大數據背景下的醫科院校數據素養教育

在大數據背景下，信息素養的概念和內容處于不斷泛化的狀態，現已衍生出數據素養、媒體與視覺素養[1]等概念。而傳統的信息素養教育體系常常忽略對數據的收集、挖掘利用、管理判斷等能力的培養[2]，研究人員在大數據科研環境中往往面臨數據產生與收集、數據記錄與處理、數據存儲與備份、數據發表與共享等復雜問題[3]，尤其在生物醫學領域，基因工程、藥物開發等大量高通量數據、陣列數據的產生，需要對這些數據進行收集、分析和挖掘，轉化為有價值的應用信息并用于解決科學和工程的實際問題。著名的美國計算機專家格雷把這種以數據密集型計算為基礎的科研模式稱之為“科學研究的第四范式”。而在這種數據密集型科學范式環境中，科研人員根據海量數據的聚合、分析和探索將催生出新的科學方法，在這個形勢下，數據管理服務和數據素養教育顯得更為迫切。國外相關權威機構正積極推動提升數據素養，聯合國教科文組織的《全球媒體與信息素養評估框架》[2]、美國大學與研究圖書館協會的《面向高等教育的信息素質框架》[3]均把數據信息素養教育列入其中，美國博物館與圖書館服務機構開展的數據信息素養研究項目Data Information Literacy、圖書館信息資源委員會的報告[4]也都明確對數據信息素養教育展開討論。作為高校學生信息素養的重要組成部分，數據素養是當前信息環境下必不可缺的教學內容，它可為大學生將來在專業數據管理和利用技能方面打下扎實的基礎。

1 數據素養內涵

關于數據素養，目前學術界尚未有統一的定義。國外一些專家學者紛紛表達了他們對于數據素養的不同理解。Milo Schield指出數據素養是根據科研需求在不同數據源中獲取、操作和總結數據，并從中推斷結論的一種能力[5]；科爾泰(Tibor Koltay)[6]認為數據素養是關于獲取研究數據、并能進行批判式的評價和利用的能力與技能，并對與數據素養與其他素養的關系進行論述。一些專家則將數據素養看作是信息素養的一部分，認為“數據素養是一種查找、評價、使用信息(包括數據資源)的能力”；也有學者認為數據素養的定義不僅要從數據使用者的角度考慮，也要從數據生產者的角度去思考，包括發現和采集數據到利用再生數據整個流程及倫理的能力。因為具備對學術研究和傳播的深度理解、具備識別并推廣信息資源和研究工具的能力、具備組織和宣傳數據管理資料的經驗與技能，院校圖書館員最適合開展數據信息素養教育。

國內對數據素養也出現了幾種不同的理解。張靜波[7]提出“數據素養是一種對數據的理解、創造和使用的能力，是對媒介視覺素養、信息素養等概念的延伸和補充”。孟祥保[8]指出數據素養包含數據意識、數據基本知識與技能、利用數據資源發現、分析并解決問題的3個層次；楊曉瓊[9]認為數據素養的內涵包括數據意識、對數據環境的感知、數據技能和數據道德。

對于數據素養盡管眾說紛紜，但歸根結底強調的是一種規范地發現和獲取數據、批判地選擇和評估數據、科學地管理和處理數據、合理地利用和共享數據的意識和能力。數據素養主要指研究者在科學數據的采集、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。數據素養只是信息素養的組成部分，“數據”可以認為是“信息”的一個方面，是可以直接處理的數字對象。因此，可將數據素養看成信息素養的一個子集，數據素養包括數據意識、數據能力和數據倫理。數據素養教育側重于培養從數據中構建知識的能力，對于知識的創造具有重要意義。

2 國內外數據素養教育情況

2.1 國外數據素養教育

據不完全統計，全世界有近170所大學開展了與大數據相關的專業教育，其中約150所大學開設了碩士研究生以上的學位課程[10]，在英美20所大學圖書館設置了貫穿數據生命周期的數據素養教學內容[11]。

