基于多元主體的高校數據素養教育生態模式構建研究

郭 倩，李建霞（華東理工大學科技信息研究所）

1 引言

當前，“開放”已經成為全球共識，正在進一步改變科學研究范式和知識交流生態。2007年，著名計算機科學家吉姆·格雷提出科學研究的第四范式是數據密集型科學發現，所謂的“數據密集型”也就是現在我們所稱的“大數據”，此范式強調有效獲取、分析、管理、利用及共享數據。［1］隨后，國際上關于大數據的計劃及政策層出不窮。2010年，美國國家科學基金會（NationalScienceFoundation，NSF）發布“數據管理計劃”要求；［2］2011年，歐盟委員會頒布《開放數據：創新、增長和透明治理的引擎》報告，要求歐盟及其成員國建立法律機制、采取財政措施，促進各國在開放數據領域的合作；［3］美國科學公共圖書館自2014年3月起要求作者公開數據，并簽署《數據可獲取聲明》；［3］2014年，歐盟委員會（EuropeanCommission，EC）提出數據專家和相關技能的缺乏是大數據公眾咨詢中的主要問題之一；［4］2015年，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，提出堅持創新驅動發展、加快大數據部署、深化大數據應用；［5］2017年，習近平總書記在黨的十九大報告中著重提到要推動互聯網、大數據、人工智能和實體經濟融合。［6］這一系列方針政策的出臺以及專題項目的開展進一步說明在開放環境下，數據資源已經成為經濟社會中與人力資源和財力資源同等重要的關鍵資源。

目前，各行各業對創新數據管理服務的需求日益強烈。在經濟領域，2018年3月，EC提到大數據為開發創意產品和服務提供了巨大機遇，倡議歐洲數據科學學院幫助開發所需的數據技能，設計數據科學培訓課程并在線開放資源。［7］在教育行業，2017年6月，《中國教育報》發表題為“規避‘溺亡’在知識海洋中的風險”的報道，提出大數據時代教育所面臨的新挑戰，強調對全民進行數據素養教育。［8］同時，信息技術的飛速發展使得教育環境也發生了巨大變化，為了滿足學生日益多元化、個性化的需求，各高校相繼開展與數據相關的技能培訓、講座以及論壇等，以優化數據素養教育環境、提升教育效果。如，北京大學自2011年開設“科學數據管理”講座之后，又相繼舉辦數字人文論壇、全國高校數據驅動創新研究大賽培訓班等活動。可見，開放數據環境也將高校數據素養教育推向新的高度，僅依托圖書館開展活動的單一模式顯然已不能滿足日益變化的社會需求。基于時代需求和環境變化，本文在文獻調研和問卷調查的基礎上，從教育環境、教育主體以及個體數據技能出發，分析國內高校數據素養教育模式及影響因素，探尋新型合作化的數據素養教育生態模式，以期從根本上提升高校數據素養教育能力，進而加快推進全民數據素養普及教育。

2 信息素養與數據素養

自1974年美國信息產業協會主席保羅·澤考斯首次提出信息素養概念后，學術界對其進行了廣泛探索和深入研究，并制定相應標準進而形成規模式的信息素養教育體系。2000年1月，美國大學與研究圖書館協會ACRL）發布關于《高等教育信息素養能力標準》（認為信息素養的特征包括信息的確定、獲取、評估、整合、利用和理解。［9］2015年2月，ACRL再次發布《高等教育信息素養能力框架》（以下簡稱《框架》）將5大標準修改為6大核心框架要素，提出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。［10］《框架》基于信息素養“閾概念”［11］（ThresholdConcepts） 和“元素養”［12］（Metaliteracy）的概念探討，增加了知識技能（KnowledgePractices）和行為方式（Dispositions）兩個元素以發展突出創新思路的新型教育理念，并提出將信息素養擴充為多重素養，包括數字素養、視覺素養及媒介素養等。［13］由此可見，隨著信息技術的發展，信息素養教育內容已不能滿足大數據時代的要求，需要向涵蓋更高技能要求的數據素養延伸。

