论高校图书馆员数据素养内涵及培养

杨蓉蓉

关键词：高校;图书馆员;数据素养;培养

摘 要：数据技能、数据伦理、数据态度、数据意识、数据知识五个要素共同构成了高校图书馆员数据素养，高校图书馆员既要有扎实的专业知识，又要有良好的数据素养，唯有如此方可适应大数据时代的要求。文章阐述了理论基础，剖析了高校图书馆员数据素养的五大构成要素，深入探讨了高校图书馆员数据素养培育的路径选择，以期为相关研究提供借鉴。

中图分类号：G258.6   文献标识码：A   文章编号：1003-1588（2022）03-0068-04

随着大数据时代的到来，无论是数据的记录，还是数据的存储，抑或是数据的共享与计算都越来越方便、快捷，大数据颠覆了传统价值观念、工作模式与思维模式。以互联网为载体的信息技术逐渐普及与发展，高校图书馆用户行为数据也越来越快地产生与积累，包括用户信用、用户偏好、用户需求等多种信息，如何有效地将数据中的有用信息提炼、挖掘出来，为提高高校图书馆服务水平打下坚实的基础，已经成为当前高校图书馆员亟待思考的问题。在现实中，有相当数量的高校图书馆员还没有形成大数据意识，面对数据“金矿”却“束手无策”，对于用户服务质量的提升造成了严重的阻碍。因此，高校图书馆员既要有扎实的专业知识，又要有良好的数据素养，唯有如此方可适应大数据时代的要求。

1 理论基础

1.1 数据素养的内涵

我国图书馆界对数据素养的定义基本达成统一认识，认为数据素养是指图书馆员的数据创新能力、数据处理能力、数据搜集能力、数据组织能力、数据分析能力等，以及在日常数据管理过程中所呈现出来的行为规范与职业道德。数据素养要求图书馆员既要有采集数据、分析数据、整合数据等能力，又要具备做好数据统计、知识评估等能力。更为重要的是，图书馆员要精准把握数据变化规律，结合数据分析结果增强图书馆的服务质量，优化图书馆的工作行为。目前，很多经济发达国家的图书馆都高度重视馆员数据素养的培育，以全球图书馆界的行业标杆——美国为例，美国图书馆对于数据开发的依赖程度很高，很多图书馆员都掌握了良好的数据应用能力与数据利用能力，甚至有相当数量的资深馆员已经有10多年的数据管理工作经验。

1.2 数据素养与信息素养、统计素养的关系

信息素养是指要精准判定信息有无价值、有多大价值，并且还能以信息为载体对行为方式进行改进与优化;高校图书馆馆员需要具备较佳的信息素养，以便能够准确分析信息价值，正确评估信息作用，合理地诠释信息导向。统计素养是指数据处理能力与数据统计分析能力，并可根据统计结果动态优化决策管理;高校图书馆员只有具备较佳的统计素养，才可对基本统计描述问题进行妥善解决。数据素养与信息素养、统计素养之间存在着较为密切的关系，无论是信息素养还是统计素养，数据素养均是其必不可少的组成部分，尤其是在当前大数据时代，高校图书馆员务必要掌握扎实的数据素养。

2 高校图书馆员数据素养的构成要素

若从概念角度加以理解，高校图书馆员的数据素养实质上就是“听、说、读、写”数据的能力，即获取数据、理解数据、交流数据、应用数据的能力。因此，数据技能、数据伦理、数据态度、数据意识、数据知识五个要素共同构成了高校图书馆员数据素养，见下图1。

2.1 数据态度

数据态度是高校图书馆员数据素养的前提，通常体现在主观能动性方面，会对其他四个要素产生直接的影响。在大数据时代，高校图书馆员务必要秉承严谨求实、求同存异、合作共享的态度对待数据问题，构建科学的数据价值观与数据道德观。

2.2 数据意识

数据意识是对数据行为进行有效指导的基本意识，具体表现在人们对数据价值的认可程度，以及对数据信息的洞察力与敏锐力。高校图书馆员的数据意识是指他们对图书馆日常业务中所蕴藏的数据利用价值的认识，以及基于数据角度审视用户行为的思维。通常而言，若高校图书馆员具备较强数据意识，他们往往会积极搜集数据、分析数据，用数据对工作行为进行改进与优化，并且还会诠释数据在当前情境下所呈现出来的意义。在数据素养中，数据态度能够对数据意识产生一定的影响，数据意识则能够直接决定数据态度。

