大數據時代提高人才的數據素養的思考

焦輝

摘要：大數據時代的來臨，將對社會發展的各個領域產生變革性的影響，提高人才的數據素養是時代發展的要求，高校應積極開展數據素養教育，科學界定數據素養教育涵義和內容，分層分類制定教育目標，探索有效的教育途徑，處理好教師與學生的關系，開展過程與效果的教育評價，引導數據素養教育的發展，通過科學管理避免數據素養教育走入誤區。

關鍵詞：大數據；數據素養；教育；高校

一、背景與意義

隨著移動網絡、物聯網、云計算等技術的廣泛運用，文字、圖像、視頻、音頻等數字化的數據呈現出“爆炸式”的增長，“大數據”（Big Data）成為社會關注的焦點。2012年，美國奧巴馬政府宣布將投入2億多美元啟動“大數據發展研究計劃”，以推動大數據的提取、存儲、分析、共享和可視化。英國學者維克·托邁爾·舍恩伯格在《大數據時代》一書中，將2013年稱為世界進入大數據時代的元年。在我國，2015年9月，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，系統部署大數據發展工作。中國互聯網絡信息中心第41次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，截至2017年12月，我國網民規模達7.72億，手機網民規模達7.53億，穩居世界第一。2018年，我國將邁出5G商用部署第一步，IPv6活躍用戶數將在年末達到2億。受益于此，數據總量將爆發式增長，我國有望提前成為全球第一數據大國，大數據市場規模到2020年將超8000億元。大數據成為各國競爭的又一個技術和產業新領域，如同每一次新的技術革命一樣，其必然對我們的生活、學習、工作帶來深遠的影響。

隨著數據采集、數據存儲、數據挖掘、數據分析等數據產業的大力發展，各國急需更多的數據人才。國際數據公司IDC預測，到2020年，企業基于大數據計算分析平臺的支出將突破5000億美元，大數據解決方案在未來四年中，幫助全球企業分享大約1.6萬億美元新增收入的數據紅利。在我國，大數據相關人才的培養也顯得非常迫切，考慮到人才培養的周期性，應該早計劃、早動手、早培養。高校作為科學技術革新和人才培養的高地，應該責無旁貸地承擔起培養大數據相關人才、提高大學生數據素養的重任。因此，針對高校學生開展的數據素養教育，對于服務國家發展戰略、謀求高校自身發展和人才儲備、提高高校學生應對社會發展和生活變革的能力等方面都具有重要的意義。

二、涵義與內容

數據素養（Data Literacy）教育的研究起源于美國。從2007年開始，美國國家科學基金會（National Science Foundation，NSF）資助了提升本科生科學數據素養的項目，華裔信息科學家秦健博士領銜開發了一套為期7周的數據管理課程。我國學者陳娜萍在考察了國內外關于數據素養的內涵研究后，認為數據素養應該定義為：在實際情境中具有數據意識，能基于數據提出問題，結合信息技術，使用恰當方法對數據進行收集、整理、表征和分析，并掌握用數據進行說理和交流的能力.數據素養教育就是教育者圍繞受教育者數據素養的提高開展的一系列教育活動。

高校開展數據素養教育的內容主要包括數據意識、數據技能和數據倫理的教育。一是數據意識的培養，通過學習讓高校學生了解大數據時代的發展趨勢以及對各領域的深遠影響，了解大數據技術的發展和意義，具備在專業領域和生活領域主動使用數據的意識；二是數據技能的培養，通過學習讓高校學生結合自身專業和學歷水平，不同程度地具備基于數據提出問題的能力、數據收集和整理的技能、數據挖掘和分析工具使用的技能、數據表征和可視化的技能、數據存儲與安全保護的技能、數據共享和應用的技能等；三是數據倫理的培養，主要是在數據管理和應用中，能夠正確處理所涉及到的規范規則、價值判斷、法律法規、道德準則等方面問題的素質。

