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摘要：大数据时代的来临，将对社会发展的各个领域产生变革性的影响，提高人才的数据素养是时代发展的要求，高校应积极开展数据素养教育，科学界定数据素养教育涵义和内容，分层分类制定教育目标，探索有效的教育途径，处理好教师与学生的关系，开展过程与效果的教育评价，引导数据素养教育的发展，通过科学管理避免数据素养教育走入误区。
关键词：大数据；数据素养；教育；高校
一、背景与意义
随着移动网络、物联网、云计算等技术的广泛运用，文字、图像、视频、音频等数字化的数据呈现出“爆炸式”的增长，“大数据”（Big Data）成为社会关注的焦点。2012年，美国奥巴马政府宣布将投入2亿多美元启动“大数据发展研究计划”，以推动大数据的提取、存储、分析、共享和可视化。英国学者维克·托迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中，将2013年称为世界进入大数据时代的元年。在我国，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。中国互联网络信息中心第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，手机网民规模达7.53亿，稳居世界第一。2018年，我国将迈出5G商用部署第一步，IPv6活跃用户数将在年末达到2亿。受益于此，数据总量将爆发式增长，我国有望提前成为全球第一数据大国，大数据市场规模到2020年将超8000亿元。大数据成为各国竞争的又一个技术和产业新领域，如同每一次新的技术革命一样，其必然对我们的生活、学习、工作带来深远的影响。
随着数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的大力发展，各国急需更多的数据人才。国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元，大数据解决方案在未来四年中，帮助全球企业分享大约1.6万亿美元新增收入的数据红利。在我国，大数据相关人才的培养也显得非常迫切，考虑到人才培养的周期性，应该早计划、早动手、早培养。高校作为科学技术革新和人才培养的高地，应该责无旁贷地承担起培养大数据相关人才、提高大学生数据素养的重任。因此，针对高校学生开展的数据素养教育，对于服务国家发展战略、谋求高校自身發展和人才储备、提高高校学生应对社会发展和生活变革的能力等方面都具有重要的意义。
二、涵义与内容
数据素养（Data Literacy）教育的研究起源于美国。从2007年开始，美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）资助了提升本科生科学数据素养的项目，华裔信息科学家秦健博士领衔开发了一套为期7周的数据管理课程。我国学者陈娜萍在考察了国内外关于数据素养的内涵研究后，认为数据素养应该定义为：在实际情境中具有数据意识，能基于数据提出问题，结合信息技术，使用恰当方法对数据进行收集、整理、表征和分析，并掌握用数据进行说理和交流的能力.数据素养教育就是教育者围绕受教育者数据素养的提高开展的一系列教育活动。
高校开展数据素养教育的内容主要包括数据意识、数据技能和数据伦理的教育。一是数据意识的培养，通过学习让高校学生了解大数据时代的发展趋势以及对各领域的深远影响，了解大数据技术的发展和意义，具备在专业领域和生活领域主动使用数据的意识；二是数据技能的培养，通过学习让高校学生结合自身专业和学历水平，不同程度地具备基于数据提出问题的能力、数据收集和整理的技能、数据挖掘和分析工具使用的技能、数据表征和可视化的技能、数据存储与安全保护的技能、数据共享和应用的技能等；三是数据伦理的培养，主要是在数据管理和应用中，能够正确处理所涉及到的规范规则、价值判断、法律法规、道德准则等方面问题的素质。
三、目标与途径
