面向財經專業研究生的數據素養教育體系構建研究*

（浙江財經大學圖書館 浙江杭州 310018）

1 引言

大數據時代，“數據密集型科研第四范式”已成為學術研究的趨勢。研究生在進行科學研究時需接觸大量的數據，具備數據處理、分析、利用等技能是研究生開展科研工作的基礎。所以能否在科研過程中具備數據敏感度、數據批判思維、合作探究意識，是否知曉國際上科學研究中關于數據共享及保存等方面的政策、規范、法律等都給研究生提出了新的挑戰。

普拉多（Prado）等人將數據素養定義為信息素養的組成部分，使個體能夠獲取、解釋、評價、管理及倫理上使用數據[1]。張靜波（2013）認為數據素養是研究者在科學數據的采集、組織和管理、處理和分析、分享與利用等方面的能力，以及在數據的生產、管理和發布過程中的道德與行為規范[2]?；谇叭搜芯浚疚膶祿仞B定義為對數據具有敏感性、批判性，能夠合理并恰當地發現、獲取、處理、分析、利用、交流及倫理上使用數據的能力。

目前，我國研究生數據素養教育正處于起步階段，在校研究生個體數據素養差異較大。鄧李君（2017）對當前數據素養教育現狀進行調研分析認為：我國數據素養教育環境尚未形成、數據素養教育理論缺乏針對性、教育形式單一、內容創新不足[3]。筆者在前期以問卷形式調查了研究生對數據素養的需求，有75.27%的人文社科類研究生認為自己處理、分析、利用數據的能力不足，通過研究數據素養對研究生科研創新能力的影響得出：數據素養對研究生的科研創新能力的影響是正相關[4]。財經專業屬于人文社科類研究，但是其科研基礎不可避免需要大量的財經數據，如股票市場數據、企業財務數據等。雖然多數財經院校的培養計劃中都含有財經數據統計等相關課程，但由于財經專業研究生生源豐富，學生本科階段培養存在差異，或有純文科性質或其他學科背景的學生，研究生數據素養參差不齊，所以對財經專業研究生進行數據素養教育尤為重要。

2 研究現狀

目前“數據素養教育”是圖情學科的研究熱點之一，大致可分為宏觀與微觀兩個方面。宏觀層面：黃如花（2016）研究了在高校和社會中對數據素養的要求及可提供數據素養教育的機構，并論證了數據素養的教學形式可以是多樣化的[5]。王維佳等（2017）通過分析歐美大學圖書館開展數據素質教育實踐的內容形式和特點，探討我國大學圖書館回應用戶數據素養需求[6]。微觀層面：郝媛玲，沈婷婷（2016）對上海地區高校文理科研究生的數據素養現狀進行調研并作對比分析，揭示文科和理工科研究生在數據素養教育方面存在的問題[7]。黃如花（2016）以《信息檢索》 MOOC課程學生為調查對象，分析學生數據素養課程學習情況、數據素養需求情況以及學科背景與數據素養需求之間的差異。國外研究如Marsh等設計了一種數據驅動教學（Data Driven Decision Making，簡稱 DDDM）的指導框架，用來干預教師的教學實踐[8]。Carlson則認為，需要將數據素養教育整合至具體的學科文化和嵌入實驗室實踐之中，使科研人員認識到數據管理是其科研流程中的一個規范的正式環節[9]。Maybee等運用扎根理論方法深度了解營養學和政治學學生對信息素養和數據信息素養課程大綱的需求[10]。

通過梳理國內外相關文獻可知，國外數據素養教育起步較早，國內數據素養教育環境尚未形成，各大高校數據素養的差異性較大。近年來國內關于“數據素養教育”的研究主要集中在學習國外先進的數據素養教育經驗，探討國內數據素養教育現狀，抑或從宏觀層面探討數據素養教育的可行性，且多以圖書館的視角探討高校數據素養教育的模式，尚未有專門針對專業院校研究生的數據素養教育探討。本研究是基于財經專業研究生教育的特點，結合研究生科研的實際需求，構建有財經專業特色的研究生數據素養教育體系，以期為財經專業研究生進行數據素養教育提供借鑒。

3 財經專業研究生數據素養教育環境

3.1 數據素養教育需求的迫切性

數據素養是研究生選取和研究課題時亟需具備的重要能力，良好的數據素養能力不僅有助于研究生針對研究課題進行多層次分析，也有助于提高研究成果的含金量。財經專業研究生相比于其他專業院校研究生而言，更多地與經濟、金融類專業數據接觸，經常需要運用各類數據統計分析軟件，或通過調研獲取一手數據或查找專業數據庫獲取二手數據，這就需要財經專業研究生具備數據意識、數據獲取、數據管理、數據分析、數據規范等數據素養能力。黃如花教授通過研究不同學科數據素養的差異性發現：經濟類學生對數據收集統計、數據分析和建模的需求最高，在筆者調研的212名財經類研究生中，有15.09%的學生不知道使用數據分析軟件，50.94%的學生只會使用1～2種數據分析軟件，知曉并能使用4種或以上的僅有3.77%。在數據分析工具上，大多只依賴SPSS等基礎數據分析軟件，專業的金融經濟類數據分析軟件以及MATLAB、SAS等較復雜軟件使用率依舊不高。調查財經類研究生數據分析方法的情況，得到5.66%的學生能掌握0種數據分析方法，43.4%的學生能掌握1～2種數據分析方法，能掌握4種及以上分析方法的學生僅占11.32%。郝媛玲在《高校文理科研究生數據素養意識比較》一文中指出整體上研究生對科學數據的開放范圍較小，數據共享意識較弱。科研能力培養是貫穿于研究生教育全過程的重點，合理構建研究生培養模式是提高創新型研究生科研能力的關鍵，是提高研究生培養質量的重要標志。財經專業研究生科研能力的培養離不開財經數據的動態分析，所以研究生能否有相應的渠道及時獲取全面、準確的財經數據并能進行分析是其科研能力的重要表現。