與信息素養相比，國內外對數據素養的概念及內涵沒有統一的認識，但普遍認同數據素養是新時代下人們必備的素養之一，是大數據環境下賦予個體素養教育的新要求、新方向。2017年7月，中國教育部科技司指出，數據素養是人們有效且正當地發現、評估和使用數據信息的一種意識和能力，以數據分析技能和信息安全意識為基礎的數據素養，將是大數據時代每個公民的基本能力。［14］針對信息素養與數據素養關系界定方面，一部分學者偏重數據素養與其他素養的關系是密不可分、相互影響的。如，Schield指出信息素養、統計素養和數據素養是相互關聯的，并強調數據素養是信息素養和統計素養的重要組成部分；［15］Stephenson等提出數據素養是學生所擁有信息能力的重要組成部分，認為判斷數據的質量和效用的能力應作為數據素養的基礎；［16］孟祥保等認為科學數據素養與信息素養類似，包括數據意識、數據管理知識與數據管理技能三個層次。［17］另一部分學者著重強調數據素養擁有其他素養未有的強大技能要求。如，Sarah Jones等人認為數據素養是具有一定數據意識的，即研究者將有用數據轉化為決策支持、方案制定依據的數據操作能力；［18］秦健等提出科學數據素養側重于數據收集、處理、管理、分析和評估等方面，強調科研人員對數據的運用能力；［19］Mandinach等認為數據素養就是擁有理解數據和有效利用數據進行決策的能力，包括辨別、收集、組織、分析、總結以及優化數據；［20］張靜波則認為數據素養是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在數據的生產、管理和發布過程中的道德與行為規范。［21］

可見，數據素養既有信息素質教育的影子，又有專業化學科技術的特征。［22］筆者認同黃如花等關于數據素養與信息素養關系的分析。一方面，兩者側重點不同，信息素養側重于信息的搜索與利用，而數據素養偏重于對數據的處理、分析和管理；另一方面，與信息素養相比，數據素養涉及更多學科的交叉融合，所要求的技能更高。［23］綜上，筆者認為數據素養是隨著數據環境變化而不斷增加其內涵和技能的一種基本素養，是在匯聚數據的意識、解釋、操作、管理等有關數據辨識及處理能力的基礎上增強了對數據的安全防范意識和批判意識，這種批判是突破常規的科學認識，這種安全防范是既能意識到數據的不安全性，又懂得如何規避的一種高要求能力。

3 數據素養教育主體與模式現狀研究

3.1 數據素養教育主體現狀分析

從已有相關文獻來看，大部分文獻僅以國內外數據素養教育模式或案例研究為基礎，提出數據素養教育涉及到的主要參與者。如，楊曉瓊認為圖書館是數據素養教育的主要承載者，專業教師擁有豐富的教學經驗，數據庫商精通其所售數據庫的使用技能，與他們合作可加快數據素養教育普及。［24］鄧李君提出國內外數據素養教育主要涉及的單位包括政府與相關機關，如國家統計局、科學基金會、教育部以及高校和圖書館行業等。［25］朱玉奴認為國外數據素養教育的參與主體主要有數據中心或數據監護機構、圖書館、研究機構（如高校）以及科研管理部門。［26］隆茜等在調查問卷的基礎上系統研究了高校圖書館的數據素養教育主體結構，明確提出數據素養教育主體是指有資質、有能力承擔數據素養教育工作的師資，認為高校數據素養教育主體是由圖書館、院系專業教師和科研人員共同合作組成的多元、有層次的結構。［27］美國圖書館協會也曾指出，圖書館能夠提供最好的數據素養教育課程，圖書館員是最好的數據素養教育者，但僅靠圖書館員這一教育主體推動數據素養教育的發展是遠遠不夠的。［28］由此可見，數據素養教育需要多部門、多機構的協同合作，只有將數據素養教育所涉及的主體進行系統化、結構化、精細化的組織和管理，才能加快推進高校數據素養教育的順利實施，進而推動全民數據素養教育的發展。

3.2 現有數據素養教育模式分析

國內數據素養教育模式研究主要集中在兩個方面：一是對國外教育模式的總結思考，二是針對我國現有數據素養教育模式的研究。從內容來看，圖情界和教育界學者們提出的我國數據素養教育模式研究主要包括四種類型。