因为学校类别、专业类别、学历层次、就业方向等方面存在着差异，高校数据素养教育的目标也不应是唯一的，而应是集合的目标体系。其总体目标是：通过高校数据素养教育活动，使高校受教育者能够养成适合其知识水平、专业发展、工作实践以及社会总体要求的数据素养。在总体目标的引导下，可以从不同的角度对教育目标进行分解。比如，根据学历和知识水平的不同，高校数据素养的教育目标可以分解为：高级目标（博硕研究生）、中级目标（本科生）和初级目标（专科生）；按照专业类别的不同，高校数据素养教育的目标可以分解为：专业型目标（如信息管理、统计学、数学、计算机类、情报学等专业）、相关型目标（如自然科学、工程技术、社会科学等相关专业）和基础型目标（如文学艺术）。
根据不同层次的教育目标，高校可以根据大数据时代的发展特点和要求，整合人、财、物的资源配置，开展具有高校自身特色的数据素养教育。笔者认为高校开展数据素养教育的主要途径为以下方面。
1. 理念为先，树立数据素养教育的意识。目前我国在数据素养的研究和教育实践总体仍比较薄弱，大多数学校对数据素养这方面的意识还不够强或还没有意识。高校教育者应清醒认识到大数据时代数据素养的重要性，从思想上重视数据素养教育对于国家、高校和学生自身发展的重要意义。通过引导和培训，首先提高高校教育者自身的数据素养，确立面向世界、面向未来、面向现代化的数据素养教育理念。
2. 重点突破，设置数据素养教育的课程。国家教育部门应组织相关力量开展数据素养课程的开发，高校亦可根据自身特点和学术力量独立开展数据素养课程的开发与设置，并根据专业情况将其列入研究生和本科生的培养计划。根据情况的不同，各高校的数据素养课程可以是独立课程，也可以融合在其他课程（如信息技术课程、专业研究课程、统计学课程等）之中，可以是专业必修课或专业选修课。
3. 多管齐下，营造数据素养教育的氛围。高校可以整合教学单位（如统计学、信息管理、数学、情报学、计算机、信息技术类等相关专业教学院系）、图书馆、信息化办公室、实验室等校内资源，根据各单位人才特点和资源水平，积极探索数据素养教育的方法，形成数据素养教育的氛围。如东华大学开发的智能实验室管理系统，可以自动记录、计算学生的实验时间、设备使用情况等数据，然后通过数据的挖掘分析学生的实验情况，本身就是对学生数据素养教育的一个立体展示。 4. 立足实践，打造数据素养教育的平台。高校数据素养教育具有较强的应用性和实践操作性，让受教育者“会用”是其题中应有之义，因此数据素养教育应立足于实践，给学生提供动手实践运用的机会和平台。2015年3月，IBM与香港中文大学市场学系、对外贸易大学国际商学院、西南交大经济管理学院等联合宣布推出“百企大数据A100”计划。加入该联盟的高校将向100家拥有B2C数据的企业投放专业的教授、研究生及本科生，帮助企业进行数据库整合、数据库挖掘、市场决策支持、产品推荐、社交聆听等大数据领域的分析和研究。高校还可以在部分相关专业学生的毕业设计（毕业论文写作）任务中置入数据分析和运用的环节，引导学生正确地运用大数据。
四、教师与学生
高校开展数据素养教育的教师队伍主要包括专业的数据素养教师和其他专业的教师（包括部分教育管理人员）。高校开展数据素养教育过程中，高校教师是主要的教育者，同时也是受教育者。虽然大数据时代对高等教育和高校科研工作将产生深刻的影响，但是目前对于我国大部分高校教师来说大数据仍然还是一个崭新的课题，因此提高高校教师队伍自身的数据素养就显得尤为迫切。不论是專业数据素养教师还是其他专业教师都应积极应对大数据带来的机遇和挑战，主动提高自身的数据素养。高校可以通过组织数据素养培训班、主题交流研讨会、鼓励相关课题研究、教学观摩等手段提高高校教师的数据素养。
学生是高校数据素养教育主要的教育对象，是我国未来大数据发展的主要参与者、推动者和受益者。高校学生拥有一定的知识水平，具有可塑性强、个性意识强、接受新事物能力强等特点。由于目前高校学生大多为90后，成长在网络时代，对于各种网络数据本身就不陌生，在提高数据素养方面有着较强的主动性。而大数据也已经开始为学生的学习提供更多的选择，提供较为个性化的学习内容和方式，比如慕课（MOOC大规模在线学习）已经开始成为高校学生自主学习的一种潮流。
