楊 麗,付文玉,曹海霞
(濰坊醫(yī)學院公共課教學部,山東 濰坊 261053)
隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”時代的到來,大數(shù)據(jù)充斥著人們的日常生活;數(shù)據(jù)是信息的表現(xiàn)形式和載體[1],可以是數(shù)字,也可以是語音、文字、符號、視頻等。那么數(shù)據(jù)素養(yǎng)就成為衡量人們數(shù)據(jù)處理能力高低的素質[2],包含的方面涉及到數(shù)據(jù)收集分析能力、數(shù)據(jù)利用共享、數(shù)據(jù)評估管理等。作為新時代的醫(yī)學生這種數(shù)據(jù)素養(yǎng)也尤為重要,本文通過選取醫(yī)學院校醫(yī)學生為樣本,利用logistics模型,對醫(yī)學生的數(shù)據(jù)素養(yǎng)進行綜合分析。
調查對象來自于山東省某醫(yī)學院校,在校園內(nèi)隨機發(fā)放調查問卷500份,回收調查問卷478份,有效問卷444份,有效率92.89%。由專門數(shù)據(jù)統(tǒng)計人員準確無誤地錄入數(shù)據(jù),進行相關數(shù)據(jù)分析。
“數(shù)據(jù)素養(yǎng)現(xiàn)狀調查問卷”第一部分包括:人口學信息性別、年齡、專業(yè)、年級、數(shù)據(jù)處理能力自我評價、數(shù)據(jù)操作的相關活動;第二部分是“數(shù)據(jù)素養(yǎng)測量量表”,共26個題目。在進行正式調查前,進行預調查,結果顯示問卷信度效度良好,統(tǒng)計軟件SPSS 20.0。選擇累積Logit模型進行分析,選擇Logit作為聯(lián)接函數(shù)。
本次調查大學生總數(shù)是444例,其中男生150人(33.8%),女生294人(66.2%);專業(yè)涉及到臨床、公共衛(wèi)生與管理、口腔、藥學、影像等10個專業(yè),其中大一157人(35.4%),大二100人(22.5%),大三119人(26.8%),大四68人(15.32%)。
性別方面,男生得分(86.87±20.288),女生(85.83±20.247);統(tǒng)計學分析P值為0.609,差異沒有統(tǒng)計學意義。不同年齡段、年級的數(shù)據(jù)素養(yǎng)得分如下(見表1、表2),差異均無統(tǒng)計學意義。數(shù)據(jù)的中位數(shù)88,說明得分集中在稍較高的分數(shù),即大多數(shù)大學生的數(shù)據(jù)處理能力處于中等偏上水平。數(shù)據(jù)素養(yǎng)得分中最大值為130,最小值為26,其極值為104;該數(shù)據(jù)的四分位數(shù)為25。該數(shù)據(jù)跨度較大,最小值與最大值較分散,數(shù)據(jù)的變異程度大。說明大學生的數(shù)據(jù)處理能力差距較大,有的學生具有較強的數(shù)據(jù)處理能力,有些同學的數(shù)據(jù)處理能力較差。

表1 不同年齡段數(shù)據(jù)素養(yǎng)的得分

表2 不同年級數(shù)據(jù)素養(yǎng)的得分
將性別、年齡、是否參與數(shù)據(jù)處理、是否參與數(shù)據(jù)操作等因素作為自變量納入有序多分類logistic回歸分析。經(jīng)模型擬合檢驗得χ2=53.406,P=0.000,模型成立有統(tǒng)計學意義;平行線檢驗結果顯示χ2=30.763,P=0.078;經(jīng)擬合優(yōu)度檢驗,Pearson和Deviance兩個準則的P值是0.1和1.0,均大于0.05.說明模型擬合較好(見表3)。

表3 醫(yī)學生數(shù)據(jù)處理能力的有序多分類logistic回歸分析
性別和年齡對數(shù)據(jù)處理能力的影響沒有統(tǒng)計學意義,但是日常生活中參與數(shù)據(jù)處理、學生工作中參與數(shù)據(jù)處理、以及數(shù)據(jù)素養(yǎng)總得分越高,數(shù)據(jù)處理能力就會越強。
通過自行設計問卷調查大學生的數(shù)據(jù)素養(yǎng),結果有一定局限性。從調查結果發(fā)現(xiàn),該醫(yī)學院校的大學生數(shù)據(jù)素養(yǎng)得分情況屬于中等偏上,但是差距較大;大學生提高數(shù)據(jù)素養(yǎng)的途徑首先是通過相關的理論課程[3-4],比如:統(tǒng)計學,軟件課程,其次還可通過論文、大學生社團、大學生科技創(chuàng)新項目、數(shù)學建模比賽等活動。高校教師通過相關數(shù)據(jù)分析課程[5],將數(shù)據(jù)管理的基本理論和技術方法,系統(tǒng)地傳授給學生,所以高校可以將更多的數(shù)據(jù)分析的課程納入教育教學體系中來;另外,近幾年各高校開展的各類競賽活動[6],也可以在很大程度上提高大學生的數(shù)據(jù)素養(yǎng),在校大學生應該積極參與到各類競賽活動中來,利用學校圖書館[7-8],查找相關的實體文獻信息資源和虛擬文獻信息資源,利用信息技術提高自身的數(shù)據(jù)素養(yǎng)。