大數據時代大學生數據素養教育的目標定位及體系構建*

張明海　周艷紅

（長沙理工大學中國特色社會主義理論體系研究基地　長沙　410014）

大數據時代大學生數據素養教育的目標定位及體系構建*

張明海周艷紅

（長沙理工大學中國特色社會主義理論體系研究基地長沙410014）

文章通過分析大數據時代大學知識教育變革的基本趨勢，提出了大數據時代高校數據素養教育目標定位應遵循的基本原則。從教育主體、教學內容和教學平臺三個方面，對高校數據素養教育體系構建的路徑與策略進行了探討，以期為我國高校數據素養教育教學改革提供有益思路。

大數據數據素養教育知識教育

〔引用本文格式〕張明海，周艷紅.大數據時代大學生數據素養教育的目標定位及體系構建［J］.圖書館，2016（10）：84-88

隨著互聯網、物聯網、移動智能終端和云計算的迅猛發展，人類時刻都在產生巨量數據，這也宣示著人類已經進入大數據時代。國務院于2015年9月印發的《促進大數據發展行動綱要》指出：“大數據是以容量大、類型多、存取速度快、應用價值高為主要特征的數據集合，正快速發展為對數量巨大、來源分散、格式多樣的數據進行采集、存儲和關聯分析，從中發現新知識、創造新價值、提升新能力的新一代信息技術和服務業態”［1］。毋庸置疑，大數據對學校的知識教育環境乃至教育生態系統的影響將是巨大而又深遠的，大數據成為重要的知識資源，數據素養成為大學生獲取知識深度與廣度的決定因素，成為適應未來社會和應對挑戰的核心素養。高校數據素養教育的目標定位與教育體系必須要作出順應這一時代要求的調整。

1　大數據時代大學知識教育變革趨勢分析

“大數據時代的預言家”維克托·邁爾-舍恩伯格指出，“大數據開啟了一次重大的時代轉型”［2］。這一重大轉型，首先表現為大數據對人類認識世界的方式的重新確立，數據密集型知識范式為用數據認識人類自身開啟了巨大的空間；其次，大數據已經成為當今社會的知識基礎結構，很多學科從數據貧乏轉變為數據富集的研究領域，且研究領域的拓展和知識的更新日益取決于人類對數據的挖掘、共享、整合、分析以及構建預測模型的能力［3］。這一重大轉型必將推動大學知識教育的深刻變革。

1.1大學知識傳遞的非線性化

在先前印刷時代，無論是社會信息流動還是學校知識信息傳授，均體現為單向度的呈現方式，更多的是依賴非數字化圖書館、傳統媒體以及直線的人際傳播互動來傳遞信息和呈現知識，且由少數的知識精英把持知識的傳播特權。而在互聯網尤其是數字化傳播技術支持下，知識信息經由數字化媒介傳輸而處于一種游離狀態，社交性、流動性、開放性特征非常明顯。而且，大數據時代知識信息呈爆發增長之勢，根據IDC（國際文獻資料中心）發布的2012數字宇宙研究報告（Digital Universe）顯示，全球數據總量正以每年58%的速度增長，預計到2020年全球數據總量將超過40ZB［4］。這一巨量知識的非線性、不確定傳播，無疑將推動大學傳統知識教育模式的轉變。尤其是在教學方面，以慕課為代表的大規模、開放式、數字化教育課程，日趨成為風靡全球的高等教育新潮。慕課完全打破了傳統課堂教育的時空限制，解決了教育資源分布不平衡問題，創造了個性化、智能化教學模式。

