高校图书馆数据素养教育现状及对策——以E9联盟高校为例

周 琰

(桂林理工大学南宁分校图书馆,广西 崇左 532100)

1 引 言

素养教育一直以来都是人类社会发展过程中的热点话题,不同的社会环境和时代环境都对素养有着不同的诠释,素养能力也需随着社会环境、时代环境的变迁而动态地深化与拓展。美国国际数据集团(IDG)预测,2025年全球的数据量将达到163ZB,与2016年相比将增长10倍[1]。随着大数据时代的全面来临,数据素养教育应运而生,高校图书馆作为海量数据资源的汇集地,无论是在用户素养教育还是在数据管理领域均已积累了大量的经验,再加上高校图书馆用户对数据素养教育的需求越来越大,高校图书馆已成为数据素养教育的主阵地。

国外一些顶尖高校的图书馆在数据素养教育方面已经呈现出规模优势,例如,英国伦敦政治经济学院图书馆利用“闯关”“解锁”等方式帮助用户掌握基本数据技能,包括数据检索、数据查找等[2];美国加州大学伯克利分校图书馆依托学生需求精准画像来模块化分解数据素养教育的服务内容与服务目标[3]。但是令人遗憾的是,国内高校图书馆关于数据素养教育的研究还很少,且有较多学者未将数据素养教育与信息素养教育进行严格区分,把一些仅属于信息素养教育范围的实践列入了数据素养教育之中[4—5],难以展现出我国高校图书馆数据素养教育情况。有鉴于此,本文以E9联盟高校为例来分析高校图书馆数据素养教育现状,总结其经验与不足,旨在推动我国高校图书馆数据素养教育实现可持续发展。

2 数据素养与数据素养教育

2.1 数据素养的内涵

“数据素养”的概念最早是由Schield[6]于2004年提出,但迄今为止,国内外学术界对此还存在较多讨论。笔者认为,数据素养是指人们在“问题”意识的引导之下,对数据规范、数据伦理的认知程度以及采集数据、整理数据、分析数据、利用数据、管理数据、共享数据的水平。具体来说,第一,人们可依托海量数据信息来发现问题、分析问题、解决问题,由此可见,数据素养的基础在于要具备“问题”意识。第二,数据素养的直观体现主要是数据的采集能力与利用能力,其中,数据的采集能力要求人们在“问题”意识的引导之下,通过科学实验、文献研究或其他渠道来获得所需的数据;数据的利用能力则是指依托适当的工具与方法来科学解读数据,并以大众能够接受的形式来呈现分析结果,最后结合分析结果来辅助决策。第三,数据的共享管理能力是指基于数据生命周期来有效管理数据,并在适当的时候共享数据资源。第四,在此过程中,人们必须遵循数据规范与数据伦理,以此来保护数据安全与个人隐私,避免出现数据信息泄密等不良事件。

2.2 数据素养教育的内涵

数据素养教育的主要目的在于全面提高受教育者的数据素养以满足时代发展的需求,具体而言,就是通过多种措施和方式来树立“问题”意识,提高受教育者对数据规范、数据伦理的认知程度,使其能有效开展采集数据、整理数据、分析数据、利用数据、管理数据、共享数据等一系列实践活动[7]。

3 数据素养教育的特点

3.1 数据素养教育涉及的学科广泛

数据素养教育内容主要包括数据伦理、数据分析、数据应用、数据管理、数据意识等,故不仅局限于图书情报学,还涉及心理学、人工智能、统计学、教育学、计算机科学等诸多领域。例如,Coursera平台(全世界最大的MOOC平台)中的数据素养类课程来自8大学科:图书情报学、心理学、新闻传播学、统计学、教育学、计算机科学、生物信息学、商学。

3.2 数据素养教育的主体多元

正因为数据素养教育涉及学科广泛,其对应的教育主体也呈现出多元化特点,包括但不限于高校图书馆及相关院系、数据库服务商、互联网公司等。其中,高校图书馆的数据资源极为丰富,且有丰富的用户教育经验,是数据素养教育的主力军;高校相关院系在学科上有所专长,通常采用多院系共同合作、共同教育模式开展数据素养教育;数据库服务商可利用自有资源来开展数据素养教育与培训。当前,有的互联网公司也将提升社会大众的数据素养作为发展愿景之一,以期更好地拓展业务,因此可将其视为数据素养教育的补充。例如,苹果公司推出Today at Apple课程——数据素养与数据可视化,微软亚洲研究院推出大数据讲座系列,等等。

