面向“雙一流”的涉農高校圖書館科學數據素養教育研究?

劉 敏 許伍霞

（湖南農業大學圖書館，湖南 長沙 410128）

2015年11月5日 ，國務院發布《統籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案》（以下簡稱“雙一流”）成為當前高等教育領域的重大國家戰略決策。至此，我國正式拉開了“雙一流”建設的序幕。2017年9月20日，教育部公布42所世界一流大學建設高校、95所一流學科建設高校及學科建設名單[1][2]。其中，一流大學名單中，涉農高校2所；一流學科建設高校名單中，涉農高校10所。隨后，我國“雙一流”建設正式進入實施階段，引領著高等教育改革和科技創新。一流大學離不開一流學科，一流學科離不開科研工作對科學數據的精準定位與準確分析。2018年1月23日，《科學數據管理辦法》頒布與實施[3]，標志著我國科學數據管理進入國家頂層設計層面[4]。

大數據時代，新興科學研究范式的興起、數據驅動科研以及海量數據的產生、獲取、挖掘和整合，呈現出了巨大的社會價值。科學數據是大數據的重要組成部分，復雜的數據環境對用戶科學數據素養提出了新要求。我國涉農高校進入教育部世界一流高校和一流學科高校僅各占4.76%、10.5%。這與我國擁有7億農村人口大國的情況明顯不符，與習近平總書記指出的涉農高校要“以強農興農為己任，拿出更多科技成果，培養更多知農愛農新型人才，推進農業農村現代化”[5]等奮斗目標的要求不符。對涉農科學數據的精準定位與準確分析，有利于把握學科研究前沿，有利于涉農高校在“雙一流”建設中不斷“突圍”。涉農高校圖書館開展科學數據素養教育，有利于實現涉農科學數據的精準定位和準確分析。結合“雙一流”建設需求，廣泛調查涉農高校圖書館科學數據素養服務現狀，一方面總結經驗，推動涉農高校圖書館由信息中心向科學數據中心轉變；另一方面，發揮科學數據的戰略資源作用，為涉農高校“雙一流”建設提供數據支持。

1 樣本選擇與研究方法

1.1 樣本選擇與研究步驟

第一步，確定調研樣本。

首先明確概念，“涉農高校”包括開設了“大農科”類學科或專業的學校，如農學、動物科學、生物科學、水產、林業科學等，也包含“農業”“林業”“農林”等名稱命名的高校。筆者將涉農高校分為兩類。一類是教育部發布“雙一流”涉農高校：兩所一流大學（中國農業大學、西北農林科技大學）、10所一流學科高校（中國農業大學、北京林業大學、東北農業大學、東北林業大學、南京林業大學、南京農業大學、華中農業大學、四川農業大學、西北農林科技大學、上海海洋大學），除去重復，共計10所。一類是其他類別涉農高校，包括區域一流大學、區域高水平大學、區域知名大學等30所（華南農業大學、福建農林大學、山東農業大學、湖南農業大學、河南農業大學、河北農業大學、沈陽農業大學、中南林業科技大學、吉林農業大學、浙江農林大學、浙江海洋大學、大連海洋大學、廣東海洋大學、安徽農業大學、內蒙古農業大學、青島農業大學、江西農業大學、甘肅農業大學、新疆農業大學、云南農業大學、山西農業大學、西南林業大學、黑龍江八一農墾大學、天津農學院、北京農學院、仲愷農業工程學院、吉林農業科技學院、信陽農林學院、山東農業工程學院、西藏農牧學院）[6]。累計確定調查樣本共40所，文后提及的各涉農高校采用簡稱。

第二步，調查涉農高校圖書館的科學數據素養教育服務形式、服務內容、服務效果等。

第三步，調查結果及現狀分析、未來發展策略。

1.2 研究方法

筆者采用網絡調查法，利用搜索引擎、微信調查涉農高校圖書館科學數據素養教育服務情況。

首先通過百度搜索，逐個輸入涉農高校校名，獲得“edu”域名官方網站；再訪問學校主頁的“機構設置”“教輔單位”“組織結構”等，獲得涉農高校圖書館官方網站。其中，重點瀏覽可能涉及科學數據素養教育服務的板塊，如“信息服務”“讀者教育”“通知公告”“讀者培訓”“教學培訓”等欄目。其次，通過微信客戶端“搜索”功能，輸入“涉農高校校名+圖書館”，如“中國農業大學圖書館”，獲得高校圖書館官方微信公眾號。