1.2學生獲取知識途徑的便捷化

美國哈佛大學伯克曼互聯網與社會中心的資深研究員戴維·溫伯格（David Weinberger）在他的《知識的邊界》一書中提出，對于大數據時代的知識秉持樂觀的態度。從客觀上看，大數據時代知識獲取的便捷化已是不爭的事實。一方面，知識傳播服務主體的功能轉換有利于知識的獲取。在沒有建立網絡數據庫之前，獲取研究資料必須到圖書館查閱，既費時又費力。而如今，大數據促進了圖書館轉型，越來越多的高校及公共圖書館將館藏資料數字化、網絡化，為教師、學生以及社會大眾提供了便捷的知識獲取途徑。同時，圖書館數字化資源系統還可以通過收集用戶在該平臺上留下的“痕跡”，掌握用戶對各種數字資源的需求，為滿足用戶個性化需求提供更精準的服務。另一方面，大數據技術使知識教育和知識學習的形式變得愈加豐富多彩。基于大數據技術的網絡平臺、搜索引擎、社會化媒體以及慕課、微課、私播課、云課堂、翻轉課堂等深刻地改變了知識的擴散和共享方式，傳統的大學教學方式將逐漸被微型化、視覺化、模塊化、平臺化、案例化的學習機制所代替。這意味著大數據正在重新再造知識關系，知識教育不再局限于三尺講堂，知識獲取的便捷化已經模糊了正式學習與非正式學習的界限。

1.3科學知識構建的數據化

互聯網時代，數據的價值得到無限放大。2008年，《連線》雜志主編克里斯·安德森（Chris Anderson）曾指出，數據爆炸使得科學的研究方法都落伍了，大量的數據從某種程度上意味著“理論的終結”，用一系列的因果關系來驗證各種猜想的傳統研究范式已經不實用了，如今它已經被無需理論指導的純粹的相關關系研究所取代［2］。安德森的這一言辭雖然有失偏頗，但是他的觀點確實值得我們深思。在大數據時代，人們可以不必限于傳統的思維模式和特定領域里隱含的固有偏見，可以更為輕松地處理巨大而又繁雜的數據并得出有價值的信息模式與知識。與其說大數據即知識，不如說大數據是一個“基礎”，有了這一個特殊的“基礎”之后，普遍與傳統意義上獲取知識的方式形成了鮮明反轉：理論不再從對重大原則的邏輯推理中得出，而是由數據構建，通過數據分析就可以揭示一切［5］。正所謂，萬物皆數據，數據是萬物的本質屬性［6］。可以說，科學知識構建的數據化趨勢也對大學生學習能力提出了更高要求，即學生不能僅局限于課堂上獲取知識，還應該掌握科學的數據收集和分析方法，并通過該途徑獲取其它新知識。

2　大數據時代高校數據素養教育目標定位的基本原則

數據素養教育雖一直以來備受中國高等教育界乃至社會各界的關注，但從高校數據素養教育實踐來看，數據素養教育還嚴重滯后于時代發展的步伐，教育內容和手段延續多年未有變化，這無疑也引發了有關學者對高校數據素養教育目標定位問題的重新思考。

2.1數據素養教育應是信息素養教育的提高和深化

一般認為，數據素養概念是對信息素養等概念的延續和擴展。“信息素養”通常被稱為一種了解、搜集、評估和利用信息的知識結構，“數據素養”則體現為對科學信息的挖掘與采集、組織與管理、處理與分析、共享與協同、創新與利用等方面的能力。因此，“數據素養”可以看作是“信息素養”的一個子集，是傳統“信息素養”教育的進一步提高和深化［7］。美國大學與研究圖書館協會（ACRL）理事會于2015年2月正式批準通過的《高等教育信息素養框架》（以下簡稱《框架》）對信息素養給出了新的定義：“信息素養是指包括對信息的反思性發現，對信息如何產生和評價的理解，以及利用信息創造新知識并合理參與學習團體的一組綜合能力”［8］。《框架》與2000年版《高等教育信息素養能力標準》（以下簡稱《標準》）相比，理論基礎與核心內容均有實質性的差異。《標準》從“確定信息”、“有效地獲取信息”、“評估信息”、“有效地利用信息”、“合理合法地獲取信息”五個方面概括了學生提高信息素養水平應該具備的技能和成效標準。而《框架》則圍繞“權威的構建性與情境性”、“信息創建的過程性”、“信息的價值屬性”、“探究式研究”、“對話式學術研究”、“戰略探索式檢索”六大核心主題構建了新時期高等教育信息素養體系。可以說，這份《框架》的出臺，尤其是對信息素養定義和能力標準的更新，既體現了美國在大數據時代背景下對國民信息素養教育目標的重新定位，也充分反映出人們對大數據時代的知識創造與傳播、不斷變化的大學知識教育環境、從信息素養、跨媒體素養到數據素養的轉換等的思考。

