高校圖書館大學生數據素養教育探析

●吳晶娥

（電子科技大學中山學院 圖書館，廣東 中山 528402）

1 背景

大數據與我們的日常生活息息相關，改變著我們的生活、工作和思維方式。搜集和整理數據、科學管理數據、運用數據分析和解決問題，已經成為科研工作者的必備素養和創新能力之一。

關于數據素養（data literacy） 的概念，繆其浩［1］認為：數據素養是對數字有敏感度，了解數據的價值；認識數據局限性，對數據出處、采集和處理方法及定義范圍有一定判斷力；善用數據，能夠讀懂各種統計，不會輕易被精確數字所迷惑。張靜初［2］分析：“數據”包含各種數字、文字、影像和視頻等形式的文本、信息或信號，可稱為具體形式的“信息”，是可以直接處理的數字對象。數據素養也常叫做“數據信息素養”（data information literacy），主要指研究者在科學數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新利用等方面的能力，以及研究者在數據的生產、管理和發布過程中的道德與行為規范。因此，數據素養可看做是信息素養的深入和提高，是信息素養的一個子集和必備元素。

隨著網絡的普及和數據庫檢索工具的便捷，大學生獲取數字資源的能力大大提高，對數據的依賴程度也越來越高。大學生是未來的科研工作者，他們應該在大學教育階段，通過文獻信息檢索課堂或專業嵌入式課堂，接受通識性的基礎數據素養教育。究竟什么是大學生應該具備的基本數據素養呢？筆者認為包含以下五點。（1）通過項目實踐，善于從生活和學習中收集有用數據，整合自己需要的數據，具有良好的數據意識，有敏銳的數據觸覺。（2）能讀懂基本統計數據和圖表，繪制基本數據圖表，通過各種數據分析工具，從數據中挖掘和獲取有用信息，提高工作和學習的效率。（3）會用基本數據統計、分析和圖表工具去分析數據，發現數據間的關聯，能講述數據間的故事，具有良好的描述、寫作和表達能力，助力科研。（4）具有一定的數據辨別能力，能形成對事物獨立和客觀的判斷，不被錯誤數據誤導。（5）有利用數據預測和發現問題的能力，從數據中發現新的價值，洞察趨勢，具有批判性思維。這五項基本的數據素養成為大學生進入未來社會的必備技能之一。

大數據時代，在現有文獻信息檢索課基礎上，重新整合和改革課程，加大實踐課程，在課堂上通過創新教學方式，增加數據素養教學內容，提升大學生的基本數據素養教育，培養符合時代需求的具備數據素養的新型人才，是高校圖書館不可推卸的責任。隨著大數據浪潮席卷全球，美國無論從數據意識還是教育實踐，都走在世界前列，其成熟的數據素養教育經驗值得我們借鑒和參考。

2 美國通過課堂開展數據素養教育的經驗

2.1 制定國家戰略和計劃，直接指導和推動課堂數據素養教育發展

2011年美國國家科學基金會（NSF）發布了項目管理指南，規定從2011年起，所有提交到NSF的項目申請書必須包含“數據管理計劃”，［3］對科學數據的保存、管理和共享給予高度重視。2012年3月29日，美國總統奧巴馬宣布啟動“大數據研究與開發計劃”（Big Data Research and Development Initiative），［4］目的是研究和利用大數據進行科學發現，以解決大數據帶來的挑戰，實現教育與學習的轉變。在這個計劃里，六個聯邦政府部門和機構宣布新的2億美元投資，旨在提高從大量數字數據中訪問、組織和收集發現信息的工具和技術水平。在此國家戰略和計劃推動下，美國從小學啟蒙到研究生階段，都非常重視數據素養教育，各級教育工作者積極探索數據素養教育的新方法和新途徑，指導學生從基礎數據的收集和積累中，加以分析和判斷，建立必備的批判性思維能力。數據素養教育的內容也由淺入深，由低到高，具有階梯和層次性，無論在教學形式、教學模式和效果評估上都循序漸進，獨具特色，已經形成良好的人才數據素養培養體系。