高校数据素养教育过程中，教师与学生在教育交往实践中应注意三个原则：一是学生主体原则。大数据时代的数据具有多元性、开放性、即时性等特点，而学生数据素养的形成也将更加多元化，必须要在尊重学生的主体地位的基础上引导学生；二是尊重差异原则。正如前文所述，高校数据素养教育的目标不是唯一的，而是分类分层次的，因此必须尊重不同学生的差异性来开展教育活动；三是服务本专业原则，除了数据分析专业之外，对其他专业学生的教育都应与其本专业学习相结合，以服务学生形成具有本专业特点的数据素养为主要目标。
五、评价与导向
高校数据素养教育的评价可以分为教育过程的评价和教育效果的评价。在大数据时代，高校数据素养教育的过程的评价是可以通过大数据技术实现的。北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心已经初步建成了具有数据采集系统的“教育评价云平台”，可以通过实时分析系统，进行智能判断，对课堂上学生是否活跃、学生发言的比例、老师讲课时间等内容进行分析，有效反映学生日常学习与生活关键的静态及动态数据，为改进日常教育教学过程提供新的评价手段。高校数据素养的效果评价主要是围绕教育目标，对学生所达到的数据素养水平是否符合大数据时代发展和学生自身发展的需要进行判断。这种评价应该注重学生在大数据时代利用数据正确地提出问题、分析问题和解决问题的能力的考查，注重对学生正确地利用大数据开展专业研究（实验、论文写作等）的考查，注重对学生创新性地运用大数据能力的考查。
通过教育评价可以体现出高校数据素养教育的应用性、实践性和创新性的导向。数据素养是数据能力的体现，如果不能将其正确地应用于大数据时代的学习、工作和生活，那么数据素养教育也就失去了价值，应用性是数据素养教育评价的标准和导向。作为一种应用性强教育，数据素养必须通过实践来实现，这种实践既是数据素养相关知识的学习实践，更是对数据素养运用于解决问题的实践。在大数据时代，数据分析技术日新月异，数据素养也必须与时俱进，能够创新性地解决问题。
六、误区与管理
大数据时代，数据是一把双刃剑，如果不能正确地管理和把握，高校数据素养的教育就容易走向两个误区。一是重技术应用而轻伦理判断。大数据可以记录越来越多的人的生活、学习和工作痕迹，这就有可能涉及到个人的隐私权保护、“商业秘密”甚至“国家安全”等领域的问题，因此数据素养教育必须重视数据伦理的教育，让学生学会“正确地”应用大数据；二是重数据分析而轻人文精神。在大数据时代，数据变得无处不在，数据的价值也水涨船高，这就容易导致一切靠数据说话、唯数据是从、对数据盲目崇拜的现象发生，这是以工具理性和科学主义为表现的主体性哲学在大数据时代的延伸，而历史早已证明了主体性哲学存在的缺陷，因此数据素养教育必须与人文精神的培养并重。
避免高校数据素养教育走向误区，需要高校加强对数据素养教育的管理。高校应分类分层次制定教育目标，明确数据素养教育的领导和组织机构，配备和培训专业素质过硬的教师队伍，建立数据素养教育的运行和保障机制，开展教育评价和教育过程的反馈控制，保障数据素养教育与时俱进、不断发展。
参考文献：
[1]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业和我们的生活[M].广西师范大学出版社，2012.
[2]CNNIC.CNNIC发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].中国网信网，2018-01-31.
[3]缪其浩.大数据时代：趋势与对策[J].科学，2013（07）.
[4]陈娜萍.数据素养研究述评[J].高中数学教与学，2013（08）.
[5]张静波.大数据时代的数据素养教育[J].科学，2013（07）.
[6]易鑫.教育如何玩转大数据[N].中国教育报，2014-03-24.
[7]赵婀娜，章正.教育评价引入“云”概念[N].人民日报，2014-04-09.