2.2數據素養教育應以培養科學精神和創新能力為重點

基于數據的知識發現帶動了“數據密集型”科學與“網絡化”科學的新發展，數據不僅是科學研究的結果，也是諸多科學領域中最為重要的研究資源，催生出系列跨學科的、全新的科學研究思路。微軟公司副總裁Tong Hey 等在《第四范式：數據密集型科學發現》（The Fourth Paradigm：Data-intensive Scientific Discovery）一書中指出：“新的研究模式是通過儀器收集數據或通過模擬方法產生數據，然后用軟件進行處理，再將形成的信息和知識存儲于計算機中。科學家們只是在這個工作流中相當靠后的步驟才開始審視他們的數據。用于這種數據密集型科學的技術和方法是如此迥然不同，所以，從計算科學中把數據密集型科學區分出來作為一個新的、科學探索的第四種范式頗有價值。”［9］毋庸置疑，第四范式將引起科學研究的巨大革命。

但也應看到，在充分利用大數據機會和駕馭第四范式的能力方面，還存在諸多挑戰，其中首要的便是數據素養問題。有調查表明，目前由于缺少數據素養獲取能力的相關培訓，高效的搜索數據仍然是國內大學生普遍缺乏的能力［10］。事實上，是否具有敢于直面大數據時代挑戰的科學精神，是否具備合理利用大數據資源進行創新的實踐能力，是決定科學研究成敗的關鍵因素。因為，在數據密集型科學發現時代，可靠和有效地設計數據采集、處理、轉換、傳播、管理和共享的計劃與方法，本身就需要強大的科學精神和實踐創新能力的支持。另外，大數據時代尤其需要培養創新型人才。據蓋特納咨詢公司的一項預測表明，大數據將給全球帶來近五百萬個IT新崗位和上千萬個非IT崗位。照此計算，既熟悉本專業、本行業又了解大數據技術與應用的人才缺口則更大。中國是人口大國也是人才大國，但在大數據應用型人才的培養方面，還略顯滯后。所以，將高校數據素養教育的目標定位于對科學精神和創新能力的培養，既順應了大數據時代潮流，也使得高校人才培養更符合學習型、創新型社會發展需求，人才就業更具針對性和競爭力。總而言之，“科學精神”、“創新能力” 應該成為大數據時代高校數據素養教育永恒的關鍵詞。

2.3數據素養教育應以培育科學的數據意識和理性的批判精神為核心

從價值標準來看，大數據蘊藏著巨大的商業價值和文化價值，并作為一種新興的“資產”和“資源”，將信息從知識的載體轉變為智慧的源泉，成為社會財富的新來源［11］。但也應看到，大數據作為信息時代現實社會與虛擬空間深度融合的產物，記錄著數以億計網民的思想、行為乃至情感，所蘊含的復雜倫理文化問題將直接影響到人的內心視像。而且，目前世界性大型數據庫均分布在歐美國家，并帶有西方價值觀導向，加之大學生的世界觀、人生觀、價值觀可塑性很強，在接受數據庫服務時，很容易被西方價值觀所迷惑。如果教育引導不力，則會造成自我中心主義與個人主義的盛行和泛濫，使國家長期培養起來的集體主義價值觀遭受沖擊，從而在一定程度上消解了我國在價值觀領域的話語權［12］。

