破界与重构：多维视角下高校图书馆数据素养教育模式的深度变革

［摘           要］  图书馆作为高校知识传播的关键平台，其功能已超越传统的文献保存与查阅，同时肩负着为学生提供数据素养教育的重任。在教育领域数字化转型加速的当下，推动高校图书馆数据素养教育模式创新，对学生的长远发展意义重大。基于多维视角，深入探究高校图书馆数据素养教育模式的创新路径，旨在为高校图书馆更好地开展数据素养教育提供有益参考。

［关    键   词］  高校图书馆；数据素养；信息素养；教育模式；数字化转型

［中图分类号］  G640                   ［文献标志码］  A                   ［文章编号］  2096-0603（2025）09-0０1３-04

高校图书馆开展信息素养、数据素养教育已有多年，但偏远地区高校在教育模式创新方面存在一定滞后性，特别是在数据处理应对上缺乏深度，难以适应信息化发展趋势。在此背景下，高校必须创新数据素养教育模式，增强学生在复杂信息环境中的适应能力，强化图书馆的教育功能，更新教育理念，为学生学术发展提供全方位支持，以满足时代对数据素养教育的新要求，全面提升数据素养教育质量。

一、数据素养释义

“数据素养”（Data Literacy）这一术语最早可追溯至 2004年，学者Shields在《信息素养、统计素养和数据素养》一文中，对信息素养、统计素养与数据素养等概念[1]进行了综合梳理与比较。目前，学界对于数据素养的定义尚未达成统一，常见术语包括“数据素养”（Data Literacy）、“数据信息素养”（Data Information Literacy）、“科学数据素养”（Science Data Literacy）、“数据管理素养”（Data Management Literacy）、“研究数据素养”（Research Data Literacy）以及 “数据可视化素养”（Data Visualization Literacy）等[2]。在图书情报领域，学者普遍认为数据素养由信息素养和数据管理两部分构成[3]。

本文认为，数据素养是一种综合能力，涵盖数据获取、分析、处理与应用的全流程操作，反映个体在现代信息社会中的认知水平。数据素养的核心在于运用数据解决问题的能力，不仅要掌握数据的基本属性，还需基于科学分析方法进行逻辑推理。这要求个体对数据本身有深刻认知，熟练掌握各类信息检索工具与分析软件，具备高度批判性思维，能够有效辨别数据的真实性，避免片面依赖数据资源。在数据素养培养过程中，统计学等领域知识相互交融，形成多维度能力架构。无论是结构化数据还是非结构化数据，数据素养都强调跨学科综合应用，促使学习者在不同学科领域灵活运用数据进行创新。

二、高校图书馆数据素养教育创新发展模式的重要性

高校图书馆在数据素养教育创新发展中的重要性体现于多个层面，通过构建面向未来的数据素养教育模式，可显著提升学生在信息时代的竞争力。数字化时代对高校学生的要求，已从单纯的信息获取转向复杂数据的深度分析。高校图书馆作为知识集成平台，创新教育模式能够培养学生的数据应用能力，满足其科研中对数据分析能力不断提升的需求，使其在学术研究中更具适应力。通过搭建多元化教育平台，学生能够将学术知识与数据素养有机结合，创造新的学术成果[4]。

高校图书馆开展系统化的数据素养教育，为学生提供应对多变信息环境的必要工具，培养其批判性思维。随着学科界限逐渐模糊，高校图书馆整合不同学科的数据资源，促进学生在跨学科学习中形成更全面的认知结构，有力推动跨学科领域的融合。

在隐私保护备受关注的背景下，数据素养教育的创新发展模式还承担着培养学生社会责任感的重要使命。高校图书馆加强数据伦理教育，引导学生在获取数据时注重数据安全与隐私，有效降低数据滥用风险。

