美国高校图书馆数据素养研究与教育实践*

●范继荣　(广西民族大学　南宁　530006)



美国高校图书馆数据素养研究与教育实践*

●范继荣(广西民族大学南宁530006)

[摘要]数据密集型科学的出现使数据素养成为科学工作者的关键技能，美国多所大学由此开展数据素养研究与教育。文章从数据素养的概念、构成、教学模式等方面，分别对美国普渡大学联合其他三所大学开展的数据信息素养项目、加州大学的社会学和人口统计学数据素养项目和雪城大学科学信息素养(SDL)项目等典型案例进行了介绍，并对研究不足和进一步努力的方向进行了述评，对我国开展数据素养教育提出了建议。参考文献10。

[关键词]数据素养模式高校图书馆

进入到大数据时代，数据挖掘作为决策基础已经广泛渗透到社会生活中，成为获取竞争优势的手段；数据密集型科学的出现使得科学与知识的发现更加依赖于对海量数据的利用，美国国家科学基金会制定科研数据共享政策，美国政府于2012年公布了《大数据的研究和发展计划》，因此提高包括大学生在内的全体公民的数据素养成为一个重要课题。笔者通过选取多个典型案例，对数据素养和教育模式进行了介绍，以期冀能为国内高校的数据素养教育提供借鉴。

1美国高校开展数据素养研究和教育实践

1.1美国四所大学的数据信息素养DIL项目[1]

美国普渡大学、康奈尔大学、明尼苏达大学和俄勒冈大学的数据服务馆员、学科或信息素养服务专家以及教师研究员组成的团队，在博物馆与图书馆服务协会(IMLS)的资助下，与5个不同学科的教师或研究员合作，对研究生和教师开展了两年的数据素养教育实施与研究。借助扎根理论(grounded theory)，通过对研究生和教师访谈及结果的分析，项目团队抽象出数据信息素养模型(Data Information Literacy Model)。主要内容有：

(1)从数据消费和生产者角度界定数据信息素养及其核心技能结构。调查表明，师生都认为，在电子化科研中，下列12项是研究生有效管理和监护研究数据所需的“重要”的数据技能；不过教师和学生的评价分值存在差异，教师更加重视学生处理数据和维护数据长期价值的能力(见表1)。

表1　研究生有效管理和监护研究数据所需技能

在美国高校与研究图书馆协会(ACRL)的高等教育信息素养标准中，信息素养被定义为“个体识别信息需求并发现、评价、有效利用信息的能力集合”[2]，数据信息素养更加注重从数据和信息的生产与消费即数据活动的多元利益相关者的视角界定成功完成数据活动所需技能、知识和习惯，如在数据伦理中，涉及到数据共享的产权、隐私、保密等意识，因而数据信息素养可以说是信息素养的深化与拓展。

(2)教师和研究生在数据活动中存在的问题[3]。访谈揭示了师生在过去的电子化科研数据活动中存在的如下问题，为开展数据素养教育提供了内容的基础和依据。

第一，研究生普遍缺乏数据管理与监管的正式培训，他们以前的数据素养也大不相同，如数据库技能，教师还没有为指导学生做好时间和技能上的准备。

第二，学科合作方缺乏正式的实验室数据活动政策，多数研究人员认为，专业领域还没有可供遵循的数据管理最佳实践，学生的数据活动质量参差不齐并存在各种问题，如缺乏良好的元数据、混乱不同的文件归档操作导致他人难以对数据再利用，缺乏数据版本控制。

第三，研究生通过试错法自学数据技能，主要关注数据分析技术。

第四，对数据机构和地方性的直接需要比深层概念和数据在实验室之外的利用更加受到师生关注。

(3)不同学科的研究生数据素养教学需求与教学方法比较[4-5]。 对研究人员和学生的访谈后确定的研究生的数据素养教育需求和设计的教育项目如下：

表2　数据素养教学模式比较

从表2可知，不同学科的数据素养的教学需要各有特点，不尽相同，应该采取多元化的教学方法，而馆员与其他相关方的合作尤为重要。

课程结束评价和作业分析表明，学生对多数数据素养主题表现出很高的兴趣，不过他们在数据保存/归档、元数据、数据分享等方面依然有很大提升空间。

(4)明尼苏达大学在线数据信息素养教育[6]。 为了应对研究人员遵守美国国家科学基金会提交数据管理计划规定的需求，项目组以美国国家科学基金会拨款申请的数据管理计划(DMP)模板为基础制定7大课程模块(见表3)。

根据课程模块，项目小组使用微软PPT、视频录制软件ScreenFlow、Google Drive等工具和设施制作、组织和推广课程并对学生的学习进行过程和结果的管理与评价。

此外，明尼苏达大学图书馆开发了面向研究人员和教师的研讨会课程，名为“为你的拨款申请制定数据管理计划”(Creating a Data Management Plan for Your Grant Application)。课程由具有数据科学专长的研究馆员和具有学科专长的学科馆员协同教学，内容基于国家科学基金会申请书指南，包括数据格式、元数据标准、数据发布、数据共享和数据保存等，在教师演讲和参与者互动讨论之后，提供该大学的数据管理计划样本和向研究服务馆员咨询数据管理计划的服务。