（作者单位：南京邮电大学信息化管理办公室）
关键词：大数据；数据素养；教育；高校
一、背景与意义
随着移动网络、物联网、云计算等技术的广泛运用，文字、图像、视频、音频等数字化的数据呈现出“爆炸式”的增长，“大数据”（Big Data）成为社会关注的焦点。2012年，美国奥巴马政府宣布将投入2亿多美元启动“大数据发展研究计划”，以推动大数据的提取、存储、分析、共享和可视化。英国学者维克·托迈尔·舍恩伯格在《大数据时代》一书中，将2013年称为世界进入大数据时代的元年。在我国，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作。中国互联网络信息中心第41次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2017年12月，我国网民规模达7.72亿，手机网民规模达7.53亿，稳居世界第一。2018年，我国将迈出5G商用部署第一步，IPv6活跃用户数将在年末达到2亿。受益于此，数据总量将爆发式增长，我国有望提前成为全球第一数据大国，大数据市场规模到2020年将超8000亿元。大数据成为各国竞争的又一个技术和产业新领域，如同每一次新的技术革命一样，其必然对我们的生活、学习、工作带来深远的影响。
随着数据采集、数据存储、数据挖掘、数据分析等数据产业的大力发展，各国急需更多的数据人才。国际数据公司IDC预测，到2020年，企业基于大数据计算分析平台的支出将突破5000亿美元，大数据解决方案在未来四年中，帮助全球企业分享大约1.6万亿美元新增收入的数据红利。在我国，大数据相关人才的培养也显得非常迫切，考虑到人才培养的周期性，应该早计划、早动手、早培养。高校作为科学技术革新和人才培养的高地，应该责无旁贷地承担起培养大数据相关人才、提高大学生数据素养的重任。因此，针对高校学生开展的数据素养教育，对于服务国家发展战略、谋求高校自身發展和人才储备、提高高校学生应对社会发展和生活变革的能力等方面都具有重要的意义。
二、涵义与内容
数据素养（Data Literacy）教育的研究起源于美国。从2007年开始，美国国家科学基金会（National Science Foundation，NSF）资助了提升本科生科学数据素养的项目，华裔信息科学家秦健博士领衔开发了一套为期7周的数据管理课程。我国学者陈娜萍在考察了国内外关于数据素养的内涵研究后，认为数据素养应该定义为：在实际情境中具有数据意识，能基于数据提出问题，结合信息技术，使用恰当方法对数据进行收集、整理、表征和分析，并掌握用数据进行说理和交流的能力.数据素养教育就是教育者围绕受教育者数据素养的提高开展的一系列教育活动。
高校开展数据素养教育的内容主要包括数据意识、数据技能和数据伦理的教育。一是数据意识的培养，通过学习让高校学生了解大数据时代的发展趋势以及对各领域的深远影响，了解大数据技术的发展和意义，具备在专业领域和生活领域主动使用数据的意识；二是数据技能的培养，通过学习让高校学生结合自身专业和学历水平，不同程度地具备基于数据提出问题的能力、数据收集和整理的技能、数据挖掘和分析工具使用的技能、数据表征和可视化的技能、数据存储与安全保护的技能、数据共享和应用的技能等；三是数据伦理的培养，主要是在数据管理和应用中，能够正确处理所涉及到的规范规则、价值判断、法律法规、道德准则等方面问题的素质。
三、目标与途径
因为学校类别、专业类别、学历层次、就业方向等方面存在着差异，高校数据素养教育的目标也不应是唯一的，而应是集合的目标体系。其总体目标是：通过高校数据素养教育活动，使高校受教育者能够养成适合其知识水平、专业发展、工作实践以及社会总体要求的数据素养。在总体目标的引导下，可以从不同的角度对教育目标进行分解。比如，根据学历和知识水平的不同，高校数据素养的教育目标可以分解为：高级目标（博硕研究生）、中级目标（本科生）和初级目标（专科生）；按照专业类别的不同，高校数据素养教育的目标可以分解为：专业型目标（如信息管理、统计学、数学、计算机类、情报学等专业）、相关型目标（如自然科学、工程技术、社会科学等相关专业）和基础型目标（如文学艺术）。
