大数据时代高校数据素养教育的合作路径，本文主要内容关键词为：数据论文,素养论文,路径论文,高校论文,时代论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 引言 我们的社会正走向大数据时代。早在2003年，业界的微软、IBM等公司就已经提出了大数据的概念及范畴，强调了大数据的商业价值[12]。2007年，计算机图灵奖得主Grey J提出了科学研究“第四范式”，即以海量数据计算为基础的密集数据范式（data-intensive paradigm），强调了密集数据（即大数据）范式的科学意义[3]。即使是普通民众，其每天的日常生活也裹挟在滚滚的信息洪流中，无论是平面媒体还是网络空间各种各样的信息都深刻地影响着他们对日常生活的决策。 因此，我们的学习、工作、生活都根植于大数据背景之下，它必然改变我们的学习、工作、生活与思维方式[4]。所以，必须培养与大数据背景相对应的数据素养（data literacy），它不仅关系到一个社会整体发展水平的提升，也关乎民众日常生活质量的改善。故而，提升公民的数据素养，从某种意义上说既是我们作为大数据时代公民的一种责任，也是我们追求更大程度生活自由的一种保障。 数据素养是人们有效且正当地发现、评估和使用信息和数据的一种意识和能力[5]，它是信息素养在大数据背景下的创新性发展，是信息素养的核心组成部分[6]。我国中小学应试教育的现状将促进信息素养教育历史地落在了高等教育身上，然而涵盖数据素养的信息素养教育却不能很好地适应大数据时代的形势发展要求，不仅没有包含数据素养的相关内容，而且高校的信息素养教育本身也令人担忧[7]。作为实施信息素养教育主体的图书馆，如何来响应时代的呼唤，即在信息素养教育中融入数据素养教育是图书馆必须思索的问题。 由于数据素养涉及多源、异构数据的发现、获取、处理及利用等过程，远比通常信息素养中的信息检索、分析判断与利用等要复杂得多，加之图书馆人力资源上的欠缺，仅由图书馆本身难以真正有效地完成数据素养教育，必须与信息素养合作教育[8，9]一样寻求与其他相关主体的合作。本研究旨在探讨大数据背景下数据素养教育与相关主体间的合作路径和模式，在理论上丰富信息素养的内容体系并创新教育模式，在实践上探索大学专业教育与数据素养教育的整合机制与路径优化机制。 2 数据素养教育的相关研究 数据素养概念一经提出，其相关的教育研究就立即引起了业界的重视。2004年Hunt K就探讨了在高校信息素养教育中引入数据素养教育的可能性[10]；Stephenson E等2007年报道了在社会科学信息素养教育中集成数据素养教育的案例[11]。随后，有关数据素养的教育项目[12-16]及理论探讨[17-21]迅速地涌现出来。 数据素养及其教育的研究获得了各种研究基金和机构的支持。早在2004年，国际社会科学信息服务与技术学会（International Association for Social Science Information Services and Technology，IASSIST）就敏锐地注意到数据素养的重要意义而支持了相关研究[17]。然而，真实感受到数据的压力且必须进行大数据处理的主要是科学研究团体，它要求科研人员从单纯的科学数据管理过渡到综合的科学数据素养，因而相应的科学数据素养的教育和培训就成为必需的选项。正是在此背景下，美国自然科学基金（NSF）也资助了相关研究项目（如华裔学者秦健开展的“科学数据素养项目”研究[22]），旨在通过调研科研工作者在数据管理方面的态度和总结他们在科学数据管理中的最佳实践来开发与科学数据素养相关的课程。 长期从事和关注信息素养教育的图书馆或相关团体也不甘落后，纷纷加入数据素养的教育研究中。美国很多研究性大学图书馆针对数据素养的时代发展需要，在其信息素养教育中加强了数据管理技能培训，如康奈尔大学图书馆为了发挥图书馆员在科学数据管理服务和数据素养教育方面的作用开设了很多有关数据素养方面的讲座[17]。