當代大學生數據素養的現狀分析及培養方法研究

曲德強　李陳財

摘 要：以上海某理工科大學為調查對象，從數據意識、數據技能與數據倫理三個維度，分析了本科生與碩士研究生、男生與女生間數據素養的特點、區別及存在的問題。從重視數據通識教育、加強數據技能培養與建立素養評價體系三個方向，研究了當代大學生數據素養的培養方法。文章的研究可為我國高等教育綜合改革中大學生的數據素養教育提供理論依據與參考。

關鍵詞：大學生； 數據素養； 現狀分析； 培養方法

DOI：10.15938/j.cnki.iper.2015.04.024

中圖分類號： G40-03 文獻標識碼：A 文章編號：1672-9749（2015）04-0097-04

一、引 言

2012年美國發布了《大數據研究和發展倡議》（Big Data Research and Development Initiative），推出了大數據開發應用的戰略研究，自此“大數據”受到了世界各國的高度關注。大數據作為人類社會生產生活等各類活動的信息DNA，正以驚人的速度在不斷的傳播與增長，成為未來世界的戰略性資源。正如李志剛指出：“數據規模、質量和應用帶來的馬太效應將形成明顯的數據資源區隔和競爭優勢，采集數據、掌握數據與運用數據，將成為未來國家的核心競爭力”[1]。因此，在大數據時代，對形式多樣數據的快速獲取、及時分析及充分利用的能力就成了個人發展的重要能力。正如繆其浩指出：“在大數據時代，每個人都應當在意識、知識和技能上做好準備，提高自身的數據意識和數據素養”[2]。數據素養既是科學素養的子集，又是信息素養的重要方面。數據素養（data literacy）包含數據的采集、組織和管理、處理和分析、共享與協同創新利用等方面的能力，以及在數據生產、管理和發布過程中的道德與行為規范。[3]數據素養可分成數據意識、數據技能和數據倫理三方面，[4]數據意識是數據素養的前提，它是指能夠認識到數據價值及可能引起危害的意識；數據技能是數據素養的核心，它是指能夠依據原理利用工具，挖掘、處理、分析與利用數據的技能；數據倫理是數據素養的關鍵，它是指在數據利用各環節過程中，用來規范其間產生各種社會關系的道德意識、道德規范和道德行為的總和。

國際上對大數據未來發展的討論，都指出其發展的瓶頸關鍵在于大數據處理技術人才的短缺。由此可見，當代青年大學生數據素養的水平，不僅影響其個人發展及能力的施展，還將關系到國家未來能否在大數據時代掌握“數據資源”的主動權。中國是一個巨大的多元化社會，其龐大的人群和應用市場，復雜性高、充滿變化，解決這種由大規模數據引發的問題，探索以大數據為基礎的解決方案，是中國產業升級、效率提高的重要手段。[5]數據的挖掘與利用，將成為未來國家競爭力的重要部分。因此，如何提高我國當代青年學子的數據素養，適應大數據時代的發展要求，將是時代賦予高等教育改革與發展的時代課題。

本文以上海某理工科大學的學生為研究對象，從數據素養的三個維度出發，通過問卷調查、綜合運用多種研究方法，分析當代大學生數據素養的現狀，并探討當代大學生數據素養的培養方法，旨在為提高我國當代大學生的數據素養水平提供理論依據與參考，促進我國高等教育中數據素養教育的發展，推動科教興國戰略與人才強國戰略的實施。

二、研究對象與方法

1.研究對象

本文以上海某理工科大學的在校生（本科生與碩士研究生）為調查對象，向不同專業、不同年級的學生進行隨機調查。

2.研究方法

本文的數據素養以調查高校的各個學院為基本單位，采用隨機抽樣方式，共發放問卷550份，回收有效問卷515份，有效率93.6%。其中本科男生150人、占29.1%，本科女生126人、占24.5%；碩士研究生男生135人、占26.2%，碩士研究生女生104人、占20.2%。問卷以數據意識、數據技能與數據倫理三個方面為出發點，設計與數據素養相關的選擇式問卷，以匿名方式由調查對象單獨完成，并對調查數據進行數理統計分析。