三、目標與途徑

因為學校類別、專業類別、學歷層次、就業方向等方面存在著差異，高校數據素養教育的目標也不應是唯一的，而應是集合的目標體系。其總體目標是：通過高校數據素養教育活動，使高校受教育者能夠養成適合其知識水平、專業發展、工作實踐以及社會總體要求的數據素養。在總體目標的引導下，可以從不同的角度對教育目標進行分解。比如，根據學歷和知識水平的不同，高校數據素養的教育目標可以分解為：高級目標（博碩研究生）、中級目標（本科生）和初級目標（專科生）；按照專業類別的不同，高校數據素養教育的目標可以分解為：專業型目標（如信息管理、統計學、數學、計算機類、情報學等專業）、相關型目標（如自然科學、工程技術、社會科學等相關專業）和基礎型目標（如文學藝術）。

根據不同層次的教育目標，高校可以根據大數據時代的發展特點和要求，整合人、財、物的資源配置，開展具有高校自身特色的數據素養教育。筆者認為高校開展數據素養教育的主要途徑為以下方面。

1. 理念為先，樹立數據素養教育的意識。目前我國在數據素養的研究和教育實踐總體仍比較薄弱，大多數學校對數據素養這方面的意識還不夠強或還沒有意識。高校教育者應清醒認識到大數據時代數據素養的重要性，從思想上重視數據素養教育對于國家、高校和學生自身發展的重要意義。通過引導和培訓，首先提高高校教育者自身的數據素養，確立面向世界、面向未來、面向現代化的數據素養教育理念。

2. 重點突破，設置數據素養教育的課程。國家教育部門應組織相關力量開展數據素養課程的開發，高校亦可根據自身特點和學術力量獨立開展數據素養課程的開發與設置，并根據專業情況將其列入研究生和本科生的培養計劃。根據情況的不同，各高校的數據素養課程可以是獨立課程，也可以融合在其他課程（如信息技術課程、專業研究課程、統計學課程等）之中，可以是專業必修課或專業選修課。

3. 多管齊下，營造數據素養教育的氛圍。高校可以整合教學單位（如統計學、信息管理、數學、情報學、計算機、信息技術類等相關專業教學院系）、圖書館、信息化辦公室、實驗室等校內資源，根據各單位人才特點和資源水平，積極探索數據素養教育的方法，形成數據素養教育的氛圍。如東華大學開發的智能實驗室管理系統，可以自動記錄、計算學生的實驗時間、設備使用情況等數據，然后通過數據的挖掘分析學生的實驗情況，本身就是對學生數據素養教育的一個立體展示。

4. 立足實踐，打造數據素養教育的平臺。高校數據素養教育具有較強的應用性和實踐操作性，讓受教育者“會用”是其題中應有之義，因此數據素養教育應立足于實踐，給學生提供動手實踐運用的機會和平臺。2015年3月，IBM與香港中文大學市場學系、對外貿易大學國際商學院、西南交大經濟管理學院等聯合宣布推出“百企大數據A100”計劃。加入該聯盟的高校將向100家擁有B2C數據的企業投放專業的教授、研究生及本科生，幫助企業進行數據庫整合、數據庫挖掘、市場決策支持、產品推薦、社交聆聽等大數據領域的分析和研究。高校還可以在部分相關專業學生的畢業設計（畢業論文寫作）任務中置入數據分析和運用的環節，引導學生正確地運用大數據。

四、教師與學生

高校開展數據素養教育的教師隊伍主要包括專業的數據素養教師和其他專業的教師（包括部分教育管理人員）。高校開展數據素養教育過程中，高校教師是主要的教育者，同時也是受教育者。雖然大數據時代對高等教育和高校科研工作將產生深刻的影響，但是目前對于我國大部分高校教師來說大數據仍然還是一個嶄新的課題，因此提高高校教師隊伍自身的數據素養就顯得尤為迫切。不論是專業數據素養教師還是其他專業教師都應積極應對大數據帶來的機遇和挑戰，主動提高自身的數據素養。高校可以通過組織數據素養培訓班、主題交流研討會、鼓勵相關課題研究、教學觀摩等手段提高高校教師的數據素養。