2 調查現狀與統計分析

王繼娜認為，科學數據服務應包括科學數據組織與管理、科學數據保護與道德等[7]。筆者認為，數據素養教育應培養用戶的“五能力一倫理”[8]。美國普頓大學圖書館數據信息素養項目DIL明確了數據素養核心能力由數據發現和獲取、數據處理和分析等12項核心能力組成。結合前期研究成果，對涉農高校圖書館科學數據素養教育從服務形式、服務內容、服務效果展開調查，如圖1，同時利用圖表可視化呈現其服務于“三農”、服務于科研、服務于學科建設的關聯分析。

圖1 涉農高校圖書館數據素養教育調查維度

2.1 服務形式

2.1.1 數據庫商培訓

一方面數據庫商為了擴大旗下資源使用面，以數據庫專題培訓的方式主動向圖書館推薦自身數據庫資源和檢索特點；另一方面涉農高校圖書館也定期或不定期邀請數據庫培訓講師對用戶進行數據庫知識講解。34所涉農高校提供數據庫商的知識培訓，占總樣本的85%。數據庫培訓講師主要來自各數據庫商的資深培訓師，常見有科睿唯安公司的WOS、Incite、ESI、Endnote等，以及超星、中國知網、萬方、ScienceDirect等中外文數據庫。如浙江農林大學在每年的5-6月份開展圖書館信息素養培訓，邀請Notefirst、CNKI等培訓師進行講座。

2.1.2 圖書館講座

圖書館舉辦講座是圖書館開展科學數據素養教育最常見的形式之一。23所涉農高校開設了科學數據素養教育相關知識講座，占總樣本的57.5%。各類講座分別面向新生、研究生、教師以及全體師生等群體。講座多聘請圖書館館員、學院科研豐富的教師等采取“理論知識講解+上機操作實習”相結合的方式，定期或不定期開展。

如東北農大每學期開展“讀者專題培訓講座”，涉及館藏資源檢索、免費數據庫使用、特種文獻檢索、計算機軟件使用技巧等；華南農大“數據庫使用專題”“科研數據管理專題”“科研評價專題”“科研文獻分析篩選和高效利用專題”和“專利應用專題”等6個大專題細分若干專題講座。華中農大舉辦專場講座，涉及期刊投稿與發表、學術論文寫作概要、基金申報中的信息檢索、學術信息在科研中的支撐和運用等。山東農大為不同院系博碩士生舉行“圖書館利用”專場講座。

2.1.3 網絡在線課程

網絡在線課程學習可以突破時間、地域、空間的限制，實現數字課程知識資源的主動獲取。網絡在線課程有數據庫商提供的網絡課堂形式，也有MOOC、微課、精品課程、小視頻等其他形式。19所涉農高校圖書館采取網絡化在線課程學習方式，占總樣本的47.5%。其中，部分課程以短小視頻的動態方式嵌入到數字信息資源檢索與利用、數據管理與分析中，更容易讓讀者接受。

如中國農大“在線課程”提供的IEEE、EBSCO、OVID等課程學習；東北農大“網絡在線課堂”提供的WOS、Elsevier、Proquest、Wiley等課程學習；東北林大“館藏數字資源操作指南”提供的E-learning、EI、SCIE等小視頻學習。另外，部分高校利用中國大學MOOC平臺開展在線學習。

2.1.4 學分課程

采用學校認可的學分課程方式，由圖書館開設、列入學校課程教學計劃，開設選修課或必修課，以提升用戶數據意識、數據倫理，掌握數字資源檢索技巧、方法等為目的，同時獲得相應課程學分。15所高校采取學分課程方式，占總樣本的37.5%。學分課程授課群體面向本科生、研究生、入學新生等各層次，一般在0.5-2學分之間。

如華南農大為本科生開設了《文獻檢索》（公共選修34學時2學分、專業限選16學時1學分）、為研究生開設《網絡信息資源檢索與利用》（公共選修16學時1學分）。西北農林科大開設了《文獻檢索》（本科生公共選修32學時2學分）、《信息利用技術》（學院選修32學時2學分）、《電子文獻利用》（研究生公共選修16學時1學分）。課程明確了理論課時和實驗學時，修滿課程即可獲得學分。

