对国外iSchools核心...数据科学类课程的调查与思考_赵蕊菡.pdf

2023年第2期对国外 核心院校研究生项目数据科学类课程的调查与思考赵蕊菡王敏桦摘要在大数据时代，发展数据科学教育、培养数据科学人才已成为图书情报专业提升专业核心竞争力、优化人才培养质量的重要路径。对 学院的数据科学类课程设置现状进行系统深入研究，将有力推动我国数据科学教育，有利于提升图书情报专业核心竞争力。文章以国外 所 核心院校的研究生项目为对象，基于“数据生命周期人才培养目标课程体系”的对应关系对其数据科学类课程内容进行统计，总结 核心院校数据科学类课程的特征，并建议我国图书情报专业设置数据科学类课程要体现专业特色、面向国家战略和社会需求探索研究生分类课程教学体系、拓展课程知识应用领域、丰富课程实践教学形式。关键词 数据科学课程设置数据生命周期分类号 引言近年来，伴随着数据密集型产业的发展，数据科学取得了飞速发展，社会各行业都急需能够高效处理、分析并深入利用大数据的专业人才。据美国劳工统计局（）预测，到 年，数 据 科 学 专 业 学 生 的 就 业 机 会 将 增 长，远高于所有职业的平均水平。世界各国充分认同数据科学人才的重要价值，并高度重视其学科发展和人才培养。年和 年，我国教育部先后新增“数据科学与大数据技术”“大数据管理与应用”两个与数据科学密切相关的本科专业，多所院校开始招收数据科学方向的硕士研究生。这些数据科学相关专业多数位于计算机学院、统计学院或经济管理学院，分布在数学、软件工程、信息与通信工程、管理科学与工程、计算机科学与技术、图书情报与档案管理等学科中，人才培养范式向更多元宽泛的应用方向拓展。作为较早开始数据科学研究的人文社会学科之一，图书情报专业应承担起培养数据科学专业人才的职责，将数据科学教育作为人才培养和科学研究新的增长点。为此，年，全球拔尖信息学院联盟（）组建 数据科学教学指导委员会（，），以更好地发展和推进图书情报学科视角下的数据科学教育。目前，全球接近的数据科学教育项目来自 成员，但我国目前仅有武汉大学信息管理学院形成了数据科学本科、硕士、博士完备的多层次人才培养体系。通过文献调研可知，学者已经认识到数据科学教育对图书情报学院持续发展和人才培养质量提升的重要意义。陶俊等认为嵌入数据分析能力有助于提升图书情报专业核心竞争力；王晰巍等认为培养研究生的数据素养能力、学科融合能力及理论与实践相结合能力是未来图书情报学科研究生人才培养的趋势；吴丹等对比 院校数据科学人才培养的相关数据，认为应审时度势、考虑学科基础并提供线上线下混合的人才培养模式。而伴随着“新文 科”的 发 展 趋 势，宋（）等 认 为 应抓住数据科学教育中的机遇，培养学生使用数据工具解决问题以及创造价值、信息和知识大学图书馆学报 年郑州航空工业管理学院教育教学改革研究与实践项目（编号：）、“面向图情专硕人才培养的 航空特色 思政教学案例库建设研究”（编号：）的研究成果之一。通讯作者：赵蕊菡，邮箱：。2023年第2期的能力；朝乐门等基于对数据科学发展阶段的梳理，认为数据科学的发展离不开专业人才培养的体系化。针对图书情报学科如何开展数据科学人才培养和课程设置，吴丹提出“以人为本”将是图书情报学科视角下开展数据科学教育的核心特征，具体落脚于学生数据意识和数据素养的塑造、以问题与情境驱动解决数据问题的能力和方案等，其团队基于图书情报、经济与工商管理、计算机科学与技术、数学与统计等四个学科的数据科学相关硕士专业特征进行了对比分析，构建了包括数据驱动的方法和技术、领域知识、数据的法律、道德和伦理、塑造发展个人特质等四个模块的数据科学研究生课程模式。此外，学者们借鉴国外图书情报院校在数据科 学 专 业 建 设、教 育 项 目、课 程 体 系 设置、人才培养模式、课程体系 等方面的经验，认为数据科学为图书情报学科体系设计和学科特色提供了新的发展方向，有助于更好地适应国家战略和社会应用的多方现实需求，图书情报学科应将数据科学作为新的契合点和增长点。