3.3 数据素养教育的对象普及

大数据对传统价值观念、工作模式与思维模式产生了巨大影响,除了高校师生需要提高数据素养,社会大众也逐渐将数据素养视为必备的素养技能之一。首先,高校师生是数据素养教育的主要对象,学生若具备了高水平的数据素养,对其未来的职业生涯发展将更有利,教师要在教学和科研中取得卓越成绩也离不开数据素养的培养。其次,以医疗、金融、IT等为代表的行业日益受到数据的影响,从业人员只有坚持不懈地提高数据素养,方可立足其中。再次,大数据在人们日常生活中的应用越来越广,大众只有形成了基本的数据素养,才能更好地适应当下和未来的数字化生活。由此可见,数据素养教育的受众群体广泛。

4 E9联盟高校图书馆数据素养教育现状

4.1 调查对象

本文调查对象为E9联盟高校图书馆。E9联盟即“卓越大学联盟(Excellence 9,E9)”,全称“卓越人才培养合作高校联盟”,由9所工信部和教育部直属的世界一流大学建设高校组成,包括华南理工大学、天津大学、西北工业大学、大连理工大学、东南大学、同济大学、北京理工大学、重庆大学、哈尔滨工业大学。2021年4月举办的2021高校信息化发展研讨会指出,E9联盟高校图书馆的数据素养教育效果较佳,既形成了教学经验丰富、实践能力强的教师队伍,又能够将教学科研工作与数据素养教育结合在一起[8]。

4.2 调查方法

本文主要采用网络访问法和文献调研法。首先,浏览E9联盟高校图书馆主页的相关栏目;其次,深入挖掘分析与E9联盟高校图书馆数据素养教育相关的研究文献;再次,结合网络访问与文献调研情况,分别从数据素养教育重视程度、数据素养教育形式、数据素养教育内容、数据素养教育对象、数据素养教育主体5个方面来进行调查,以此呈现E9联盟高校图书馆数据素养教育现状。

4.3 调查结果

4.3.1 数据素养教育重视程度。思想是行动的先导,只有思想上高度重视,才能够让数据素养教育落实到位。重视程度主要体现在三个方面:第一,是否开展数据素养教育。当前,E9联盟高校图书馆均已开展了数据素养教育。第二,是否重视数据素养的独立价值。虽然E9联盟高校图书馆均已开展了数据素养教育,但重视程度却存在着较大的差异,只有华南理工大学图书馆、天津大学图书馆、北京理工大学图书馆、重庆大学图书馆、东南大学图书馆明确标注了与“数据素养”相关的课程和培训。其中,北京理工大学图书馆创建了数据素养在线教育系统;华南理工大学图书馆与该校大数据学院、信息学院等单位共同开发了数据素养教育学分课程,课程内容包括但不限于数据分析、数据评估、数字协作等;天津大学图书馆在用户培训中专设了“数据素养”内容;重庆大学图书馆开设了数据素养专题课程,涵盖数据采集、数据评估、数据利用3个阶段;东南大学图书馆在用户培训系列讲座中设有“数据素养”专题讲座。西北工业大学图书馆、大连理工大学图书馆、哈尔滨工业大学图书馆、同济大学图书馆中与数据素养相关的教育内容均归入传统信息素养教育讲座之中,虽然讲座内容涉及数据素养教育,但并未采用“数据素养”字眼来对其进行标明。第三,开设与数据素养相关讲座主题的数量。E9联盟中只有4所高校的图书馆开展了5次及以上的数据素养相关主题讲座,包括东南大学图书馆、天津大学图书馆、同济大学图书馆、重庆大学图书馆。