2.1.5 技能比賽

為提升用戶對圖書館重要性的認知，引導用戶有效利用各類數字資源，圖書館會定期或不定期地舉辦數據庫和各類數字資源檢索技能比賽。技能比賽可由圖書館自己主辦，也可由數據庫商與圖書館聯合舉辦，還可由圖書館與院系等相關單位聯合舉辦。技能比賽從實踐角度，宏觀了解和把握用戶學術資源利用和評價能力。

13所涉農高校舉辦技能大賽的方式提升了用戶數據素養能力，占總樣本的38.9%。其中，有7所（包括北京林大、東北林大、山東農大、湖南農大、青島農大、云南農大、廣東海洋大學）圖書館舉辦了面向全校的檢索技能大賽；1所專門面向研究生的技能大賽，如華中農大2017年“首屆研究生信息檢索大賽”。有10所高校與數據庫商合作舉辦了檢索技能大賽，如北京林大的EBSCO檢索大賽，東北農大、福建農林大學、吉林農大的“CNKI杯”，湖南農大的“萬方數據杯”、甘肅農大的“超星杯”。另外還有全民參與的大賽形式，如2016年廣東省圖書館學會聯合各高校館、公共館舉辦的“第一屆全民信息檢索大賽”，廣東各高校積極參與。

2.1.6 嵌入式模式

以嵌入式模式將科學數據素養和專業學習相結合，讓數據素養融入用戶的專業學習課堂，成為科學數據素養教育的新形式。有5所涉農高校圖書館采取了嵌入式教學方式，占總樣本的12.8%。在這種模式下，數據館員或學科館員與各專業課程授課教師合作，為用戶開展個性化資源推薦、數據引用、數據意識等方面培訓，使用戶可以更好地利用專業學術資源。

除以上幾種服務形式以外，有10所圖書館舉辦過“資源與服務宣傳”等方式的主題活動月，將圖書館講座、數據庫商培訓、網絡在線課程、技能大賽等以聯合的方式向用戶推廣，最大限度地提升用戶對圖書館資源和服務利用率，提高科學數據素養能力。

圖2 涉農高校圖書館科學數據素養教育服務形式

2.2 服務內容

各涉農高校圖書館科學數據素養教育服務內容呈現出層次不一、水平參差的特點。40所涉農高校圖書館科學數據素養教育服務內容涉及以下5個方面。

2.2.1 科學數據素養基本知識

21所涉農高校圖書館開展了科學數據素養基本知識介紹，占總樣本數的52.5%。主要涉及基本概念、學科服務、檢索技巧等，具體包括基礎知識、文獻綜述、學術不端行為、查收查引、合理引用、數據檢索、論文寫作規范等。

總的說來，大多數涉農高校圖書館對科學數據素養基本知識的介紹呈零散狀態，絕大部分高校僅涉及某一具體知識點介紹。以科學數據的檢索技巧為例，有1/4涉農高校館（16所）是以開設相應檢索課程的方式，如開設《文獻檢索》《信息檢索》《科技文獻檢索》《數字信息資源檢索》等，從信息素質教育基礎上發展而來。這說明，一方面部分涉農高校信息素養教育為適應科學范式發展要求，適時調整、增加、更新原有課程教學內容，努力服務于學校的教學、科研之需；另一方面，也說明絕大部分涉農高校圖書館沒有意識到大數據時代科學數據的重要性，科學數據素養教育應以規范化課程形式出現。僅有華南農大圖書館在讀者服務工作中以“科研數據管理”的方式提出科學數據素養教育，占調查樣本的2.5%。也有以引進專題信息素養教育類數據庫作為高校科學數據素養教育方式，如山西農大圖書館開通“高校信息素養教育數據庫”，通過從案例、知識點嵌入到具體案例的方式來進行專題教育。

