韩玉巧

摘要：高校图书馆已成为开展数据素养教育、服务新工科建设、赋能学生适应行业发展需求的关键力量。现基于新工科学生的数据素养需求特性，提出针对性策略，包括以用户为核心确定教育目标；以学生需求为导向优化数据基础设施效能；构建“教学―实训―竞赛―评价”一体化育人体系；加强队伍建设，构建馆员持续成长与激励机制；深化开放合作，构建可持续的协同育人新生态。

为应对新一轮科技革命与产业变革，工程教育体系正经历深刻重构，旨在培养创新型、复合型人才的新工科建设应运而生。在此背景下，数据作为关键生产要素，其应用能力已成为人工智能等战略性新兴产业对复合型人才的核心要求，塑造了新工科人才必须具备的数据思维与实践技能。因此，数据素养培育关乎学生职业竞争力与创新思维的提升，并与“新工科”强调的创新创业、跨学科协作及全面发展高度契合[1]。在教育数字化转型背景下，高校图书馆将提升数据素养作为核心任务，正是对其时代责任的主动担当。

研究现状

国内数据素养教育研究已形成多维度探索格局，涵盖体系构建、教育模式、馆员培育、技术平台及评价标准等。其中，从学科领域视角切入的研究不断深化：在理工科领域，韦莉军基于卓越大学联盟成员图书馆的实践，提出了涵盖主体建设、内容细分与模式创新的数据素养教育策略[2]；在新文科领域，沈玖玖等依据27项高校图书馆数据素养服务主题，明确了文科生数据素养需求的优先级[3]，严丹等提出新文科背景下未来数据素养训练营的优化路径[4]，王路漫等面向医学领域开展数据素养教学研究和实践[5]。

综上可知，国内数据素养教育研究虽已形成多维度探索格局，但从新工科战略所强调的“创新型、复合型”人才内核出发的针对性探讨仍显不足。本文旨在弥补这一不足，通过剖析新工科学生的特质性需求，构建与之适配的数据素养教育体系，以期为高校图书馆开展专业化教育提供实践参考。

新工科学生数据素养需求及特性

新工科教育具有实用性、交叉性与综合性等特点，使其学生数据素养需求呈现动态性与群体差异化特征。具体而言，可归纳为三个需求层次。一是基础性需求：面向全体学生的通识数据素养。数据素养已成为新工科本科生的必备基础能力。为应对课程学习与实践中的多源异构数据挑战，图书馆需重点培养本科低年级学生的数据意识、基础数据处理技能与伦理规范，为其后续工程创新能力的培养奠定坚实基础。二是专业性需求：面向科研实践的高阶数据能力。本科高年级学生及研究生作为科研主力军，其数据活动覆盖研究全生命周期。图书馆的教育支持需向支撑科研实战转变，在提供数据分析、可视化、管理等核心技能深度训练的同时，着力培养本科高年级学生及研究生运用数据素养解决复杂工程问题、开展跨学科研究的综合能力。三是创新性需求：面向综合实战的跨界数据思维。新工科院校应紧密对接行业趋势，以培养学生的创新思维、市场分析与团队协作等创新创业能力[6]。学生在参与技能竞赛与数据实践项目时，不仅要应用数据分析、建模与可视化等技术，还需获得多源数据资源、方法论指导及成果展示支持。这一兼具高度实践性与创新性的需求，对图书馆的资源、平台与指导模式构成了直接挑战。

高校图书馆数据素养教育现状及问题

当前，高校图书馆正逐步构建以数据基础设施为基石、用户教育为核心、专业化团队为支撑、校内外协同项目为拓展的数据素养教育体系。

一是构建多层次教育实践体系。在基础设施方面，部分高校图书馆（如北京大学图书馆、浙江大学图书馆等）通过构建集数据资源平台、创客空间与软件工具于一体的综合支撑体系，为学生的数据管理实践提供了基础保障。在用户教育方面，形成了专题培训、学分课程与在线教育协同推进的育人模式。具体而言，各高校普遍开展了数据处理、分析工具与可视化技术等基础培训，如清华大学、上海交通大学等高校将AI工具应用、数据伦理等前沿内容嵌入论文写作培训、定制讲座或学术沙龙，推动教学重心从技能传授向科研能力提升转变。学分课程建设呈现多元化路径，如武汉大学开设《数据素养与数据利用》通识课程，北京大学在信息素养课程中嵌入数据素养模块，复旦大学、上海交通大学则将数据素养纳入医学、药学等专业课程体系。此外，多数高校图书馆还积极建设微课程、MOOC等多模态在线资源，有效扩大了教育覆盖面，推动数据素养教育向精准化、深层次转型。

