高校圖書館提升館員數據素養路徑研究

何文華 吳 彤

哈爾濱學院圖書館，黑龍江 哈爾濱 150086

一、大數據時代與數據素養

大數據時代的到來是互聯網發展的必然結果。隨著社會資源逐漸向互聯網匯集，大數據本身的承載能力會越來越強。大數據已經不僅僅是一種技術概念，大數據本身更能產生巨大價值。基于數據驅動的創新和決策的現狀，對人類社會各個領域產生了重要而深遠的影響。

（一）大數據時代的到來

大數據的概念是由維克托·邁爾·舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶在他們2008 年8 月編寫的《大數據時代》中首先提出的。什么是大數據，麥肯錫全球研究所是這樣定義的：一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合。它具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征［1］。

毋庸置疑，隨著大數據時代的到來，社會已發生深刻的變革，大數據成為科學研究和創新的源泉。數據資源和數據競爭力已然成為各國政府和各級組織的核心競爭力之一。與此同時，數據素養也成為個人核心競爭力的重要組成部分。

（二）數據素養的定義與內涵

目前學術界對數據素養的定義尚無定論。一般認為，它是指相關研究人員在數據收集、數據分析、數據處理和數據創新等方面的能力，以及他們在數據服務過程中體現出來的職業道德和行為規范［2］。根據這個界定，高校圖書館員作為專業的科學數據管理與服務的提供者，他們的數據素養內涵應包括四個維度：敏銳的數據意識、專業的數據知識、超高的數據技能和先進的數據道德。

二、高校圖書館提升館員數據素養的必要性、意義及優勢

與發達國家高校圖書館員較高的數據素養相較而言，我國目前的狀況是數據素養研究剛剛起步，館員數據素養的水平普遍較低。盡快提升館員的數據素養水準對高校圖書館而言不僅迫在眉睫而且意義重大。

（一）可以更好地開展用戶數據素養教育，促進用戶數據素養的提升

大數據和云計算快速發展的環境下，只有個人擁有較高的數據素養，才能適應社會激烈競爭的需要，才能促進人的全面發展。高校圖書館歷來有用戶教育的傳統，館員的數據素養直接影響用戶數據素養教育的成效，決定了高校圖書館數據素養教育能否順利推進。因此只有不斷提升館員的數據素養，才能為用戶數據素養教育的有效開展提供人才保障。可以說高校圖書館員較高的數據素養是用戶數據素養提升的前提和保證。

（二）可以為科研提供高質量數據服務，促進高校圖書館服務轉型

服務是圖書館的根本，為科研提供高質量數據服務是高校圖書館一切工作的出發點和主要目的。而數據生命周期直接影響到科學研究生命周期，所以需要館員具有較高的數據敏銳度和正確認識數據價值的科學態度，掌握專門的數據捕捉和分析工具，從用戶需求的角度對多源數據進行挖掘、整合、分析、應用及存儲，為科學研究提供高質量數據服務。館員的數據素養直接影響高校圖書館數據服務的開展、推進和延伸。而較高水平的數據服務帶來的服務升級會促進高校圖書館的服務創新和全面轉型。

高校圖書館作為專門的信息服務機構，館員擁有多年累積的信息素養，以此為基石，高校圖書館具備盡快提升館員數據素養的先天優勢。現階段的高校圖書館應該大膽實踐，采取有效對策，為館員數據素養的穩步提升積極探索，尋找對策，摸索經驗。

三、高校圖書館提升館員數據素養的路徑

館員數據素養的提升不會一蹴而就，它是一個系統工程，系統思維為提升館員數據素養提供了多維度路徑。

（一）建立數據服務，提升館員的數據意識

高校圖書館可在其網站主頁上建立專門的科學數據管理資源導航，對數據的收集、管理與應用進行模塊化劃分，內容涵蓋查找數據、組織數據、管理數據、保存數據等各方面。這種導航模式對已具有一定信息素養的館員來說是一種最佳導航模式，可以幫助館員了解數據管理的概念、方法、工具及可利用資源等。通過數據管理導航提供的基礎數據服務，可以培養館員的數據意識，包括高效搜索特定數據的能力、對特定數據的敏感性和對數據進行下一步處理的自覺程度。可以說，數據意識的提升是數據素養提升的先決條件。

（二）采用多元培訓模式，提升館員數據素養

除可采用培訓講座等傳統方法，高校圖書館還可以通過在線培訓、網上共享、慕課、大數據推送、虛擬現實、人工智能（AI）等Web3.0 時代的新型教學手段，結合本館數據服務的特色，有針對性地對館員進行個性化系統培訓，幫助他們了解掌握科學數據管理的相關理論及最新數據處理分析工具。教學內容應系統全面，盡量涵蓋數據管理的基本概念、數據抓取與儲存、數據處理與分析、數據共享與服務、數據法律與倫理等各個環節。美國哈佛大學還將館員的“數據科學家”培訓定為長期的建設項目［3］。先進國家的做法可資我國高校圖書館起步較晚的館員數據素養教育學習、借鑒。總之，多樣化、長期化、制度化以及目標明確的多元培訓模式，不僅可以幫助館員提升他們的數據知識，同時也能幫助他們形成正確的數據態度和數據道德，從而有力地促進館員數據素養的提升。

