1、大数据环境下中美高校信息素养培养模式比较研究 王晰巍 张长亮 蔡佳铭 于雪 吉林大学管理学院 吉林大学学生工作部 吉林省图书馆 摘 要： 目的 /意义通过对大数据环境下中美高校信息素养培养模式的比较分析,指导我国高校培养符合大数据时代需求的专业型和创新型人才。方法 /过程运用文献收集、网络调查和比较分析的研究方法,选取美国和中国的 4 所高校作为研究样本,通过比较分析两国高校在大数据环境下信息素养培养模式方面的特点,为我国高校在大数据环境下的信息素养能力培养提供借鉴。结果 /结论通识教育培养模式侧重对大数据环境下大学生数据意识和信息伦理道德能力的培养;基于软件服务平台的培养模式侧重大数据环境下
2、数据和信息分析处理技能的提高;嵌入学科专业培养模式侧重对学生的实践能力的培养。关键词： 大数据; 中美高校; 信息素养; 培养模式; 作者简介：王晰巍(ORCID:0000-0002-5850-0126),教授,博士生导师;作者简介：张长亮(ORCID:0000-0001-7676-7302),博士研究生,讲师,通讯作者;E-mail:;作者简介：蔡佳铭(ORCID:0000-0002-2063-5949),本科生;作者简介：于雪(ORCID:0000-0002-1283-338X),助理馆员。收稿日期：2016-04-08基金：吉林大学高水平研究生课程体系建设项目“图书馆学、情报学高水平博士
3、硕士研究生课程体系优化设计”(项目编号:2014XT05);“吉林大学高峰学科(群)建设项目”研究成果之一Comparative Study of Information Literacy Training Models in Chinese and American Universities in Big Data EnvironmentWang Xiwei Zhang Changliang Cai Jiaming Yu Xue School of Management,Jilin University; Jilin Province Library; Abstract： Purpose /
4、 significanceThis paper aims to provide guidance for Chinese universities to cultivate professional and innovative talents to satisfy the needs of big data era by the comparative analysis on the information literacy training models in Chinese and American universities. Method / processWith literatur
5、e collection,online survey and comparative analysis,this paper selects four universities in China and America as research samples,conducts a comparative analysis on their characteristics of information literacy training models under the big data environment,so as to provide the reference to the cult
6、ivation of information literacy ability in Chinese universities. Result / conclusionGeneral education model focuses on the training of data consciousness and the information ethics of college students; platform training model based on software service focuses on the improvement of data and informati