基于這一認識，數據素養教育首先要樹立本土化意識。這不僅需要我們能正確認識世界各國數據素養教育的真實情況，也應具備高度的文化自覺、自信意識，堅持將社會主義核心價值觀培育融入數據素養教育的全過程，加強對大學生科學數據意識和理性批判精神的培育，防止西方國家意識形態滲透和文化壟斷。其次，要鞏固大數據傳播陣地，堅持用主流價值觀占領大數據傳播領域，引領大數據文化的健康可持續發展。尤其是要將大數據這一先進工具和方法，廣泛運用于社會主義核心價值觀培育和傳播的全過程。習近平總書記曾強調：“積極探索有利于破解工作難題的新舉措新辦法，充分運用新技術新應用創新媒體傳播方式，占領信息傳播制高點”［13］。可以說，將大數據的理論、技術和方法運用于大學生社會主義價值觀教育，是大數據背景下核心價值觀培育和大數據戰略實現“雙贏”的必然選擇。最后，要努力提高大學生利用大數據進行學習研究以及理性規劃人生發展方向的能力。網絡空間的虛擬性、開放性、自由性和集群性等，是現實社會中人的發展的補充形式，不僅給人們提供了一個全新的話語平臺，也改變了人們對未來的規劃。從某種程度上來講，大數據有利于培育和發展人的自由精神，可以讓大學生自由地選擇意向。正如維克托·邁爾-舍恩伯格所言，“人類在認知轉變后，通過努力塑造當下，就可以有過去可以回顧，有未來可以展望。”［2］所以，數據素養教育應充分認識到大數據在促進大學生健康成長成才方面的積極作用，著力強化學生自主學習觀念，引導學生善于利用大數據獲取自己所需信息，提高專業知識儲備，為更好地適應社會奠定堅實的知識基礎。

3　大數據時代高校數據素養教育的體系構建

就目前中國高校數據素養教育現狀而言，數據素養教育體系的構建還必須從教育主體、教學內容和教學平臺三個方面進行綜合設計。

3.1打造優秀的數據素養教育團隊

擁有一支有組織的專業教育團隊，是高校數據素養得以常態化開展并取得實效的有力保證。構建高校數據素養教育體系，首先必須要形成數據素養教育的整體團隊格局，在充分發揮學科教學單位及校內外其他社會組織的積極作用的基礎上，著重突出數據傳播和服務機構的主體地位。數據傳播和數據服務機構在開展數據素養教育方面具有許多得天獨厚的優勢，將校內外數據傳播和服務機構納入數據素養教育團隊的主體，進行必要的資源整合，合理定位其職能，有利于提高當前高校數據素養教育的時效性、針對性和可操作性。

以高校圖書館為例，作為數據傳播和服務機構，圖書館擁有豐富的用戶基礎、數字資源、館藏文獻，完善的硬件設施以及專業的數據服務團隊，為開展數據素養通識教育提供了良好的物質基礎和人才儲備。但是，進入大數據時代，高校圖書館的角色和職能也必須要進行重新定位。美國圖書館協會主席薩莉·菲爾德曼在接受《高等教育紀事報》采訪時表示，信息技術正在以前所未有的力度重新定義大學圖書館的角色：一方面，越來越多的圖書館正在將館藏資料數字化、網絡化，并利用大數據技術整理社交媒體信息，以供研究人員和公眾使用；另一方面，圖書館探索與創造共享空間的對外服務意識也在不斷增強［14］。可以說，在運用大數據方面，美國大學圖書館已經走在了前列。在促進與研究人員有效開展合作和滿足師生多元數據需求方面，美國大學圖書館推出的系列舉措，值得我們學習和借鑒。

除了上述以圖書館為主體的數據素養通識教育團隊之外，還需要加強學科專題數據素養教育團隊建設，從具體學科領域開展大學生數據素養教育。事實上，國外部分大學已經開始對科研人員、大學生和數據服務人員進行學科專題數據管理意識、知識和技能方面的教育與培訓，并建立了專題數據素養教育團隊［15］。例如，美國弗吉尼亞大學建立了針對工程學、人文科學、生命科學、物理學和社會科學數據管理教育團隊；哈佛大學建立了針對社會科學、天體物理學的大數據使用教育團隊；英國劍橋大學建立了針對考古學和社會人類學的大數據培訓團隊等。當然，僅僅依靠專題化數據素養教育團隊的力量還是不夠，圖書館的學科館員、學科專家、科研管理職能部門及專業院系等團隊還必須要廣泛開展協作，發揮各自專長，調查數據管理需求，共同完成數據素養教學內容、教學環節和教學任務的設計。