三、高校图书馆数据素养教育存在的不足

（一）高校对数据素养教育的重视度不够

当前，许多高校对数据素养教育的关注和重视不足，对图书馆在数据素养教育中的作用认识不清。尽管高校学生在以科研工作流程和科学数据生命周期为基础的科研过程中，对数据意识、数据文化、数据知识、数据技能、数据伦理等方面的需求日益增长[5]，但部分高校仍将数据素养视为非必要教育内容，致使数据素养教育在整体课程体系中处于边缘地位，未能成为贯穿学科教学的核心组成部分。部分高校已开设的数据素养类课程缺乏系统性，通常零散嵌入其他课程内容，难以形成独立完整的教学模块；或将数据素养教育当作附加内容，未纳入学科教育核心框架，导致教学资源配置无法满足实际需求。此外，相关课程普及率低、覆盖面窄，部分高校的数据素养课程仅面向部分专业学生，未能在全校推广，影响学生未来学术发展[6]。

（二）教学内容更新缓慢

数据素养教育的教学内容与信息技术的高速发展脱节，明显滞后。在信息技术迅猛发展的今天，从云计算、大数据到人工智能广泛应用，各类先进的数据处理、数据分析工具不断涌现。然而，许多高校图书馆的数据素养类课程仍以传统教学内容为主，停留在简单的数据检索层面，忽视了新兴技术引入带来的新变化。相对单一、滞后的教学内容和教学手段，无法为学生提供与实际工作环境相匹配的能力。尤其是面对大规模数据信息时，学生的学习体验与实际需求差距巨大。随着数据处理、数据分析工具的快速迭代，图书馆的数据素养教育未能及时更新教学内容，学生接触的多为过时方法，未能掌握当前广泛使用的技术手段，这不仅削弱了学生的学习效果，也使其在实际应用中遭遇技术障碍[7]。

（三）教学方式缺乏多样性

数据素养教育长期依赖传统课堂讲授形式，课程设计以教师为主导的单向讲授居多，内容讲解侧重理论，缺少实践操作环节，且缺乏灵活性。学生在课堂上被动接收信息，缺乏自主探索和实际应用机会，难以构建深层次认知结构。在这种教学方式影响下，学生对数据处理技术的理解往往停留在表面，难以深入掌握复杂数据分析工具的使用技巧，实践能力提升受限。数据素养教育本质上实践性极强，涉及大量数据分析。但一些高校图书馆课程设计互动环节不足，学生与教师交流有限，难以在学习中及时获得针对性反馈。这种缺乏互动的教学方式使学生学习体验趋于被动，学习过程中创造性思维培养缺失，限制了学生创造力的提升。

（四）教师专业能力良莠不齐

数据素养教育教师队伍的专业能力差异显著，直接影响学生学习效果。部分教师对数据素养核心内容掌握不足，面对大数据等新兴技术时，理解不够深入，讲解数据分析技术时，难以剖析数据复杂性，常停留在基础概念，导致学生难以掌握实用技能。教师专业水平差异首先体现在知识层面，数据素养教育要求教师具备丰富的跨学科知识储备，部分教师对数据科学实际应用场景认识模糊，教学内容缺乏系统性。其次，部分教师未能及时掌握最新技术手段，课程中缺少对最新数据分析工具的实操指导，学生课堂实践训练不足，学习仅停留在理论层面，实操能力欠缺。最后，教师能力差异还反映在教学方式灵活性上，部分教师依赖陈旧教学手段，课堂缺乏吸引力。此外，教师培训机制薄弱是导致上述问题的重要原因，缺乏定期技能更新，使部分教师知识结构陈旧，对数据素养教育的理解滞后[8]。

四、高校图书馆数据素养教育模式的创新途径

（一）优化教学资源配置，丰富实践教学场景

数据素养的提升，不仅要求学生掌握理论知识，还需能够运用各类数据管理分析工具，并在复杂实践场景中灵活运用。高校图书馆通过合理配置硬件设备，为学生提供真实的数据实验环境，搭建实践教学场景，模拟现实工作中的数据处理环境，帮助学生在动手操作中深化对数据处理的理解，培养数据敏感性，提升其应对复杂数据任务的能力。加大软件资源支持力度，高校图书馆应配备满足不同数据处理需求的专业软件，确保学生实践过程中获得全方位技术支持。实践场景搭建不仅局限于物理设备，还应引入虚拟学习平台，让学生通过在线方式参与数据项目。线上虚拟平台提供丰富数据集，方便学生课后自主实践。此外，图书馆可与数据供应商或行业机构合作，获取真实数据集，拓展学生实践内容，使其在处理实际问题中积累更多经验[9]。