4.3.2 数据素养教育形式。数据素养教育形式较为多元,如课程、讲座、竞赛等,各具特色,为更好地在高校图书馆中开展数据素养教育,很有必要采用多种教育形式来互补有无。基于教育形式的数量而言,只有天津大学图书馆采用了3种数据素养教育形式,华南理工大学图书馆、东南大学图书馆、北京理工大学图书馆、重庆大学图书馆采用了2种数据素养教育形式,其余4所高校图书馆则只采用了1种数据素养教育形式。基于教育形式的类型而言,E9联盟高校图书馆均采用了讲座形式,但鲜有采用其他教育形式,较为单一。只有重庆大学图书馆、华南理工大学图书馆采用了课程形式,北京理工大学图书馆、东南大学图书馆、天津大学图书馆采用了竞赛形式,天津大学图书馆还同时采用了导航形式。

4.3.3 数据素养教育内容。数据素养教育内容主要包括数据伦理、数据分析、数据应用、数据管理、数据意识等,健全完善的数据素养教育应该要全面涵盖上述内容。然而,E9联盟高校图书馆的数据素养教育内容过多地关注数据管理、数据分析,如数据管理通常是给用户讲授Noteexpress、ProCite、Zotero等软件工具的应用,数据分析则通常是以CiteSpace、Excel、SPSS为例来讲授数据分析软件的应用,鲜有在数据伦理、数据应用、数据意识3个方面来对用户进行培养。由此可见,数据素养教育的内容不论在广度还是深度上都存在明显的不足,尚未构建起全面的数据素养教育体系,严重制约了用户数据素养多元能力的培养。

4.3.4 数据素养教育对象。作为典型的社会教育服务单位,又恰逢国家推动高校图书馆等文化设施向社会开放的契机,高校图书馆有责任面向非本校的社会大众开展数据素养教育。然而,绝大多数E9联盟高校图书馆数据素养教育对象仅限于本校师生。以讲座课件为例,只有同济大学图书馆、重庆大学图书馆在官网发布了与数据素养教育相关的讲座课件,并且允许校外用户访问,其余7所高校图书馆有的未在官网发布相关讲座课件,有的虽发布了讲座课件但仅限于校内用户访问。

4.3.5 数据素养教育主体。数据素养教育主体是指可承担数据素养教育工作的师资队伍。隆茜[9]对数据素养教育的主体结构进行研究并提出高校数据素养教育须走合作化路径。国外许多高校图书馆开展数据素养教育大多采取合作方式,通常是由高校图书馆学科馆员、高校科研管理部门、相关院系以合作方式来协作开展,共同设计教学内容。E9联盟高校图书馆中只有华南理工大学图书馆与该校大数据学院、信息学院等单位共同开发了数据素养教育学分课程,哈尔滨工业大学图书馆与该校科研处立足于科研项目流程来对数据素养教育内容进行规划设计,而其他高校图书馆的数据素养教育主体均是高校图书馆员,且以参考咨询馆员、学科馆员为主,未与其他利益相关者形成持续化、多元化的合作,必将会影响到数据素养教育的效果。

5 提升高校图书馆数据素养教育能力的建议

5.1 高度重视数据素养教育

虽然有相当数量的高校都已意识到数据素养教育的重要性,但仍然有许多高校还未对数据素养教育在人才培养中的战略地位予以高度重视,尚未构建起良好的数据素养教育大环境。笔者建议可从政府、社会、高校层面入手:第一,政府层面。政府要切实做好顶层设计,制订与数据素养教育相关的政策、规定等,让高校图书馆数据素养教育做到“有法可遵”“有律可循”。2018年3月17日起实施的《科学数据管理办法》和2021年9月1日起施行的《中华人民共和国数据安全法》均为数据素养较高提供了政策指引和法律保障。与此同时,政府还可通过加大数据素养教育基金项目、数据共享平台建设等的专项资金扶持力度,为高校图书馆数据素养教育的理论研究与实践打下坚实基础。第二,社会层面。以中国图书馆学会、中国科学技术情报学会等为代表的组织机构要大力开展数据素养教育的宣传工作,通过开展学术论坛、新闻媒体报道、新媒体推广等多种方式来提高公众的数据素养意识。第三,高校层面。高校要大力支持本校图书馆开展数据素养教育,在有条件的情况下,还可在图书馆内部设置数据管理中心或数据管理平台,专门负责数据素养教育工作。

