高校图书馆科学数据素养教育探讨
摘要:随着科技的发展和时代的不断进步,高校图书馆作为科研数据的保存着和提供者,提升其数据素养至关重要。当前信息技术和网络技术等发展迅速,很多先进的技术和理念已经被运用到了图书馆数据搜索和查找中,并且起到了较好的效果,故要想提高图书馆的使用效率,更好的为高校学生服务,就必须要提升高校图书馆工作人员的数据素养,加强对工作人员数据素养教育,提升其综合水平。
关键词:高校图书馆;科学数据素养;教育探讨
高校图书馆工作人员的数据素养主要从数据意识、数据技能、数据伦理与数据知识等方面。当前网络技术与信息技术发展迅速,科研数据也呈爆棚增长,应用传统的数据检索和搜寻方式来查找需要的资源和数据,势必会增加很多时间,且耗费很多精力,效率较低。而创新理念和先进技术的应用使得数据驱动创新成为了当前研究的重点,优化数据管理模式,提升数据素养至关重要,也被高校和政府看做是图书馆建设的重点。而数据素养则表示工作人员对数据的发现、利用和评价的意识和能力,提升工作人员的数据素养,加强对工作人员数据素养的教育,有助于提升图书馆的工作效率,更好的为高校学生服务。
一、高校图书馆工作人员数据素养提升的必要性
随着信息时代的来临,数据密集型科学形式出现,传统的科学研究和学术交流范式已经发生转变,逐渐产生了数据量大、形式多样、增长速度快的数据形式,数据资源五花八门,导致学生在进行检索和查找时会耗费大量的精力,且容易对其造成误解。高校图书馆的文献资料也会越来越多,文献的种类、性质、特征的管理等都存在难度,传统纸质数据管理已经落后,必须要采用当前的数据管理模式进行管理,有效的处理数据的保存、管理和组织等〔1〕。通过技术支持、数据准备和数据集查找等过程来实现现代化数据管理和应用,极大的提高了管理数据信息的水平和效率,降低了图书馆员的工作量。高校图书馆员数据素养的提升可以提高科研数据服务的质量,在繁杂的科研数据服务中,很多数据没有被完全审核,甚至存在很多错误和纰漏,若被学生采用直接会影响到其使用效果,误导学生。在通过提升高校图书馆员数据素养可以有效的对科研数据的价值进行评估,对数据源的真实性和可靠性进行评估,进而对获得的科研数据进行整理,并保存,同时也反应了图书馆的数据价值。提升高校图书馆员数据素养可以更好的为学生用户服务,高校学生在选择图书馆索取信息和数据时,图书馆员对其进行指导和帮助,提高了学生检索数据和搜寻信息的效率。
二、高校图书馆员数据素养教育
1、高校图书馆数据素养涵盖了数据意识、数据技能、数据伦理与数据知识等方面的内容,不仅要掌握对数据的检索和搜寻功能,还需要具有良好的数据态度,对接收到的复杂数据能够进行处理。数据意识和数据知识是前提和基础,数据能力是管理和处理数据的核心部分〔2〕,而数据伦理则是对待数据信息的方向,指引工作人员如何进行操作。
2、高校图书馆员数据素养教育需要培养其对图书数据和信息的洞察力敏感性,掌握用户所需数据的数据源,能够辨别真伪,摒弃无价值和错误的数据信息。具有理解、发现和挖掘用户数据需求信息的意识,对正确的管理方法进行传播〔3〕。
3、数据素养教育需要从数据技能和数据知识方面入手,提升工作人员的软件、硬件操作能力,熟悉信息检索和搜寻技术,掌握数据管理的法则和内涵,掌握现代管理技术
〔4〕,数据处理的方法、工具和软件,能够熟练掌握多媒体应用、网络制式和计算机基础等相关内容。能够通过软件和工具来对数据和问题进行分析,并可以对用户所需数据的学科范围、时间跨度、类型和性质等进行掌握,能够明确用户所需数据的大概位置。
4、数据素养教育中需要涉及到数据处理开发、数据描述能力,数据评估能力和数据保存能力,大数据时代必须要对参差不齐、繁杂的数据进行评估,明确哪些数据属于无价值数据,去伪存真,将核心数据和价值较高的数据重点进行保存,并要对潜在的数据等进行挖掘,提高资源的操作性,对用户所需的数据进行合理的描述和表達,对获得的数据进行加工和整理。对数据资源能够进行简单的加工和整理,归纳和总结。并对获得的数据和需要转运的数据等进行保存,并对文件的格式进行检查,尤其是容易出现错误的数据文本等〔5〕。
数据伦理则是对科研数据涉及到的法律、法规、道德和人文伦理方面的内容,遵守政府和相关机构规定的规章,避免剽窃、仿冒他人数据信息,确保知识产权,并掌握出版机构等制定的相关制度。并要保证数据的合法性、安全性和有效性,正确的获取需要的数据,数据来源可靠、合法。
三、讨论
要想提高高校图书馆工作人员的数据素养就需要树立其正确的数据素养意识,将数据素养看作是自身综合素质的一部分,需要通过学习来掌握。并要加强对高校图书馆员数据素养的培训和教育,定期的开展培训课来提升高校图书馆员对数据的认识,增强其信息技术、管理技术、数据处理技术、网络应用、多媒体技术的应用水平,强化数据的整理和评估技能,开展理论讲解与实践结合,将学习的基础内容在具体的图书馆管理中应用和实践操作,提升其数据管理技能和水平。
参考文献
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