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科研研究图书馆数据素养教育模式探索

前言:想要写出一篇引人入胜的文章?我们特意为您整理了科研研究图书馆数据素养教育模式探索范文,希望能给你带来灵感和参考,敬请阅读。

科研研究图书馆数据素养教育模式探索

摘要:文章分别从高校数据素养教育的对象、目标、手段及内容方面探讨了图书馆数据素养教育模式,以期为图书馆开展数据素养教育提供参考。

关键词:科学研究;图书馆;数据素养;教育模式

在数据驱动的研究范式下,主要的资金机构,例如:威康信托基金会(WellcomeTrust)、英国研究理事会(ResearchCouncilsUK,RCUK)和美国国家科学基金会(NationalScienceFoundation,NSF)都开始要求研究人员开发和实施研究数据管理计划(DataManagementPlan,DMP),以确保数据不丢失,并使数据在项目周期之外可以被第三方使用和访问。PLOSONE、NATURE等出版商,康奈尔大学、牛津大学、阿尔伯塔大学等学术机构纷纷数据管理和共享政策,规范和指导研究人员的数据管理行为[1]。研究人员管理数据的责任正在改变,他们需要改进和提高研究数据管理技巧。2012年研究图书馆协会(ACRL)宣布,大学图书馆处于帮助研究人员达到数据驱动的研究范式挑战的有利位置,因为图书馆员具有跨部门、跨校区培训的技能和经验,具有研究数据管理所需的沟通与协作的经验和技能,他们熟悉研究人员所需的研究数据,他们支持创新的出版模式,如开放获取出版,他们能够提供数据咨询服务并且具有获取必要管理数据的能力。图书馆在传递数据素养计划和服务方面发挥作用的时机已经成熟。为学生和科研教师提供数据素养教育服务是一个真正需要的新兴领域,并且图书馆员可以发挥重要作用,他们正准备扩大其作为数据素养教育提供者的角色。

1数据素养与核心能力

1.1数据素养

目前,数据素养仍没有统一的概念。事实上,文献中很多学者使用其他术语作为同义词或相关概念,如定量素养、定量推理、统计素养、数据信息素养、数据研究管理、科学数据素养等。大多数公认的定义围绕着这一核心概念发展,如Carlson等人对数据素养的基本概述:“数据素养包括理解数据的含义,包括如何适当地读取数据,从数据中得出正确的结论,并识别何时数据被误导或不适当的方式使用”[2]。Schield[3]将其定义为“根据科研需求在不同数据源中获取、操作和总结数据,并从中推断结论的一种能力。”D′ignazio和Qin将其定义为“研究者在科研过程中收集、处理、操作、评估和利用数据的能力。”[4]CalzadaPrado和Marzal将其定义为“使个人能够获取、理解、批判地评估、管理、处理数据的能力并在使用过程中遵守道德规范”。[5]不难看出这些基本定义都围绕着在实践中数据的功能使用而发展。CalzadaPrado和Marzal指出在概念化数据素养方面有两个主要趋势:一个是基于实践中的数据的功能使用(即基于消费者的观点),另一个是关于研究数据管理(即基于生产者的观点)[6]。这个观点解释了广泛的不同概念,因此,数据素养的一个共同概念是它既包含先前的信息素养概念的核心方面,又增加了至关重要的批判性思维和评价技能,这些技能是研究者生产和消费数据所需要的。

1.2核心能力

和信息素养一样,数据素养也应具备核心能力,目前很多学者对数据素养的核心能力进行研究,如普渡大学的学者Carlson提出数据素养十二项核心能力,包括数据库和数据格式简介、数据的发现和获取、数据管理和组织、数据转换和互操作性、数据质量保证、元数据、数据整理和再利用、实践文化、数据保存、数据分析、数据可视化、数据伦理(包括引用数据)[7],CalzadaPrado和Marzal构建了数据素养教学的核心能力框架:理解数据、发现获取数据、阅读理解和评价数据、管理数据、使用数据[5]。Mandinach和Gummer提出正规数据素养课程的重要性[8]。