2.2.2 各類數據庫使用

涉農高校擁有豐富的館藏數字資源，包括購買的各種文摘數據庫、全文數據庫、引文數據庫，同時提供免費數據庫、自建涉農特色數據庫等訪問提示。37所涉農高校圖書館均開展了數據庫培訓，占調查樣本的92.5%，具體涉及各數據庫檢索技巧及延伸功能、數據挖掘、SCIE動態、文獻選題等。如CNKI檢索與應用、ScienceDirect的使用方法、Web of Science核心合集（SCIE、SSCI、A&HCI）的檢索與利用等。因“雙一流”建設需要，基本擁有ESI學科或即將跨入ESI學科的涉農高校利用Incite、ESI、JCR等數據庫追蹤學科動態、研究熱點。該類涉農高校有20所，占總樣本的50%。

除擁有針對科學研究、學術動態、學科發展等需求的數據庫使用技巧培訓外，還有涉及電子圖書、讀秀統一平臺、視頻庫等數據庫的利用。

2.2.3 科學數據處理與利用

25所涉農高校圖書館開展了針對科學數據處理與利用的培訓，占總樣本的64.1%。

（1）科學數據的獲取

科學數據的獲取主要包括檢索的基礎知識、數字資源利用、專業信息的檢索與原文獲取、特種文獻的獲取（如學位論文、專利等）、免費學術資源獲取等。如東北林大開展了CNKI統計數據的檢索，湖南農大、西北農林科大關于事實與數據的專題檢索，介紹了國內外統計資料、人物機構、圖像圖譜、字詞等信息獲取途徑與方法。除此之外，還有關于深層次學術信息的檢索和利用，如華南農大圖書館的學術搜索引擎檢索攻略、專利檢索與獲取；南京林業大學SciFinder中文信息挖掘。

（2）科學數據的整理

5所涉農高校館整理并按時發布對各類專業期刊目錄數據，如福建農林大學和湖南農大整理的ESI農業科學期刊目錄、甘肅農大整理的SCIE收錄期刊目錄、西北農林科技大學整理的中文核心期刊目錄、黑龍江八一農墾大學整理的CSCD核心期刊目錄、EI收錄出版物目錄、EI收錄的中國期刊目錄等。

“雙一流”建設需求下，有12所涉農高校結合自身學科建設情況，對各校ESI高被引論文、熱點論文等高水平論文、SCIE和SSCI等收錄詳情、ESI學科分析報告等科學數據按期整理并實時發布。除此以外，還提供了查收查引服務。如華中農大的ESI最新動態、論文統計與分析，河北農大的ESI專題、ESI高被引論文等。

5所涉農高校館運用軟件對文字、圖片、音頻等進行培訓，以提高對數據的編排整理效率。如西北農林科大介紹了利用PPT進行文檔制作和編輯，黑龍江八一農墾大學利用MS Word輕松編排Word文檔、中國農大Excel高級應用等，提升用戶處理文字、數據、圖片等方面的能力。

（3）科學數據的利用

7所涉農高校館采用了網絡、視頻學習等在線方式，實現對科學數據的超越時空學習、交流。如中國農大的IEEE、EBSCO、OVID等在線培訓課程，東北農大的WOS、Elsevier等在線課堂。

7所涉農高校對科學數據的利用，通過“論文的撰寫”“學術論文寫作”“科技論文寫作”“論文格式”等專題講座形式，實現了以學術規范的方式利用文字、圖片、數據等。如中國農大的論文寫作、華中農大的學術論文寫作概要、黑龍江八一農墾大學的科技論文寫作等。

16所涉農高校從服務學科建設、服務“雙一流”發展的角度，組建了學科團隊，并深入院系進行學科服務，占樣本總數的40%。具體涉及SCIE和ESI學科介紹、SCIE/EI等數據庫科研評價、ESI動態、學科分析報告、ESI高水平論文、學科服務平臺等。學科服務方式主要為兩種，一是整合圖書館深層次服務功能服務學科建設，如西北農林科大的特定文獻信息咨詢檢索服務、科技查新、學科信息檢索和分析、專利分析等都屬于該校學科服務范疇；二是組建學科館員團隊，以一對一或一對多的方式服務學校各學院的學科建設，如山東農大2015年建立的“學科館員制度”，選擇為5個學院作為學科服務試點單位；中南林業科技大學提供生態學、林學等6個一級學科服務平臺等；福建農林科技大學提供專門的學科服務專題講座。