三、上海某理工科大學學生數據素養現狀調查分析

1.數據意識調查結果與分析

數據意識是人腦對數據的能動反映，是人們對于數據需求的自我意識，對數據所蘊含價值的敏感性和思維感，也是一種主動挖掘數據、利用數據的意識。表1為大學生數據意識調查結果匯總表，當被問及是否了解“大數據”時，選擇“有所了解”的學生占總數的近50%，其中碩士生的比例稍高于本科生；對大數據表示很了解的碩士男生比例最高，為5.9%；但是，仍有48.0%的本科男生與51.6%的本科女生對“大數據”表示從未聽過，對于碩士研究生而言這個比例有所降低，分別為39.3%的碩士男生與44.2%的碩士女生表示從未聽過。對于“數據”與下列哪個詞意思相近，近80%的本科生與90%碩士研究生選擇了“信息”，可見大部分學生對數據的概念均有正確的理解。對于數據類型的選項，在本科生中近50%-60%的選擇“具體數字”與“網購個人信息”，對于“手機定位等位置信息”和“社交網上發表的圖文”兩個選項的選擇比例大幅減少，僅占10%-30%左右；對于碩士研究生而言，選擇此四種選項的比例均比同選項的本科生有所增加，可見，研究生對數據類型的理解范圍比本科生廣。對于是否善于從表面數據發現別人未發現信息選項，近70%-80%的學生表示偶爾有過，對于經常能發現異常之處選項，女生的比例均比男生要高，其中本科女生為11.1%、碩士女生為14.4%，這與女生的心思細膩、思維縝密有關。對于記錄個人各類數據的頻率，選擇“偶爾有過”選項的比例占50%-70%；選擇“幾乎每天都有”選項中，女生的比例均比男生高，其中本科女生比例最高，達42.1%，可見女生較男生而言對數據的儲存意識更強。

從數據意識角度，對樣本高校大學生的調查數據分析可知：碩士研究生的數據意識比本科生強，其主要原因與研究生從事科研活動有關；女生對數據中挖掘信息的能力與對數據的儲存意識比男生強，這與女生細膩、嚴謹等性格有關；當代大學生雖然對大數據有所了解，但還不夠廣泛與深入，對數據的挖掘意識與利用意識較為薄弱。

2.數據技能調查結果與分析

數據技能是指人們發現、鑒別、管理、開發、整合與利用的能力。數據技能是一項綜合性的能力集群，主要包含：了解數據處理的科學原理；能夠應用數據處理的相關工具；能夠從數據群中收集所需數據，并進行鑒別管理；能夠有效的對數據進行重組、分析、整合及利用的能力。表2為大學生數據技能調查結果匯總表，對于是否懂得數據分析基本原理，14.8%的碩士男生表示“很深入”，其比例明顯大于同選項本科生與碩士女生；對于本科生而言，選擇“基本了解”與“有所了解”項的占40%-50%左右，對于碩士生而言，近60%的學生選擇“基本了解”；表示“一點都不了解”的本科生比例略高于碩士生；可見，碩士研究生對數據分析原理的掌握程度比本科生好。對于使用數據分析軟件情況調查數據顯示，Excel是大學生最常用的數據分析軟件，近80%-90%的學生均表示會使用；在所列分析軟件中origin為次常用軟件，但碩士研究生的使用比例大幅高于本科生；SPSS、Matlab與Mathmatica的使用率較低，占10%-30%左右，但研究生的使用比例均高于本科生；從總體而言，研究生對數據分析軟件的使用種類比本科生多。對于能否利用網絡找到需要的數據及能否利用數據發現所需信息的調查數據結果顯示：近10%-20%的學生表示“完全能夠”，近40%-50%的學生表示“基本能夠”，其中碩士研究生的比例稍高于本科生；近20%-30%的學生表示“不確定”，近10%左右的學生表示“基本不能”，此二項中本科生與研究生比例相近，但本科生的比例稍高。