2.2 啟蒙：從中小學開始培養數據素養

2011年麥肯錫全球研究所（MGI） 發布《大數據：下一個創新，競爭和生產力前言》報告，［5］該報告預測：至2018年，美國面臨大數據分析專業相關人才缺口14～19萬，能基于大數據做出分析和決策的管理人才和分析師，將短缺150萬。這份報告提及的數據分析人才短缺問題引起全球廣泛關注和重視。盡管近幾年與數據相關的大學生和研究生項目和計劃發展迅猛，但在中小學中有關數據項目的關注度還遠遠不夠。針對這個問題，美國率先通過在小學開始實施數據素養教育實踐，以應對大數據環境下對新型人才的需求。數據素養作為一種新型的素養，已經得到美國中小學老師的普遍重視。［6］他們針對不同年級學生，設計了不同的數據素養課程計劃和實踐內容，如他們在教學中嘗試讓學生自己獲得和記錄數據：讓低年級學生觀察各種食物與腐爛的快慢關系；讓三年級學生每天測量室外溫度，記錄和跟蹤溫度的年度變化；讓五年級學生通過收集官方數據，依據男女性別數據統計，分析和研究更復雜的性別工資差異與州和國家政策的數據關系。通過大量的實踐活動，美國學生從小養成收集和獲取數據、尋找和思考數據間關聯的習慣和能力。高中階段，大量美國高中學生參加了較難的大學預科AP數學和統計課程的考試，為大學階段數據素養教育打下了堅實的數理基礎。

2.3 發展：大學階段基礎數據素養教育

20世紀80年代后期，信息素質教育的重要性受到美國各界人士的廣泛認同，并且正式將信息素質教育納入大學教學大綱之中，作為一門課程，主要由大學圖書館來講授完成。鑒于美國大學生一直以來熱衷于商科和文科，而對科學、技術和醫學等不夠重視，美國政府采取了一系列措施，在院校教育方面也加強了相關的理解和運用數據的課程，科學數據素養便是內容之一。2004～2005年，加州大學洛杉磯分校社會學系教師與圖書館員合作開展嵌入式數據素養教育實踐；［7］2007年，美國國家科學基金會（Natfonal Seienee Foundation，NSF）［8］資助了提升本科生科學數據素養的項目；2014年，緬因州推出“Maine Data Literacy Project”（數據素養項目計劃），［9］此計劃由 Schoodic研究所和緬因州大學合作，旨在幫助學生“turn data into evidence”（把數據轉化為證據），即教授學生通過理解數據和圖表作為證據來支持推理和決策，許多高中和大學生將受益于此數據素養計劃。以上實例均表明，美國高校早已開始在大學生中實踐數據素養教育并穩步發展，而高校圖書館始終作為數據素養教育的重要角色，發揮著積極的推動作用。

2.4 深入：研究生大數據專業教育課程培養高層次人才和下一代的數據科學家和工程師

2011年，在美國博物館和圖書館服務協會（Institute of Museum and Library Services， IMLS） 的 資 助下，普渡大學、康奈爾大學、明尼蘇達大學、俄勒岡大學的圖書館實施了一項為期兩年的“研究生數據素養”計劃，內容為組建包括一名數據館員、一名學科館員和一名教師的工作團隊，為特定專業研究生提供專門數據素養教學。［10］同時，從美國研究生大數據專業人才的培養可以看出，美國數據素養教育已朝著專、精、深方向發展。具體體現在：（1）美國已有數十所大學開設了大數據及分析相關專業的碩士研究生課程；（2）培養機制成熟，不同學校針對自身優勢，關注不同層次數據人才培養；（3）整合優勢資源，重視校外合作，跨學科開課和培養學生；（4）重視實踐課程，提高學生數據分析和應用能力。［11］在研究生階段，美國主要通過支持各種聯合科研項目，提供創新的跨學科課程，發展特定學科領域的研究生數據信息素養教學，旨在培養大數據時代需要的高層次專業人才和下一代的數據科學家和工程師。

3 我國高校圖書館針對本科生數據素養教育現狀

3.1 大多數高校圖書館都針對本科生開設了《信息檢索與利用》相關文獻檢索課

1984年，國家教育部下發了《關于在高等學校開設〈文獻檢索與利用課〉》意見的通知。1985年，國家教育部又再次發文，對高校開設文獻檢索課提出了若干具體要求。以此為契機，全國高校普遍開設了文獻檢索課，經過多年的課程建設、積淀和發展，國內高校信息檢索課程的教學內容、方法和模式得到不斷改革和創新。高校圖書館針對大學生開展信息素養教育，內容主要以文獻檢索課為龍頭，以新生入館教育、各種數據庫應用講座和讀者資源使用培訓為輔助，而且，針對不同學生群體，信息檢索課程內容深度不一，具有階梯和層次性。尤其是北京大學和上海交通大學圖書館，針對師生查詢與利用專業信息的個性化需求，精心組織不同層次、不同類型、專題性和個性化的信息素養培訓。近幾年，高校文獻檢索課的蓬勃和多元發展，為高校圖書館在大學生中開展數據素養教育提供了良好的理論和實踐基礎。