（1）嵌入內容的教育模式，以專業課教學中的數據素養內容嵌入為主。李立睿等認為嵌入式教育模式的建立能夠有效降低科研人員對自身擁有的科學大數據安全和隱私方面的顧慮，有利于教育服務人員更深層次掌握科研人員的數據素養需求。［29］劉勛指出國內高校應開展嵌入式的數據素養教育路徑，包括與專業教師合作嵌入課程和網絡教學、與學生合作嵌入學習環境、與科研人員合作、嵌入科研課題等。［30］張群等指出在專業課教學中嵌入科學數據素養教育內容，將圖書館科學數據素養教育作為各學科課程目標的有機組成部分。［31］蔡洪齊認為需要開發一種基于嵌入式學科服務的數據素養教育模式，讓數據素養教育無縫嵌入到師生的科研項目之中等。［32］可見，數據素養的嵌入式教育模式已普遍被研究人員所倡導。筆者認為，該模式雖強調在專業課中融入科學的數據素養教育，將專業化知識加上技術能力以及文學性思想和修養從而達到多學科的滲透融合，但如何快速且有針對性地進行學科之間嵌入式的交叉融合，從而提升教學效果是該模式需要考慮的問題之一。

（2）分層次的階段教育模式。此模式是將教育對象進行分階段、分模塊、分層次的教學模式。張群等提出開展基于科學數據生命周期的全過程數據素養教育模式，在不同的數據生命周期階段進行不同的知識培養和技能訓練。［31］胡卉等認為數據素養教育是一個循序漸進和連續的過程，應依據學生層次進行分模塊教育。［33］該模式強調合理安排教育教學課時，在學習的各個階段制定不同的學習目標，為下一階段做好鋪墊。雖然該模式注重多階段、循環往復的可持續培養教育，但針對不同教育群體的差異性和個性化特征如何進行合理劃分以及如何測量每個階段學生的掌握情況仍是該模式需要持續探索之路。

（3）跨部門協同發展模式。這一模式以跨機構、多部門合作的教育主體聯合為特征。郝媛玲等認為圖書館是數據素養教育的主要職能部門，但由于圖書館員的數據技能和知識還較為欠缺，直接制約了數據素養教育的發展。［34］現有研究主要從兩方面分析。一方面是促進校內部門之間的聯合開展。如，張群等提出在數據素養教育平臺構建時，可協同信息建設中心、科研院、研究生院、教務處、檔案館等，完善平臺的功能模塊內容。［35］許麗麗等指出，應推動圖書館員的內部合作，促進數據專業人員與學科館員、參考咨詢、信息素養教育等工作人員合作，還應與院系教師、學校的科研部門、研究生管理部門等進行更深入的合作。［36］另一方面是進行跨領域、跨機構的校外聯盟合作。如，孟祥保等指出，應聯合科研人員、科研基金資助機構、學術機構、科研數據組織、企業等開展數據交融、平臺建設、標準規范、數據服務、數據出版、人員培訓等方面的合作或共享。［37］該模式雖然提出了數據素養教育應進行跨機構、多部門的教育主體聯合，但對于如何協同發展以及各教育主體之間的配合方式與職責劃分并未詳盡指出。

（4）開放式在線教育模式。網絡在線開放課程MOOC教育已成為一種趨勢，以開放、平等、共享為理念，充分運用各類媒體資源以及在線網絡交互技術，將課堂教學網絡化、自由化。黃如花等認為，MOOC是一種新的學習方式，在我國各個高校發展迅速，并提出數據素養課程的開設要與各學科特點和需求相適應，可以根據學科分模塊進行網絡化教學。［38］劉愛琴等指出，與傳統的F2F（Face to Face）教學方式相比，MOOC平臺上的數據素養課程不受時間、空間約束，具有學習獨立性和課程種類豐富的優勢。［39］但已有文獻仍然缺少對國內開展數據素養教育內外部環境特征分析及系統的策略研究。［40］

總體來看，數據素養教育問題已成為社會各界廣泛關注的重要課題。然而，以往的數據素養教育模式研究主要集中在對國外經驗的總結或設想的闡發，實證研究較少，且與國外相比，國內的數據素養教育理論還處于萌芽階段，在系統的理論體系框架設計和實踐操作方面都存在著一定的差距和研究空白。

4 高校數據素養教育調查研究

4.1 問卷設計與調研

科學數據素養屬于一個能力范疇概念，它的測量及影響因素的評價需要借鑒經驗結論和學者的研究成果。［41］首先，科學數據素養的一個必要條件就是自身所掌握的科學知識水平，而學校教育是有效提升受教育者科學知識水平的前提；其次，教育環境、教育主體及接受教育的程度是影響受教育者科學數據素養的直接因素；此外，受教育者的年齡、性別、學歷、專業等基本屬性也決定了其數據需求，間接影響其數據技能的掌握。