2.3 数据伦理

数据伦理是数据素养的基本准则，也是最核心的要素。无论是数据的挖掘过程，还是数据的利用过程，均要始终坚持伦理性原则。大数据时代对于数据的分析，更多的是侧重于查找不同数据之间的关系，虽然数据易于获取，但务必要强化数据安全管理，特別是要保护与用户隐私相关的数据。高校图书馆员应高度重视用户隐私保护问题，否则的话很容易面临各种道德层面或法律层面的纠纷。

2.4 数据知识

数据知识是数据素养的基础，涵盖了数据搜索方法、数据类型、数据效用、数据展示规律、数据转换方式、数据传播规范等多个内容。对科研人员而言，数据知识可有效改变原有知识构成，便于更好地发挥文化内涵与专业知识的效用。

2.5 数据技能

2.5.1 数据定位与采集能力。数据定位和采集能力是指高校图书馆员利用数据采集工具对用户数据进行搜集，并以图表的方式汇总数据的能力。用户行为数据通常都会有多样性的特点，且数据也是海量呈现，高校图书馆员需要在看似杂乱的数据中找到有用信息，使其能够服务于图书馆。高校图书馆员需采集四种数据类型：一是常规性评估数据。高校图书馆员通过每日采集到的用户数据开展即时决策、实时反馈，以便能够更好地满足用户的需要。二是基于标准的常规性评估数据，通常是由资深馆员在某段时间内评估用户对图书馆服务质量满意程度的数据。三是基于用户、实践和认知的数据，涵盖用户个人信息数据、用户感知数据、用户参与度数据等。四是综合性评估数据，可体现图书馆当前所开展的服务能否满足用户需求，以及通过何种方式可增强用户满意度。

2.5.2 数据分析与解读能力。数据分析与解读能力是指高校图书馆员在采集到充裕的数据后，就会利用数据分析工具对数据价值进行最大限度的挖掘，以便寻找有价值的信息优化图书馆服务。高校图书馆员需掌握四种数据分析与解读能力：一是能够充分感触到数据的敏感性、价值性、可信性，并且能够高效利用数据背后所隐藏的价值与作用。二是能够通过多种技术方式展现数据分析结果。三是能够深度解读数据的发展趋势与内在规律。四是能够掌握一系列的数据测量和提取工具。

2.5.3 数据反思与决策能力。大数据时代，用户需求往往呈现多元化的发展趋势，高校图书馆员需不断提高服务水平满足用户需求，而数据反思与决策能力是必备素养。高校图书馆员要以数据分析结果为决策依据，实时动态地调整工作方法和服务方式;反思数据则可推动高校图书馆员进行自我反思，增强服务创新的紧迫感。

3 高校图书馆员数据素养培育的路径选择

3.1 做好标准制定与政策建设

高校图书馆员数据素养的培育往往会受到图书馆的组织文化、管理体制、发展理念等多种因素的影响。高校图书馆如果能立足于大数据时代的发展趋势，结合本馆实际情况做好标准制定与政策建设，那么必将能够提升馆员数据素养的培养水平。从2015年开始，美国联邦政府专门拨款10亿美元推出了《大数据发展计划》，支持各大图书馆利用大数据技术增强服务水平与服务质量，馆员数据素养培育被列为重点关注内容;我国的复旦大学图书馆也高度重视馆员数据素养培育，定期为馆员开展数据素养培训班，提供数据素养教育。高校图书馆要进一步完善优化馆员数据素养培育计划与培育标准，将数据素养培育内容融入馆员培训中，不断强化馆员的数据服务意识与数据开发意识，

同时，高校图书馆还要制定并出台多种激励措施，吸引更多的馆员、业内学者、数据专家投入相关研究中。高校图书馆应紧紧围绕当前和未来的发展目标，有意识地通过一些有吸引力的条件引入一批具有较高数据素养的人才，要重视人才、关心人才、爱护人才，要给人才发挥才华的空间与余地，要信任他们，在不违反大原则的情况下，给他们发挥个人才干的场合;对于现有的优秀馆员，高校图书馆则要采取一系列行之有效的措施留住人才，或提高优秀馆员的薪酬待遇，或人性化关怀优秀馆员，或为优秀馆员提供职务晋升渠道等。

3.2 培训是提升馆员数据素养的重要基础

高校图书馆员数据素养的形成离不开行之有效的岗前专业培训与职后专业培训。例如，英国帝国理工学院图书馆就以数据驱动为导向，以提升馆员数据素养为目标加强馆员岗前与职后培养，构建了学习型图书馆，取得了最佳的效果。