（三）提供科研數據服務，促進館員數據技能提升

較高水平的科研數據服務為館員提高數據素養提供了實踐場所。高校圖書館在大數據時代的服務創新和轉型始終將以科學數據管理為核心，館員提供的基于數據管理的多層次、專業化、個性化服務可以包括數據集成、數據分析與存儲、數據管理規劃、質量控制和保證等各個方面。通過這些數據管理與服務的實踐，館員可以得到較全面的鍛煉，在不斷提升自己的數據技能（包括數據整理、操作及轉化等能力）的同時，逐漸成為對數據具有批判性思維，能夠利用數據資源進行創新的大數據應用型人才。

（四）組建核心服務團隊，帶動館員數據素養提升

發達國家已有少數高校圖書館設立了專門的數據館員，受此啟發，我國高校圖書館不但應盡快設立數據館員，更應組立以數據館員為核心的服務團隊。數據館員所需的技能包括Web3.0 技術，數據保存、處理、評估與監管工具的使用，數據服務宣傳與營銷技能等［4］。理想一點說，數據館員的數據素養是高層次高水準的，其能提供的數據服務應該是全方位的。高校圖書館組建以數據館員為核心的服務團隊，不僅可以更好地應對大數據、云計算帶來的沖擊，還可以更好地發揮數據館員的巨大影響力，為科學研究提供更優質數據服務，進而以點帶面，培養出一批數據科學家，帶動全體館員數據素養的普遍提升。

（五）構建動態評價體系，促進館員提升數據素養

館員的數據素養水平涉及面廣、影響大，既影響高校圖書館的數據管理與服務能否順利開展，甚至影響大數據時代高校圖書館可持續發展能否順利進行，所以評估特定階段內館員的數據素養水準十分必要。評估工作不能只靠推測，必須科學準確地評價館員的數據素養水平，定性定量地進行研究。這就要求高校圖書館盡快構建館員的數據素養動態評價體系。

目前，國內外的高校圖書館還未開始這方面的工作，而具備條件的圖書館可以從數據意識、數據知識、數據技能和數據倫理等角度出發探索構建這個體系。評價的標準與指標的確立要科學合理、切實可行。構建的體系要維度明確、層次遞進、相互連接。價值取向上要體現用戶服務導向、科學數據驅動、工作績效取向等。館員數據素養動態評價體系一旦建立，可以激勵館員的數據素養不斷提升，從而帶動大數據時代圖書館工作的全面提升。

構建館員數據素養動態評價體系包括4 個一級指標，13 個二級指標。一級指標包括數據意識與倫理、數據知識、數據技能和數據應用與交流能力。數據意識細分為數據意識和數據安全與道德；數據知識包括數據基礎知識和數據工具知識；數據技能包括數據獲取與選擇的能力、數據存儲與管理能力、數據理解與分析能力和數據評價能力；數據應用與交流能力細分為基于數據的解決問題能力、數據驅動的知識服務能力、數據創新能力、數據決策能力和數據交流能力。這些二級指標的基本內涵如下：

1.數據意識，是指對知識服務工作中產生的數據有較高敏感度，主觀上具備敏銳的數據利用意識和數據價值意識。

2.安全與道德，指在法律和道德允許的范圍內，合理地采集和儲存數據，具有較強的數據隱私保護意識，從而避免信息泄漏。

3.基礎知識，是指了解常用的數據來源，掌握數據價值屬性，熟悉數據的類型、用途，理解數據背后的相關政策及發展趨勢。

4.工具知識，指熟練掌握基本的數據分析工具，如Excel、Spss 等，了解它們的基本用途和使用方法。

5.獲取與選擇能力，是指對在知識服務過程中產生的新數據，能夠進行合理的采集與選擇，從而篩選出有用數據的能力。

6.存儲與管理能力，指對從合法渠道采集的目標數據進行及時的整理、保存并實時維護更新，以保證已采集數據的準確性和完整性的能力。

7.理解與分析能力，是指理解數據的產生過程及表現形式，在此基礎上能夠分析數據，并對統計的結果進行解釋的能力。

8.評價能力，是指對數據本身進行評價的能力，包括評價數據本身的完整性、準確性、時效性與局限性等。還包括對借助數據開展個性化服務、知識服務和智慧服務進行評價的能力。

9.基于數據的解決問題能力，是指通過數據分析發現知識服務過程中出現的問題并通過數據分析找尋出解決問題的方案的能力。

10.數據驅動的知識服務能力，指根據數據分析、處理結果，調整、優化、改善知識服務的全過程的能力。

11.數據創新能力，指在管理數據、分析數據等過程中，發現數據的新價值的能力。

12.數據決策能力，指基于以上各項能力的基礎上，精確進行科學決策的能力。

13.數據交流能力，指館員之間可以借助網絡平臺交換數據研究成果，館員擁有與同事之間以及與師生讀者之間進行交互的能力。

四、結語

大數據環境下，科學數據服務已成為高校圖書館創新服務的新的增長點，館員的數據素養因而正越來越受到重視。當前高校圖書館提升館員數據素養的探索實踐剛剛起步，需要圖書館多途徑多維度地研究提升館員數據素養的路徑和模式。只有充分重視館員的數據素養的培養和提升工作，才能夠有針對性、成效性、系統性轉變館員的數據態度和意識，增強數據知識和技能，提高數據倫理和道德，才能為大數據時代的高校圖書館應對新挑戰——全面向智慧圖書館轉變做好人才儲備。