3.2 近些年，部分高校圖書館已經開設數據統計分析工具培訓和數據素養講座

在信息檢索課基礎上，很多高校圖書館通過多層次培訓和全方位的教學嘗試，幫助大學生提高信息素養。筆者選取了國內8家信息檢索課程開展有特色的高校圖書館做代表（見下表），通過這些圖書館的文獻檢索課網頁信息，統計分析得出：（1）大多數圖書館課程學時有32個，有利于調整學時開設數據素養教育；（2）所有圖書館都開設NoteExpress等個人文獻管理軟件使用方法和技巧培訓，幫助學生提高知識管理和學習效率；（3）北大、浙大和上海交大3家高校圖書館都為學生開設了SPSS數據統計分析軟件培訓課程，上海交大圖書館還為學生開設了CiteSpace軟件培訓課程，為提高學生的統計應用和科學數據素養打下良好基礎；（4）雖然大部分高校圖書館還沒有在文獻檢索課或讀者培訓中引入數據素養教育的概念，但北京大學圖書館已為大學生開設數據處理工具培訓和數據素養講座。北京大學圖書館開設了《數據素養與統計數據資源介紹》講座，通過實際案例，為大學生展示如何正確解讀數據和統計分析結果、如何進行數據清理、怎樣開展數據分析、如何科學地管理數據等內容，成為國內高校中第一個為大學生開設數據素養培訓的圖書館，也為我國高校圖書館的大學生數據素養教育提供了實踐參考和榜樣。

3.3 嵌入式信息素質教育處在起步和嘗試階段

我國高校圖書館開展的嵌入式信息素質教育還處在探索和起步階段。筆者通過實地調研和學習訪問，結合資料整理發現：北大、上海交大、西南交大已有部分館員參與和院系合作，開展嵌入式信息素養教學。如，北京大學圖書館的嵌入式教學可在文科教師開設的任何一門課上，留出1～2次課程時間，由圖書館老師介紹與該課程或學科相關的電子資源的種類、數量和使用，也可結合課程作業、課堂討論、論文題目等介紹如何利用電子資源。［12］西南交大圖書館的兩位老師，受邀為中文系學生講授圖書館典籍知識，將圖書館古籍的查找方法嵌入到中文系課程，做出了良好的示范和有益嘗試。上海交大圖書館嵌入媒體與設計學院的“如何查找國內外新聞資料”，嵌入化學化工學院的“多彩的納米世界”課程，嵌入材料科學與工程學院的“材料與社會”，［13］取得了良好的效果。

表 我國高校圖書館《信息檢索與利用》課程及數據處理工具培訓統計一覽表

4 高校圖書館針對大學生實施數據素養教育對策

經過多年的文獻信息檢索教學的積淀，我國高校圖書館不僅積累了豐富的教學經驗，有些圖書館的文檢課還成為國家精品課程。在大數據時代，我們如何學習美國數據素養教育經驗，利用我們扎實的信息檢索課功底，對原有課程結構進行創新，調整部分理論教學內容，重視和加大實踐課程，增加對大學生開展通識性的數據素養教育內容，為他們進入數字研究環境做準備，是我們重點關注和探討的話題。

4.1 重視基礎數據素養從大學開始，在信息素養課堂貫穿數據素養教育嘗試，培養學生的基本數據意識

我們每天都會和大量的數據打交道，自身的行為也會生產大量的數據，但許多時候，我們都漠視數據的存在和價值，甚至被錯誤的數據和信息誤導。《紐約時報》認為“直覺與大數據同樣重要”。因此，從事信息檢索課教學的老師，自身應樹立數據素養意識。在信息檢索中有很多案例需要通過統計數據來分析，只有老師先具備良好的數據素養意識，才能更好的引導和培養學生的數據素養意識。在信息檢索課堂中，我們要重視培養學生的基本數據意識，引導學生關注數據，運用數據幫助我們決策、解決生活和學習中的問題。但首先我們必須具備良好的數據意識，善于收集數據，分析數據背后隱藏的信息。