2.2.4 科學數據的篩選、管理與分析

13所涉農高校開展了針對個人學術文獻管理及工具使用的培訓，占總樣本的32.5%。Noteex?press、Endnote、Notefirst、E-learning為較受歡迎的科研文獻管理軟件，具備科研文獻的收集管理、中外文數據庫檢索與批量下載、嵌入PDF格式閱讀器的科研文獻閱讀、數字筆記撰寫與分析、論文寫作和科研進程準確快速利用等功能。

涉農高校采用主題培訓方式介紹科研文獻管理軟件的主要功能模塊和操作流程。如中國農大、南京林大、南京農大、西北農林科大，幫助用戶利用數字資源實現整個數據生命周期的管理、分析和利用；華南農大、江西農大、黑龍江八一農大、天津農學院等8所涉農高校介紹了Noteexpress文獻管理與論文寫作。中國農大、南京農大、東北林大、華南農大介紹了Endnote與論文寫作的應用。

2.2.5 科學數據的引用與出版

科學數據的引用與出版是否規范，直接影響著學術行為端正與否。因此，規范科學數據的引用和出版，可以避免學術不端行為的發生。9所高校開展了科學數據的引用與出版主題培訓，占總樣本的22.5%，具體內容涉及專利申報、專利轉讓、專利的撰寫、成果轉化、參考文獻著錄規范、論文投稿指南、論文撰寫、論文相似度檢測等，如中國農大的論文寫作培訓、華中農大的學術論文寫作概要、福建農林大學的論文相似度檢測、廣東海洋大學的期刊投稿指南等。黑龍江八一農墾大學提供專利申報等服務。

2.3 服務效果

2.3.1 社會化開放程度

從讀者證辦理、圖書館主頁訪問效果、科學數據素養服務情況了解各涉農高校科學數據素養教育社會化開放程度。

（1）讀者證辦理

7所涉農高校允許非本校師生群體作為服務對象辦理借閱證或讀者卡進入圖書館，享受相關的讀者培訓、書刊借閱、參考咨詢等圖書館服務，占總樣本的17.5%。如，除本校師生外，中國農大、中國林大、東北林大、內蒙古農大提供校外讀者憑有效證件（如身份證）辦理登記入館即可享有相關的圖書館服務；華南農大、中南林科大僅向畢業生提供讀者證辦理；西北農林科技大學、華南農大非本校師生的讀者，需持有館際互借證方可辦理借閱或享有圖書館其他服務。

（2）網站訪問效果

網站是圖書館面向社會化服務的重要窗口，網站的訪問速度、死鏈現象、頁面布局等影響著圖書館的訪問效果。有29所涉農高校圖書館網站校外能正常訪問，14所涉農高校圖書館科學數據素養教育類資源向社會人員開放下載、閱讀、共享（如在線視頻觀看學習、課件下載共享等），11所涉農高校圖書館主頁校外訪問不流暢，出現了死鏈或網頁無法打開現象，數據開放共享利用程度不理想。

（3）科學數據素養服務情況

從科學數據素養涵蓋的內容來看，除培訓講座、參考咨詢、課程教育等形式外，圖書館提供的服務與科學數據素養相關內容還有科技查新、定題服務、學科服務、查收查引等，屬于面向社會的有償服務。11所涉農高校提供定題服務，占樣本的27.5%；17所涉農高校提供學科服務，占樣本總數的42.5%；22所涉農高校提供查收查引服務，占樣本總數的55%；23所涉農高校提供科技查新服務，占總樣本的58.9%。除此之外，福建農林大學還推出了“研究與投稿”、河南農大推出了ESI專欄和學科情報服務、廣東海洋大學推出了論文檢測服務等。

2.3.2 社會化科研產出情況

為了解社會化科研成果產出情況，匯總并分析各涉農高校近五年（2015—2019年）國內外科研成果產出情況。國外選用科睿唯安公司WOS核心合集的SCIE科學引文數據庫、SSCI社會科學引文數據庫；國內選用中科院CSCD中國科學引文數據庫、南京大學CSSCI中國社會科學引文數據庫。為避免翻譯出錯，機構名選用各涉農高校主頁的規范外文翻譯，中文選用各涉農院校主頁規范名稱，采用“機構and年份”進行邏輯檢索，最后逐一對各高校的科研產出匯總統計，并將各數據庫收錄論文排名前十分析如下，見圖3和圖4。

