《E-science环境下高校图书馆数据素养教育策略》-管理学论文，管理论文-论文范文参考-科学狗论文网

网站首页词典首页

标题

E-science环境下高校图书馆数据素养教育策略

范文

王秀丽宋进英吴卫华

摘要：通過讨论E-science环境的发展趋势及面临的间题，以及分析数据素养教育的研究现状，结合高校图书馆教育方向转变，提出营造大数据环境，培养数据素养馆员，信息素养教育转向数据素养教育，落实数据素养应用实践的高校图书馆数据素养教育策略。

关键词：E-sciencc;高校图书馆;数据素养;教育策略

中图分类号：G258.6 文献标识码：A

1 E-science环境发展趋势及面临的问题

1.1 E-science环境发展趋势

大数据时代描述科研变革的热门话题之一就是E-Science，它是为了应对多领域的科学研究合作，多学科交叉化所产生的海量数据，并且这些数据遍布世界各地，这就需要依托新一代网络技术和广域分布式高性能计算环境建立的一种全新科学研究模式，使数据通信和共享更加便捷，实现跨学科的数据分析和整合，即信息基础设施支持的科学研究活动，其特点是突出科研共享信息化。自 2000年被提出以来，引起学术界的广泛推崇。正如最近几份报告所倡导的那样，一种新的科学调查形式正在出现，从数据集到数字化书籍，以数字格式挖掘信息取得了根本性的进展[1]。

然而，在这种热情的背后，几乎没有实际的经验。大部分的动力来自于中心组织，如图书馆、出版商和超级计算中心，而不是研究科学家。过去的将近十年时间里，在E-Science的推动下，多位科学工作者开始对数据进行越来越精细和深入的分析，多领域的合作也更加密切。随着E-Science研究的日渐成熟，它可能直接或间接地影响公众的生活，并且它将会降低科学研究的门槛，普通公众甚至可以直接参与研究，做一些分析或提供数据。

1.2 E-science环境下面临的问题

大数据时代的来临，面对科研数据以指数级别增长，我国高校对科研信息化工作的发展空前重视，决策者和实际用户都希望充分利用信息技术来促进科技资源交流、收集和共享。变革传统科研组织与活动模式，使信息技术成为促进高校科技发展的重要手段[2]。

大学面临的挑战之一是科学研究过程中数据资源持续增长[3]。由于科研活动产生的大数据，数据资源的数量正在增加。此外，数据内容所覆盖的学科范围正在扩大，参与数据贡献的单位不断增加，以及E-Science推动科研模式创新，这也促进了新的发展科学数据集和数据流的方法，构建和管理已成为科研信息发展的主要任务和关键技术之一。近年来，我国高校科研信息化发展与应用广泛而迅速，数据密集型和数据驱动型的研究方法应运而生[4]。如何做好数据的采集和存储，管理好数据的访问和使用，成为高校科研信息化的关键[5]。这也反映了高校中针对数据素养教育需求的迫切性。

2 数据素养教育的研究现状

数据素养不是一个新术语，首先在美国教育界流行。2007年，美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）资助了提高本科生科学数据素养的项目，华裔信息科学家秦健博士领衔开发了一套为期7周的数据管理课程，其具体内容比较偏重技术性的知识[6]。许多国外知名高校图书馆，如哈佛大学、普林斯顿大学、宾夕法尼亚大学，都已经开展了多种多样的数据素养教育实践，并培养出大批高科技人才。

近年来，国内许多大数据公司已经达成共识，即每个人都是数据科学家，能够利用大数据工具和方法准确及时地获得所需结果来提供决策制定和行动指南。以Qlik为代表的多种商业数据管理软件被广为应用。高校图书馆机构对数据素养的研究也开始逐渐增多，从CNKI文献搜索结果可看出，从2014年开始，大学图书馆的数据素养研究开始增多，并持续增长，内容主要集中在对国内外研究的比较分析和国内数据素养教育的探索上，北京大学图书馆、上海交通大学图书馆和中国人民大学图书馆开展了大量的数据素养教育研究，但国内的研究和实践仍处于探索阶段。大多数作为信息素养教育的子项目，尚未形成完整的体系。高校图书馆数据素养研究的总体趋势分析，见图1。

