学习通过集中整合和管理教学资源,方便学习者随时随地通过多种渠道获取数据素养教育资源和进行学习活动。它也能够提供教学资源和工具,解决师资力量不足和培训需求不匹配的问题,满足学习者的学习需求。学习平台为学习者提供多样化的学习方式和活动,激发学习者的学习兴趣,培养学习者的自主学习和自我评估能力。

图书馆通过引导学习者使用在线学习平台和工具,自主选择学习资源和学习路径,并进行学习进度和学习成果的自我评估,培养学习者的主动学习能力和自我管理能力。还可以提供学习任务和项目,鼓励学习者独立思考和解决问题,培养他们的创新能力和实践能力。

3.4 加强合作,开发多元化数据素养教育产品

数据素养教育产品种类众多,包括教材、教辅资料、学习视频、数据分析工具、数据科学案例、培训课程定制等。数据素养教育和数据素养教育产品相辅相成,前者需要有合适的教育产品来支持和促进,后者也需要有明确的教育目标和内容来指导和补充,学习者使用数据素养教育产品可以更加方便地进行数据素养的学习和实践,提高学习效果。图书馆可以与学校其他部门、行业协会、科研机构等共同开发多元化的数据素养教育产品,满足不同学习者的需求。如图书馆收藏了各种类型的数据,包括统计数据、调查数据、历史数据等,可以与教师合作,将数据素养教育的内容融入课程中,提供教学资源和案例,帮助教师将数据分析和处理技能应用到教学实践中;可以开发在线课程和培训资源,以便学习者可以在任何时间和地点进行学习,这些在线课程可以覆盖从基础到高级的数据素养知识和技能,涵盖数据获取、整理、分析、可视化等方面,学习者可以根据自己的兴趣和需求选择适合自己的课程,并按照自己的节奏进行学习;还可以开发数据素养教育工具和应用程序,并提供相应的培训和支持,帮助学习者更好地应用数据分析和可视化工具理解和解释数据;此外,图书馆还可以举办数据素养教育活动,例如讲座、研讨会、比赛等,以促进学习者之间的交流和合作,这些活动可以提供学习者与专家和同行交流的机会,分享实践经验和最佳实践,激发学习者的学习兴趣和动力。

4 结语

高校开展数据素养教育是大数据时代的必然需求和重要任务,本文通过梳理国内外高校图书馆数据素养教育实践开展情况,分析国内高校图书馆在数据素养教育中遇到的实际问题,从资源、用户、空间及文化4个层面探讨图书馆在数据素养教育中的角色定位,为数据素养教育的开展提出建议。本文对数据素养教育的现实困难进行统一论述,缺少一定的针对性和专业性,研究存在诸多不足,期待在今后的实践中得到进一步优化。