7、on analysis skills in big data environment,while education model based on embedded disciplines focuses on the training of practical abilities of students.Keyword： big data; Chinese and American universities; information literacy; cultivation model; Received： 2016-04-081 引言随着移动互联网、云计算和物联网的快速发展,人类生活及社
8、会发展进入大数据时代,这对人们的信息素养提出了更高的要求。2015 年美国大学研究图书馆协会(The Association of College and Research Libraries,ACRL)发布了高等教育信息素养框架(以下简称框架),又一次强调高校培养大学生信息素养的重要性1 。国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010-2020 年)指出,高校应培养学生应用信息技术去解决面对的问题的能力2 ,这也是学界公认的信息素养强调的重要能力。因此,适应大数据环境的信息素养培养模式是当前高校人才培养中的一个重要问题。国内外学者近几年围绕信息素养进行了相关的研究。S.Simons 为了调查美
9、国高校信息素养培养所取得的成果,在美国 10 所高校随机选取了 10 组本科一年级的学生进行 4 年追踪调查,并依照 ACRL 2009 年颁布的高等教育信息素养标准对十组学生的信息素养进行评估,得出本科四年级的学生比本科一年级的学生拥有更强的信息分析及处理能力的结论3 。C.Maybee 等为了探讨数据信息素养和信息素养的区别,应用扎根理论分析了普渡大学营养科学和政治学的教学大纲,提出数据信息素养与信息素养的区别主要在于对数据分析能力的要求程度不同4 。S.Mc Nicol 为了探讨 Web 2.0 时代信息素养能力的培养,访谈了美国 10 所高校的图书馆馆员,并认为 Web 2.0 时代的
10、信息素养培养模式应加强对新工具的使用,加强师生间的互动性,以及提高学生利用新工具进行自主学习的能力5 。国内在 1996 年开始对信息素养进行研究。金国庆认为,信息素养是指信息的运用能力,或者是对信息知识拥有的能力6 。房俍等通过对系统建模和实验教学进行对比,研究了 Big6 信息素养在线课程的设计与实现7 。邓佳等为了调查我国高校图书馆的在线信息素养教育资源,通过网络调查法,收集了国内 39 所“985 工程”高校图书馆的资料,提出我国高校图书馆在线信息素养教育的建设策略8 。刘彩娥等在解读美国 ACRL 2015 年颁布的框架基础上,对我国信息素养教育的实践提出建议9 。从目前国内外学者现
11、有研究成果来看,针对大数据环境下进行信息素养培养模式研究的成果相对较少;同时运用比较分析的方法,针对中美大数据环境下信息素养培养模式进行比较研究的成果更少。本文拟解决以下 3 个方面的研究问题:(1)大数据环境下的信息素养与原有的信息素养相比,主要变化是什么?(2)大数据环境下,中美高校在信息素养培养中的典型模式有哪些?(3)中美高校在大数据环境下进行的信息素养培养,其相同点和不同点有哪些?本文首先界定了大数据环境下信息素养的内涵、主要能力以及典型培养模式的框架,然后运用文献收集和对比分析的研究方法,对美国和中国在信息素养培养中的典型模式进行案例和比较分析。希望本文的研究能够对推动我国高校在大
12、数据环境下加强学生信息素养能力的培养,学习和借鉴美国和中国部分高校在信息素养培养中的典型做法,培养符合大数据发展所需要的人才提供参考。2 大数据环境下信息素养内涵及主要能力2.1 信息素养的内涵信息素养的内涵随着时代的进步而不断深化。信息素养的概念最早由美国信息产业协会主席 P.G.Zurkowski 在 1974 年提出,即“信息素养是人们在解决问题时利用信息的技术和技能”10 。2015 年 ACRL 在框架中给出了最新最权威的定义,即信息素养是包含反映发现信息、理解信息和价值、使用信息创造新知识和参与社群学习的综合能力集合1 。后来,T.P.Mackey 等在信息素养的基础上提出元素养(
13、meta literacy)的概念,认为元素养是指在 Web 2.0 的环境下,通过社交媒体进行信息分析、生产和共享的信息整合能力11 。J.Grey 提出“以数据密集型计算为基础的科学研究第四范式”12 。这些对大数据环境下的高校学生结合自身专业所具有的数据挖掘和分析能力提出了新的要求。2.2 大数据环境下信息素养的内涵随着互联网和移动互联网的发展,深度挖掘分析把数据变成可操作利用的情报,提供个性化推荐、精细化运营,帮助企业降低成本、增加利润,随后也带来了对大数据人才的巨大需求。关于大数据环境下的信息素养目前还没有形成新的界定。K.Hogenboom 等认为大数据环境下的信息素养是大学生具有