但当前研究多是基于已有的数据科学课程体系开展分析，并未从数据生命周期的视角整体审视现有课程体系存在的不足，也未能体现人才培养目标与课程体系的对应关系。因此，本文将在已有研究的基础上，调查 核心成员院校研究生项目中数据科学相关课程的设置情况，并基于数据生命周期理论分析其在培养目标和课程体系上的特点，为我国图书情报专业开设系统的数据科学相关课程、培养具有扎实理论基础和专业技能的数据科学人才提供参考借鉴。调查设计调查对象和数据收集方法 按 机 构 层 级 分 为 个 级 别，其 中，作为 的核心成员，在联盟中发挥着领导核心和决策作用，其发展现状代表了全球图书情报领域的最高水平，截至 年 月，共有 所 院校（所位于中国）。因此，本研究通过网络调查法，对国外的 所 院校网站进行访问，以其开设的与图书情报领域高度相关的研究生项目作为主要调查对象。具体调查步骤为：（）浏览调查院校的官方网站，获取研究生项目目录；（）获取各研究生项目人才培养相关信息；（）获取各研究生项目课程相关信息，并根据培养要求区分核心课程（）和选修课程（）。最终，本研究共收集了 所 院校面向研究生开设的 门课程（核心课程 门，选修课程 门），其中有 门课程（核心课程 门，选修课程 门）与数据科学相关，具体情况见表。数据分析方法教育的目的是培养人才，人才培养目标是教育教学活动的出发点和归宿，不同的培养目标对学生的知识、能力和素质结构提出了不同的要求。而课程体系是实现培养目标的重要载体和手段，课程体系的设置和实施情况将直接影响到人才培养目标的实现。因此，本文依据“数据生命周期人才培养目标课程体系”的对应关系，分析国外 核心院校研究生项目所开设数据科学类课程的特征。（）文本内容分析 教育理念以“信息（数据）”“技术”“人”三要素之间的关系为核心，并围绕该理念设计人才培养目标的知识和能力结构。因此，本研究依据“信息（数据）技术人”三要素对 院校的研究生人才培养相关内容（如项目介绍、项目目标、毕业生核心竞争力等）进行文本内容分析，并将解析出的知识目标和能力目标按照数据生命周期进行归类，以识别人才培养目标与课程体系的对应关系。文本内容分析是社会科学领域常用的研究方法之一，通过将文本内容划分为特定类目，计算每类内容元素出现频率。该方法结合了定性和定量研究方法，能够客观、系统地描述文本内容特征。本研究利用 质性分析软件（版本）作为内容分析工具，通过内容编码发现人才培养目标文本的内在逻辑关联，通过节点数目发现 院校数据科学人才培养的重点环节。分析过程由两位作者分别进行编码，保证分析结果的有效性和可靠性。（）描述性统计数据生命周期用来描述数据从产生到组织、发布以及再利用的数据增值过程。当前国内外已经建立多个具有代表性的数据生命周期模型，如 数据生命周期模型、数据管理生命周期模型 等。学者还基于不同的侧重点构建数据生命周期，如基于 信息素养能力标准将数据生命周期划分为数据收集、数据组织、数据分析、对国外 核心院校研究生项目数据科学类课程的调查与思考 赵蕊菡，王敏桦 ，2023年第2期表 院校开设数据科学相关课程基本情况 院校数据素养能力课程开设情况开设层次大学学院开设数量（门）总课程数量（门）数据素养能力课程占比（）必修课占比（）选修课占比（）匹兹堡大学计算机与信息学院 印第安纳大学伯明顿分校信息学、计算机与工程学院 佐治亚理工学院计算机学院 卡耐基梅隆大学海因茨学院 亚利桑那大学信息学院 密西根大学信息学院 加州大学欧文分校信息与计算机科学学院 北卡罗莱纳大学信息与图书馆科学学院 康奈尔大学计算机与信息科学学院 德雷塞尔大学计算机与信息学学院 马里兰大学信息研究学院 巴尔的摩马里兰大学信息系统系 华盛顿大学信息学院 北德克萨斯大学信息学院 蒙纳士大学信息技术学院 雪城大学信息研究学院 伊利诺伊大学香槟分校信息科学学院 不列颠哥伦比亚大学信息学院 加州大学伯克利分校信息学院 谢菲尔德大学信息学院 佛罗里达州立大学传播与信息学院 加州大学洛杉矶分校教育与信息研究学院 罗切斯特理工学院计算与信息科学学院 