3.2 數據素養教育現狀

高校方面，雖然部分高校圖書館在積極地進行數據素養教育的嘗試，推出了相關數據處理分析軟件應用的培養計劃，旨在提高學生的數據處理能力。如北京大學圖書館加大對數據素養與統計數據系統的宣傳力度，并為科研人員提供了統計數據分析服務與 SPSS網絡版的升級；上海交通大學專門針對在校師生開展了如 SPSS 統計軟件的應用、Matlab 的使用技巧與提高等系列講座。但這些只停留在入門水平，缺乏對于深層次數據素養培養的思考。教師資源上，當下的教師教育計劃中缺乏和數據素養相關的課程，只有少數師范學校開設了“教育測量與評價”課程，這遠遠不能滿足職前教師自身數據素養能力的基本要求。而好的師資力量是為高校學生提供高質量數據素養教育的基礎。對于財經類研究生，整體數據素養能力在逐年提高，但在高質量數據分析的學術研究所占比例偏低。財經類研究生的培養過程中，許多高校相對注重SPSS軟件的教育，對于其他較為復雜的數據處理軟件的理論與實踐相對欠缺。當前研究生數據能力的培養更加注重動手能力，理論教學較為單一，不利于研究生的論文選題和研究方法的選擇。此外，研究生所在環境的學術氛圍會對研究生參與科研的主觀動機產生影響。目前高校對研究生數據倫理通識教育普遍是以學術道德講座的方式進行，數據倫理日常教育由導師負責指導，學術委員會或學校的相關規范對研究生科研數據規范進行制約。但整體效果并不理想，研究生數據規范意識教育與數據倫理教育亟待加強。

4 研究設計

本文選擇扎根理論這一探索性研究方法。1967年，美國學者Strauss和Glaser[11]最早提出扎根理論法的概念及其運用方式，其核心是通過對收集資料的不斷比較、思考、分析，最終提出概念并建立理論，是一種非?？茖W且被廣泛應用的質性研究方法。扎根理論適用于未經探索的但需要探索的所有社會現象，尤其適用于有待解決的社會問題及互動過程。扎根理論認為知識是積累而成的，是一個不斷從事實到現實理論（中域理論），再到形式理論（廣域理論）演進的過程。本文研究的首要任務是建立介于廣域理論和微觀操作性假設之間的適用于特定情景的中域理論，運用扎根理論構建研究生數據素養教育體系，可以從前人研究的基礎上開展。本文在中國知網數據庫中以“數據素養”“教育體系”“研究生”等作為關鍵主題詞進行檢索，時間界限為2015年到2017年，共得到37篇相關度較高的文獻。依據步驟對收集到的37篇文獻中選擇更具參考價值的26篇文獻進行文本編碼，依次進行開放式編碼、主軸式編碼以及選擇性編碼等三階段的編碼工作。

4.1 開放式編碼

開放式編碼是扎根理論的第一步也是最為重要的一步，其所提煉出來的范疇能否涵蓋并反映原始資料的本質內涵將會對接下來的編碼產生直接的影響。本文對已有研究中提到的概念、屬性等進行反復的思考與對比，最終提煉出27個初始概念組。將其中一些屬于同類概念的劃分為一個大類，并用一個概括性更強的詞語進行概括，反映這組同類概念的實質，最后提煉出了6個范疇，具體如表1所示。

表1 開放性編碼范疇化

4.2 主軸式編碼

主軸式編碼是編碼程序的第二步，其主要任務是發現各個范疇之間的聯系，進一步區分主范疇和副范疇。本文將第一階段中提煉的6個范疇進行詳細對比和分析，得到了3個主范疇：①數據動手實踐教育、數據分析應用教育這2個副范疇可以形成一個主范疇，命名為能力培養體系；②數據理論通識教育、數據服務保障這2個副范疇可以形成一個主范疇，命名為教育支撐體系；③數據思想教育、數據規范教育這2個副范疇可以形成一個主范疇，命名為思想規范體系，具體如表2所示。