2国内外数据素养教育

虽然数据素养教育是图书馆探索的新领域,但是国外高校图书馆已经积累了比较丰富的经验,如普渡大学图书馆、康奈尔大学图书馆、俄勒冈大学图书馆、明尼苏达大学图书馆联合开展的数据信息素养培训DLL项目、雪城大学信息学院的科学数据素养项目、剑桥大学图书馆的DataTrain数据管理培训项目等。这些实践不但为图书馆界数据素养教育开了先河,也为我国高校图书馆的数据素养教育积累了借鉴经验[5]。国内的数据素养教育可以说才刚刚起步,处于探索阶段,如中国科学院文献情报中心面向研究生开设的“地学科学数据管理”和“生命科学数据管理”课程、面向图书馆员举办的“科研数据管理与服务实践”短期培训班等[1]。

3数据素养教育模式探索

不同的受众群体对数据素养教育的需求肯定是不同的,为了达到较好的教学效果,一定要考虑到不同的受众群体,也就是教育对象。本文根据数据素养教育对象的不同,分别从教育的目标、手段及内容方面构建数据素养教育模式,详见图1。

3.1教育对象

在高等院校中,涉及科研的人员有本科生、硕士生、博士生以及参与科研工作的教师,而每个群体对数据素养教育的需求不同,针对不同对象设计不同的教育内容。

3.2教育目标

数据素养教育的一个最重要的目标是培养批判性思维,使我们远离陷阱。根据不同的教育对象,设置相应的教学目标。大多数的本科生没有承担科研任务,但该群体作为科研人员的后备力量,需要了解数据的基础知识,文献获取与利用能力,对获取的信息能够具有批判性的思维。研究生包括硕士生和博士生,需要具备特定专业文献获取的能力、数据管理能力、数据分析与保存能力、学术论文规范写作与投稿的能力、数据伦理等,且具有批判性思维。对于参与科研工作的教师来说,需要围绕科研生命周期提升数据素养能力,包括数据管理、分析、保存及出版等一系列能力。

3.3教育手段

由于受众群体的不同可以采用多种手段实施数据素养教育,对于本科生可以通过新生入馆教育使其对图书馆的资源有全面地了解,可以通过必修或者选修的学分课的课程教学,对其进行数据通识性的教育。对于研究生来说由于他们的科研任务较重,没有成块的时间接受线下课程,可以通过在线课程、嵌入到学科专业课程当中以及通过指南手册、专题网站等形式让学生自行安排学习,并且可以开展不定期的专题培训的方式提高其数据素养能力。对于参与科研工作的教师来说,由于他们的教学及科研任务较重,同样没有成块的时间接受线下课程,可以通过图书馆员主动推送服务的方式,将数据素养教育嵌入到科学研究的过程中,对他们在科研生命周期中遇到的有关数据的问题提供辅助性的帮助,潜移默化地提升他们数据素养,具体详见图1。

3.4教育内容

对于本科生,利用学分课程讲授数据素养相关的基础理论知识、馆藏资源、数据库的检索与利用以及网络资源获取等方面的内容。对于研究生,教授特定学科资源的获取、文献数据的管理,如各类文献管理软件,数据统计软件及可视化工具的使用,学位论文的选题及学术论文的撰写,学术成果出版等内容。对于教师而言,学科馆员可以嵌入到科学研究过程中提供有针对性的服务,围绕着科研生命周期,辅助研究人员查找相关资源,辅助撰写DMP,提供数据管理、分析、保存、分享及出版等方面的服务,具体详见图1。

4小结与展望

图书馆作为承担数据素养教育的责任者,可以针对不同的研究人员进行多层次多手段的数据素养教育,提高他们的数据素养,助力科学研究。然而图书馆要想发挥好这样的角色,馆员一定要不断地学习,不断地提升自己的专业技能,使自己具有服务科研的底气,使研究人员不断地相信图书馆可以为他们的科学研究提供更多更好的帮助。

[参考文献]

[1]胡卉,吴鸣,陈秀娟.加拿大高校图书馆数据素养教育模式[J].图书情报工作,2016,60(8):53~58.

[6]蔡洪齐.面向学科的高校图书馆数据素养教育研究[J].图书与情报,2016,(3):138~141,74.

作者:赵艳丽 单位:吉林农业大学

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