3.2.1 岗前专业培训。首先，各大高校在图书馆学专业教学体系中就应融入数据素养培训内容，贯穿于图书馆学专业学生的日常学习、科研和工作中，尤其是要增强学生的数据分析能力与数据采集能力，为未来优秀图书馆员的培养打下坚实基础;其次，在馆员入职培训的过程中，高校图书馆要将数据素养培养作为重中之重的内容。

3.2.2 职后培训。职后培训是进一步提升高校图书馆员数据素养的主要路径与重要保障，或邀请专家到本校，或将馆员送到高校学习，但职后培训绝对不能仅局限于技术，而要将数据内涵与数据意义融入其中。有鉴于此，高校图书馆应该制定出一套完善的馆员后续专业化学习培训体系，通过大数据技术对馆员的培训需求进行挖掘，并有针对性地制定培训目标与培训方案。对于不同专业技术职称、不同岗位的馆员，高校图书馆也要采用差异化的数据素养培训方法，真正达到预定效果。

3.3 加强高校图书馆数据文化建设

推动高校图书馆员数据素养培育离不开图书馆数据文化建设。王琳、陆彩格等学者开展的天津市高校图书馆员问卷调查结果发现：若图书馆员处于不同的数据文化环境，那么也会有不同的数据素养能力表现;若图书馆员处于良好的数据文化氛围中，数据意识明显较高。有鉴于此，高校图书馆很有必要加强数据文化建设，具体做法包括：一是高校图书馆需要定期举办数据交流活动、数据素养实践活动，并组织与数据素养相关的公开培训讲座、学术讨论等，以便能够形成数据文化的长期浸润。二是高校图书馆可通过多种新媒体形式（如微博、微信公众号、网站、BBS等）及时向馆员推送数据素养在线培训课程、数据知识信息、数据交流活动信息等。三是图书馆数据文化的营造需要校内外多个部门的相互协同、相互合作，高校图书馆可牵头组织数据管理研讨会，让校内外多个部门均参与其中，要让他们充分意识到数据资源的重要性及优秀数据素养馆员的稀缺性，进而构建数据素养价值理念。

3.4 培养基于科研数据服务的图书馆员数据素养

科研数据服务是高校图书馆最为核心的业务服务，同时也会对馆员的数据素质提出较高的要求，培养基于科研数据服务的图书馆员数据素养是高校图书馆员数据素养培育的主要内容之一。高校图书馆员娴熟掌握科研数据服务所要求的全部技能是不可能的，也没有必要性。欧洲研究图书馆协会发布的《图书馆启動研究数据管理的十项建议》报告明确指出：没有任何一家图书馆需要向用户提供全部的科研数据服务。高校图书馆通常都会基于本馆实际情况向用户提供不同内容、不同层次的科研数据服务，自然也就会对馆员的数据素养提出不同的要求。有鉴于此，高校图书馆亟待制定具有层次化特点的数据素养框架。

笔者以美国田纳西大学Carol Tenopir教授提出的数据服务类型为基础，结合我国高校图书馆的特点，提出了基于科研数据服务的高校图书馆员数据素养框架图，见图2。科研数据服务可分为两大类，分别是数据情报服务与数据技术服务。其中，数据情报服务包括DMP咨询、元数据咨询、查找数据源等内容，数据技术服务包括技术支持、数据处理、数据准备等内容。高校图书馆员要想胜任科研数据服务工作，就要具备数据意识素养与数据伦理素养，而这两大素养具体体现在数据知识和数据技能领域：一是数据知识领域。负责数据情报服务的图书馆员只有熟知理论知识，才能更好地为用户提供咨询服务与理论指导，而负责数据技术服务的图书馆员应熟练掌握技术知识，为用户提供相应的数据技术支持服务。二是数据技能领域。负责数据情报服务的图书馆员应立足于用户需求分析，主动与用户进行沟通与交流，及时掌握用户的需求，以便能够更好地开展咨询服务与理论指导，而其余的数据技能则不要求娴熟掌握，只需略为了解即可。负责数据技术服务的图书馆员应立足于操作技能，如数据处理、数据开发、数据评估、数据获取等。

此外，由于科研数据服务的参与主体较多，涵盖研究人员、图书馆、校园信息中心、科研处等，甚至还会与其他高校或企事业单位密切相关，高校图书馆员还需有较强的合作能力与协调能力。基于科研数据服务的高校图书馆员数据素养框架图的制定，既对图书馆员的数据素养提出了层次化要求，又为高校图书馆员数据素养的培养提供了一定的参考，可使其更富系统性与针对性。

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（编校：周雪芹）