“互联网+”时代图书馆员数据素养的构成与培养

进入电脑版    时间:2017-02-06 02:39:22     来源: 《河南图书馆学刊》2016010期

关键词:互联网+;图书馆员;数据素养;构成;培养

摘 要:文章分析了“互联网+”时代图书馆员数据素养的内涵,论述了“互联网+”环境下图书馆员数据素养的构成,提出了“互联网+”背景下图书馆员数据素养的培养策略,为“互联网+”时代图书馆员素质的提升提供参考。

中图分类号:G250 文献标识码:A 文章编号:1003-1588(2016)10-0091-02

1 “互联网+”时代图书馆员数据素养的内涵

随着“互联网+”概念的提出及大数据时代的到来,信息素养的内涵已不足以对民众所需的技能素养进行全面的概括,并且在实施措施及具体认识方面对图书馆信息素养教育的推进起到了一定的制约作用。所以,在此基础上应运而生了数据素养这样一种新的素养概念,这种素养概念注重对数据的分析应用及辩证认识,并切实体现在高校的课程设置及官方概念表述等方面[1]。在图书馆工作的开展过程中,图书馆员作为管理者和组织者是文献价值实现的关键所在,是广大用户与图书馆馆藏信息资源之间联系的媒介所在。面对图书馆的变化,在大数据和“互联网+”的时代背景下,图书馆员必须要重新认知用户的信息需求,有效增强自身的服务能力,打破信息壁垒,对用户和图书馆员之间的关系进行重构,有助于用户快捷方便地对信息进行获取和利用,建立图书馆与网络之间的共存互补,促进“互联网+”图书馆的实现[2]。

数据素养即馆员数据搜集、组织、分析、处理和创新等能力,以及在数据应用和管理过程中表现出来的职业道德和行为规范。随着以互联网为代表的信息技术不断普及和发展,图书馆用户行为数据正在加速生成和积累,它包含了丰富的用户信息,如:需求、偏好及信用等。图书馆员要及时发掘这些数据中有价值的信息,为决策提供依据,促进图书馆管理水平提高及馆员自身专业的发展,是当前“互联网+”环境下图书馆员数据素养的内涵所在[3]。

2 “互联网+”环境下图书馆员数据素养的构成

图书馆员的数据素养从概念上来看就是理解、交流、获取并运用信息的能力,也即是“听、说、读、写”数据的能力。把数据素养的概念与信息素养的研究相结合,数据素养的基本要素包括:数据态度、数据知识、数据伦理、数据意识以及数据技能[4]。以上基本要素构成了“互联网+”环境下图书馆员数据素养的组成内容。

2.1 数据态度

数据素养的前提是数据态度,主要指代主观能动性方面的态度,对收集、分析、分享、处理及呈现数据的过程,以及结果都能起到直接的影响作用。不仅如此,数据态度还涵盖了数据伦理及数据价值的对待问题。通过活动的开展可以相应地训练数据技能和知识,同理,通过价值观和道德观可以对数据态度产生影响。越来越多的人在数据展示过程中开始应用数据可视化技术,但是在复杂情况下由于没把好数据关,只能在形式上用信息图展示数据,缺乏具体的内容,甚至还会出现数据相悖的问题,从展示效果上来说,这种行为由于本身不够重视数据,在形式上花费大量时间的行为是舍本逐末。在目前“互联网+”以及大数据背景之下,应该用正确、积极及严谨的态度对待数据问题,在海量数据向高价值可见结果转化的过程中发挥应有的作用。

2.2 数据意识

数据素养的先决条件是数据意识,数据意识决定了数据捕捉、判断及利用的自觉程度,囊括了主体意识、安全意识、更新意识及人才意识等内容。不仅如此,在数据素养的衡量过程中,数据意识也是不可或缺的重要组成部分,馆员能否在第一时间内把有价值的数据信息挖掘出来,对数据成果进行分享和传播,这对管理科学数据的效果和过程都会产生一定的影响。在数据素养中,数据态度和数据意识是不同的,前者能对后者产生一定的影响,而后者能直接决定前者。

2.3数据知识

数据素养的基础是数据知识,包括数据效用、数据特征、数据传播规范、数据类型、数据格式转换方式、数据展示规律及数据搜索方法。从科研人员的角度来说,数据知识能使原有的知识构成得到改变,能够促进专业知识和文化内涵效用的发挥。

2.4数据技能

数据素养的保证是数据技能,在数据素养中,数据技能发挥着重要的作用,体现了数据获取、处理、展示、利用、再创造以及评价能力。通过技术培训可以获得一些数据技能,如数据的获取、处理和展示;通过实践经验也可以获取一些技能,包括数据的运用和评价;通过数据分析、数据挖掘及相应的可视化工具的应用可以有效地把大数据中的价值展现出来,创造更大的财富,造福人类和社会。在目前的科学研究过程中,已经逐渐淘汰了传统的数据管理模式及相应的数据保存机制,有一些算法已经失效,缺乏一些技能和科学的管理、分析、挖掘和数据分析工具,在数据价值和科学财富获取的过程中起到一定的阻碍作用。在大数据的时代背景之下,数据技能教育已经体现出了紧迫性和重要性,其目标是从海量无规律的数据中训练研究者对所需的数据进行辨别,并充分使用所掌握的技能、知识和工具,对数据进行有效地获取和利用,并在此基础上对新数据进行创造和使用。1

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