14、找到、评价和合理使用信息(数据)的能力13 。E.Stephenson 等认为是应具有一定的阅读、解释、分析、批判性思考、统计数据以及将统计数据作为证据的能力14 。C.Maybee 等认为是管理数据和信息,以使他人能够再利用,为个人更好地理解和使用数据,并按照数据的生命周期来进行科学研究的能力4 。本文在综合国内外相关学者研究成果的基础上认为,大数据环境下的信息素养是在自身的知识、能力和专业技能基础上,具备一定从事数据和信息的收集、整理、数据统计、数据分析和对未来趋势进行研判的信息分析能力。2.3 大数据环境下信息素养的主要能力孟祥保认为大数据环境下的信息素养应具有一定的大数据意识、数据知识
15、和技能、解释和展示数据三个方面的能力15 ;黄如花认为大数据环境下的信息素养应包含大数据意识、数据能力和数据伦理三个方面16 。本文在综合国内外学者研究成果的基础上,认为大数据环境下的信息素养,在其原有信息素养能力的基础上,其能力提升应包括以下三个方面:数据价值甄别及数据安全防护能力、数据获取及信息分析能力、信息伦理道德。2.3.1 数据价值甄别及数据安全防护能力随着互联网和移动互联网的快速发展,大数据对生活和产业变革产生了重要影响,各行各业在大数据环境下都需要具有一定信息素养的人才,尤其是能够洞察数据价值,并利用数据进行分析和预测行业发展趋势的人才。另一方面,数据和信息安全已成为当前大数据环
16、境下所面临的重要问题,要具有一定的数据防护和信息安全保护能力。当个人及组织中的数据和信息受到威胁(如病毒、木马程序入侵、网络钓鱼软件等)时,能采取有效的数据及信息安全应对策略。2.3.2 数据获取及信息分析能力大数据环境下,信息素养教育逐渐由各高校图书馆所提供的通识教育转为各领域的专业技术教育。随着互联网等新兴技术的快速发展,各个学科领域对信息素养能力都提出了更高的要求,当面对某领域的数据和信息时,大学生应能够认识到有价值的数据和信息,并应用一定的工具进行数据处理及分析。如经管类专业开设经济统计学和信息分析课,以培养学生进行数学建模和数据分析处理的能力;营销专业利用顾客行为特征对其购买意向及销
17、售趋势进行预测;物理、化学、生物等学科要求学生能用 MATLAB 和 Mathematica 等软件进行实验数据的分析;医疗专业要求学生能利用临床数据对病人的就诊情况及病情变化进行诊疗。2.3.3 信息伦理道德随着大数据在各行各业的广泛应用,个人隐私泄露、非法信息传播、版权侵害等信息伦理道德问题逐渐成为大数据发展中的重要议题。大学生在接受通识教育和培养专业素质的过程中,更加需要具备一定的信息伦理道德,保证大学生在大数据使用过程中还能坚守诚信,保护和不侵犯别人隐私,反对不端的行为,尊重人的自主性和自主决定权17 。3 研究方法及样本选择3.1 研究方法为对大数据环境下国内外信息素养能力培养所采取
18、的模式进行分析,本文采用了文献分析法、网络调查法和对比分析三种研究方法:第一步,通过文献调研分析大数据环境下信息素养主要能力;第二步,通过文献分析和网络调查,总结出中美高校在信息素养培养方面的三种典型模式;第三步,兼顾信息素养培养方面的特色和高校排名情况,对比中美高校在这三种模式上的特点和差异,对我国高校信息素养能力培养提出建议。3.2 样本选择为保证调研样本的选择更具有代表性,国外高校选择美国新闻与世界报道(U.S.News中国的许多高校刚刚引进这种模式,因而还在探索阶段,但是导航内容的覆盖面正在逐渐提高。中美高校 Libguides 图书馆服务平台导航内容如表 3 所示:表 3 中美软件服
19、务平台信息素养培养模式主要导航内容比较 下载原表 在培养学生的数据价值甄别与数据安全保护能力方面,美国高校增设了“大数据、人口普查、国家数据存储”等导航;而中国高校在培养数据价值和数据安全保护能力培养方面相对较为薄弱。纵观国内多个高校的 Libguides 导航应用,只有浙江大学设立了“国家数据”这一资源导航。在数据获取与信息分析能力的培养方面,美国高校增设了“R 语言及软件的使用技巧”“质性分析软件的使用”“空间数据处理软件的使用”等内容。同时,美国高校的软件工具教学内容基本涵盖了数据管理、数据挖掘、数据分析、数据保护等信息素养的培养。中国高校近几年也分别增设了“基于 SPSS 软件应用”“
