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基于“互联网+”的高校图书馆数据素养服务平台探究

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  摘 要:文章阐述了“互联网+”时代高校科研和人才培养对数据素养服务的需求,分析了高校图书馆如何通过数据素养服务平台建设全面满足不同层次、专业的科研与教学需求,并结合当前国外高校图书馆的实践方法与经验,探讨了具体的平台构建策略。
  中图分类号:G258.6文献标识码:A文章编号:1003-1588(2020)09-0053-03
  关键词:平台构建策略;数据素养教育;数据管理服务;高校图书馆;“互联网+”
  在与传统行业相融合的过程中,互联网已深植于社会各个领域,在推动人类社会进入大数据时代的同时,对民众的数据素养提出了新的要求。高校图书馆作为与科研活动联系最为紧密的机构,已经认识到数据素养的重要性,并着手开展相关的教育工作和提供专业的数据素养服务。
  1 高校图书馆应对数据素养服务需求的策略
  基于对“互联网+”时代科研领域所面对的数据管理问题的分析和预测,很多国家的政府管理部门和高校图书馆很早就开始了数据素养服务方面的研究,在图书馆学科教育、科研服务资源、技术发展的基础上,有预见性地设计了数据素养教育课程、服务模式及相关资源的构建方案。
  1.1 科研范式演进带来的数据素养服务需求
  高校是学者进行学科科研活动的场所,“互联网+”时代推动了科研范式的演进,以高度密集的数据处理和信息数字化提取为核心的科研模式正逐渐成为主流,从事该领域工作的科研技术人员必须具备数据素养相关的知识、理论和技能,掌握大数据背景下的学术研究新理念和新方法[1]。美国率先确定了科研数据管理对未来科技进步的决定性意义,将其上升至国家战略高度,制定了相关的规范和制度,于2010年前后组织高校图书馆、科研基金管理机构等进行专项研究,先后施行了在科研项目报备申请时提交数据管理计划、在高校图书馆开设科研数据管理服务和数据素养专业课程等举措,引发了多个国家和地区的效仿。目前,大多数学界人士认同了数据素养对科研发展的重要性,将数据素养教育和相关服务视为适应“互联网+”时代科研环境要求的必要条件。
  1.2 面向大数据时代的数据素养教育需求
  高校作为培养科研工作者的机构,在日常教学中融入数据素养教育已势在必行,这是由数据素养对科研工作的重要性决定的,也是大数据时代所有科研人员必须面对的现实需求。目前,数据处理、信息挖掘及数据管理等被应用于社会的多个领域,甚至被应用于人们的日常生活中。高校是人们提升个人素养和掌握最新实用技能的主要渠道之一,在提供数据素养教育方面具有义不容辞的责任,应在不断积累数据素养教育和科研服务经验的基础上寻求全面开展数据素养教育的可行方法。
  1.3 高校图书馆应对数据素养教育和服务需求的策略
  基于对数据素养教育和服务需求的先知先觉,美国个别高校图书馆很早就开展了相关的培训和主题研讨活动,为高校师生的教研工作和科研项目提供支持。英国、澳大利亚等国的一些著名高校也都在数据素养教育方面进行了广泛的尝试,以网络教学或讲座等形式开展了具有针对性的数据素养培训,让致力于提升个人数据素养的师生能够获取权威和实用的学习资源[2]。目前,我国高校的数据素养教育还处在起步探索阶段,虽然北京大学、复旦大学等高校的图书馆在近期也有了实质性的行动,但在数据素养教育课程内容、教育资源供应模式及为科研与教学提供针对性服务等方面的建设还不够深入和完善。
  1.4 我国高校图书馆在数据素养服务方面存在的问题
  近年来,虽然部分高校图书馆开展了数据素养讲座和培训活动,并尝试增设专业的教学课程,但由于专业人才不足、数据素养服务的理论方法不够完善,以及缺乏宏观的数据素养教育战略指导等,相关实践探索没有取得理想的效果,具体表现在以下两点:一是我国開展实质性数据素养教育的高校图书馆少之又少,缺乏对现有教育资源的有效整合和行动上的互助,对数据素养教育、科研数据管理服务的需求存在认知偏差,数据素养教育大多停留在通识教育层面。二是虽然数据素养教育资源和相关信息具有开放性特征,我国高校图书馆的研究人员可通过各种渠道观摩和研究成功的案例和经验,但受制于我国高校数据素养提升意识滞后和专业服务人员稀缺等因素,我国高校图书馆难以快速形成有影响力的数据素养教育服务模式。
  2 高校图书馆通过网络平台满足数据素养服务需求的方法
  在二十余年学科信息教研服务的基础上,高校图书馆已经积累了一定的网络资源开发和应用经验。纵观世界发达国家的高校图书馆在数据素养服务方面的实践,笔者发现网络平台在教育培训项目推广、开展数据素养服务主题研讨活动及支持科研项目组数据管理等方面都起到了关键作用。因此,我国高校图书馆也应利用互联网在信息传播、资源共享及协同工作等方面的天然优势,加快落实数据素养教育和完善相关的服务体系。
  2.1 提供不同学科的数据素养教育所需的网络资源