國外數據素養教育教學體系已較為完善，覆蓋人群范圍廣，教學內容主要圍繞數據生產與收集、數據清理與分析、數據存儲與備份、數據發布與共享的整個流程。教學方式也比較多樣，如課程調查、學分課程、培訓班、慕課、講座、研討會等。國外多所大學圖書館開展科研數據管理服務，同時舉辦數據管理培訓和數據素養教育。如普渡大學、康奈爾大學、俄勒岡大學、明尼蘇達大學圖書館聯合開展的數據信息素養培訓項目，以及雪城大學信息學院的科學數據素養項目、劍橋大學圖書館的數據管理培訓項目、愛丁堡大學圖書館的 MANTRA 數據管理培訓平臺、布里斯托大學的科研數據訓練營[11]、德里印度理工學院開設《網絡智能和大數據》等，都是數據素養教育的最佳實踐案例。

以美國為代表的國家正在嘗試覆蓋大、中、小學生的數據素養教育實踐。美國雪城大學教授秦健在2007年開設的“科學數據管理”課程是一個標志性的實例；內華達州立大學拉斯維加分校開設了“信息素養教育中指導對數據資源的利用”課程；紐約公立中學開展的“數字城市之本地彩票調查”項目，讓學生直接參與調查數據收集和分析，鍛煉其基礎數據素養；在小學生群體中，主要利用政府或相關實驗室的數據，做一些觀察實驗分析或者數據差異分析，如莫里小學組織學生觀察搜集日照時間探討溫度變化與食物腐爛的關系，分析男女性別工資差異產生的原因等[12]。

2.2 國內數據素養教育

在國內開設數據素養教育的院校數量較少。福建農林大學開設了“大數據時代的生物信息學”課程，以在線課程方式講解了生物學大數據的來源、生物學大數據分析策略、生物學大數據開發與應用的案例分析3個方面；哈爾濱工業大學開設了“大數據算法”課程；南京大學開設了“用Python玩轉數據”課程。除此以外，大部分院校開設了數理統計及統計學課程，但這些課程都偏重數學理論和編程，對數據管理、數據開發有所忽略。任俊霞[13]提出信息素養教育不應局限于科普教育范疇，而應向專業技能如數據的分析、挖掘和可視化等方向延伸。因此，可嘗試開設諸如Note Express文獻管理軟件、SPSS數據分析軟件、Histcite文獻分析軟件、Citespace文獻可視化軟件以及Bibexcel文獻計量軟件等方面的課程。

3 醫學院校圖書館開展數據素養教育的思考

3.1 確立醫學數據素養意識

在生物醫學領域，醫學科研、教育、應用及創新等越來越依靠大數據。如美國Etropolitan兒科重癥病房應用大數據技術研發的臨床決策支持系統使藥品不良反應事件數量兩個月內減少了40%；谷歌2009年已經開始利用大數據預測冬季流感的傳播[14]；Target 超市以20多種懷孕期間孕婦可能會購買的商品購買記錄數據分析推斷出孕婦的具體臨盆時間，有針對地在每個懷孕顧客的不同階段寄送相應的產品優惠券。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些大數據所蘊含知識價值的提取。這是當前信息素養能力培養的重要基礎。

醫學生將會在以后的實際工作中越來越依賴大數據，這些數據主要來源于藥物研發、疾病控制、電子病歷、臨床醫療、健康管理、患者行為和社交網絡等方面，具備一定的數據素養，有利于他們今后在有效信息數據的獲取、分析處理與加工、數據管理等方面奠定一定的知識基礎。