3.2設置科學的數據素養教育課程群

所謂課程群，就是以一門以上的單門課程為基礎，由三門以上的性質相關或相近的單門課程組成的一個結構合理、層次清晰、課程間相互連接、相互配合、相互照應的連環式的課程群體［16］。課程問題是高校數據素養教育的核心問題，課程之間結構是否合理，內容是否適當，所設計課程的功能是否得到充分發揮等，都決定了數據素養的實際效果。近年來雖有少數院校開設了大學生數據素養教育課程，但是課程十分單一，教學手段和方式方法也滯后于大數據技術發展實際，尚未形成明確的數據素養課程教育模式。構建數據素養教育體系，必須要從課程設計上著手，改變傳統單一的課程教學模式，堅持課程群建設。這不僅有利于數據素養教育課程的整體優化和協調發展，也有利于課程的學習和教授。同時，課程群的協同進化效應還可以有效保證教育活動的可持續發展。

數據素養教育課程群建設是一項十分復雜的系統工程，既要滿足大數據時代對高素質人才培養的要求，又要遵循課程教學的基本原則和本質規律，最為關鍵的還是要建立與數據素養結構相適應、具有層次性并與學科建設融合互補的多體系課程群。這是科學設置數據素養教育課程群的關鍵環節。首先，要圍繞數據素養結構及其要求，從數據意識、數據獲取、數據處理、數據評估、數據決策能力的培養著手展開課程設計。大致可分三個層次，即大數據思維培育的“理念教育課程群”、大數據技術與應用能力培訓的“技能教育課程群”和大數據實戰水平提升的“實踐教育課程群”。其次，要圍繞不同學科和專業特點設置課程體系，以突出數據素養教育課程的專業型特色和學科方向特色，注重學生自我發展，將大數據、數據素養知識等有機融入到學科培養框架中去，充分拓展學科建設的育人功能。最后，建設好數據素養課程群還必須重視各類數據素養教學資源的整合和利用。所謂數據素養教育資源是指富有教育價值的、能夠為數據素養教育服務的、有利于教育活動實施和教育目標實現的各種條件的總稱。數據素養教育課程資源的構成復雜而又廣泛，如校內課程資源、校外課程資源、有形的組織化的課程資源、無形的數字化的課程資源、政府推動的大數據技術研究中心和民間組織籌劃的商業應用數據庫等。充分整合數據素養教育資源，對于擴大數據教育課程教學的普及范圍、全面提升數據素養教學實效，有著十分重要的意義。

3.3建立高校大數據應用平臺

首先是合理開發云教學、云管理資源平臺。“云平臺”是基于云計算技術的一種新型信息共享機制，其核心理念在于“融合、共享、交互和效率”，充分體現了當今信息傳播的理想追求，是關于未來媒介深度融合、知識共享以及構建健康網絡傳播生態環境等重大命題的最新設想和探索。高校云資源應用平臺的建立和運行，看似與數據素養教育無關，實則是大學生數據素養教育最可感知的實訓平臺。因為“云平臺”事實上已經重構了大學知識傳授體系和濃郁的校園“大數據氛圍”，學生在接受該服務過程中既可切身體會到大數據的吸引力，又能在利用數據資源過程中得到全面鍛煉。并且，還能讓學生感知大數據時代發展的腳步，樹立緊跟經濟社會發展步伐的時代感和緊迫感。

其次是建立大數據收集和分析實驗室。目前，建立不同學科類型和層次的大數據實驗室，已經成為數據素養教育實訓教學的重要手段和趨勢。如美國加州大學伯克利分校圖書館在應對服務轉型的重大戰略舉措中，就將建立專題研究大數據實驗室作為重點，按需設置面向學生項目的合作區域，為用戶提供使用圖書館數據資源的技術設備，使學生能集中精力在一段時期內就某一項目研究開展小組協作［17］。與此同時，該校還于2013年成立了伯克利數據科學研究院，由不同學科的教職員（含1名圖書館員）按學科組建數據科學環境工作組，專門開展數據研究工作。另外，英國政府也非常重視該方面的投入，積極推動以高等院所為依托投資興辦大數據研究中心，帶動牛津大學、倫敦大學等名校開設以大數據為核心業務的專業等。從我國高校現有辦學條件來看，該經驗還是值得借鑒的。一方面，數據實驗室可為師生開展大數據處理關鍵技術和數據挖掘及其應用方面的課題研究提供實訓平臺。另一方面，學生通過實訓可以掌握大數據技術的思想，提高實踐創新能力，甚至成為能夠從事大數據技術領域的且具有數據分析、挖掘和應用等知識結構的大數據應用型人才，成為參與社會就業競爭的強者。