图书馆可根据不同层次课程需求，紧密结合数据素养教育目标，围绕学生学习进度，采用任务驱动方式组织实践活动。制定多样化实践项目，从基础的数据清洗到复杂的数据分析，逐步引导学生掌握数据处理核心技能。实践项目设置阶段性任务，学生完成任务可获得即时反馈，教师通过数据分析平台监控学生操作，适时给予指导。为增强实践教学的灵活性，图书馆还应提供多种形式的实践机会，避免教学模式单一。

（二）融合跨学科知识，增强数据应用能力

高校图书馆作为跨学科资源集成中心，在推动跨学科融合方面具有独特优势。跨学科融合可促进学生知识转移与技能提升，使其在面对多样化的学术与职业需求时更具适应力。教师可根据各学科专业特点，设置多学科领域实践案例，组织多样化实践项目和课程模块，让学生理解不同领域数据的特殊性，培养其应对复杂数据情境的能力。项目设计可涵盖理工科实验数据分析和社会科学定量研究，引导学生在不同数据类型中寻找共性，掌握在不同学科运用相应技术的方法。通过跨学科案例设置，学生在实际操作中发现数据分析技术在不同领域的广泛应用，灵活转换思维应对不同类型数据问题。例如，在金融数据分析项目中，学生需理解金融市场数据特性；在医学数据处理项目中，学生要掌握生物数据分析方法。不同学科数据处理方法各有独特性，跨学科项目设计使学生深入了解各领域差异，培养运用不同分析工具的能力。课程实施过程中，图书馆可邀请各院系不同领域专家参与课程开发，确保数据素养教育紧密结合学科前沿[10]。数据素养教育需融合跨学科专业知识，培养学生应对复杂问题的能力，使其具备在不同学科背景下高效应用数据处理技术的能力。

（三）引入先进技术手段，提升智能学习体验

图书馆可与数据库供应商基于人工智能技术合作建立智能化学习平台，为学生提供个性化学习方案。学习平台集成多种自适应学习工具，涵盖数据分析等不同模块，学生通过自适应学习系统获取个性化学习建议，灵活掌握学习进度，提高学习效率，在数据素养学习中更具自主性。学习平台不仅能实时跟踪学生的学习进度，还具备数据分析能力，通过分析学生的学习习惯，提供针对性学习建议。平台学习模块应具有灵活性，根据学生反馈和学习效果自动调整课程内容，确保学习连贯性。高校图书馆还可引入基于云计算的资源管理系统，让学生随时随地访问学习资料、海量数据集等资源，并利用图书馆提供的在线数据分析工具进行实践操作。

高校图书馆作为数据资源核心平台，借助大数据技术和人工智能为学生打造动态学习环境，帮助学生根据自身学习进度灵活调整学习内容。

（四）强化互动教学模式，激发学生的学习兴趣

传统单向教学方式忽视学生自主思考，互动式教学手段可有效增强课堂活跃度，让学生合作进行深度讨论，将理论知识与实际应用紧密结合，激发学习兴趣，提升学习效果。具体实施时，教师在课堂上设计任务驱动型小组讨论环节，每个任务基于真实案例，涉及实际数据问题，让学生在分析数据时接触真实数据应用场景，熟悉数据在不同领域的应用。任务设计结合不同学科数据特点，从数据收集、数据清洗到分析结果的呈现，逐步引导学生掌握完整的数据分析流程。通过小组分工合作，学生在讨论中交流观点，发现问题并提出多样化解决方案。这种讨论形式有助于学生深入理解数据分析背后的逻辑，锻炼表达能力。为进一步加强互动，教学过程中设计数据项目协作环节，项目内容具有挑战性，要求学生运用所学数据分析方法解决复杂数据问题。学生可参与跨学科项目，图书馆可邀请不同学科领域教师参与指导，提高学习过程的互动性。