美国博物馆和图书馆服务研究所（IMLS）通过资助相关大学的研究来参与数据素养教育过程，如2010年资助马萨诸塞大学医学院和伍斯特大学理工学院开展了针对研究生与本科生的科学领域数据管理课程计划研究，2011年资助普渡大学、斯坦福大学、明尼苏达大学、俄勒冈大学联合开展“数据信息素养培训”项目[23]。 国内在数据素养方面的研究还处于起步阶段，要么是对国外理论、方法与实践项目的一些介绍[17]，要么是从图书馆视角出发所做的一些规范化研究与思考[24]。即使是相关的跟进与追踪研究目前开展得也很不完善，没有研究本土环境下数据素养教育的内容、方式、实施策略以及如何与当前我国信息素养教育的融合问题，更没有以项目形式通过实证研究来解决数据素养教育的实践问题。 图书馆作为高校信息素养教育的主要执行机构，理所当然应加入到数据素养的教育实践及理论研究中来。然而，图书馆参与的数据素养教育也存在诸多制约因素，因而探索图书馆与其他主体间的合作路径与机制显得十分必要且有非常重大的现实与理论意义。 3 数据素养教育的基本内容与合作路径 3.1 数据素养教育的内容解析 Schield M通过研究信息素养、统计素养和数据素养的内涵及其关系，提出数据素养处于核心地位的观点[6]。他认为用户具备良好的信息素养对于信息社会极其重要，统计素养是信息素养内涵中一个必需的成分，数据素养是统计素养的一个重要组成部分。 Vahey P等认为，具备数据素养的信息用户，能够在复杂的情境中定位信息，能够使用合适工具对数据进行表征和分析，具有评估和解释数据的能力，并掌握基于数据对相关情境进行说理的能力[19]。 张静波认为数据素养是信息素养的一个子集，并结合弗吉尼亚大学图书馆对数据生命周期和科学研究生命周期的关系描述提取数据处理行为的8个要素：数据采集、数据组织、数据管理、数据处理、数据分析、数据共享、协同创新利用、道德与行为规范[17]。 在上述研究中，Schield M从数据处理技能出发，强调数据素养在统计素养、信息素养中的核心地位，指出数据素养在社会科学及商业管理中具有特殊价值；Vahey P基本套用了信息素养的基本框架，突出了数据活动的全过程，强调了数据活动的情境性；张静波主要强调数据素养在科学研究生命周期中的价值，从较泛化层面归纳数据素养的数据处理过程。 在当前的大数据语境下，我们能够方便、自由地获取各种数据、信息及常识性知识，摆在公众面前的问题是如何以批判性眼光分析、解释、评估和利用它们。从信息链的视角看，从数据关联中把握信息、从信息中提炼知识及相应的循环验证过程是每个社会公众应该具备的基本技能。因此，数据素养本质上是在数据意识驱动下从特定数据环境中合理合法且有效地获取、分析、解释、评估和利用数据的基本技能。 所以，数据素养教育的首要任务是培养受教育者的数据意识，即对特定数据的敏感性。这种敏感性的养成不是一朝一夕的事情，而是长期的浸淫结果，必须根植于特定的学习环境与实践环境。所以，单纯依靠图书馆本身的课程教学难以完全解决这一问题，而只是通过集中教学培养学生的有意识活动，它需要通过学生的其他学习活动来完善与巩固。 其次是培养对特定数据环境的感知。获取数据的目的是为了解决特定问题，主体所需要解决的问题在现实信息空间中通常能找到相似的存在环境，因而一个数据能否有价值，还必须评估与考察其存在的环境，所以搜寻与评估数据的来源环境显得格外重要。 第三是培养必备的数据技能，即如何有效地获取、分析、解释、评估与利用数据的能力。在当前大数据环境下，人人都是信息生产者，各种异构数据铺天盖地，如何获取和操纵这些数据以得到解决问题的方案或启示，是当前社会公众应该掌握的基本技能。 最后是培养高尚的数据道德，即培养受教者的知识产权理念，在合法基础上合理地获得数据，并正确地表达数据来源。当前，在数据巨大商业价值引诱下的各种非法存取现象时有发生，因而培养高尚的数据道德尤其重要。 3.2 数据素养教育的合作路径 当前以图书馆为主要承载体、以信息素养教育为主要内容的教育方式难以完全适应信息环境数据化的发展变化，因而如何在信息素养教育中整合数据素养内容是大势所趋。然而，在有限的课时内由图书馆单独完成这样的教学任务已经超出了图书馆的能力及课程的容纳限度，因此必须寻求与其他教学主体间的合作来共同实施数据素养教育。 