数据素养教育：大数据时代信息素养教育的拓展
发布时间：2022-10-22 11:03:50 所属栏目：大数据 来源：
导读： 数据素养已成为大数据领域研究的热点问题之一，用于表述数据素养的术语很多，常用的有“数据素养”(data literacy)、“数据信息素养”(data information literacy)[1]、“数据与信息素
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数据素养已成为大数据领域研究的热点问题之一，用于表述数据素养的术语很多，常用的有“数据素养”(data literacy)、“数据信息素养”(data information literacy)[1]、“数据与信息素养”(data and information literacy)[2]、“数据管理素养”(data management literacy)[3]、“信息和数据管理素养”(information and data management literacy)[4]、“科学数据素养”(science data literacy)[5]、“研究数据素养”(research data literacy)[6]等。笔者倾向于用“数据素养”，因为它表述简洁、从字面上易于与信息素养区分开来；数据比信息的外延大，“数据素养”与“信息素养”并列不太合适；而科学数据素养、研究数据素养的面较窄，难以涵盖其他类型的数据。联合国2014年12月发布的文件中使用“数据素养”[7]；在信息素养教育领域最具影响的机构——美国大学与研究图书馆协会(Association of College & Research Libraries，ACRL)[8]也多次用该称谓。 国外关于数据素养的国家级项目、课程日益增多，国内学者关于该主题的成果也不断出现，但尚未发现就数据素养教育与信息素养教育关系进行讨论的专文，本文拟作尝试，以期为国内即将开展的数据素养教育提供些许参考。 1 数据素养与信息素养的关系 1.1 信息素养与数据素养的侧重点不同 一个广为接受的观点是信息素养侧重于信息的可找到与可利用，而数据素养则侧重于数据的生产、保存与管理等技术性更强的方面[9]。其次，信息素养的测度体系一般以度量用户搜寻信息的过程和用户反馈为主，数据素养的测度则更关注对结果的评价，即数据的准确性、数据是否得以妥善的处理、数据能否得以长期保存等。 1.2 数据素养比信息素养的外延更广 关于信息素养的定义，目前最新、最权威的是ACRL于2015年1月6日通过的《美国大学与研究图书馆协会高等教育信息素养框架》(ACRL Information Literacy Framework for Higher Education)中的定义：“信息素养是包含反映发现信息、理解信息生产和价值、使用信息创造新知识和参与社群学习的综合能力的集合。”[10]由于信息素养不能涵盖一些新的素养，如媒体素养、视觉素养等，所以有学者提出了“元素养”的概念[11]。 关于数据素养的定义，目前尚无统一的界定，被引用较多的是以下2个[9]：2007年，Stevenson和Caravello[12]定义为：找到、评价和有效合理使用信息(包含数据资源)的能力；2011年，Hogenboom等[13]界定为：阅读、解释、分析、批判性思考统计数据以及将统计数据作为证据的能力。上述2个定义均与图书情报学的理解有出入，在图书情报界，数据素养是目前流行的术语，由信息素养和数据管理两个部分组成。 笔者认为，数据素养包括3个方面：①数据意识；②数据能力：即贯穿于数据生命全周期的数据采集、表示、描述、发现与检索、选择与评价、分析、利用、引用、整合、复用、保存、管理等一系列活动所需的技能；③数据伦理。 2 数据素养教育的内容更加宽泛 2.1 数据素养教育内容的3个模块 与前文数据素养定义相对应，数据素养教育包含3个模块的内容：培养数据意识、培育数据能力、树立数据伦理。 其中，数据意识包含数据价值意识与数据安全意识；数据能力涉及数据管理的生命全周期所需要的能力大数据时代，有别于信息能力主要侧重信息的获取与利用、极少涉及信息的保存、信息管理规划；数据伦理包括数据隐私、数据的合理与合法利用、数据交流的规则等。 数据素养教育内容非常多，笔者另有专文讨论，限于篇幅，本文在此不予详述。 2.2 数据素养教育涉及的学科更多 笔者对国内外数据素养教育类课程开设情况的调研表明，数据素养教育除了图书情报学外，还涉及统计学、生物信息学、信息科学、商学、教育学等。表1是全球最大的MOOC平台Coursera中具有代表性的数据素养类课程，不难看出下列课程分别来自不同的学科。 由于意识到数据素养课程涉及的学科面广，英国工程和自然科学研究委员会(The Engineering and Physical Sciences Research Council，EPSRC)建立了一些跨学科的博士中心(doctoral centres)以联合计算机科学、数学等学科的师资来培养硕士后人才，计算机科学、数学和物理学的硕士研究生可申请进入该中心。英国的一些机构已开设或拟开设由计算机科学与数学系联合讲授的跨学科的本科生项目。如2014年，诺丁汉大学等8所大学宣布开设数据科学的学位项目(data science degree programmes)，拟于2015～2016年或2016～2017年启动，这些学位的课程强调培养具有数据素养要求的一系列技能。 （编辑：财气旺网 - 海宁网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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