5.2 丰富数据素养教育形式

数据素养教育形式既是实现数据素养教育目标的载体,又是教育主体与教育对象进行交流的桥梁,建议在教育过程中突出以下特点:第一,灵活多样。高校图书馆要立足于本馆实际情况以及教育对象的需求与特点来灵活确定数据素养教育形式。第二,开拓创新。除了实体讲座形式,高校图书馆还要依托飞书、钉钉、腾讯会议等多种平台开展在线讲座,此外,还要有针对性地开设数据素养通识课程,构建起数据管理资源导航体系。第三,联动互补。高校图书馆要通过多种教育形式来构建起完整的数据素养教育体系,这是高校图书馆数据素养教育未来的发展方向。

5.3 拓展数据素养教育内容

首先,高校图书馆要丰富通识性数据素养教育内容,尤其是要加强对用户开展数据伦理、数据应用、数据意识等方面的教育,可将数据素养相关的零星讲座进行整合,使之成为逻辑联系相对紧密的知识集群。其次,在数据素养教育内容中可增加学科性数据素养教育内容。黄如花[10]以《信息检索》MOOC课程学生为对象来调查其数据素养现状及需求,结果表明,87.91%的学生都期望学校可基于不同学科的特点来有针对性地开设数据素养课程。在这方面,中国科学院文献情报中心走在了前列。该中心为研究生开设了生命科学数据管理、地学科学数据管理等课程,在业内获得了广泛的关注[11]。其他高校图书馆可借鉴中国科学院文献情报中心的成功经验,通过集思广益的方式来为教师、硕博士研究生等科研人员开展学科性数据素养教育。

5.4 扩大数据素养教育对象范围

数据素养教育对象的数量越多、范围越广,就越有利于提升高校图书馆数据素养教育的影响力。当前,绝大多数高校图书馆数据素养教育对象仅限于本校师生,这制约了数据素养教育的推广。有鉴于此,高校图书馆数据素养教育对象群体要扩大,尤其是要将非本校的社会大众纳入其中。由于不同的数据素养教育对象在接受能力、知识结构、学历背景、数据素养基础等方面均存在差异,高校图书馆可采取差异化的数据素养教育策略,依托图书馆多功能报告厅、图书阅览室、自修室等实体空间来定期开展数据素养研讨会、交流会等。

与此同时,高校图书馆还要大力推广线上数据素养教育模式,让更多的受众群体能够随时随地参与到数据素养的教学活动之中,也便于数据素养教育向更广人群辐射,最大限度地凸显高校图书馆社会化服务功能。例如,上海交通大学图书馆依托自有的国内顶尖慕课平台——“好大学在线”来打造数据素养线上教育系统[12],以“预习→研习→复习”的服务流程为基准,指导用户多维度开展线上数据素养学习,取得了良好的效果,且大幅度减少了教育成本。

5.5扩大数据素养教育主体

扩大数据素养教育主体,可为高校图书馆数据素养教育的可持续发展提供源源不断的动力。首先,要对合作主体进行确定。在这方面,可借鉴国外一些高校图书馆的经验,以合作方式来开展数据素养教育,高校科研管理部门、相关院系、数据库服务商等均可成为合作主体。例如,美国康奈尔大学图书馆专门成立了数据服务中心,其成员来自康奈尔大学图书馆、生物技术中心、计算机学院、机械工程学院、知识产权管理部等部门,共同对用户开展数据素养教育。其次,开展泛化合作。各合作主体应该在项目研究、馆员培训、活动安排、平台建设等方面实现资源共享与利用。再次,评估合作效果。合作效果的评估实质上是对合作过程中的收益与投入进行判断,这既有利于提高合作的可行性,又有利于增加合作绩效。评估指标通常包括数据素养水平的提升程度、各合作方的参与程度、各合作方的利益满足程度、各合作方的贡献度等。

6 结 语

E9联盟高校图书馆虽然在数据素养教育方面已取得一些成绩,但还有很大的提升空间。高校图书馆作为数据素养教育的主阵地,应立足本馆实际情况,切实推动数据素养教育在更深层次、更大范围实现长足发展,数据素养教育也将成为提升高校图书馆服务价值,展示其教育职能的重要路径。