数据素养教育必须贯穿于学生的整个学习生活中，而教师是学生学习生活的引导者与监督者，因而教师是合作的主要对象；数据素养的落脚处为学生，因而与学生合作是重要内容之一；规范化数据的主要提供者是各类数据商，因而与数据库商合作也是应有之义。 3.2.1 与专业教师的合作路径 （1）把数据素养教育内容融入课程设计与教学实践中 在高校专业教学过程中，施教者（即专业教师）通过合适的教学技术方法把教学内容与受教者（即学生）关联起来。该过程是教师和学生间的双向交流过程，如果能够通过某种机制把数据素养的相关内容融入专业教学中，让学生在专业教育中巩固和实践数据素养教育内容，无论对专业教学还是数据素养教育都将大有裨益。 把数据素养教育内容融入课程设计与教学实践是图书馆与教师间合作的重要形式，它是指图书馆员通过某种机制全程参与教师的课程设计和教学实践活动，如共同完成教学目标制定、教学内容选择、教学计划制定、教学过程实施等。 在制定教学目标时，除学科、专业、课程的基本规定外，还应该要求学生熟悉和掌握与这些专业知识应用相关联的数据处理技能及应用数据环境；在选择教学内容时，除关注课程的体系性专业知识外，还应该大量增加知识应用的场景性案例研究，通过具体的数据处理过程培养学生发现问题、解析问题、处理问题的能力与视野；在制订教学计划时，除照顾学科知识的完备性与体系性外，还应充分考虑如何通过课程实践环节（如实习实验、演讲汇报、课后作业、课程论文等）帮助掌握学生相关专业知识和如何通过这些实践环节培养学生的数据意识、数据技能和数据道德；在教学实施过程中，图书馆员可以通过教辅系统的开发设计、教学实训过程的参与、学生课外作业的指导等环节来巩固与培养学生的数据素养。 图书馆员与教师共同参与专业教学过程，看上去似乎增加了教学成本的支出，然而这种支出在当前强调专业技能的教育改革背景下是可以接受的。它不仅有利于完善教学内容和丰富教学形式，而且有利于通过融入社会环境对专业教育的期望和寻求专业知识的应用场景来改善专业教育效果，从而基于应用需求来激发学生的学习热情。而且，图书馆作为信息保存单位，可以把与教师合作过程形成的各种文档长期保存下来，通过有序化组织形成专业教学数据库，以避免因教师的调离而失去相关教学资源的窘境。 （2）共同指导学生完成学年设计和毕业论文（设计） 在强调专业实践的教学改革趋势下，各个专业的培养计划通常在高年级增加了学年设计内容，即在给定或自选题目条件下完成综合知识的实践应用过程；毕业论文（设计）也是在给定选题或自拟题目条件下，根据设计的研究方案收集数据、分析数据形成结论的科学研究过程。它们的基本环节大致相同，属性相似，都涉及选题、方案设计、数据搜集与分析、结果表达与呈现等，图书馆员可以利用自身在数据处理方面的优势参与到相关活动中。 在选题和开题阶段，学生需要查阅大量的相关信息并分析这些信息以确定自己的研究问题，图书馆员熟悉各类数据库的使用与操作，可以指导学生检索高质量的信息，并对检索到的信息进行科学的解析判断，帮助学生发现问题，设计问题解决方案；在数据搜集与分析阶段，图书馆员与教师合作，可以帮助学生采用正确适宜的方法来搜集和分析相应的数据；在结果表达与呈现阶段，图书馆员通过向学生提供过去教学过程形成的最佳范本，可以最大限度地提高学生的学习效率；在修改和完成阶段，可以根据学年设计和毕业论文（设计）中存在的问题，及时调整和改进指导方式，改变学生过多引用和抄袭相关材料的习惯，培养学生合理使用数据的能力，避免数据利用中的伦理道德问题；在保存阶段，图书馆应主动承担相关材料的保存工作，不仅应保存学年设计与毕业论文（设计）本身，更应该保存相关的各种原始数据与各种二次数据。 图书馆员与教师合作指导学生学年设计或毕业论文（设计）的过程，不仅是学生运用所学专业知识解决实际问题的综合能力培养过程，也是学生巩固和实践获取数据、评估数据、分析数据与运用数据的数据素养积淀过程，是专业知识学习与数据素养协同提高的最佳途径。 （3）参与教师的科研活动并协助数据管理 高校教师除了教学活动，还有一个重要工作内容是科学研究，而科学研究过程会大量涉及与数据处理有关的内容，因而如果图书馆能够融入到高校教师的科研活动中，不仅可以协助教师更好地完成科研过程，而且可能管窥到他们的最佳数据管理实践，可为数据素养教育寻求最佳案例与素材。 