本文分析了現有數據素養教育模式并結合現階段大學生數據技能需求狀況設計高校學生數據素養掌握情況調查問卷。為進一步提高調查問卷的合理性及所獲取數據的可利用性，筆者在設計問卷時，既包含非量表題項，又包含量表題項，非量表題項可以了解基本事實現狀，量表題項則可以反映受訪者的態度或看法，［42］從而更好地探究高校學生數據素養教育情況。問卷的第一部分為個人基本信息，包括性別、年齡、學歷等；第二部分為數據素養教育環境及效果，主要挖掘影響數據素養教育的因素及開展效果；第三部分為高校學生個體數據技能情況，以便探究學生數據素養能力的影響因素，從根本上提出有效策略。

本研究利用“問卷星”專業問卷在線調查與發布平臺，通過多渠道宣傳與發布，被調查者可通過電腦、手機、iPad等完成問卷調查。調查時間為2018年3月28日到2018年4月16日，共收回問卷450份，其中有效問卷418份，問卷有效率92.89%。

4.2 基本信息統計與分析

研究樣本基本信息情況如表1所示。其中，男女性別比例大約為4：5；年齡在16-25歲人數最多，占總人數的81.58%；本科生占61.72%，碩士生占34.21%，博士占4.07%；問卷來源地包括上海、廣西、陜西、甘肅、北京等20多個省市；學校遍及985、211以及普通高校等多類型院校，涵蓋法學院、經管學院、機械學院、數統院、信息學院、圖情學院等30多個院系，涉及情報學、信息管理、機械、電氣與動力工程、人文地理等70多個專業。

表1 基本信息

4.3 教育主體及教育環境的統計與分析

4.3.1 教育主體的統計與分析

教育主體是數據素養教育發展的關鍵要素，而教育主體的結構特征、主導地位以及相互作用對受教育者存在潛移默化的影響。因此，本研究從學生視角對數據素養教育主體情況進行了調查。調查顯示，在數據素養教育過程中自身意愿和能力是最重要的（66.27%），其次是學校和老師的積極教育（55.5%、45.22%），政府的政策支持與提倡對數據素養教育的開展也存在一定的影響（23.92%）。其中，僅有16.03%的人認為圖書館員的角色較重要。一方面由于學生自身對圖書館員的職責還不夠了解，另一方面說明圖書館未能做好素養教育基礎理論學習的宣傳和教育工作。鑒于此，筆者認為政府的政策指導是指引數據素養教育開展的大方向，而調動學生的意愿和積極性是數據素養教育的首要任務，學校是數據素養教育的主要場所，師資力量是數據素養教育的根本保障，圖書館宣傳和推進基礎理論教育是數據素養教育能否順利開展的前提。

4.3.2 教育環境的統計與分析

本研究主要從教育資源與教育途徑兩方面考察數據素養教育的開展環境。其中，教育資源情況從學校開設數據技能課程的門數、參加技能培訓的次數和訪問統計數據庫的個數方面進行分析；而教育途徑從提升學生個體數據技能以及學生對數據素養教育的興趣等方面分析。

在開展高校數據素養教育環境的調查之前，首先對學生關于“數據素養”一詞的了解情況進行摸底，發現僅有29.67%的人是從學校倡導數據素養教育知曉，有26.32%的人是在查閱文獻中了解到，22.73%的人是在專業課程教學中了解，而將近一半的同學不了解“數據素養”，進一步說明我國高校數據素養教育還未能普及。

由教育資源情況調查結果可知，絕大部分學生所學專業都開設有數據技能相關課程，僅有24.64%未開設；參與數據技能培訓人數稍多于未參與培訓人數，且參加技能培訓的次數在1-2次占40.19%，3-5次占11.24%，5次以上占5.26%；從訪問統計數據庫情況來看，有20.81%的學生沒有訪問過，而訪問1-2個的占40.19%，3-5個的占25.6%，6個以上的占13.4%。進一步分析發現，未開設數據技能課程、未培訓也沒有訪問過統計數據庫的學生中大部分為文科或語言類專業，而開設門數多、培訓次數多且訪問統計數據庫個數多的，大多為數學或統計類專業的學生，說明我國的數據素養教育還未得到全面普及。

從學生提升個體數據技能的途徑來看，大部分學生通過數據素養網絡課程和數據技能專業課程來學習，其次通過圖書館文獻檢索課程的學習來提升個人數據技能，而學校實施數據素養教育以及參加數據素養教育會議提升數據技能的學生僅為極少部分。

