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高校数据素养教育现状与发展策略

时间:2019-05-15 20:02  点击: 次  来源:好文学  作者:佚名  评论:- 小 + 大

  摘    要: 大数据时代, 数据素养是人们进行科学研究、管理决策、参与社会活动必不可少的, 也是高等学校人才培养的重要内容。以美国为主的发达国家已经全面开展了数据素养的教育实践, 近年来虽然中国也开始了有关数据素养教育的相关理论研究, 但相应的教育实践还比较薄弱。文章分析了数据素养概念的内涵, 并对中国高等学校素质教育的发展沿革进行梳理, 阐述了国内外数据素养教育的现状, 以及目前数据素养教育在中国高等教育中存在的问题, 在此基础上对国内高校开展数据素养教育提出了建议。

  关键词: 大数据; 数据素养; 高等教育; 素质教育;

  Abstract: In the big data era, data literacy is not only an essential quality for scientific research, management decision, and participation in social life, but also the important contents of talents training in colleges and universities. The developed countries such as USA have carried out the practice of data literacy education in an all-round way. China has also started the relevant theoretical research on data literacy education, but the corresponding educational practice is very weak. In this paper, the connotation of the concept of data literacy education and the development of quality education in higher education are analyzed, the present situation of the data literacy education at home and abroad is elaborated, and some suggestions are put forward in view of the problems existing in the data quality education in China's higher education.

  Keyword: big data; data literacy; higher education; quality education;

  21世纪, 人类社会进入大数据时代。数据作为一种资源对人类社会的经济、政治、科学研究、管理决策乃至日常生活的影响日益彰显。不仅科学研究需要数据支撑, 而且社会管理、经济运行等各个领域都需要依靠数据进行科学的决策。因此, 对数据的获取、理解、处理、利用的能力, 不仅是科研人员进行学术研究与学术交流必备的能力, 而且也将成为大数据时代许多职业的从业人员必备的技能。有专家预言:未来的高等教育, 数据统计分析将有可能与今天的计算机与英语一样, 成为任何专业学生必备的基础知识与基本技能[1]。

  人才培养是高等教育的基本职能, 而人才培养以素质教育为核心, 大数据环境下, 数据素养必然成为高等学校素质教育必不可少的新内容。

  一、数据素养概念的内涵与数据素养教育的内容

  数据主要包括调查统计数据与科研数据 (科学实验、观测、探测等数据) , 以及基于网络的科研、工作、社会活动中产生的原始数据, 或者根据不同科研内容的需要, 进行系统加工整理的各类数据集[2]。数据素养也被称为科学数据素养 (science data literacy, SDL) , 最早由美国雪城大学的秦健 (Jian Qin) 教授提出, 他认为科学数据素养是“能够理解、使用、管理科学数据的能力”[3]。美国普渡大学的卡尔森 (Carlson) 2011年撰文对数据素养进行了全面的阐述, 他认为数据素养应该包括以下几种核心能力:了解数据库和数据的格式, 发现并采集数据, 数据管理与组织, 数据转换和互操作, 数据质量鉴别, 元数据的使用, 数据保存和再利用, 数据实践规范, 数据保存, 数据分析, 数据可视化, 数据伦理与引用规范。卡尔森认为数据素养教育有2种不同但又相关的目的: (1) 使学生具备数据素养, 能够从事科研工作。 (2) 使学生成为专业的数据管理人员[4]。截至目前, 数据素养并没有统一的概念, 国内外研究者从不同的角度对数据素养进行了阐发。概括起来, 业界普遍认为数据素养是具备数据意识与数据处理利用的能力, 即能够认识到数据的重要性与价值, 并且能够有效地获取、理解、分析、处理、利用和表现数据, 并对数据具有批判性思维。

  由数据素养概念的内涵可知, 数据素养教育应包含数据意识、数据知识与技能、数据规范与伦理三方面内容。

  数据意识:认识到数据在当代社会的重要作用以及数据在不同领域的价值体现, 对数据的产生过程、数据的形式有比较清楚的了解, 能够解读与自己专业相关的数据, 并能够对其做出基本的价值判断。对大数据有所认识, 并对数据具有敏感性。

  数据技能与应用:能够有效获取数据, 并能够对数据进行分析、处理、表现、利用, 比较熟练地使用通用数据处理软件, 能够使用数据进行研究性学习或参与科研工作, 通过对数据的分析、处理、运算得出科学结论, 或者依托数据做出科学的判断。