图书馆员参与教师科研过程的途径非常多，概括起来主要有以下几个方面：一是课题论证阶段的文献查阅与提供；二是课题进展过程中的数据补充与研究进展通报；三是课题结项和成果申报的相关标准与参考数据提供；四是科研数据的协助管理与长期保存。 科研过程中的教师与图书馆员间的合作，尽管看上去对数据素养教育没有直接帮助，然而通过教师的亲身感受可为数据素养融入教学设计和教学过程提供最佳契机，也可为数据素养教育提供生动素材和实践案例。 3.2.2 与学生创新性学习过程的合作路径 目前高等教育正提倡实践创新性教育。学校除提供正常的专业教学外，通常还会创设条件有建制的（如组建各种创新性试验班）或以鼓励的方式（如设置各种创新性训练项目）促使学生进行创新性学习。 创新性学习是学生在学业指导者引领下借助各种学习资源通过探索实践获取新知识与灵活运用专业知识解决实际问题的学习过程，是建构主义学习理论在教育实践中的应用。在此过程中，学生通过收集和分析与特定问题解决有关的数据和信息来完成知识建构，通过问题解决过程创造新知识或寻求知识的新应用环境；强调以学生为中心，学业指导者仅是知识建构与知识应用的帮助者、促进者。这里的学业指导者不仅指教师，还包括为学生创建探索新知环境的所有人，图书馆员可利用自身的知识结构及相应环境条件参与该过程。目前，很多图书馆都为学生的创新性学习提供了诸如研讨学习、学术沙龙等空间，如果能有效收集学生的创新性学习项目，就可以通过有效的组织形式参与到学生的研究型学习过程中。一方面，可以参与教师的指导过程及学生的学习材料收集与分析判断过程，帮助学生系统化建构专业知识结构；另一方面，在学生创新性学习过程中，可以为学生创建良好的学习环境，并在学生收集、分析、评价数据的过程中给予合理而及时的帮助。 尽管我国的高等教育还主要是一种知识型教育，但创新型学习形式已逐步展开。图书馆应积极参与到这一过程中，不仅可助推我国教育制度及教育形式的改革，也能通过这种参与来扩大图书馆的影响，增强为教学科研服务的水平和能力，同时把数据素养教育融入学生的创新性学习过程中。 3.2.3 与数据库商的合作路径 尽管大数据时代可使用的数据来源广泛、数量巨大，但学校教育中主要的数据来源还是结构化、规范化的各种类型数据库。国内外数据库种类繁多，每一种数据库所收录的信息内容不同，其组织方式、检索技巧、数据分析技术也千差万别。因为时间精力的限制，一个图书馆员不可能全部掌握所有数据库的检索技巧、数据分析和知识发现技术。因此，高校图书馆进行数据素养教育时有必要与数据库提供商合作。 数据库商精通其所售数据库的使用技能，与他们合作进行数据素养教育至少可对流行的数据库使用、数据分析和知识发现提供最专业化的培训。当前，各数据库商都在不遗余力地开发数据分析与挖掘技术，竞相开发各种知识发现技术帮助使用者最省力地获得更深层次的知识内容，努力创新服务模式。与数据库的合作，首先应充分利用数据库商的营销推广活动，邀请数据库提供商开办讲座来提升学生的数据技能及数据道德，为图书馆的数据素养教育提供丰富的数据资源体系；其次在签订购买合同时约定，如果在合同期间该数据库有新的技术应用和新产品推出时，数据库商须及时开展讲座，且把讲座次数作为订购数据库的正式合同内容；第三，图书馆应与数据库商合作分析数据库的使用状况，调研数据库使用中的用户需求及存在问题，为数据库产品的技术研发提供反馈数据。 与数据库商的合作，主要是利用数据库商对特定数据库的精通程度来提升学生的数据技能，同时基于合理使用原则培养学生的数据道德，其使用反馈也有利于促进数据库产品的质量提升，是共利双赢的合作。 4 结束语 大数据环境为数据素养教育提供了丰富的土壤，也为高校学生提出了现实的数据处理要求，然而囿于高校图书馆本身的诸多限制因素，图书馆主导的数据素养教育需要多方面的合作。通过与专业教师合作、学生创新型学习过程合作及数据库提供商合作可以扩展数据素养教育的覆盖范围，保障数据素养教育的实践性、持久性与连续性。本文主要讨论了可能的合作路径选项，如何有效地实现这些合作、这些合作实施的影响因素有哪些、具体作用机制与作用效果等问题将是下一步的研究内容。