根据不同层次的教育目标，高校可以根据大数据时代的发展特点和要求，整合人、财、物的资源配置，开展具有高校自身特色的数据素养教育。笔者认为高校开展数据素养教育的主要途径为以下方面。
1. 理念为先，树立数据素养教育的意识。目前我国在数据素养的研究和教育实践总体仍比较薄弱，大多数学校对数据素养这方面的意识还不够强或还没有意识。高校教育者应清醒认识到大数据时代数据素养的重要性，从思想上重视数据素养教育对于国家、高校和学生自身发展的重要意义。通过引导和培训，首先提高高校教育者自身的数据素养，确立面向世界、面向未来、面向现代化的数据素养教育理念。
2. 重点突破，设置数据素养教育的课程。国家教育部门应组织相关力量开展数据素养课程的开发，高校亦可根据自身特点和学术力量独立开展数据素养课程的开发与设置，并根据专业情况将其列入研究生和本科生的培养计划。根据情况的不同，各高校的数据素养课程可以是独立课程，也可以融合在其他课程（如信息技术课程、专业研究课程、统计学课程等）之中，可以是专业必修课或专业选修课。
3. 多管齐下，营造数据素养教育的氛围。高校可以整合教学单位（如统计学、信息管理、数学、情报学、计算机、信息技术类等相关专业教学院系）、图书馆、信息化办公室、实验室等校内资源，根据各单位人才特点和资源水平，积极探索数据素养教育的方法，形成数据素养教育的氛围。如东华大学开发的智能实验室管理系统，可以自动记录、计算学生的实验时间、设备使用情况等数据，然后通过数据的挖掘分析学生的实验情况，本身就是对学生数据素养教育的一个立体展示。 4. 立足实践，打造数据素养教育的平台。高校数据素养教育具有较强的应用性和实践操作性，让受教育者“会用”是其题中应有之义，因此数据素养教育应立足于实践，给学生提供动手实践运用的机会和平台。2015年3月，IBM与香港中文大学市场学系、对外贸易大学国际商学院、西南交大经济管理学院等联合宣布推出“百企大数据A100”计划。加入该联盟的高校将向100家拥有B2C数据的企业投放专业的教授、研究生及本科生，帮助企业进行数据库整合、数据库挖掘、市场决策支持、产品推荐、社交聆听等大数据领域的分析和研究。高校还可以在部分相关专业学生的毕业设计（毕业论文写作）任务中置入数据分析和运用的环节，引导学生正确地运用大数据。
四、教师与学生
高校开展数据素养教育的教师队伍主要包括专业的数据素养教师和其他专业的教师（包括部分教育管理人员）。高校开展数据素养教育过程中，高校教师是主要的教育者，同时也是受教育者。虽然大数据时代对高等教育和高校科研工作将产生深刻的影响，但是目前对于我国大部分高校教师来说大数据仍然还是一个崭新的课题，因此提高高校教师队伍自身的数据素养就显得尤为迫切。不论是專业数据素养教师还是其他专业教师都应积极应对大数据带来的机遇和挑战，主动提高自身的数据素养。高校可以通过组织数据素养培训班、主题交流研讨会、鼓励相关课题研究、教学观摩等手段提高高校教师的数据素养。
学生是高校数据素养教育主要的教育对象，是我国未来大数据发展的主要参与者、推动者和受益者。高校学生拥有一定的知识水平，具有可塑性强、个性意识强、接受新事物能力强等特点。由于目前高校学生大多为90后，成长在网络时代，对于各种网络数据本身就不陌生，在提高数据素养方面有着较强的主动性。而大数据也已经开始为学生的学习提供更多的选择，提供较为个性化的学习内容和方式，比如慕课（MOOC大规模在线学习）已经开始成为高校学生自主学习的一种潮流。