罗格斯新泽西州立大学传播与信息学院 宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院 圣何塞州立大学信息学院 田纳西大学信息科学学院 肯塔基大学传播与信息学院 柏林洪堡大学柏林图书馆与信息科学学院 德克萨斯大学奥斯汀分校信息学院 密苏里大学信息科学与学习技术学院 总计 数据可视化以及数据再利用等阶段；基于图书馆数据管理流程划分为数据收集、分析、获取和复用四个阶段；基于数据科学教育内容划分为业务理解、数据理解、数据准备、模型规划、模型构建、评估、部署以及审查监控等八个阶段；基于具体学科（如生命科学）划分为数据管理计划、数据采集、数据组织、数据保存、数据共享利用五个阶段；基于数据生态链划分为数据产生或获取、数据描述与组织、数据处理与分析、数据保存或归档、数据出版或共享等五个阶段。此外，基于项目运作迭代规律，数据科学生命周期还可以划分为了解业务、数据采集和理解、建模、部署、客户验收等阶段。通过对代表性数据生命周期模型的梳理发现，尽管不同数据生命周期模型的使用领域和划分细节存在差异，但都紧紧围绕着数据从产生、保存到利用的整个过程。结合数据科学人才培养的知识目标和能力目标，数据生命周期不仅应包括数据管理过程（如数据采集、数据组织、数据分析、数据存储和数据对国外 核心院校研究生项目数据科学类课程的调查与思考 赵蕊菡，王敏桦 ，2023年第2期共享等），还要能够全面综合体现利用数据开展的知识抽取过程，包括数据意识、数据表达、数据决策、数据重用及数据科学的道德与法规知识等。因此，结合数据科学教育知识更新快、技术要求高、专业交叉融合的特点，本研究将知识抽取过程与数据管理过程相结合，以数据生命周期中的数据意识与计划、数据采集与处理、数据分析与揭示、数据保存与安全、数据利用与共享等五个阶段为切入点，调研 院校数据科学类课程设置的合理性和完整性，并探讨在每个数据生命周期阶段对学生的知识和能力要求。数据生命周期主要阶段及其内涵见图。图数据生命周期主要阶段及其内涵调查结果 院校人才培养目标分析培养目标是对本专业人才的基本素质、服务面向、人才定位的总体描述。本研究围绕 教育理念“信息（数据）技术人”三要素，对 院校的研究生人才培养目标文本内容进行编码，并与数据生命周期阶段进行对应，分析结果见表。在“信息（数据）”要素中，院校从数据生产的视角对学生的能力目标提出具体要求，学生要具备数据意识、数据收集、数据组织、数据分析、数据存储、数据决策、数据共享和数据重用等复合能力，培养目标对应于数据生命周期全阶段。如加州大学伯克利分校的数据科学硕士学位要求学生具有处理多学科大规模数据集的能力，能够从整个数据生命周期视角开展数据科学的全过程研究（包括识别问题、数据检索、清理、建模和交流结果）。在此要素的目标导向下，院校培养的人才将在非营利的博物馆和档案馆等文化机构和网络搜索门户等信息密集型环境中从事数据管理、数据科学和分析、数字档案、数字人文科学等工作，主要职位包括编目元数据馆员、高技能数据科学和数据分析专业人员、数据管理首席规划师等。院校认为“技术”要素是传递信息和数据的手段，为数据科学提供工具性的支持，因此要求学生在知识目标上掌握大数据管理和数据安全知识，在能力目标上具备数据工具、数据挖掘和数据评估能力。如北卡罗莱纳大学要求信息科学硕士学位获得者掌握系统分析和设计、数据库管理、信息检索和数据挖掘、知识管理系统、用户界面设计、用户体验等多种新兴技术。技术要素相关的人才培养目标不涉及数据共享与利用阶段，在此要素的目标导向下，其毕业生将在出版社、创业企业、互联网服务提供商等组织中从事信息系统管理、分析挖掘和算法、可视化与交互相关工作，主要职位包括信息系统专家、计算机专家、图书馆技术服务员、交互设计师、用户体验设计师、信息架构师等。“人”的要素是 教育的最终归宿和落脚点，因此 院校要求学生能够将合适的信息以合适的方式在合适的时间传递给合适的人，包括数据科学、数据规则和数据伦理等知识和数据表达能力。如德雷塞尔大学认为其数据