1.2加州大学数据素养教育

(1)洛杉矶分校UCLA社会学信息素养项目[7]。由于该校社会学学院致力于提高学生的信息素养能力，图书馆与之合作，对学生开展数据素养教育。项目小组认为，数据素养是信息素养的一部分，他们根据美国大学与研究型图书馆协会关于人类学社会学学生信息素养标准和对教师焦点访谈结果，提出了社会科学数据素养模块，即4个方面的学习结果：发展解读和批判性评价简单的2*2列联表或3维表的能力；为数据表格制作精确的引文资料出处；使用“American Factfinder”创建表格，并能够被正确描述和引用；阅读包含用图形描述数据的论文，讨论与文章内容相关的表格。

项目组在2004年和2005年均开设“社会学105(社会学信息素养实验室)”课程，2005年冬季教学大纲规定，课程目标是：展示出学生能够“为了社会学研究识别、查找、评价和有效并合符伦理地利用信息”。课程主题有：阐明研究课题，识别和评价研究所需的各种信息；馆藏目录，引用解释；文献数据库；网络资源及其评价；信息伦理，剽窃；统计分析表，在线图表制作资源等；同时附有相应的阅读要求和家庭作业；课程网站具有各种学习参考材料的链接。

对项目的评价主要依据学生学习活动反应、家庭作业质量和期末课程评定表；多数学生的反馈是积极的，认为从课程中获得的技能有助于学术论文的写作。而作者建议加强与教师的合作，利用在线数据及其分析工具，探索如何将数据素养模型与社会学课程更好地结合起来，形成一体化的课程体系。

(2)伯克利分校图书馆使用网络软件SDA提升本科生数据素养[8]。 SDA(Survey Documentation and Analysis)作为Berkeley大学计算机辅助调查方法项目的成果，是对调查数据进行存档和基于网络分析的免费程序，具有界面简易、启动运行快速、统计功能多样等特点，可以链接到大量免费和联盟网站的数据库，方便学生在线获取和分析数据，开展课题研究。该校图书馆数据实验室(UC Berkeley's Library Data Lab)利用网络软件SDA，从2008年开始给学生开设经济人口统计学课程，已经超过300人。课程强调学生对原始数据进行创新性的定量分析，而非参考他人的研究以完成人口统计学方面的课题，教师会在固定的研讨会上给予学生数据分析技能和SDA操作指导。

表3　数据素养课程模块

1.3雪城大学的通用型科学数据管理本科生课程(SDL)

雪城大学信息科学学院教授秦健和John D’Ignazio从2007年5月到2009年5月开展了科学数据素养项目(SDL)，在对科学、技术、工程、数学学院(STEM)的学生和教工调研的基础上，设计并给科学和技术专业的学生开设了“科学数据管理”课程。项目主要内容如下。

(1)科学数据素养定义与科学数据管理课程大纲[9]。研究认为，科学数据素养与信息素养和数字素养有相似之处，不过前者更多地关注收集、处理、管理、评价、使用数据的操作性能力，强调在科学研究中的以实际为基础的数字化数据集合的生产、操作和使用。三者比较见表4。

表4　信息素养、数字素养、科学数据素养的比较

根据调查分析制定的在线科学数据管理课程包括三大模块，模块一，科学数据和数据管理概述：关于数据的形式、度量、类型、水平、结构和模型等；模块二，通过数据的收集、处理、转换和管理的案例研究来理解数据在三个级别上的聚合；模块三，为评价数据质量和数据的实际使用介绍各种方法和工具。具体内容见表5[10]。

表5　科研数据管理课程

(2)课程推广策略。为了提升师生参与课程的意识，项目组采取拉与推的策略加强推广。拉的策略是吸引师生的注意力，推的策略是将课程信息推送到师生那里。研究认为，推的策略可能比拉的策略更加具有影响力。

1.4美国其他高校的数据素养教育内容

麻省大学开设的研究数据管理课程，主要模块有：数据格式与管理计划、数据安全、数据共享、数据描述和访问、数据生命周期、数据命名规范、数据转换与存储、隐私与限制等。俄勒冈州立大学图书馆的研究数据管理课程内容也类似，包括：数据类型、格式和周期，数据组织，研究工作的数据管理计划，数据监护配置文件(Data Curation Profiles)，数据存储、备份和安全，版本控制理论与方法，通过元数据制作数据文件，研究数据的法律和伦理问题，数据共享与再利用政策，数据归档与保存等。为了回应国家科学基金会2010年的数据管理计划的强制要求，美国许多大学图书馆都提供了在线网页指南并配以不同学科的数据馆员咨询服务，如麻省理工学院图书馆提供数据管理在线指南(http://libraries.mit.edu/data-management/)，介绍了数据管理技巧，塔夫斯大学(Tufts university)图书馆也有类似网页(http://tischlibrary.tufts.edu/services/data-management)。

