智慧時代背景下地方高校教師數據素養提升策略研究

葉正旺

（通化師范學院計算機學院，吉林 通化 134002）

1 前言

無論是數據時代的推動還是受疫情影響，在當前智慧時代背景下，在線教育、網絡課程成為我國的教育行業中必不可少的一部分。各種層次的教育組織都開始籌備建設網絡課程、網絡課題、智慧課堂與在線教育等線上授課資源。受大數據與智慧數據時代的影響，各種不同的數據資源與工具也拓寬了教育教學資源獲取的渠道，同時也增加了課堂教學能力和教學水平提升的路徑選擇，尤其是高等教育尤為明顯。現有的比較流行的方式是在各種學習平臺上開始運用數據分析，進行分類學習與專業教學。但在堆砌眾多信息的“大數據”時代，教學效果卻參差不齊，這是因為教學效果不僅僅與硬件水平相關，還與教師的軟實力數據素養有關。所謂數據素養主要包括數據知識的理論基礎、數據技能的掌握、數據的綜合運用、數據的意識態度四個方面[1]。

從以上定義可以看出，數據素養的定義包含了運用數據的方法、技術與意識，直接決定了對數據的處理、運用與理解，對于高校教師的數字化教學具有指導意義。

在新的智慧數據時代，網絡課程與數據資源的不斷更迭，對于現有資源的運用與理解，是照搬還是有所改進直接影響教學效果，如何運用網絡課程與數據資源提升教學質量對高校教師提出了新的挑戰[2]。面對提升教學質量的挑戰，可以通過數據素養的提升實現數據資源的利用，融入課程教學突顯特色化教學，加強課程中對現在數據資源的使用與理解，有效促進大學生綜合能力發展的同時，促進高校教師教學質量，也可以通過數據分析處理促進科研能力不斷提升。本文以地方高校教師數據素養的現狀分析開始，致力于提出智慧時代地方高校教師數據素養提升策略[3]。培養具有高數據素養的教師，以適應智慧時代數據給高等教育教學帶來的變革，將數據資源的分析結果更好地融入教育教學的創新，從而培養智慧時代背景下的新時代教師隊伍，強化數字化教學人才[4]。

2 高校教師數據素養的現狀

數據素養概念來源于美國的教育界，在國外很多學者致力于研究數據素養的培養機制，已取得了很多成果并已開始重視教科研人員數據素養的培養研究[5-8]。新數據時代，我國對數據素養的研究剛剛起步，還處于理論研究階段。高校作為教科研重點單位，目前高校教師的數據素養現狀并不樂觀，雖然受數據時代影響，人們已經大大提升了信息化能力，但是針對新時代數據堆砌時代，高校教師的數據素養仍存在很多不足，本文從用戶的數據素養認知和數據觀念、數據獲取、數據處理等幾個方面進行分析。

2.1 數據素養認知不夠深入

在當下的“大數據”時代，擁有數據素養意識是建立數據素養的前提，只有發揮主觀能動性才能夠更好地發現數據、分析數據、利用數據。就近期調查研究表明，大多數地方高校教師能夠正視數據在教學和科研工作中所起到的關鍵作用，也能夠利用現有資源，付出精力和時間來進行數據搜集和數據管理，通過數據應用實現自身數據素養的提升[9]。但是，仍有很多教師數據素養認知不夠深入，仍采用傳統的教科研方法，也包括數據的處理分析過程，忽視了大數據環境下對數據挖掘所帶來的新體驗與新成果。并且還有一部分教師受傳統教育習慣的影響，缺乏科學使用數據的意識，更有甚者直接搬用網絡上現有的數據，沒有對數據資源進行必要的整理。這些都導致了成果平平，沒有突顯出特色教科研成果，沒有充分挖掘數據的價值。因此，要提升地方高校的教科研水平，必須轉變教師的觀念，提升教師的數據素養，并能夠有效應用相關技術展開教科研工作。這就需要高校從數據教育入手，加強高校教師對數據的認知，強化教師的數據意識，端正教師的數據使用態度。

2.2 數據獲取技能有待提升

數據是提升高校教師數據素養的保障。目前高校教師獲取數據的方式仍主要以網絡搜索或者公開數據為基礎。很少有教師進行一手數據的收集、加工，導致數據獲取的受限，影響相關研究、教學的效果。出現這一現象主要可歸結為：一是教師對原始數據的重視程度不足；二是獲取數據的專業技能受限。數據獲取的好與壞，直接影響數據素養提升。由于受技術限制，現有研究中常常會遇到數據更新較慢、數據來源不明、數據不精準等一系列的問題，這些問題使得現有的數據質量難以滿足現有高校教師使用的需要，嚴重影響了科研人員的積極性，也制約了數據的應用。

2.3 數據處理技術缺乏

在數據分析過程中，數據處理是對已有數據應用的強有力支撐。在數據收集到一定程度后，就要采取專業的數據處理方式挖掘數據內部存在的各種關系，挖掘數據深層次的價值，以便更好地服務于教學、科研和管理。但是，對于數據的分析和應用需具備一定的專業計算機知識。對于地方高校教師而言，著實有點讓教師摸不著頭腦，對于數據處理技術不是很了解，也不是很精通，要進行有效的數據處理很難實現，這一過程嚴重制約了數據的分析與應用。就目前而言，高校教師隊伍中真正具有高水平數據素養并具有實踐經驗的人才并不多，具有豐富經驗的高素養數據人才稀缺使得在高校的數據素養教育難以開展，具有較高數據處理能力的高校教師隊伍難以保證。