從數據技能角度，對樣本高校大學生的調查數據分析可知：研究生的數據技能水平普遍比本科生高，主要表現在研究生對數據分析原理了解的比例高、對數據分析軟件的使用種類多、對數據分析利用能力較強等方面；在數據技能上，男生對數據原理的了解、對數據軟件的使用、對數據信息的掌握等方面較女生而言，其比例均有所提高；當代大學生的數據技能雖有一定基礎，但偏薄弱，特別是本科教育階段對數據技能培養的忽視，在一定程度上制約了大學生對數據的利用能力。

3.數據倫理調查結果與分析

數據倫理是指人們在收集數據、管理數據、利用數據等過程中的倫理要求、倫理準則、倫理規約以及在此基礎上形成的倫理關系。數據倫理包含主觀與客觀兩個層面，主觀方面是指個體在數據活動過程中以心理活動形式表現出來的道德觀念、情感和行為品質；客觀層面是指社會數據活動過程中人與人之間的關系及反映這種關系的行為準則與規范等。本文則側重研究學生個體在主觀方面的數據倫理。表3為大學生倫理調查結果匯總表，對于是否覺得網絡安全，10%-30%的學生表示“很不安全”，且男生的比例低于女生；70%-80%的學生表示“還可以”；低于10%的學生表示“安全”，且男生的比例高于女生，從調查數據結果可看出女生對網絡的安全感明顯低于男生。對于是否注意別人數據等信息隱私，近30%的學生表示“很注意”，50%-60%的學生表示“偶爾注意”，近10%的學生表示“不能確定”，不到10%的學生表示“從未考慮過”，從調查數據結果可看出對于是否注意別人數據等信息隱私的情況，本科生與碩士研究生未見明顯差異，但女生對他人隱私的注意度稍高于男生。對于關于個人隱私權保護的法律法規有哪里，40%-50%的學生選擇了《憲法》，20%-30%的學生選擇了《民法通則》，10%-20%的學生選擇了《刑法》，近10%的學生選擇了《未成年保護法》。對于是否了解我國關于知識產權與版權保護方面的法律法規，僅有近10%的學生表示“非常了解”，40%-50%的學生表示“基本了解”，表示“基本不了解”的學生達40%左右，5%左右的學生表示“從未關注過”。

從數據技能角度，對樣本高校大學生的調查數據分析可知：碩士研究生的數據倫理意識與本科生相差不大，主要表現在對他人數據隱私的關注度、對個人隱私權的保護法規的了解程度等方面相差不大；女生較男生而言，更注意對他人數據的信息隱私；當代大學生的數據倫理意識較為薄弱，高等教育在加強數據技能培養的同時，不能忽略數據倫理道德的培養與相關法律法規的普及。

4.數據素養調查結果的討論

從調查結果的數據變化中可看出碩士研究生在數據意識和數據技能兩方面均強于本科生，這與碩士研究生的學習科研活動是分不開的，科研活動需掌握相關的數據處理工具，更注重數據的收集、分析與利用，這些過程對于培養學生的數據意識、提高數據技能是大有裨益的。在數據倫理方面，碩士研究生與本科生并未見明顯差異，可見數據技能與數據意識的提升并不能提高學生的數據倫理，也從另一方面反映了高等教育過程中對學生數據倫理教育的缺失。從性別角度的對比研究而言，女生在數據意識與數據倫理方面與男生相比并未見明顯差異，在數據技能上，男生對數據原理的了解度、對數據處理軟件的使用及對數據的利用能力等方面較女生而言有所提高，碩士男生在數據技能方面的能力較為突出。當代大學生的數據素養水平參差不齊，對挖掘數據、管理數據、利用數據的能力較低，在數據倫理道德上的觀念較為薄弱，因此，加強高校的數據素養教育，培養學生的數據素養，是當前高等教育的重要任務。