20、调研问卷的统计分析与应用”导航学习资源。在培养学生信息伦理道德方面,美国在导航设置中近几年开始关注大数据时代个人隐私权的问题,增设了“数据引用政策及授权”“大数据时代的个人隐私权利”这些相应的学习资源;中国近几年则更关注学生在专利方面的知识,增设了专利法规课程。4.3 嵌入学科专业培养模式该种模式主要以学生参与老师相关科研项目的方式进行,随着课题的推进提高学生的信息素养能力。嵌入学科专业的信息素养培养,主要通过科研项目的深入,提高学生的文献查阅、信息发现和获取等方面的能力。大数据环境下该种模式更加重视对学生结合具体的科研项目进行问卷调查以获得数据和信息,结合课题的研究问题进行相关工具的数据处理
21、、分析、模拟和建模。近几年,随着大数据分析方法在各个产业环节的深度应用,国内外在应用该种模式进行信息素养培养时都加大了对数据分析技巧的培养力度,同时兼顾对数据意识和数据伦理道德的培养。美国高校十分重视以实践的形式对学生进行信息素养的培养,为了鼓励学生参与老师的科研项目,华盛顿大学还设立了“图书馆资源奖励计划”,奖励在实践中表现突出的学生 1 000 美元27 。中美高校学科专业培养模式中信息素养培养环节比较如表 4 所示:表 4 中美高校学科专业培养模式中信息素养培养环节的比较 下载原表 在科研的研究概念与设计阶段,美国的一些高校为配合学生深入老师科研项目,增加了“理解数据处理过程”的选修课程
22、。在数据加工阶段,中国的高校增加了“数据链接”“数据融合”的选修课程。在数据分析阶段,美国的普渡大学增加了“使用数据统计分析软件”课程,同时通过获取所在州的可公开数据资料供学生进行数据分析实践;中国的浙江大学增加了“数据链接”“数据模拟”“数据建模”的课程。在数据再利用和数据发现环节,普渡大学增加了“数据监护”的内容,浙江大学增加了“信息存储及长期持有”的内容。5 研究结论大数据时代的到来对高校大学生的信息素养能力培养提出了更高的要求。本文在对大数据环境下信息素养的内涵进行分析的基础上,提出了大数据环境下信息素养应培养的主要能力。在此基础上,运用文献分析法、网络调查法和对比分析三种研究方法,在
23、样本分析上,选择了 OCLC 联盟中的西佛罗里达大学、加州大学洛杉矶分校、普渡大学和华盛顿大学 4 所国外高校及北京大学、上海交通大学、浙江大学和吉林大学 4 所国内高校进行大数据环境下中美高校信息素养培养模式的比较分析。分析结果表明,在通识教育培养模式中,美国高校的培训内容体现了大数据时代对学生使用工具的要求,中国高校的培训内容则体现了对基础知识和基本技能的重视。在基于软件服务平台培养模式中,美国高校在设置平台内容时,学科区划不明显,中国高校则反之。在进行嵌入学科专业培养模式中,美国高校教学内容覆盖面更广,中国高校的课程内容的设置更为深入。在中美高校对比后,对国内的信息素养培养提出以下几点建
24、议:(1)依据层次性和相关性原则,我国高校在进行大数据环境下学生信息素养培养时,应采取多种培养模式相结合;(2)在应用通识教育培养模式进行人才培养时,应提高对学生的数据价值甄别及数据安全防护能力的培养;(3)在应用软件服务平台进行人才培养时,应提高图书馆馆员应用资源平台软件的积极性和使用意识;(4)在进行嵌入学科专业的信息素养培养过程中,应采取相应的激励机制鼓励教师让学生参与到相关的研究课题;(5)在信息素养培养效果检验标准的建立上,随着大数据环境的到来,我国应尽快修订并完善信息素养能力培养评价标准。本研究存在的不足在于,只选择了美国的一些高校,事实上英国、加拿大、澳大利亚等国在信息素养教育中
25、也有一些典型模式值得借鉴。在未来的研究中,笔者将搜集美国、加拿大、英国等发达国家在信息素养能力培养方面的主要经验,并构建大数据环境下信息素养能力培养的评价标准,以培养符合大数据时代发展要求的专业型和创新型人才。参考文献1ACRL.Framework for information literacy for higher educationEB/OL.2015-07-05.http:/www.ala.org/acrl/standards/ilframework. 2教育部.国家中长期教育改革和发展纲要(2010-2020 年)全文EB/OL.2015-07-06.http:/ 3SIMONS S
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