高校数据素养教育过程中，教师与学生在教育交往实践中应注意三个原则：一是学生主体原则。大数据时代的数据具有多元性、开放性、即时性等特点，而学生数据素养的形成也将更加多元化，必须要在尊重学生的主体地位的基础上引导学生；二是尊重差异原则。正如前文所述，高校数据素养教育的目标不是唯一的，而是分类分层次的，因此必须尊重不同学生的差异性来开展教育活动；三是服务本专业原则，除了数据分析专业之外，对其他专业学生的教育都应与其本专业学习相结合，以服务学生形成具有本专业特点的数据素养为主要目标。
五、评价与导向
高校数据素养教育的评价可以分为教育过程的评价和教育效果的评价。在大数据时代，高校数据素养教育的过程的评价是可以通过大数据技术实现的。北京师范大学中国基础教育质量监测协同创新中心已经初步建成了具有数据采集系统的“教育评价云平台”，可以通过实时分析系统，进行智能判断，对课堂上学生是否活跃、学生发言的比例、老师讲课时间等内容进行分析，有效反映学生日常学习与生活关键的静态及动态数据，为改进日常教育教学过程提供新的评价手段。高校数据素养的效果评价主要是围绕教育目标，对学生所达到的数据素养水平是否符合大数据时代发展和学生自身发展的需要进行判断。这种评价应该注重学生在大数据时代利用数据正确地提出问题、分析问题和解决问题的能力的考查，注重对学生正确地利用大数据开展专业研究（实验、论文写作等）的考查，注重对学生创新性地运用大数据能力的考查。
通过教育评价可以体现出高校数据素养教育的应用性、实践性和创新性的导向。数据素养是数据能力的体现，如果不能将其正确地应用于大数据时代的学习、工作和生活，那么数据素养教育也就失去了价值，应用性是数据素养教育评价的标准和导向。作为一种应用性强教育，数据素养必须通过实践来实现，这种实践既是数据素养相关知识的学习实践，更是对数据素养运用于解决问题的实践。在大数据时代，数据分析技术日新月异，数据素养也必须与时俱进，能够创新性地解决问题。
六、误区与管理
大数据时代，数据是一把双刃剑，如果不能正确地管理和把握，高校数据素养的教育就容易走向两个误区。一是重技术应用而轻伦理判断。大数据可以记录越来越多的人的生活、学习和工作痕迹，这就有可能涉及到个人的隐私权保护、“商业秘密”甚至“国家安全”等领域的问题，因此数据素养教育必须重视数据伦理的教育，让学生学会“正确地”应用大数据；二是重数据分析而轻人文精神。在大数据时代，数据变得无处不在，数据的价值也水涨船高，这就容易导致一切靠数据说话、唯数据是从、对数据盲目崇拜的现象发生，这是以工具理性和科学主义为表现的主体性哲学在大数据时代的延伸，而历史早已证明了主体性哲学存在的缺陷，因此数据素养教育必须与人文精神的培养并重。
避免高校数据素养教育走向误区，需要高校加强对数据素养教育的管理。高校应分类分层次制定教育目标，明确数据素养教育的领导和组织机构，配备和培训专业素质过硬的教师队伍，建立数据素养教育的运行和保障机制，开展教育评价和教育过程的反馈控制，保障数据素养教育与时俱进、不断发展。
参考文献：
[1]涂子沛.大数据：正在到来的数据革命，以及它如何改变政府、商业和我们的生活[M].广西师范大学出版社，2012.
[2]CNNIC.CNNIC发布第41次《中国互联网络发展状况统计报告》[EB/OL].中国网信网，2018-01-31.
[3]缪其浩.大数据时代：趋势与对策[J].科学，2013（07）.
[4]陈娜萍.数据素养研究述评[J].高中数学教与学，2013（08）.
[5]张静波.大数据时代的数据素养教育[J].科学，2013（07）.
[6]易鑫.教育如何玩转大数据[N].中国教育报，2014-03-24.
[7]赵婀娜，章正.教育评价引入“云”概念[N].人民日报，2014-04-09.
（作者单位：南京邮电大学信息化管理办公室）