為深入調查學生興趣所在，本研究還調研了提升學生對數據素養教育感興趣的途徑。由調查結果可知，學生對網絡課程、專門開設數據素養課程以及專業課程老師穿插講解三個途徑最為感興趣，而對通過學術會議和圖書館講座進行數據素養教育感興趣的學生人數都僅為前三者的一半，極少人對其他途徑感興趣，如在線答題等。

4.4 學生個體數據技能的影響因素分析

由前文分析可知，個體數據技能的提升與其高校知名度、教育資源、教育途徑、性別等存在一定聯系。如，數據素養教育資源投入越多，其利用數據的程度就越高，相應地，數據技能也就越高。而教育途徑越符合受教育者需求，且受教育者越樂意學習，其技能提升就會越快。通過對高校教育環境及學生個體數據技能影響因素的實證分析，將有利于優化高校數據素養教育的資源配置，為高校數據素養教育環境建設和數據素養能力培養提供理論和實踐依據。因此，為建立具有良好實效性的數據素養教育模式，筆者結合我國高校數據素養教育的實際運行特點，選擇教育資源（包括開設數據技能相關課程、開展數據技能培訓及統計數據庫訪問情況）、教育途徑（包括個體數據技能提升途徑、對數據素養教育感興趣的途徑）、性別和高校知名度（是否為211、985高校）四個內外部影響因素作為自變量，以個體數據技能作為因變量，運用線性回歸分析方法研究它們之間的相互關系，以便發現影響個體數據技能的主要因素，從而有針對性地構建適合高校學生需求特征的數據素養教育模式。

由線性回歸分析的方差分析可知（見表2），其回歸方程的顯著性檢驗統計量F=25.049，顯著性檢驗p＜0.05，回歸系數至少一個不為0，所建立的回歸模型有統計學意義。

表2 方差分析

表3 回歸系數及顯著性檢驗

從回歸系數及顯著性檢驗結果可知（見表3），以教育資源、教育途徑、性別和高校知名度作為預測變量建立模型，回歸系數中教育資源與教育途徑回歸系數均顯著，即教育資源與教育途徑對個體數據技能有顯著影響，教育資源每增加一單位，個體數據技能增加2.878個單位；教育途徑每增加一單位，個體數據技能增加0.583個單位。而性別和重點大學的顯著性大于0.05，即個體性別差異和是否為重點大學對數據技能沒有顯著性影響。說明教育資源投入是提高數據技能最重要的影響因素，其次教育途徑的選擇也會影響到學生數據技能的提升。

5 高校數據素養教育生態模式構建

為使我國數據素養教育快速且穩步發展，應從高校的現狀及需求出發，在“互聯網+”驅動下向相關領域和可用的社會資源做加法，以實現對更多數據資源及教育主體的“支配權”，最終使可控“資源”朝著效率和價值最大化的方向前行。［43］這就需要借鑒教育生態學的理論，將現實世界的數據素養教育活動看作由教育對象、教育環境、教育平臺以及教育主體等各要素之間相互作用、相互聯系而形成的一個有機體，構建數據素養教育生態模式，為我國高校圖書館信息素養教育轉型和數據素養教育研究提供理論支撐和借鑒。

5.1 教育生態學理論

教育生態學是教育學和生態學相互滲透的結果。1966年，美國教育學家阿什比（EricAshby）運用生態學的原理和方法研究高等教育，提出了“高等教育生態學”（Ecology of Higher Education） 的概念。［44］1976年，哥倫比亞師范學院院長勞倫斯·克雷明在《公共教育》（ ）一書提出教育生態學（EducationalEcology）這一科學術語，一些學者從教育與環境的關系入手開展研究。20世紀80年代以來，教育生態學研究得到進一步的拓展和深化，古德來德強調從管理的角度入手，統籌各種生態因子，以建立一個健康的生態系統（HealthyEcosystem）來提高學校的辦學效益。［45］國際教育成就評價協會主席托斯頓·胡森認為，教育生態學理論對發展跨學科研究、開拓教育科學新領域具有重要價值，并將其用于研究高校圖書館數據素養教育，以信息技術打造智能化、個性化的開放學習平臺，促進數據素養教育模式的變革，將對數據素養教育模式研究提供強大的理論支撐。［46］因此，本文將數據素養教育視為一個開放的生態系統，包括教師、學生、專家、其他相關工作者等個體，學校、政府等組織機構，知識、能力、文化、制度、政策、法律法規等意識形態因素以及儀器、設備、場所等物質范疇要素，數據素養教育活動是這些要素之間互相作用的結果，學生的發展水平取決于教育生態系統中行動者之間的無障礙聯通。［47］