二是创新协同化教育模式。为拓展教育广度与深度，部分高校图书馆积极联合校内外机构与相关企业，共同开展数据竞赛、科研训练营等项目。数据竞赛通过创设跨学科协作情境、模拟数据全生命周期流程，有效弥补了传统讲座在实践深度上的不足。例如，复旦大学图书馆主办的“慧源共享”全国高校开放数据创新研究大赛，以及其他融入数据素养内容的信息素养竞赛，均是“竞赛育人”的典范。科研训练营聚焦创新能力的深度培养，形成以项目为载体的实践范式，如武汉大学图书馆、同济大学图书馆的相关活动已取得显著成效。

三是加强专业化团队建设。各图书馆通过结构优化与机制创新提升了团队专业能力。在团队结构上，武汉大学图书馆组建了阶梯式教学团队，以确保服务的专业性与延续性。在协同机制上，上海交通大学图书馆推行“信息专员”培训，复旦大学图书馆、同济大学图书馆则与校内外专家合作，共同策划实施数据竞赛、训练营活动的课程开发与实操指导，有效提升了图书馆对科研需求的响应能力与跨学科支持水平。

总体而言，国内高校图书馆的数据素养教育虽呈现多元化态势，但仍面临诸多挑战，包括顶层设计与资源投入不足，制约了馆院合作；数据平台支撑乏力且整合度不高，增加了使用难度；教学模式偏重传统讲座，缺乏深度融合的实践训练；馆员数据素养有待提升，且跨界协同机制不完善，难以引入真实行业案例。这些问题导致现有数据素养教育难以系统对接新工科战略需求，限制了学生解决复杂工程问题所需数据实践能力的有效培养。

新工科背景下高校图书馆数据素养教育发展策略

为推动数据素养教育与新工科人才培养体系实现深度融合，高校图书馆需协同推进教育目标、数据基础设施、服务模式、队伍建设及开放合作五大关键环节的系统化建设。

以用户为核心确定教育目标

首先，图书馆应深入调研本校新工科师生在数据需求、学习习惯与发展预期等方面的具体特征，以此为据制定层次清晰、导向明确的教育目标。该目标体系应立足培养学生数据驱动下的复杂问题解决能力，重点强化其跨界融合、实践创新与终身学习能力，并配套开发相应的教育内容与教学资源。其次，为确保目标实现，图书馆需统筹制订整体实施规划与发展路径，并积极争取学校在政策支持、资源投入与跨部门协同等方面提供坚实的制度性保障。

以学生需求为导向，优化数据基础设施效能

为精准赋能新工科科研创新与工程实践，图书馆需着力提升数据基础设施的供给与服务效能，突破数据壁垒，促进跨学科协作。

一是优化数据资源平台体系。首先，拓展资源体系，加快建设多学科特色专题数据库与学科交叉资源库，有机整合馆藏资源、学院学术资料、优质开放获取资源与科学数据，以夯实跨学科研究与教育的数据基础。其次，创新服务模式，依托平台开发研学课程、数据交互社区、实验模拟等交互式学习模块，并增配实操案例与专家支持，拓展开放科学协作场景，实现从知识学习到创新协作的全链条服务。最后，推动共建共享，积极组建图书馆联盟，共建共享数据平台与机构知识库，同时借鉴成熟方案进行深度知识挖掘，从而有效降低建设成本、提升资源复用效率。

二是建设智能数据创客空间。融合数据素养教学、前沿技术体验与数字学术协作，打造开放、场景化、交互式的数字学术环境。引入人工智能、虚拟现实、数字孪生等前沿技术，构建支持沉浸式体验与协同创新的高端实践平台。

三是提供集成化数据服务导航。在图书馆官网设立“数据素养服务”专栏，打造“一站式”门户，集成揭示数据知识、平台工具、活动资讯、空间预约、咨询帮助、政策指南及外部资源链接，降低用户数据获取与使用门槛，促进其与资源服务的高效互动。

构建“教学―实训―竞赛―评价”一体化育人体系

为满足新工科学生从“基础通识”到“专业科研”，再到“跨界创新”的进阶性需求，图书馆需构建分层递进、闭环优化的协同育人体系。

一是分层教学：夯实数据知识根基。图书馆可构建“通识―专业”两级教学体系。通识层面向本科低年级学生，通过开设数据素养通识课程与举办专题讲座等方式，重点培养其数据意识、伦理规范与基础技能；专业层面向本科高年级学生及研究生，采用嵌入式教学与项目式学习，将领域数据分析深度融入专业课程，并引入企业与学术资源开展前沿技术培训，确保教学内容的实用性与前瞻性。

二是项目实训：促进知识向能力内化。作为教学的深化环节，图书馆应联合学院与企业，围绕真实数据集与跨学科案例，开设数据工作坊与专题训练营，引导学生完成从数据采集、清洗、分析建模到可视化的全流程实战，强化其技术应用、问题解决及团队协作能力。