3 地方高校教師數據素養提升策略

針對地方高校教師數據素養現狀與不足展開研究，在國內外數據素養能力提升模型的基礎上，結合地方高校的特點進行模型建立，實現具有地方特色的、有針對性的教師數據素養提升策略與路徑，以期實現教師數據素養的提升，使教師具有一定的數據意識，具備基本的數據處理技能、較強的教育數據思維。對此，本文提出了以下幾點策略：

3.1 加強高校教師數據意識提升

要提升數據素養，首先要提升高校教師的數據意識。教師的數據態度和數據意識的培養需要一個過程，需要一個系統的影響。這個過程不僅包括教師個人的知識體系結構、思維方式、知識儲備、興趣愛好、價值觀、進取的精神等，同時又離不開外界環境的影響，包括學院、學校的數據氛圍，良好的數據環境和數據文化氛圍也是提升教師數據意識的關鍵因素[10]。因此，要提升教師良好的數據意識，首先要加強數據意識觀念和數據文化的宣傳工作，為教師提供盡可能多并且豐富的平臺了解數據的應用價值和應用手段，盡可能多地創造數據管理交流和實踐的機會，讓教師體會到融入其中并得到數據分析帶來的喜悅。而且要有針對性地進行數據意識的滲透，要依據實際情況確定不同學科、不同領域的數據管理案例，聯系實際解決具體問題，使教師在實踐活動中潛移默化的轉變對待數據的態度，使教師養成一種用數據解決問題、處理問題的習慣，讓良好的數據意識成為解決問題的首選，變為內在的需求和意愿。

3.2 加強高校教師數據獲取能力的培訓

數據素養提升的核心就是數據的獲得與應用，但現在很多地方高校教師對于數據的獲取方式和數據評價缺乏專業的數據知識。數據的獲取與應用主要體現在教科研人員對數據處理工具的使用能力和數據的應用實踐上面。因此，提升數據素養離不開技術層面的培養與鍛煉。加強教師對數據工具應用能力的培養是必不可少的，同時要加強教師數據應用技能的培養。具體來說，就是教師運用恰當的數據平臺采集數據并應用數據的能力。具體措施可體現為：加強數據處理工具的使用，使教師在數據工具的應用過程中，盡可能多地接觸數據處理平臺、教育平臺，學會利用現有不同的資源進行數據挖掘和數據獲取。另外，加強教師內部成功案例的分享，分享的內容包括工具的使用與數據，使教師在巨人的肩膀上學會獨立，掌握基本的數據采集工具與分析方法，并將相關數據研究成果應用于專業領域內的教學、科研工作，發揮數據在教科研工作中的作業。

3.3 提升高校教師數據處理能力，加強專業人才隊伍建設

數據素養的最終目標就是對數據的挖掘與應用，數據挖掘與應用就需要具備一定的計算機專業知識。因此提升高校教師數據處理能力，培養具有高素質的數據處理專業人才必不可少。無論是二級學院還是學校都要定期開展有效的數據知識和技能的培訓，分析提供數據分析處理工具，構建數據存儲平臺和數據交互共享社區等。幫助教師提升數據處理能力，有問題可以有技術支撐與服務，解決應用過程中遇到的困難。這個過程就需要有專業人才隊伍作為支撐，以利于用豐富的數據知識服務于學校內部人員，激發帶動現有教師的學習熱情。要培養教師良好的數據意識和技能，這些技能包括：有效地獲取、處理、利用數據的技能，并利用數據創造出更大的價值。這就需要從教科研人員先做好需求分析，有目標地進行數據獲取并嘗試應用數據指導教科研項目研究。在數據獲取、數據特征提取以及數據分析建模過程中，全程參與并在專業人員的指導下完成相關操作，鍛煉數據處理能力并能夠理清解決問題的方案。通過親身體驗、參與、實現數據的分析和應用工作，鍛煉數據處理能力，提升數據素養。

3.4 建立校內數據處理中心，服務于校內或地方數據處理

在地方高校教師隊伍中，短期內要想提升教師的數據素養無疑是一件非常困難的事情，因此地方高校應建立內部的數據處理服務中心，有效整合校內資源。包括：專業技術較強的師資隊伍、校內可以的數據資源、校內成功的數據分析處理案例等。以服務于校內有需求的教師個人或團隊，為其提供技術支撐與實踐平臺。建立聯合合作機制，共同實現數據的獲取、挖掘與應用處理。促進校內資源的長足發展，激發教師利用數據展開教科研的動力。同時，在實踐中培養教師的數據素養，優化整體教師隊伍，提升全校師生的數據素養水平。

4 總結

當今，教師教育教學離不開數字資源的支撐，提升教師數據素養，主要體現在教師能夠在科學先進的理念指導下對各種類型的數據進行仔細觀察、科學分析和及時處理，并能夠有效地運用數據分析結果對決策進行分析和預測。地方高校老師對于現有數字資源的利用還不夠充分，在教科研的研究上還沒有完成利用好當下的數據資源。因此，高校教師作為當下高等教育行業中主要的教學與科研群體，必須要高度重視數據資源的重要性，正確認識并積極應對智慧數據帶來的變革，分析存在弊端，努力培養并提升自身的數據素養，構建個性化的教學數據資源，并應用于教學和科研工作中，優化教學和科研效果。爭做先鋒教師，躋身于高水平的教科研人才，將數據分析結果應用于地方高校的教育教學、科研以及管理，實現特色化教學，實現高水平、應用型大學建設目標。