4.2 在信息檢索課堂中增加實習課程比重，增加各種數據搜索案例教學內容，滲透數據素養教育，培養學生數據搜集和分析能力。

在信息檢索課堂中重視增加實習課程的比重，滲透數據素養教育。可將有些文檢課只有4個學時的實習，加大到6或8個學時。甚至可以學習上海交大圖書館的做法，理論課與實習課1:1，各18個學時，重視實習課，通過增加實習課比例實施數據素養案例教學。從大學生關心和感興趣的就業、留學、讀研等熱門案例入手，激發大學生的需求，通過各種數據搜索案例的設計，嘗試在信息檢索課堂實踐環節滲透數據素養教育。如，以就業問題為案例，引導學生知道去企業面試之前，必須通過對相關企業數據信息進行搜索和查找，閱讀和了解企業的相關背景資料；結合企業招聘廣告等數據信息，讀懂企業財務報表，了解企業經營狀況；從企業人員結構和現狀，統計企業專利申請的總數量，對企業近幾年申請專利的數據波動和變化進行分析，預測企業未來的發展前景。以學生為主體，通過案例指導學生搜索，完成整個數據收集和整理過程，學生面對枯燥的數據不會反感，參與度高，在潛移默化中培養了學生的數據素養和創造性思維。

4.3 改革傳統信息檢索課教學方法，采用靈活教學方法，以學生為學習主體，鼓勵學生間團隊合作，共同搜集數據資料，完成項目的數據搜集、分析和預測、評價，全面提升學生的數據素養

改革傳統信息檢索課的教學方法，通過引進項目教學方法，以學生為主體，讓學生分成若干個小組，組成團隊去共同完成一個從數據收集、整理、分析到評價的項目。項目的內容依然是學生感興趣的就業、考研、留學和旅游等主題，讓每個團隊依靠集體的智慧，共同完成數據資料的收集、分析和整理，形成方案，通過PPT展示項目成果，由學生各團隊間互相評價和打分。具體操作如下：讓學生分成N個小組，組成團隊實習和研討，團隊中的每個成員各有分工，互相協作，從數據的收集、整理、PPT內容制作到項目的展示，指導學生通過數據發現問題和趨勢，實現可靠性和價值分析，通過各小組間的互相評價，讓學生從數據中解讀信息，在潛移默化中培養學生的數據素養。項目教學法沒有標準答案，它能調動學生學習的積極性，提高學生數據檢索和獲取能力，鍛煉學生的文字寫作和口頭表達能力。同時，每個學生通過參與項目，掌握數據、管理和分析的技能，提升自身的數據素養；而教師通過學生的項目展示成果和數據分析，學習到更多新的見解，激發思想的火花，實現教學相長。

4.4 高校圖書館應增加各種文獻管理和數據分析工具的使用培訓，培養學生的數據思維模式

培養數據素養，提高大學生對數據的分析能力，挖掘數據間的關聯，離不開各種文獻管理和數據工具的使用，好的數據工具事半功倍，能更好地揭示數據間的關聯。針對大數據社會對數據分析和管理人才的需求，高校圖書館應該增加文獻管理軟件和各種數據統計分析工具的使用培訓，這已是大勢所趨。如：培訓學習NoteExpress和EndNote Online軟件，能幫助學生高效收集、規范文獻數據管理，提升論文寫作質量和效率。而SPSS、Citespace、Ucinet等數據統計分析和圖形可視化工具，可以幫助處理大量復雜且繁瑣的數據，通過可視化的圖形，更好地幫助學生理解數據，從數據中發現新知識，揭示數據間的關聯信息；通過數據統計揭示不同事物之間的聯系，發現規律；通過數據分析進行預測或決策，培養學生良好數據思維模式。很多高校圖書館非常重視對學生進行數據統計和分析工具的培訓，如北京大學和上海交大的數據工具培訓品種繁多，內容豐富，為學生進入大數據社會打下良好的基礎。

4.5 建立跨學科團隊，與各專業老師加強合作，開展數據素養培訓，逐漸將數據素養嵌入到專業課堂

高校圖書館的信息檢索老師應該與各院系專業老師建立跨學科的團隊，合作開課。參考美國數據素養教育的成熟經驗，以及國內部分高校圖書館信息檢索嵌入式教學的成功做法，由圖書館部分老師參與試點，將數據素養嵌入各專業課堂，讓課堂與眾不同。如，請計算機的老師或專業工具培訓師在信息檢索課上為大學生講解數據分析和統計工具的使用方法，而信息檢索的老師也可以將數據檢索案例嵌入計算機專業課堂，以項目、案例、研討和展示成果的形式進行教學，嵌入針對該課程相關的數據檢索與利用內容，讓學生學會完成一項科研任務的各種能力，包括數據查找、數據組織和表達能力。通過這種跨學科的團隊合作，循序漸進，以點帶面，逐漸將數據素養教學嵌入到專業課堂。上海交大圖書館和機械與動力學院合作的新生嵌入式教學非常成功。圖書館參與課程創新，提供信息檢索、網頁建設、Prezi制作專題培訓和輔導。他們的課程采用學生小組團隊研討的方式，采取Prezi匯報、課程網站建設、小組論文等多種考核方式，打造別具一格的嵌入式新生研討課，提升了學生的科研能力和數據素養，［14］值得借鑒和參考。