三是学科竞赛：激发创新成果产出。图书馆应积极承办数据创新大赛或深度参与相关学科竞赛，提供从赛前培训、赛中指导到资源协调的全过程支持。同时，协同职能部门探索将竞赛成果转化为创新学分、设立专项奖学金等激励机制，并通过优化竞赛设计，实现以赛促学、以赛促创。

四是评价反馈：实现体系持续优化。图书馆需建立“评估―反馈―优化”闭环机制，综合运用随堂测试、项目报告、竞赛评审及学习行为分析等方式，动态评估各环节成效与学生能力发展；同时，以问卷、访谈等方式系统收集反馈，将结果反哺于教学内容调整、实训案例更新与竞赛策略优化，从而推动育人体系实现螺旋式上升。

构建馆员持续成长与激励机制

图书馆应将团队建设作为战略支点，坚持内部培育与外部引进相结合，着力打造一支核心能力突出、结构多元的专业化队伍。

一是深化内部馆员培育与发展。图书馆可优先在重点工科学院试点“学科数据馆员”制度，通过项目制、嵌入式服务等方式深度对接学科需求，并推动相关专职岗位的设立。具体而言，应系统提升馆员在信息技术、数据科学及智能工具运用等方面的专业素养，重点培养其运用大语言模型等AI技术赋能教学科研的能力，以有效指导学生利用新技术开展跨学科创新实践。同时，图书馆可建立青年馆员创新激励机制，支持其探索新工具与新方法，为数据素养教育注入持续活力。

二是拓展多元化师资网络。图书馆可借鉴“数据馆员+数据科学家”等协同模式的国际经验，组建多学科交叉的复合型团队。同时，积极引进新工科领域的优秀青年教师、博士后及博士研究生，邀请其担任客座讲师、项目导师，为教育团队注入前沿的学术视野与实践经验，精准弥补学生在特定领域数据应用方面的能力短板。

深化开放合作，构建可持续的协同育人新生态

在新工科多主体协同育人的背景下，图书馆可通过构建校内、校外、馆际三维合作网络，整合政策、资源、技术与资金，打造可持续的数据素养教育服务新生态。

一是深化校内协同，嵌入教学科研主战场。图书馆需与学院、技术部门建立常态化沟通机制（如定期联席会议），共同开发嵌入式课程、数据集与竞赛项目。同时，鼓励数据馆员主导或深度参与交叉学科研究、创新竞赛及产学合作项目，将数据服务深度融入科研与创新全过程。

二是拓展校外合作，引入产业资源与实战场景。图书馆可与就业指导中心、校企办等机构合作，制定分阶段合作目标：初期以共建案例库、专家讲座为主；中期深入开展项目制学习与组织学生到企业实习；远期探索共建联合实验室或认证体系。

三是推动馆际联盟，实现资源共享与能力共建。为避免重复建设并快速提升服务能力，图书馆应积极推动协同发展，牵头或参与共建区域性、行业性数据素养教学资源库，集成各馆优质课程、案例与工具，实现优势互补。

综上，图书馆需建立科学的合作成效评估机制，重点关注学生参与度、成果转化率等关键指标，通过动态优化合作模式，确保协同生态的可持续性与实效性。

本文从目标引领、技术赋能、模式创新、队伍支撑、生态协同五个维度，构建了新工科背景下高校图书馆数据素养教育的系统性框架。该框架通过以用户需求为导向夯实基础，以“教学―实训―竞赛―评价”闭环提升效能，以开放合作拓展边界，深度融合数据素养教育于工程人才培养全过程。这不仅为支撑国家战略性新兴产业输送创新人才提供了明确方案，也为图书馆的数字化转型与服务重塑指明了实践路径。

本文系天津市教委科研计划项目“助力新工科建设的高校图书馆数据素养服务策略研究”（项目编号：2021SK029）研究成果之一。

（作者单位：中国民航大学图书馆）

参考文献：

[1]乐国林,李奇,孙雨晴.未来学习中心语境下图书馆适应“新工科”人才培养模式的角色转变探析[J].图书馆,2024(10):109-115.

[2]韦莉军.高校图书馆数据素养教育现状及发展策略研究：以我国卓越大学联盟成员图书馆为例[J].图书馆工作与研究,2022(10):98-103,110.

[3]沈玖玖,许守英.新文科建设背景下高校文科生数据素养服务需求分析[J].现代情报,2022,42(05):110-120,159.

[4]严丹,蔡迎春,何秀全.学术训练营：新文科背景下图书馆数据素养培训新模式[J].图书馆杂志,2021,40(11):108-116.

[5]王路漫,齐惠颖,王静,等.面向专门领域的数据素养教育研究：以医学生的通识课程建设与教学实践为例[J].图书馆,2022(07):15-21.

[6]李佳.大学生创新创业参与意愿影响路径研究：基于103所高校调查数据的实证研究[J].科技创业月刊,2024,37(12):77-85.