圖3 涉農高校近五年WOS核心合集SCIE和SSCI收錄情況

圖4 涉農高校近五年CSCD和CSSCI收錄情況

SCIE、SSCI收錄論文排名前十的涉農高校中，除華南農大、福建農林大學以外，其余均為教育部公布“雙一流”高校；CSCD、CSSCI收錄論文排名前十的涉農高校中，除華南農大、甘肅農大、湖南農大、福建農林大學以外，其余均為教育部公布“雙一流”高校。綜上，排名前十的涉農高校中，85%以上為教育部公布的“雙一流”高校。這也說明這些高校的科研社會化產出優于其他涉農高校，同時，這些高校圖書館科學數據素養教育整體優于其他涉農高校。

3 調查結果及現狀分析

3.1 總體概況

3.1.1 培養科學數據素養意識

52.5%涉農高校開展了科學數據素養基本知識培訓，92.5%涉農高校圖書館開展了各類數據庫的培訓，個別高校培訓觀念發生轉變，將培養用戶的信息素養向科學數據素養轉變，積極開展科學數據素養教育服務，培養用戶的科學數據素養意識。服務形式多種多樣，服務內容由淺入深、服務手段線上線下相結合、服務社會化程度有別，逐步培養用戶的科學數據素養意識。

3.1.2 教育服務形式多樣化

涉農高校圖書館開展科學數據素養教育服務形式多樣，可以總結為由淺層次的科學數據資源推薦與介紹，向深層次的科學數據分析與挖掘發展。涉農高校圖書館教育服務形式多樣，包括數據庫商培訓（85%）、圖書館講座（57.5%）、網絡在線課程（47.5%）、學分課程（37.5%）、技能比賽（38.9%）、嵌入式教學模式（12.8%）、主題活動月（40%）等。為突破地域、時空限制，深受用戶青睞的MOOC、國家精品課程、微課等在線課程被成功引入涉農高校圖書館的主頁并向用戶推廣。本科生、研究生群體，以獲取學分的方式，從傳統文獻檢索類課程逐步向培養科學數據素養類課程轉變，教學內容更多側重于數據素養能力方面的培養。技能比賽、嵌入式模式等更多地側重科學數據素養的應用。

3.1.3 科學數據素養教育服務內容

科學數據素養教育服務內容涉及科學數據發現和獲取、科學數據處理與利用、科學數據的篩選管理與分析、科學數據的引用與出版、科學數據素養的服務社會化情況等方面。涉農高校雖未明確將科學數據教育服務內容分類，但在實際的服務過程中，或多或少都有所涉及并體現在以上5方面，發展經歷了從信息素養到數據獲取、數據處理再到數據的應用、科研論文出版指導的過程。

3.1.4 科學數據素養用戶群體分類教育

科學數據素養分類教育要求針對不同用戶群體特點，教育培訓內容側重點和針對性均不一樣。涉農高校圖書館針對學生的年級、學歷等需求和特點，開展面向本科新生、研究生新生、本科生、研究生等不同用戶群體的培訓，實施差異化分類教育以滿足用戶的個性化數據需求。

3.2 現狀分析

3.2.1 科學數據素養教育尚未形成明確的教育范式

大數據時代已然到來，如何從海量浩瀚的數據資源中獲取所需的科學數據？這需要借助于科學數據素養教育。然而，從機構上看，40所涉農高校圖書館均沒有明確提出“科學數據素養”的概念，沒有開設“科學數據素養”專門課程，也尚未形成科學數據素養教育范式。從教育內容上看，有關科學數據素養教育涉及的項目內容，絕大多數是在信息素養教育框架下開展的，僅有個別高校開展了關于科學數據管理、科研評價、科學數據分析等內容。從教育發展進程上看，涉農高校圖書館科學數據素養教育尚處于起步階段，任重道遠。因此，需要在大數據時代和“雙一流”建設時代背景下，構建明確的科學數據素養教育范式。