  数据规范与伦理:获取、利用、传播数据时, 应遵循相应的规范, 尊重并保护个人隐私等。

  二、我国高等学校素质教育的发展沿革

  20世纪80年代, 就有学者提出素质教育的概念。1993年中共中央、国务院颁布了《中国教育改革和发展纲要》 (简称《纲要》) , 首次由官方明确了“素质教育”概念。《纲要》自颁布至今已经有20余年。20余年间, 人们对素质教育的理解也逐渐深入, 素质教育的内涵也在不断地发生变化。1999年, 《中共中央、国务院关于深化教育改革全面推进素质教育的决定》的颁布, 将素质教育的实施推向了一个新的阶段, 提出了包括培养创新精神和实践能力在内的素质教育新要求。

  素质教育是针对应试教育提出来的, 素质教育的核心是全面提高人的综合素质, 开发人的智慧潜能, 尊重人的主体性和能动精神, 以促进人自身的发展, 使受教育者能够适应社会发展的需求, 具有创新精神与创造能力[5]。

  人们曾经狭义地将素质教育等同于通识教育, 在具体的教育实践中, 注重科学教育、专业知识学习与人文、艺术素养相结合, 在理工科专业开设一些人文、艺术课程。实际上这是对素质教育的片面的理解。虽然人文、艺术素养也是素质教育的一部分内容, 但不是关键与核心。素质教育的最终目的是培养人才, 开发人的潜能, 培养不仅能够胜任工作, 而且还应具有创新精神与创造能力的人才。在素质教育的实施过程中, 培养创新精神和实践能力才是素质教育的重点, 也是高等教育的最终目的和任务。

  2015年5月4日, 国务院办公厅颁布了《关于深化高等学校创新创业教育改革的实施意见》, 全面部署了推进素质教育, 提高人才培养质量, 以创新人才培养机制为重点的高校创新、创业教育工作。要求高校加强创新创业教育, 提高高等教育质量, 促进学生全面发展, 推动毕业生就业与创业[6]。

  创业教育的目的是培养大学生的创新思维、创业技能等综合素质, 是高校素质教育的重要组成部分。大数据时代, 数据素养不仅是科研人员提升研究能力的关键要素, 而且也将成为很多职业从业人员必备的素养, 也是信息社会或大数据背景下人才培养的核心问题, 因此, 其必将成为高等学校素质教育的重要内容。有专家提出:数据素养应成为现代公民的基本素养之一[7]。因此, 大数据时代, 高等学校人才培养必须关注数据素养, 数据素养必然是高校素质教育、创业教育的重要内容。

  2015年9月, 国务院颁发《促进大数据发展行动纲要》 (简称《纲要》) , 《纲要》肯定了大数据时代数据作为战略资源的地位, 强调数据人才的培养。指出:“建立健全多层次、多类型的大数据人才培养体系, 鼓励高校设立数据科学和数据工程相关专业, 重点培养专业化数据工程师等大数据专业人才。”“依托社会化教育资源, 开展大数据知识普及和教育培训, 提高社会整体认知和应用水平。”[8]《纲要》不仅强调数据专业人才的培养, 也重视大数据知识普及与培训, 将数据教育提高到前所未有的高度。

  三、数据素养———大数据时代人才的必备素养

  “我们正处于数据创造、分析、开发的大数据时代。”[9]高校培养人才需要与时代的发展相适应。因此, 培养学生的数据素养是大数据时代社会对高校人才培养提出的要求。高校毕业生无论是从事科学研究, 还是进入职场, 都必须具备较高的数据素养, 以满足职业与社会的要求。

  首先, 科学研究越来越离不开数据。21世纪的科学研究被称为科学研究的“第四范式” (前3个范式分别为实验科学、理论科学、计算科学) , 也被称为“数据密集型科学”或“数据驱动型科学”, 科研需要数据支撑, 科研过程中也不断产生大量的数据, 并且数据的产生与积累的速度正在迅猛增长。在大数据时代, 数据与其他实验设备、文献资料一样, 是重要的科研资源, 成为科学研究最重要的基础与必备的要素, 科研人员基于大量数据的分析, 推动新的科学方法与科学结论的产生。数据是科学研究过程中不可避免的内容, 是研究结论的重要支撑, 甚至是科研成果的最终形式。因此, 有的科技期刊要求投稿的论文必须包括与论文有关的原始数据, 而一些国际着名的杂志 (如Nature等) 也鼓励学者投稿时提交全部原始数据。科学数据也是科研成果产出的重要形态, 在新型学术交流环境下, 数据期刊也逐渐成为学术出版的重要形式, 国际着名的学术期刊组织已经开始出版专业的数据期刊, 如Nature出版集团出版的Scientific Data;Elsevier出版的Genomics Data等, 截至目前, 国际上已有数据期刊数10种, 中国科学院也于2015年创办了《中国科学数据》。由此可见, 数据在科学研究中的作用越来越受到学界的重视。

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关键词:大数据 数据素养 高等教育 素质教育 

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