3.2 教學資源的配置與合作

由于大數據是近年來才出現的概念，國內大數據的應用還處于起步階段，可用于教學的實例不多。而現階段對于教學人員來說，需要掌握數學、外語、醫學、統計、云計算、分析預測與可視化等多領域多學科的專業知識。作為信息素養的施教者，教師數據素養的水平勢必會對學生接收知識造成直接影響。數據素養教學不僅要為學生提供概念知識，還要具備較強的數據素養應用示范能力。目前國內高校少有兼通生物醫學、信息技術和情報技術的復合型教學隊伍。數據素養教育的有效策略應該充分考慮與專業教師科研、學生創新型實驗、數據庫提供商合作，同時從數據資源建設力度入手，確保實驗教學數據的獲取更加方便。從宏觀上來說，數據素養教育與學校層面的教學制度的設計及服務支持、人才培養方案、數字人文建設有著密切的聯系，關乎數據素養教育發展的重要方向，需要在實踐中不斷探索和改革。對于圖書館員，不僅要充實并提升自身的知識水平，更要在大數據環境中開展協同創新教學。圖書館可作為牽頭單位，成立大數據素養教學中心等機構，集中校內外相關專業領域的師資、實習實訓軟硬件、數據資源、相關課程、應用平臺等優勢教學資源，在教學時間、空間上形成有機協調的全方位、多角度的立體教學資源。

3.3 教學設計

與國外相比，國內的數據素養教育剛剛起步，在教學設計方面應該重視4個問題。一是教學內容應立足本校學科結構進行設置，充分考慮教學層次及學科特點的差異性，因地制宜對教學大綱和教學內容進行設計；二是將教學融入科研實踐環境，根據科研流程和科研數據產生周期為學生提供數據管理服務和培訓；三是教學形式應該不止于課堂，還應該注重培訓班、研討會、講座、微課、MOOC、實時在線教學等方式，形成多方位的立體教學空間，甚至將數據素養教學整合到具體的學科文化和嵌入實驗室實踐之中，以便收到良好的教學效果；四是教學實訓平臺環境的搭建顯得非常重要，數據素養重在數據的管理、收集、加工、分析能力培養，而這種能力的培養不同于一般理論性內容，在較短時間內就能領會，數據搜集加工作業程序繁瑣、費時費力，更需要教學實訓平臺的支撐才容易掌握，否則沒有實踐支撐就會猶如過眼云煙，造成無效教學。

大數據分析耗時耗力，而課時數有限，且教學效果難以評價，因此教學設計至關重要。教學設計應系統科學，適應大數據發展前沿和學生數據素養現狀，可以考慮從課程體系、資源整合、課時設計、教學方法等4個方面設計。數據素養教育可以先從學生就業和生存技能的角度確定數據素養教育的內容，培養學生在大數據環境下的邏輯思維、萃取學術數據、利用學術數據的能力，在專業學科數據素養建立之前起到過渡作用。Carlson[15]認為，數據素養教育目前最為需要的是使科研人員認識到數據管理是科研流程中一個規范正式的環節。

數據素養課程體系可分為基礎課程和高級課程。基礎課程主要是面向新生的入館培訓及低年級課程、成人繼續教育，內容主要包括大眾化數據搜集、數據清理、數據管理與簡單分析；高級課程面向的對象主要是高年級本科生、研究生和學科館員，內容主要包括專業學術數據的收集處理、數據挖掘與分析、數據管理治理等。

開展好數據素養教育需要教學資源、學習訓練資源、平臺環境的有機融合作為基礎，即數據素養資源與專業課程進行融合，針對不同專業的學生開設以專業為核心的數據素養課程，如藥學專業藥物分析課程中的藥物波普數據分析，“護理學-人與社會”課程中滲透了護理學相關數據檢索、倫理等內容[16]。鑒于醫藥衛生類院校特點，在教學方法上嚴格依據《本科醫學教育標準》，開展以“學生為中心”和“自主學習”為目標的教育方式和教學方法改革，注重批評性思維和終身學習能力的培養[17]。根據教學對象的不同分層次、分階段進行，并積極嘗試相對于傳統考核方式的數據素養考核方式的變革。教學團隊及主管部門要隨時收集國內外數據素養教育實踐和發展動態，吸取先進的教學經驗，并在自身教學實踐中不斷探索優化。

4 結語

我國數據素養教育起步較晚，缺乏系統性。當前大數據的泛在環境里，我國數據素養的人才培養體系略顯滯后。結合國內外數據素養教學現狀，建議從確立數據素養意識、教學資源配置及教學設計方面著手開展數據素養教育，以期為提升醫學生信息素養提供指導和借鑒。