3.2.2 科學數據新館員缺失

涉農高校圖書館沒有組建科學數據新館員團隊，對館員的數據培訓不到位。缺少具有科學數據管理和應用能力的館員。故加快組建一支擁有科學數據素養教育背景的數據館員團隊，是順利進行科學數據培訓及教育活動的前提。圖書館承載著教育職能，在均衡承擔和發揮好涉農圖書館的各種職責基礎上，要想增加科學數據素養服務的機會，提高數據資源利用的效率，科學數據素養教育新館員的角色必不可少。

3.2.3 科學數據素養教育群體專業差異關注度低

部分高校圖書館關注到了用戶群體分類教育的重要性，采取了講座、培訓、在線課程、技能大賽等教育方式，對新生、本科生、研究生開展教育。但對科學數據素養教育群體的專業差異性關注度低，沒有明確指出具體的專業授課教學對象，大多只是籠統地面向全校師生來開展。

3.2.4 科學數據素養教育效果難以評估

涉農高校圖書館開展的涉及科學數據素養教育內容主要以圖書館講座、數據庫培訓為主，輔以學分課程、在線課程、技能大賽等途徑。這些教育方式特點各異，針對性也不一樣。涉及科學數據素養教育的內容分散，部分與學生自身的專業課程體系學習關聯度低，難以保證實際教學成果，教學效果難以評估。

3.3 影響科學數據素養教育的因素分析

圖書館開展科學數據素養教育面臨的阻礙因素較多，主要來自4個方面。

一是科學數據素養教育標準化問題。國內外有關科學數據素養教育途徑、教學內容、教學對象等尚未達成一致的意見。目前，僅2011年由普渡大學圖書館牽頭、其他高校參與的數據信息素養項目DIL[9]，給出基于數據生命周期的12項核心數據素養能力框架。我國目前有關科學數據素養教育標準化問題缺乏權威機構認證，缺少切實可行的科學數據素養培養標準，科學數據素養教育評價機制缺位。一系列標準化問題，使得圖書館在科學數據素養教育上呈現出參差不齊、碎片化教育狀態。

二是人力資源成本問題。具有科學數據素養的新館員應是從事科學數據素養教育系列活動的前提。而圖書館的教育職能，往往使館員成為了“培訓師”。在文獻檢索、信息檢索、數據檢索等功能不斷深化的前提下，館員需不斷提升自身的業務水平，這使得館員面臨的任務和壓力更重。同時，許多圖書館對新研究、新業務工作領域常持謹慎和保守態度，一定程度對于人力資源成本的投入，尤其是對數據館員的培訓投入有限，使得圖書館在科學數據素養教育領域的服務謹言慎行。

三是科學數據素養教育經驗分享問題。科學數據素養教育尚處于起步階段，可以借鑒和學習的成功經驗較少。涉農高校圖書館主要分散關注著科學數據發現和獲取、科學數據處理與利用、科學數據的篩選管理與分析、科學數據的引用與出版、科學數據素養的服務社會化情況等幾個方面，缺少系統或成功的科學數據素養教育經驗獲取、分享。

四是科學數據素養教育資源共享問題。普通高等學校圖書館是學校的文獻信息中心，是為學校的教學和科學研究服務的學術型機構[10]。高等教育資源屬于稀缺資源，這使得涉農高校圖書館科學數據素養教育資源難以實現向社會開放共享，存在部分涉農高校圖書館網站不對外開放現象。

4 未來發展策略

4.1 關注數據素養教育研究進展，推進科學數據素養教育理念的認知和推廣

以CNKI數據庫為例，選擇“篇名”限定，對“科學數據素養”與“科學數據素養教育”做“邏輯或”精確檢索，僅得到14篇命中文獻，最早1篇為2014年3月份發表在《大學圖書館學報》的《國外高校圖書館科學數據素養教育研究》；以“科學數據素養”與“科學數據素養教育”做“邏輯或”精確主題檢索，限定在“信息科技”的學科、“核心期刊”的來源類別，得到112篇命中文獻。最早1篇為2013年發表在《科學》期刊上的《大數據時代的數據素養教育》一文。數據信息素養項目DIL于2011年提出，但國內對于數據素養及有關科學數據素養教育理論研究略有滯后，國內該領域的研究還處于起步階段，在“雙一流”需求驅動下，我國的數據素養和科學數據素養教育理念有待進一步認知和推廣。