5.2 數據素養教育生態模式構成要素分析

5.2.1 數據主體

目前，我國數據素養教育主體呈現出多元化的特征，而數據主體由多種類型組成，包括教育者、學習者、生產者、消費者等。

（1）教育者。從問卷調查可知，學生數據素養教育的途徑包括網絡課程、專門開設數據素養課程、專業課程老師穿插講解、學術會議和圖書館講座等，其教育主體包括圖書館員、專業課程老師、數據庫商及數據專家等。

（2）學習者（學生）。數據素養教育的對象，也就是學習者，包括本科生、碩士生、博士生，其數據素養教育具有層級性。

（3）生產者，指能為系統提供資源的主體，即課程體系與師資力量。數據素養教育生態系統中的生產者可以為個體，也可能為一個群體，高校的數據素養教學團隊就是課程的生產者，其中包括教師、學生、專家、其他相關工作者等。

（4）分解者。指各類支持性機構組織、平臺等。數據素養教育生態模式是一個開放的環境，任何擁有學習動機、學習能力、學習行為的主體都可以參與到開放教育資源的利用中來，使分解者具有多樣性。

可見，數據素養教育生態模式的構建離不開數據主體的參與，數據主體既包括數據素養教育的對象（學生），又包括參與教學的講授者（圖書館員、數據庫商、數據技能專家、科研人員等）以及參與組織教育活動的其他組織（如政府、科研院所、行業或機構等）。從調研可知，在不同的學習階段，教育對象群體所感興趣的教學方式和途徑并不相同，由于數據素養教育是隨著時代變遷而需要不斷深化的教育，其所需的技能要求也會隨之增加。因此，高校數據素養教育在以圖書館為主體的通識教育團隊之外，還應從具體學科領域出發，加強學科專題數據素養教育團隊建設和專題研究大數據實驗室建設，按需設置面向學生項目的合作區域等，［48］形成一種面向合作、以提升學生實際運用能力為目標的數據素養教育有機體。

5.2.2 數據環境

數據環境是支撐數據素養教育生態模式的必要元素。① 數據素養教育的硬件環境（內外部教育環境）。由教育環境的統計結果分析可知，在教育資源方面，目前高校所提供的教育資源比較有限，學生也未能很好地利用有限的資源；在教育途徑方面，學生提升數據技能的途徑與學校所能提供的存在一定差異，尤其是在學生提升興趣途徑方面學校給予不足。由此可見，目前學生對數據素養的了解程度普遍不高，高校需要進一步完善和強化數據素養教育環境。如，各高校根據自身需求建立的信息共享空間、數據中心、電子閱覽室教育資源和設施等，以及圖書館開展的文獻檢索課程、數據庫講座等必要的基礎素養教育活動。② 數據素養教育的文化軟環境，如教育理念、數據文化、數據態度與倫理等。高校數據素養教育資源的投入和途徑對學生的數據技能提升具有顯著影響，高校一方面應重視數據文化氛圍建設，定期開展多樣化的數據素養文化宣傳講座、會議等交流活動，充分調動學生的學習積極性，加速高校內部教育環境的優化；另一方面應與政府、社會組織及科研院所等進行廣泛合作，增加資源投入力度和路徑，為高校數據素養教育打造堅實的環境基石。

5.2.3 教育平臺

開放數據環境下，優質數據服務平臺的開發是數據素養教育的基礎支撐。“互聯網+”背景下，物聯網、云計算、大數據、移動互聯網等信息技術的飛速發展，驅動了教育行業變革創新，使教育服務開始轉向在線平臺的開發與實踐。調查顯示，學生對網絡課程、專門開設數據素養課程以及專業課程老師穿插講解三個途徑最為感興趣，順應時代發展的數據素養教育也應向跨界、創新、共享的教育服務模式轉變，使跨界、變革、創新、分享成為一種新常態。因此，高校圖書館和專業院系需重新審視其社會服務功能，打通與相關領域數據資源開放連接的通道，從教育生態系統的眼光引導高校數據素養教育跳出單靠某一部門獨立支撐的狹窄視角，借助學校內外部環境中潛在合作單位的資源，以學習型圖書館為中心節點構造高校數據素養教育平臺，在外部與政府、社會組織及其他高校合作互動，由相應的政策、基金、咨詢、培訓共同促進，以充分實現多元教育主體的教學互聯，主要包括數據素養教育研究所、社團協會、知識轉移機構，以及基于Web3.0的新學術開放環境、多種教育媒介（博客、論壇等）和教育協作工具平臺（MOOC、微課等），開展媒體交互式學習和任務參與式學習，形成閉環演進的“數據生產－數據傳播－知識轉換－學術研究－價值創造”的創新型教育服務體系，以實現數據價值的最大化利用，從而提升高校數據素養教育成效。