2美国高校图书馆数据素养研究与教育实践述评

2.1数据素养教育实践

美国国家科学基金会等机构的项目申请书数据管理计划的规定成为开展数据管理教育的直接动因，尽管数据素养本身内容广泛，但美国高校图书馆数据素养教育主题主要集中为电子科研过程中的数据活动及其成果管理，即科研数据管理，教学对象多为需求强的数据密集型学院，如科学、技术、工程和数学学院(STEM)的研究生、本科生，也涉及教师科研人员。在流程上，以项目管理运作，包括组建人员、需求调研、设计开发课程、开展教育、进行评估、后续数据服务等；注重应用现代教育与信息技术，教学和辅导方式注重嵌入对象专业学习与研究活动，如在线课程、课堂互动教学、同行研讨班、个别咨询、网页自学教程等；注重通过与相关机构和人员(如学科馆员、学院、研究中心)合作开展活动，资源互补，课程推广方式灵活多样。

2.2未来研究内容

(1)数据素养理论。虽然具体的活动环节划分各有差异，不过学者大多从有效完成数据活动的生命周期来界定数据素养的结构；由于数据含义的拓展性、数据活动的泛在性等原因，数据素养构成、测量仍然需要探索，比如从心理学视角分析，数据素养究竟如何测量，可选择名义尺度、顺序尺度、等距尺度和比率尺度中的何种进行操作；数据素养与其他构念，如信息素养、评价素养、统计素养、媒体素养、科学素养等的关系研究有待加强。

(2)数据素养教育与发展。数据素养发展与外部多种因素的互动影响，包括个体、组织、环境等，如领导的数据素养如何影响组织文化和绩效；不同情景之下，数据素养教育活动的最佳模式与评价；不同情景下多阶段的数据活动过程中，不同利益相关者的数据素养、数据素养发展工具等等课题都需要采取更有效的定性和定量方法加以进一步研究。

参考文献

[1]Jake Carlson, Lisa Johnston, Brian Westra, Mason Nichols. Developing an Approach for Data Management Education: A Report from the Data Information Literacy Project [J]. The International Journal of Digital Curation. 2013,8(1) : 204-217.

[2]Information Literacy Competency Standards for Higher Education [EB/OL].http://www.ala.org/acrl/standards/informationliteracycompetency.[2014-04-15].

[3]Jacob Carlson, Michael Fosmire, C.C. Miller, Megan Sapp Nelson. Determining Data Information Literacy Needs: A Study of Students and Research Faculty [EB/OL]. http://docs.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1031&context=lib_fsdocs.[2014-04- 15].

[4]Sarah Wright, Camille Andrews, Cliff Kraft. Developing a data management curriculum for graduate students in the natural resources[EB/OL].http://docs.lib.purdue.edu/cgi/viewcontent.cgi?article=1001&context=dilsymposium.[2014-09-14].

[5]Sarah J. Wright, Camille Andrews. Developing a Data Management Curriculum for Graduate Students in the Natural Resources[EB/OL].http://escholarship.umassmed.edu/escience_symposium/2014/posters/8/.[2014-09-02].

[6]Jon N.Jeffryes,Lisa Johnston. An E-Learning Approach to Data Information Literacy Education[EB/OL].http://conservancy.umn.edu/bitstream/11299/156951/1/ElearningApproachtoDIL_final.pdf.[2014-09-14].

[7]Elizabeth Stephenson , Patti Schifter Caravello. Incorporating data literacy into undergraduate information literacy programs in the social sciences: A pilot project[EB/OL].http://www.emeraldinsight.com/doi/pdfplus/10.1108/00907320710838354.[2014-09-14].

[8]Harrison Dekker. Using Web-based Software to Promote Data Literacy in a Large Enrollment Undergraduate Course[EB/OL]. http://conference.ifla.org/past-wlic/2010/86-dekker-en.pdf.[2014-06-02].

[9]Jian Qin, John D'Ignazio. Lessons learned from a two-year experience in science data literacy education[EB/OL].http://docs.lib.purdue.edu/iatul2010/conf/day2/5/.[2014-09-14].

[10]Jian Qin,John D’ignazio.The Central Role of Metadata in a Science Data Literacy Course[J].Journal of Library Metadata, 2010,10:2-3,188-204.

(刘平编发)

Data Literacy Research and Education in American University Libraries

Fan Jirong

(Guangxi University for Nationalities, Nanning, Guangxi 530006, China)

AbstractThe emergence of data-intensive science makes data literacy become a key skill of scientific workers and which also makes American universities develop data literacy education. The study introduces and reviews the current status of data literacy research and education throughout American university libraries in term of data literacy conception, formation, teaching mode and so on, and puts forth suggestions for data literacy research and education in our country. 10 refs.

KeywordsData literacy. Model. University libraries.

[收稿日期]2014-12-06

[作者简介]范继荣，讲师，现在广西民族大学图书馆工作。

[中图法分类号]G252

[文献标识码]A

[文章编号]1003-7845(2016)01-0080-05

*本文系广西民族大学中国-东盟信息重点研究基地重点课题“高校数据素养教育体系构建与实践研究”(201401)研究成果之一。

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