（來稿時間：2016年3月）

1.國務院印發促進大數據發展行動綱要［EB/OL］. ［2016-02-15］. http://politics.people.com.cn/n/2015/0905/c1001-2754565 5-4.html

2.（英）維克托·邁爾-舍恩伯格，肯尼思·庫克耶.大數據時代生活、工作與思維的大變革［M］.盛楊燕，周濤， 譯.杭州：浙江人民出版社，2013：9， 92-93， 243-245

3.段偉文.大數據知識發現的本體論追問［J］.哲學研究，2015（11）：114-119

4. IDC：未來八年地球產生數據量將超40ZB［DB/OL］.［2016-02-15］. http://digi.tech.qq.com/a/20121219/000654.htm

5. （美）戴維·溫伯格.知識的邊界［M］.胡泳，高美，譯.太原：山西人民出版社，2014：41-42

6.黃欣榮.大數據的語義、特征與本質［J］.長沙理工大學學報：社會科學版，2015（11）：5-11

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

8.韓麗風，王茜，李津，等.高等教育信息素養框架［J］.大學圖書館學報，2015（6）：118-126

9. Tony Hey， Stewart Tansley， Kristin Tolle. 第四范式：數據密集型科學發現［M］.潘教峰， 張曉林， 等， 譯.北京：科學出版社，2012：12

10.隆茜.數據素養能力指標體系構建及高校師生數據素養能力現狀調查與分析［J］.圖書館，2015（12）：51-56， 62

11.鄒紹清.論大數據嵌入青年社會主義核心價值觀培育的戰略契合及思維變革［J］.馬克思主義研究，2015（6）：84-92

12.吳家慶，曾賢杰. 大數據與意識形態安全［N］.光明日報，2015 -10-14（13）

13.中共中央宣傳部.習近平總書記系列重要講話讀本［M］.北京：學習出版社，人民出版社，2014：107

14.孫夢曦.大數據促美國大學圖書館轉型［N］.中國社會科學報，2015-11-30（1）

15.孟祥保，李愛國.國外高校圖書館科學數據素養教育研究［J］.大學圖書館學報，2014（3）：11-16

16.吳開亮.關于高師院校課程群建設的探討［J］.江蘇高教，1999（6）：69-71

17.黃琴玲，錢吟，劉贊，等.美國加州大學伯克利分校圖書館服務轉型的新動向與思考［J］.圖書情報工作，2014（20）：61-66， 72

Objectives and Construction of University Students’ Data Processing Education in Big Data Era

Zhang MinghaiZhou Yanhong
（ Research Base for the System of Socialism with Chinese Characteristics， Changsha University of Science & Technology ）

Basic principles are proposed for setting data processing education objectives in universities in big data era through the analysis of present reforms in educational content. The exploration of approaches and strategies for constructing data processing education system from the three perspectives of education participants， content and platforms is of great significance for reform in data processing education in universities in big data era.

Big dataData processing educationKnowledge education

G420

張明海（1976-），男，博士，長沙理工大學馬克思主義學院副教授，碩士研究生導師，研究方向：信息素養教育；周艷紅（1968-），女，碩士，長沙理工大學馬克思主義學院副教授，碩士研究生導師，研究方向：思想政治教育。

*本文系國家社科基金青年項目“社會主義核心價值觀網絡傳播模式創新研究”（項目編號：13CKS042）、湖南省社科基金項目“微文化生態下社會主義核心價值觀傳播創新研究”（項目編號：14YBA012）、2015年湖南省學位與研究生教育研究專項“大數據時代研究生信息素養教育創新與實踐研究”（項目編號：JG2015B079）、中國特色社會主義理論體系研究基地開放基金重點項目“大數據時代社會主義核心價值觀傳播范式轉型研究”（項目編號：2015JDA01）的研究成果之一。