单位文秘网 2021-07-09 08:24:04 点击: 次
摘 要:文章从数据化科研环境的形成,环境变化所产生的科研人员数据素养需求两方面对当前科学研究与数据素养教育的内在需求关系进行了论证,指出在科研数据问题的解决、科学的数据化生产方式以及科学交流体系都存在着数据素养教育的需求空间。在此基础上,采用SWOT分析法,剖析了图书馆进行用户数据素养教育的内部条件和外部环境。利用SWOT四种分析模型方法,分别提出了以学术引领促教育的增长性策略、以集成资源促应用的开发型策略、以宣传推广赢关注的营销型策略,以人力资源建设促发展的扭转型策略。
关键词: 科研数据环境;数据素养教育;大学图书馆;SWOT分析;策略
中图分类号:G252.7 文献标识码:A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2017100
Study of Data Literacy Education Based on SWOT Analysis of Research Environment
Abstract The relation between scientific research and internal demand of data literacy education is demonstrated from the formation of digital environment of research and the lack of data literacy of researchers. On this basis, the paper analyzes the internal conditions and external environment for library to conduct data literacy education with SWOT analysis method. Strategic plans with SWOT analysis are proposed to promote academic research strategies, to facilitate integrated resources development strategy, to conduct marketing strategy, and to aggregate multiple disciplinary human resources.
Key words data landscape for research; data literacy education; university library; SWOT Analysis;strategy
在科学研究领域,对于数据的关注已经从自然科学范畴扩展至人文社科领域,科学研究对数据积累和高质量数据的依赖与要求日益凸显,科研人员获取、管理、保存数据,对数据的运用与操作能力正逐步成为新的数据化科研环境下研究人员的必备素养和内在需求。有学者将数据时代用户对数据的操作能力理解为信息社会环境下信息素养的延续和拓展,称之为数据素养。目前学界对数据素养教育的内涵、定义和作用等方面都有较为集中和深入的讨论[1-2],在实践方面的关注点也主要集中在数据素养教育的用户需求[3]、培训方式、课程内容设计和实施步骤等方面[4-5]。对于图书馆而言,发挥其自身信息管理的专业优势,提供研究数据管理的数据服务和数据管理最佳实践正逐渐成为研究图书馆的开展创新型服务的趋势和增长点。因此,分析数据时代科学研究数据化生态环境,研究环境变化所带来的对数据素养教育的需求,在此基础上明晰图书馆开展数据素养教育的优势、劣势、潜在机会和威胁,并有针对性的探讨应对策略,不仅对图书馆进行数据素养教育的理论依据提供更为全面和细致的论据与梳理,同时也是综合环境、需求因素和图书馆自身的实际情况,开展数据素养教育具体实践的前期准备和精准规划。
1 数据化科研生态环境的形成
1.1 科学研究范式演变中的数据洪流
移动技术和网格技术的飞速发展极大的促进了科研生产方式的数字化程度,生产方式及流程信息化的逐步实现,带来了各种信息资源的高度数字化。新技术和计算手段的发展和突破,使得科学研究在经历了描述、观察为依据的经验范式,归纳总结分析的理论范式,进入模拟运算的计算范式。模拟的方法引领科学界走过了上个千年的大半时间,科学界在模拟方法生成了大量数据和实验科学积累的海量数据基础之上,通过软件进行处理,发现新的信息和知识,科学的生产方式演变为以数据为基础,联合理论、实验和计算模拟为一体的数据密集型范式[1]。
数据密集型范式的科研生产中,数据从大型国际实验室、联合实验室或单一实验室、个人观测实验等不同规模和性质的来源产生。科学实验研究设备的更新,计算机辅助技术的进步以及大规模跨地域合作的态势,使得高通量、自动化的数据采集成为可能,数据在以千万亿字节的速度在海量增长,天文学领域的斯隆数字巡天项目收集了30亿个天体的照片,获得了1.3亿个天体的数字谱图,源数据总量达40TB,其中目录数据就達5TB[6];人类基因组测序计划检测出的2.5万个人类基因的30亿对碱基对的遗传信息[7],但仍并未包括基因与基因间的非编码DNA的碱基对,而目前的研究已经发现,这些非编码DNA的基因区间与许多疾病的发生发展密切相关,蕴含着更多的未探测的科学信息。当科研成果投入到工业化的生产中后,随着工业规模自动化的应用,数据量还会进一步大幅度的增加。
1.2 深入数据层面的科学交流体系
数据密集型科学范式的形成和演变也必将带来科学交流体系的深刻变革。格雷博士认为,公共资金资助的学术论文都可以在互联网上传播,科学研究数据也将公开与科学文献形成一个互操作的世界,信息用户在获取研究论文的同时还可获得论文的原始数据[8]。原始数据的获得和公开在科学交流体系中具有重大的意义。首先,科学数据的共享和交流极大的促进了数据效益的开发和用户的使用。科学研究成果以学术论文发表,并以完整的原始数据作为备注,不仅避免了许多成本巨大或者获取难度大的珍贵数据的流失,同时也为多学科、多角度的数据复用和重组提供了可能;其次,从科研伦理、诚信监督的角度,科学研究原始数据进入学术交流领域,使得科学界对研究结论的论证和结果的重现扩展到了一个更为广泛、公开、透明的交流层面, 更多兴趣、方向相同的研究者通过关注原始的科研数据,共同致力于某个问题的研究与探讨。此外,原始数据的出版与发表势必带来数字出版业的变革,促进元数据、本体、语义网技术在数据信息组织方面的发展。
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