4.6 改革現有信息檢索課程結構，嘗試增加數據素養課程內容，通過社會實踐提升數據素養

為適應大數據時代對人才的需求，改革現有信息檢索課程勢在必行。高校圖書館應該積極發揮自身教育職能，改革創新教學內容，增加數據素養課程內容。（1）對老師進行數據素養意識培訓，更新他們的學科專業知識和教學方法；（2）創新課程，在信息檢索中增加數據素養教學內容，研究在信息檢索課中加入數據案例應用的展示，并針對學生的實習作業組織教學方法和評估，改進教學內容；（3）嘗試從低年級開始，針對不同年級大學生，實施不同層次的階梯式數據素養教育，開設由淺入深的各種數據工具使用和數據素養講座，讓學生掌握統計工具應用，逐步樹立數據素養意識；（4）結合學生的專業，啟發學生利用假期做一些社會調查實踐，嘗試課外數據調查社會實踐與課堂數據素養教育相結合，讓學生課內學習方法，課外應用。如，組織學生參加“大學生假期兼職現狀調查（工作種類、薪水、工作時間和男女生人數比例）”，通過社會實踐，搜集身邊原始數據，進行統計、分析和比較，形成自己的數據，在課堂內外同時提升大學生科研能力和數據素養。

［1］繆其浩．大數據時代：趨勢和對策［J］．科學，2013（4）：25－28，4.

［2］張靜波．大數據時代的數據素養教育［J］．科學，2013（4）：29－32，4.

［3］ Grants．gov application guide：Aguidefor preparation and submission of NSF applications via grants．gov［EB/OL］.［2012－05－21］.http://www.nsf.gov/pubs/policydocs/grantsgovguide0111.pdf.

［4］ Obama Administration Unveils“Big Data”Intiative：Announces$200 Million In New R&D Investments［EB/OL］.［2013－12－04］．http://www.whitehouse.gov/sites/default/files/microsites/ostp/big_data_press_re lease_final_2.pdf.

［5］ Big Data：Thenextfrontier for innovation．competition and productivity［EB/OL］.［2014－11－12］．http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/big_data_the_next_frontier_for_innovation.

［6］ Elementary schools start teaching data literacy［EB/OL］.［2014－11－14］．http://www.washingtonpost.com/business/on-it.

［7］ Elizabeth Stephenson，Patti Schifter Caravello．Incorporatingdataliteracy intoundergraduateinformation literacy programs in the social sciences:A pilot project［J］．Reference Services Review，2007（4）：525－540.

［8］ Enhancing Scientific Data Literacy in Undergraduate Science and Technology Students［EB/OL］.［2014－11－12］．http://www.nsf.gov/awardsearch/showAward.

［9］ Maine Data Literacy Project［EB/OL］.［2015－01－10］．http://participatoryscience.org/project/maine-data-literacy-project.

［10］ Qin J，D'Ignazio J．Lessons learned fromatwo-year experienceinsciencedataliteracyeducation［EB/OL］.［2014－12－01］．http://does.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1009&context=iatu12010.

［11］何海地．美國大數據專業碩士研究生教育的背景、現狀、特色與啟示——全美23所知名大學數據分析碩士課程網站及相關信息分析研究［J］．圖書與情報，2014（2）：48－56.

［12］北京大學圖書館信息素養課［EB/OL］.［2014－12－20］．http://lib.pku.edu.cn/portal/fw/yixiaoshijiang zuo/xinxisuyang.

［13］ 上海交通大學教學課程 ［EB/OL］.［2014－12－20］．http://www.lib.sjtu.edu.cn/index.php?m=content&c=index&a=lists&catid=48.

［14］黃琴玲．尋求課程創新金鑰匙 探索人才培養新法寶：記2014年嵌入式新生研討課成果公開觀摩 ［EB/OL］.［2014－12－20］．http://www.lib.sjtu.edu.cn/index.php.