5.3 數據素養教育生態模式構建

首先，高校數據素養教育研究應以數據素養概念為邏輯起點，以用戶數據需求與行為、數據素養影響因素、數據素養能力評價、數據素養對科研績效的影響為主體內容，構建較為完整的理論框架；其次，高校數據素養教育生態系統建設應借鑒國內外理論和實踐經驗，立足用戶需求，以提升用戶素養能力和促進學術交流為價值追求，實現系統內外部環境之間的多渠道交流、資源整合和利益共享；最后，數據素養教育生態系統是以高校圖書館為系統內核，包含數據素養課程體系、數據素養研究中心等“生產者”，科研處、信息辦等“分解者”和科研用戶、企業、高校等“消費者”，按生態系統規律形成的一個有機的生命鏈條。

因此，本研究以內外聯合和教育生態系統的視角，借鑒自然生態系統中生產者、分解者、消費者、催化劑之間相互作用的思想，整合高校的信息資源和服務平臺，以教育對象為系統內核，以連接內外部環境的教育平臺為中間層，通過跨領域、多主體聯合的教育方式，在學生學習及科研過程中提供以實踐為導向、需求為基礎的教學內容，形成跨部門的多元教育主體聯合進行的“育→訓→教→訓→研”五位一體的教學模式，以滿足學生個性化和多樣化的需求。在外部教育環境方面，由政府提供政策和資金支持，科研院所等提供相關咨詢、技術回饋等（見下圖）。

圖 我國高校數據素養教育生態模式

這一數據素養教育生態模式是由教育及其周圍環境（包括自然的、社會的、規范的、生理的、心理的）相互作用而構成的統一整體，促進了數據主體、數據環境及教育平臺中的內外部各要素之間相互作用、相互聯系，從網絡課堂、圖書館、學院、學校、教育部、第三方平臺等多個層面，形成一種多維度的教育支撐平臺和創新型教育服務體系。首先，圖書館員是主要承擔者和領路人，應參與數據意識培養和數據檢索方面的基礎通識教育。其次，數據庫商擁有專業數據庫的使用技巧，可以開展輔助性的初階數據探索式教育，培養學生的數據檢索、知識發現與獲取技能。再次，專業教師擁有靈活的教學和豐富的數據使用經驗，數據技能專家掌握高超的數據技能和易于接受的培訓方式，可以參與學生的中階技能培訓，加強其數據處理、分析、評價等技能。最后，科研人員擁有豐富的數據使用規則和技巧，更適合對學生進行深層次的數據素養教育——高階的科研實訓，確保學生對數據的合理運用及評價等。這種多元化、跨領域的教育主體聯合形成的分層級、分模塊數據素養教育體系將更加貼合學生的需求和技能狀況，是一種開放性的自組織、自適應的結構系統，能夠通過主體行為進行自我調整，從而提升數據素養教育的實施成效。

6 結語

數據素養教育的終極目標不是要教會學生所有的數據處理技巧、掌握圖書館所有的資源，而是要讓學生樹立對待數據的正確態度，讓他們在未知問題面前具有一定的全局把控能力。［49］開放數據環境下，物聯網、人工智能等信息技術的演進，為數據關聯和多元教育主體的融匯創新提供了無限可能，為高校數據素養教育的發展帶來了顛覆性的變革，而構建系統化、結構化、動態化的生態模式可以從根本上實現數據素養教育的升級和突破。因此，高校數據素養教育生態模式構建的首要和核心任務首先是形成良好的數據文化氛圍；其次，要進一步增強“生產者”（課程體系及師資力量）在數據素養教育生態系統的地位；最后，要重視聯結數據素養教育生態系統中的“生產者”“分解者”和“消費者”，并在催化劑的作用下，提升受教育者的數據技能。