4.2 加強宣傳，明確科學數據素養教育地位

以宣傳為導向，重視科學數據素養教育，需要明確科學數據素養教育的地位。當今，涉農高校圖書館的主要任務是服務學校層面的“雙一流”建設、建成全校的涉農文獻信息資源體系，為教學、科研和學科建設提供文獻信息保障，實現更多涉農高校的“雙一流”目標。因此，積極宣傳，明確科學數據素養教育的地位，才有利于圖書館更好地實施和完成圖書館主要任務，服務學校的科學研究和教育。

4.3 提升業務能力，搭建科學數據素養館員培養機制

“雙一流”建設需求下，一方面，圖書館應重視科學數據素養服務的培訓機會，賦予圖書館數據資源權利，不斷提升數據館員的業務能力。同時，對科學數據素養持積極樂觀態度，提高機構的支持度和館員人力資源成本的穩定投入，為科學數據館員隊伍的組建營造良好的外部條件。另一方面，館員也應轉變觀念，適應大數據時代發展需求，積極主動地參與科學數據服務，實現服務角色的突破。學科館員、數據庫培訓師、信息素養教師等需要不斷加強自身的科學數據素養教育培訓，努力轉變成為專業化的科學數據素養館員。

4.4 構建本土化的科學數據素養教育核心內容，完善科學數據素養教育課程體系

大數據時代的到來，移動互聯技術的深入發展、信息技術的日益更新，給用戶科學數據素養能力帶來了新的挑戰，也給數據素養教育內容提出了新的要求。在科學數據的海洋中，我國的科學數據素養教育的發展應該緊跟時代大潮，實時轉變思想觀念，借鑒國外成果，從數據發現與獲取、數據管理等幾方面構建本土化的科學數據素養教育核心內容，重視科學數據素養技能的培養，不斷完善科學數據素養教育課程體系。

4.5 建立和完善科學數據管理平臺，加強個人和機構科學數據管理

圖書館完全可以且有能力整合自身數字資源優勢，建立起科學數據管理平臺，提供對科學數據的永久儲存和訪問支持，加快實現科學數據的轉化和互操作功能，實現對科學數據的優化管理和利用，而所有這些目標的實現，都離不開學校的“雙一流”建設。鑒于目前科學數據獲取、管理和利用等存在不規范的情況，高校圖書館應加強對個人和機構的科學數據管理，提高數據意識，實時展示有效的數據管理案例，并提供多種途徑，如電話、郵件、在線咨詢、在線演示等方式的咨詢服務，提高對科學數據的監管和重用。

4.6 建設科學數據文化交流圈，實現科學數據的合理使用

營造良好的環境氛圍，建設科學數據文化交流圈，有利于科學數據素養教育實踐，交流碰撞出思想火花，形成積極向上的文化交流氛圍。涉農高校圖書館可以結合學科發展需要，與學院或職能部門合作、與其他高校合作、與高校各類聯盟或協會合作、與數據庫商合作等，較好地利用自身的資源優勢、人力優勢、平臺優勢等，開展各類數據素養的經驗交流、技能大賽、案例大賽等，不斷增強業內文化交流，增強科學數據合理使用共識。

4.7 重視科學數據的監管和重用

科學數據素養教育的實踐有利于提升學校科研綜合實力，而在踐行科學數據素養教育的過程中，加強對科學數據的監管十分重要，尤其是實時監管和重用涉農高校的重點學科、優勢學科的科學數據。科學數據是重要的情報資源，數據的訪問和所有權問題，對于用戶的使用和分享至關重要。因此，加強對科學數據的監管和利用，促使用戶在使用和發布科研數據時，能更好地維護數據所有者的權益，同時也能夠促進數據恰當描述，幫助用戶分導數據，使其在合理合法的范圍內被廣泛使用、重用。

21世紀在新的科研范式下，科學數據必將成為引領新經濟和新科技發展的助燃劑。新一代科研工作者應具備數據意識、數據獲取、數據管理等數據能力。結合涉農高校圖書館科學數據素養教育開展情況來增進對該領域的理解，希望更多的高校，積極開展科學數據素養教育，提升用戶、科研工作者的數據能力，讓科學數據素養成為大數據時代的重要能力，助力“雙一流”建設。