3 高校图书馆教育方向转变

传统的管理服务方式遇到发展困境，呈现出纸质图书阅读日渐下降的状况。当前图书馆发展的要务是让高校图书馆在大数据时代发挥自身特色优势，实现持续化发展。

3.1 高校图书馆角色转变

大数据时代，传统图书馆运行模式无法再适应互联网环境要求，馆藏资源、信息检索、资源利用都存在不协调问题。总体来说，高校图书馆存在以下5方面缺陷：发展理念落后、图书馆选书难题、图书馆馆员素质欠缺、图书馆服务内容陈旧、图书馆馆藏和电子图书竞争薄弱。为了改善以上问题，我们应该追求服务管理创新能力、深度信息数据处理能力、高素质图书馆馆员、加强数字资源库建设、实施个性化服务，将管理与大数据结合，推进数据素养教育、构建MOOC支撑体系。

3.2 高校图书馆教育方向转变

信息素养教育一直是图书馆的职责，并且在这方面的教育得到良好反馈。大数据时代，数据的重要性被人们熟知，从个人生活、科学研究甚至是社会管理都需要利用数据驱动决策，因此数据素养对于人们理解、使用和管理数据具有重要的现实意义。高校图书馆的教育应该从信息教育转变为数据教育。

信息素养教育为数据素养服务积累了经验，图书馆应为用户提供数据服务，满足用户的信息需求。丰富的数据资源优势为数据素养服务提供保障，并且相对较成熟的学科服务与数据素养服务相承接，图书馆能够开展数据意识教育、数据能力教育和数据伦理教育内容。

4 高校图书馆数据素养教育策略

高校图书馆要充分发挥自身优势，依据高校师生特点以及用户在科研过程中的数据需求，制定符合馆内实际情况的数据素养教育服务方案。

4.1 营造大数据环境

4.1.1 图书馆自身大数据环境

图书馆的数据是否属于大数据的范围是图书馆领域一直探讨的问题。图书馆拥有丰富的馆藏书目数据，具备数量大、结构复杂、查找速度快、密度低等基本属性，并以元数据的格式被保存。图书馆能够从这些数据中找到相关作者、题名、主题、分类、团体机构及出版社等信息间的内在关系，从而得到关联其他作品、人物、事件等的知识图谱。因此，图书馆的数据属于大数据的范畴。

圖书馆中的馆藏书目数据、数据库的被下载痕迹、读者的检索借阅条目、门禁系统的刷卡数据、监控设备拍下的读者行为影像及读者在图书馆微信或QQ公众平台产生的互动交流信息等，都是图书馆大数据的重要组成。当前，图书馆应注重收集这些用户行为数据，并对它们进行合理组织、存储和管理。同时，图书馆还应尽量利用大数据技术创造新的信息价值，扩大信息服务的范围，增强核心竞争实力[7]。

4.1.2 制造学科数据环境

学科服务是目前研究相对成熟的项目，并且多数图书馆都培养了相应的学科馆员。每个学科的科研数据占高校科研数据的90%，对数据的搜集、处理、整合、分析工作应该在图书馆中广泛开展起来。结合各个学院的教师，嵌入其课程，掌握教学数据、科研数据及相关专业拓展数据，做有针对性并深入的学科资源数据管理，如图2所示。

4.2 培养数据素养馆员

探索阶段的数据素养尚未形成统一的教育政策、标准的规范与指导。根据朱朝凤的科研论文《高校图书馆员数据素养能力评价指标体系构建研究》中采用科学的方法归纳出了现有高校图书馆员数据素养评价指标，分别是数据意识、数据获取能力、数据处理能力、数据转换能力、数据评价能力、数据伦理。这使得数据管理专业人员需求量大大增加。

4.2.1 学科馆员拓展

在图书馆中，学科馆员掌握了各个专业的详细数据信息，培养学科馆员向数据管理人员转变是一个捷径。首先，各个学科馆员有对应专业非常扎实的专业背景，能够积极主动的发现本专业的需求。其次，明确的数据种类获取有利于明晰数据处理工作，并能够适应各个专业数据的变动。最后，固定的学科馆员能够时刻保持院系的联系与合作，这有利于数据的不断更新与管理。