四、當代大學生數據素養的培養途徑

1.重視數據通識教育

大學通識教育的目的是“為了喚醒人的自覺性，進而建立人的主體性，使人可以頂天立地，自作主宰”[6]。與專業教育相比，通識教育重在“育”而非“教”，是關于人的生活的各個領域的知識和技能的教育，是非專業性的、非職業性的、非功利性的、不直接為職業作準備的知識和能力的教育，其涉及范圍寬廣全面。重視數據通識教育，就是要把數據素養的教育融入高等教育的全過程，采用“文理滲透、各學科間彼此交融”的方法，把數據素養課程納入基礎課程教育與專業課程教育中。一要深化課程體系改革，積極整合數據通識教育課程，注重技能、法規與道德的雙重教育，形成符合當代大學生數據素養的教學內容。二要把數據素養教育納入思想政治教育體系，形成具有時代特色、符合人才成才需求的數據意識與數據倫理道德教育。三要積極鼓勵高等教育工作者開展數據素養教育研究，提高學術界、教育界對數據素養教育的重視程度，把數據素養的教育理念固化于科研、學習與生活之中。

2.加強數據技能培養

大學生數據素養的培養，關鍵在于數據技能的培養。數據技能的培養要從理論與實踐著手，以培養學生掌握數據處理的科學原理、掌握挖掘數據、分析數據的基本工具，并具有利用數據服務生活、工作的能力為目的。高校應從以下幾方面著手：一要加強師資隊伍建設，做到引起與培養相結合，形成一支好用數據、善用數據的師資隊伍；二要做到理論教學與應用教學的結合，擴大數據處理分析等基本原理的理論教學范圍，積極推廣數據處理軟件等處理工具的應用教學。三要加快推進大數據技術應用，高校要結合當前云計算、物聯網等大數據的先進技術，在教學與管理過程中積極應用、大膽推廣，通過應用的推廣促進數據素養的培育。

3.建立素養評價體系

目前，國內外對于數據素養的理論與實踐研究正在如火如荼的進行，但缺乏統一的標準與評價指標，這無疑是對數據素養教育的無形障礙。數據素養評價指標的建立可為數據素養的教育提供方向、為學生的自我修養提供依據，同時也是對數據素養內涵研究的深化與拓展。高校可以以點帶面，通過典型推廣、發揮示范效應，逐步促進數據素養評價體系的建立。評價體系的建立要把握以下幾個原則：一要把握價值取向原則，評價指標體系是數據素養的價值取向，要能從多維度、多層次反映學生的數據素養，對教育與個人修養具有導向性作用。二要把握科學性與實踐性的結合，科學性是指評價指標體系要能科學地全面反映數據素養水平，實踐性則指評價指標的實用性與可操作性。三要把握定性評價與定量評價的結合，定性評價是對數據素養的屬性與特征進行抽象概括而進行的評價，定量評價則是用客觀化、標準化、精確化的指標對數據素養進行評價。

國外，數據素養教育的研究起步較早，在美國數據素養的研究已獲得各類基金與機構的支持，進入了實踐研究階段。然而，我國高校對數據素養的理論研究與教育實踐還剛起步。國家應從頂層設計、資源投入、基礎研究等方面對數據素養教育給予支持，高校要主動把握大數據的發展態勢，重視大學生數據素養的培養，為我國第五個現代化的到來提供人才支持。

參考文獻

[1] 李志剛.大數據——大價值、大機遇、大變革[M].北京：電子工業出版社，2013：3.

[2] 繆其浩.大數據時代的數據意識和數據素養[A].上海市老科學技術工作者協會第十一屆學術年會論文集[C]；2013：17-20.

[3] 張靜波.大數據時代的數據素養教育[J].科學，2013，65（4）：29-32.

[4] 李蕓.淺論大數據時代的數據素養培養策略[J].電腦知識與技術，2013，9（36）：8199-8200.

[5] 維克托·邁爾·舍恩伯格，肯尼思·庫克耶著.大數據時代——生活、工作與思維的大變革[M].盛楊燕，周濤譯.杭州：浙江人民出版社，2013：201.

[6] 黃俊杰.大學通識教育探索[M].廣州：中山大學出版社，2002：158.

[責任編輯：劉慧婷]