學生是高校數據素養教育主要的教育對象，是我國未來大數據發展的主要參與者、推動者和受益者。高校學生擁有一定的知識水平，具有可塑性強、個性意識強、接受新事物能力強等特點。由于目前高校學生大多為90后，成長在網絡時代，對于各種網絡數據本身就不陌生，在提高數據素養方面有著較強的主動性。而大數據也已經開始為學生的學習提供更多的選擇，提供較為個性化的學習內容和方式，比如慕課（MOOC大規模在線學習）已經開始成為高校學生自主學習的一種潮流。

高校數據素養教育過程中，教師與學生在教育交往實踐中應注意三個原則：一是學生主體原則。大數據時代的數據具有多元性、開放性、即時性等特點，而學生數據素養的形成也將更加多元化，必須要在尊重學生的主體地位的基礎上引導學生；二是尊重差異原則。正如前文所述，高校數據素養教育的目標不是唯一的，而是分類分層次的，因此必須尊重不同學生的差異性來開展教育活動；三是服務本專業原則，除了數據分析專業之外，對其他專業學生的教育都應與其本專業學習相結合，以服務學生形成具有本專業特點的數據素養為主要目標。

五、評價與導向

高校數據素養教育的評價可以分為教育過程的評價和教育效果的評價。在大數據時代，高校數據素養教育的過程的評價是可以通過大數據技術實現的。北京師范大學中國基礎教育質量監測協同創新中心已經初步建成了具有數據采集系統的“教育評價云平臺”，可以通過實時分析系統，進行智能判斷，對課堂上學生是否活躍、學生發言的比例、老師講課時間等內容進行分析，有效反映學生日常學習與生活關鍵的靜態及動態數據，為改進日常教育教學過程提供新的評價手段。高校數據素養的效果評價主要是圍繞教育目標，對學生所達到的數據素養水平是否符合大數據時代發展和學生自身發展的需要進行判斷。這種評價應該注重學生在大數據時代利用數據正確地提出問題、分析問題和解決問題的能力的考查，注重對學生正確地利用大數據開展專業研究（實驗、論文寫作等）的考查，注重對學生創新性地運用大數據能力的考查。

通過教育評價可以體現出高校數據素養教育的應用性、實踐性和創新性的導向。數據素養是數據能力的體現，如果不能將其正確地應用于大數據時代的學習、工作和生活，那么數據素養教育也就失去了價值，應用性是數據素養教育評價的標準和導向。作為一種應用性強教育，數據素養必須通過實踐來實現，這種實踐既是數據素養相關知識的學習實踐，更是對數據素養運用于解決問題的實踐。在大數據時代，數據分析技術日新月異，數據素養也必須與時俱進，能夠創新性地解決問題。

六、誤區與管理

大數據時代，數據是一把雙刃劍，如果不能正確地管理和把握，高校數據素養的教育就容易走向兩個誤區。一是重技術應用而輕倫理判斷。大數據可以記錄越來越多的人的生活、學習和工作痕跡，這就有可能涉及到個人的隱私權保護、“商業秘密”甚至“國家安全”等領域的問題，因此數據素養教育必須重視數據倫理的教育，讓學生學會“正確地”應用大數據；二是重數據分析而輕人文精神。在大數據時代，數據變得無處不在，數據的價值也水漲船高，這就容易導致一切靠數據說話、唯數據是從、對數據盲目崇拜的現象發生，這是以工具理性和科學主義為表現的主體性哲學在大數據時代的延伸，而歷史早已證明了主體性哲學存在的缺陷，因此數據素養教育必須與人文精神的培養并重。

避免高校數據素養教育走向誤區，需要高校加強對數據素養教育的管理。高校應分類分層次制定教育目標，明確數據素養教育的領導和組織機構，配備和培訓專業素質過硬的教師隊伍，建立數據素養教育的運行和保障機制，開展教育評價和教育過程的反饋控制，保障數據素養教育與時俱進、不斷發展。

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（作者單位：南京郵電大學信息化管理辦公室）