表2 主軸式編碼形成的主范疇

4.3 選擇性編碼

選擇性編碼是編碼的第三個階段，其主要分析重點是第二階段得出的主范疇，在主范疇中挖掘出核心范疇，最后用“故事主線”的形式來描述資料反映的現象或事件。本文的“故事主線”是按照“因果條件—現象—情景—行動—結果”這一路線來構建財經專業研究生數據素養教育體系。以目前財經專業研究生數據素養教育存在的問題作為主要關注的現象，分析該現象產生的原因，推斷出財經專業研究生數據素養教育體系構建所需的情景以及應該采取的行動，從而實現該體系的構建。最終經過分析、總結，歸納出財經專業研究生數據素養教育體系的核心范疇由能力培養體系、教育支撐體系、思想規范體系三個方面構成。實際上，這三個核心范疇具有內在的邏輯遞進關系，即教育支撐體系是整個體系構建的基礎；能力培養體系是整個體系構建的核心內容和根本；思想規范體系是整個體系構建的制約與監督。

4.4 理論飽和度檢驗

理論飽和度檢驗是指當新數據不會導致新理論產生時，研究理論則被認為是飽和的。本文從37篇文獻中剩余的11篇中隨機抽取，沒有發現新的范疇，結果符合本文建立的財經專業研究生數據素養教育體系模型。因此，可認為本文的理論模型飽和度較好。

5 財經專業研究生數據素養教育體系的構建

編碼確定核心范疇為教育支撐體系，能力培養體系，思想規范體系。教育支撐體系是整個體系構建的基礎，一個良好的教育支撐體系是有效開展數據素養教育的前提保證。能力培養體系是整個體系構建的核心內容和根本，是研究生數據素養能力最為直接的體現。思想規范體系是整個體系構建的制約與監督，主要是為規范研究生的科學研究，防止學術不端行為的出現。在此基礎上結合研究生科研的環境因素與接觸的人員構建了本文的數據素養教育體系模型，具體模型如圖1所示。

圖1 數據素養教育體系模型

5.1 能力培養體系

數據能力的培養是研究生數據素養教育的核心內容和根本。能力培養體系涉及到導師、學院、教務處、實驗中心四個部分。作為研究生的第一負責人，導師對研究生的數據能力培養影響重大。對學生進行數據素養能力嵌入式教學，適當開展數據素養方面的講座培訓，促進學生科研創新的同時也為深入數據素養的研究提供基礎，使師生能夠共同從科研、日常學習和生活中體會到數據素養的深層次內涵。學院可從教學方面入手，在制定教學課程的同時，把數據素養教育融入實踐當中，在理論知識的基礎上加入大量場景性案例，以傳統的第一課堂為基礎，引入具有創新性的第二課堂、反轉課堂、MOOC等特色授課形式。教務處則著重于數據文化的宣傳，給研究生創造一個良好的數據素養環境，如定期舉辦數據素養競賽，設置相應獎項吸引研究生，提升研究生數據素養的認可度。實驗中心則是理論與實踐相結合的場地，建立健全實驗中心基礎設施，為研究生的數據研究提供實驗平臺。在資金允許的情況下，可引入高端設備，最大程度地為學校的數據實踐教育提供便利。

5.2 教育支撐體系

教育支撐體系是研究生數據素養教育的重要保障，涉及到圖書館、信息化中心和共享中心三個部門。圖書館是科學研究重要的文獻信息保障部門，擔當著文獻信息、學術記錄的保存和管理角色。信息化中心則為學術研究提供網絡基礎設施和技術支持，在技術方面保障數據安全，提供數據存儲平臺，是研究生查詢和獲取各種數據資源的基礎。共享中心是各種文獻信息、學術記錄的分享平臺，研究生可以通過該平臺進行數據分享、管理、查詢、瀏覽和獲取。大規模數據的聚集和整合有助于更多的合作和創新，提高科研產出的效率，促進科研成果的轉換。研究數據集的知識產權和倫理道德問題同樣需要規范化和組織化。圖書館、信息化中心和共享中心三位一體的協作方式可保障數據素養教育的正常進行。

5.3 思想規范體系

思想規范體系是整個體系構建的制約與監督，該體系涉及到研究生院、科研處和學位委員會三個部門。研究生院可與圖書館聯合進行數據意識教育，共同探討數據意識教育的內容并根據各自的特長和優勢分擔教育任務。研究生院還可與科研管理部門合作，一是深化課程體系改革，注重意識、法規與道德的雙重教育，形成符合研究生意識規范的教學內容。二是把數據意識教育納入思想政治教育體系，形成具有財經特色、符合研究生需求的數據意識與數據倫理道德教育?？蒲泄芾聿块T與學位委員會加大對數據規范利用的教育及相應的規章制度建設，加強對數據合理規范使用的監督力度。例如，定期抽查研究生論文中使用的數據，若出現數據抄襲、數據造假等學術不端行為，視情節輕重給予相應紀律處分直至取消其學位申請資格。

6 結語

本文以財經專業研究生的數據素養教育為研究對象，研究和分析了財經專業研究生數據素養教育的需求與問題，并采用實質性扎根理論的方法進行了三個階段的編碼，通過選擇性編碼確定能力培養體系、教育支撐體系、思想規范體系3個核心范疇并構成數據素養教育體系的模型，豐富了數據素養教育的理論研究，基于此提出了相應建議，為財經專業研究生培養提供借鑒。