  在“互联网+”背景下,高校等教育机构在教学资源开发和服务方面有了新的选择,不仅可以根据学习者的实际需求设计教学内容并制成数字化课件,通过互联网进行传播,还可以采用在线授课或在线研讨的教学交流模式,让有共同学习目标的学习者能够互动交流[3]。数字化的教学方式能够提高教育与科研资源的利用率,促进特定学科的学术交流。高校图书馆可以利用网络资源推动数据素养相关理念的普及,整合学界优秀人才的科研成果,优化数据素养服务中的课程内容、服务模式、数据处理技术和管理方法。
  2.2 协同开展面向社会的数据素养服务
  各高校都有自身的优势学科,而不同学科所需的数据采集、处理、挖掘技术与方法有很大的区别,所需的数据素养教育和服务内容也不尽相同。高校图书馆可通过网络平台共建的方法解决数据素养相关培训和研究缺乏针对性的问题。各高校图书馆可基于自身的学科数据素养服务优势和科研数据管理资源储备,在具体的培训课程设计、数据管理技术、应用工具开发及基础资源建设方面进行协同合作,构建相对完善的数据素养教育体系,提升更多学习者的数据素养。   2.3 组织线上研讨和交流,促进数据素养教育
  参与高校科研后备人才的培养是高校图书馆的重要职责。对于当前高校师生对数据素养的认知不足和没有明确学习目标的问题,笔者建议高校图书馆依托网络平台组织线上数据素养主题研讨会,为师生搭建学习、交流平台,让他们在网络上就不同学科的数据素养要求、案例及学习与实践体验等进行交流[4]。一方面,此举能够扩大高校图书馆数据素养教育的影响,使更多的师生认识到自身潜在的学习需求;另一方面,基于互联网的信息开放性,高校图书馆可以与社会人才培训机构、科研数据管理服务企业等合作,借助校外的先进技术或资金支持,进一步提升自身的数据素养服务水平。
  2.4 为具体的科研项目和专业的教学提供咨询服务
  在研究国外高校图书馆成功的数据素养服务项目时,笔者发现国外高校图书馆的数据素养相关实践项目基本都围绕着特定学科的专业教学或科研项目进行设计和实施,缺乏通识性的培训内容[5]。这是因为国外高校图书馆的数据素养服务使命是满足校内教研需求,针对具体学科、专业和项目的数据采集、利用及管理等需求提供专业的技术指导、教育培训或数据管理计划设计。我国高校图书馆也应尽力完成自身使命,使数据素养服务深入一线专业教学和科研活动中。为此,高校图书馆应依托互联网平台为不同专业的数据素养培训活动提供课程资源,并安排专职馆员进行讲解;为校内具体的科研项目提供数据管理方面的咨询,根据项目组的需求制订数据管理计划,提供数据处理和研判等方面的技术支持。
  3 高校图书馆构建数据素养服务平台的策略
  3.1 针对师生需求设计平台内容板块
  目前,大多数高校图书馆都根据师生的数据素养服务需求布设了网络平台的基础软硬件设施。高校图书馆在建设针对师生数据素养服务需求的网络平台时,应更加注重服务内容的规划设计,尽量满足师生的教学和科研需求[6]。我国高校图书馆应参照国外高校图书馆的普遍做法,从做好需求调研工作开始,通过面向校内师生开展数据素养需求问卷调查、询问记录培训对象的感受、分析不同学科教研数据管理特点等方式,规划网络平台的内容建设和板块划分。高校图书馆还可以建设相应的课程讲座、多媒体课件、数据资源导航及交流论坛等功能模块,使登录平台的所有用户都能够享受不同学科的数据素养服务,学习必要的数据处理和信息提炼方法,得到所需的科研数据资源。
  3.2 整合其他高校图书馆的资源
  作为高校的学术交流和信息服务中心,高校图书馆拥有丰富的科研数据资源,这些资源在数据素养服务中具有极大的价值,是在网络平台上提供科研数据资源导航、组织学术研讨活动等的基础。因此,高校图书馆应相互协作、整合资源,构建各个学科的大数据库,并制定相应的管理规范进行集中管理。
  4 结语
  目前,我国高校图书馆正在积极开展数据素养相关的理论和方法研究。网络平台是重要的数据素养教育和服务资源的载体,在数据素养教育和相关服务实践中,高校图书馆应重视网络平台的构建和相应服务内容的完善。
  参考文献:
  [1] 宋甲丽,程结晶.高校图书馆科学数据素养教育现状调查及建议[J].图书馆学研究,2018(19):2-9.
  [2] 胡洋,谢友宁,赵又霖.大学图书馆数据素养的服务模式研究[J].图书馆理论与实践,2017(5):16-20.
  [3] 卜冰华.大数据环境下我国大学生数据素养教育研究综述[J].数字图书馆论坛,2017(12):63-67.
  [4] 张新红.国内外高校图书馆科学数据素养教育比较分析[J].图书馆学研究,2018(11):9-13,39.
  [5] 胡卉.图书馆数据素养教育服务模式设计:以中国科学院大学为例[J].图书馆理论与实践,2018(9):85-89.
  [6] 宋钧玉.基于“互联网+”的高校图书馆数据素养服务平台探究[J].新世纪图书馆,2017(8):50-55.
  (編校:冯 耕)
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