4.2.2 技术馆员深度学习

图书馆技术人员往往是硬件管理工作较多，但具备较高水平的软件使用能力，因此，从技术人员中培养数据管理人员是便捷的方式。通过不同层次的学习，能够掌握数据分析软件使用、数据库建立、建设数据服务平台等工作。

4.3 信息素养教育转向数据素养教育

据统计，图书馆的教学内容95%a是信息素养教育。新形式下，图书馆的教学内容必须要协同创新。

4.3.1 图书馆课程内容的改变

图书馆围绕信息素养教育历史较长，并且拥有丰富的经验。大数据环境下，数据素养教学内容目前全国范围内几乎空白，多数是作为信息素养教育的一部分，图书馆教学内容的创新已经刻不容缓。国内的教学体系还没形成，美国麻省理工大学开发的科研数据管理系列课程已经是比较有影响力的课程，国内各大学应该借鉴成熟的案例开发出适合中国大学生学习的课程。

4.3.2 有针对性的实施教学安排

多元化。数据素养教育并非是一门教材可以掌握的知识，需要多方面的实践。高校图书馆应该建立一条集课堂教学、专题培训、线上课程，线下实践为一体的教学体系。多层次。针对高校本科、博硕研究生、教师这些不同层次的对象，开展不同方向及深度的教育活动。融合发展。数据素养教育课程可以作为专业课的一项补充和扩展，能够嵌入到专业课教学过程中。数据素养教师能够根据专业特点以及专业课老师的要求，向学生提供图书馆资源以及为学生提供数据咨询服务。

4.4 落实数据素养应用实践

长期的、不定时的数据应用实践，才能有助于数据素养的形成。

4.4.1 数据素养教育培训

数据素养教育与数据的采集、数据组织、数据管理这三方面密不可分。有效的数据获取途径是获得有用数据的关键，图书馆是高校科研数据库管理的集中机构，专业的数据库培训能够提升师生的数据素养。当前比较流行的文献管理工具有NoteExpress，Endnote和Notefist，对数据分析的工具有Stata、SAS、SPSS、MATLAB等，针对这些普遍需要的工具，图书馆需要有计划的安排全校范围内的培训活动。

4.4.2 提供数据分析服务

图书馆职能的转变使得图书馆不再是提供看书、自习、借书的场所，也不单是信息咨询的地方，而是应该是能够为读者提供数据分析的服务。数据分析是科研工作的关键部分，挖掘数据中隐含的价值是数据素养教育的根本。

4.4.3 创新活动及比赛

一项新的能力培养离不开实践的考验。依托高校的教育环境，定期举办数据方向的创新活动及比赛，形式多样、内容全面，这不仅能够激发师生对数据素养的兴趣，还熊够渗透数据素养教育实质，促进大数据氛围的形成。

5 小结

E-science环境下高校图书馆数据素养教育是发展趋势，各高校应该承担起数据素养创新教育的责任，发挥图书馆服务的优势，借鉴国外发展经验，根据用户需求探索出适合国内高校图书馆数据素养教育之路。

参考文献：

[1]孙继周.E-Science环境下高校图书馆开展科学数据管理与共享的路径研究[J].图书馆，2016（5）：66-71.

[2]计宏，赵渭泳.论高校科研信息化发展[J].技术与创新管理，2006，27（3）：32-3 3.

[3]朱荣，高瑞.“大数据”时代科学数据整合研究[J].网络安全技术与应用，2017（01）：73-74.

[4]张彤.简化网络：让云计算和科研深度融合[J].中国教育网络，2014（7）：60-60.

[5]李纪元.e化“赛先生”[J].中国教育网络，2012（6）：12-14.

[6]缪其浩.大数据时代的数据意识和数据素养[C].上海市老科学技术工作者协会学术年会，2013.

[7]王晓明.现代图书馆的核心竞争模式构建[J].图书馆学研究，2005（6）：6-8.

基金项目：2019年河北省高等学校人文社会科学研究项目“E-Science环境下高校图书馆数据素养教育研究”成果之一，

（项目编号：GH191040）。

随便看

科学优质学术资源、百科知识分享平台，免费提供知识科普、生活经验分享、中外学术论文、各类范文、学术文献、教学资料、学术期刊、会议、报纸、杂志、工具书等各类资源检索、在线阅读和软件app下载服务。