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摘要：文章以贵州省为例，对大学生数据素养进行了测评并分析了大学生数据素养影响因素，最后提出了相 关建议，包括强化个人提升动机、完善学校培育机制、优化社会环境氛围。
关键词：数据素养,影响因素,大学生
随着信息化、数字化和数据化进程的推进，数据 资源当前呈爆发式增长的态势，数据和大数据成为经 济社会发展的重要战略资源[1] 。数据密集的生产和生 活环境变化，对高校人才培养的能力素质目标提出了 新的要求，而传统信息素养、数字素养已经无法满足 大数据时代的发展需求，故大学生的数据素养培育已 成为其应对未来挑战的必要前提。
从研究现状来看，国内外关于数据素养的研究已 经取得了一定成果 。学界对数据素养的议题提出背 景、概念内涵、素养内容及培育实践进行了研究。关于 数据素养的概念，目前学界还未形成共识，本文结合 秦简、张静波、孟祥保等[2 -4] 的概念研究成果，认为数 据素养是指个体在数据收集、组织、处理、分析和利用 过程中所体现的能力 。在素养内容及培育方面，我国 学者侧重于数据意识、获取、处理、评估等素养能力的 研究，外国学者则更倾向于数据演绎、推导、决策等素 养能力的研究 。总体来看，国内外研究多聚焦数据素 养能力探究及其提升策略，关于大学生数据素养测评 指标与影响因素的实证研究较为缺乏 。因此，本文基 于胜任特征开发大学生数据素养测量量表并进行实 证测评，同时开展影响因素实证调查，进而针对大学 生数据素养的培养提出了一些可行性建议。
一、大学生数据素养的实证测评
数据素养测评是探析数据素养现状及提出数据 素养培育机制的前提和依据。本部分基于胜任特征开 发了具有针对性的数据素养评价量表，并以贵州省大 学生为样本对其数据素养水平进行实证评估。
( 一)基于胜任特征的大学生数据素养测量量表开发
基于胜任力理论的启发，数据素养应以数据活动 的全过程驾驭为能力诉求[5] 。为了开发大学生数据素养测量量表初始题，本研究从三个方面识别大学生胜 任数据活动的特征：①既有文献中数据素养测量的核 心能力范畴;②代表性大学生访谈调研识别的数据驾 驭能力诉求;③大学生人才培养过程中提炼的关于数 据处理各项环节的具体要求 。由此，构建了 30 项数据 素养能力初始题项，分别是数据敏感性(T1) 、数据思 维(T2) 、数据知识储备(T3) 、数据需求(T4) 、数据认知 (T5) 、数据检索(T6) 、数据提取(T7) 、数据检验(T8) 、 数据整理(T9) 、数据平台(T10) 、数据工具(T11) 、数据 解释(T12) 、数据对比(T13) 、数据计算(T14) 、数据表 述(T15) 、数据可视化(T16) 、数据建模(T17) 、数据创 新(T18) 、数据应用(T19) 、数据更新(T20) 、数据再利 用 (T21) 、数据交流(T22) 、数据保存(T23) 、数据隐私 (T24) 、数 据安全 (T25) 、数 据 政 策 (T26) 、数 据 引 用 (T27) 、数据法规(T28) 、数据行为规范(T29) 、数据伦 理道德(T30) 。
为验证测量指标的重要性和科学性，基于上述初 选的 30 项胜任特征进行专家问卷调研， 采用李克特 五点计分法进行专家评价，即将各指标划分为“非常 重要”“比较重要”“一般”“不太重要”“不重要”五个 等级，并分别对应“5、4、3、2、1”的得分 。实测前，利用 专家调查法对调查问卷的题项开展评判，专家为有数 据管理和人才培养经历的高校专家、企业专家，并从 专业角度和学科要求层面对评价标准作出科学判断， 认为问卷内容较为全面、条目清晰合理。
评价标准调查共发放问卷 56 份， 回收问卷 51 份，回收率为 91% 。利用克朗巴哈系数检测问卷内部 一致性和变量间的凝聚程度，检验结果显示，一致性 系数为 0.975.说明本次测量结果有效 。随后，通过探 索性因素分析找出数据的凝聚结构，以此构建数据素养能力的基本维度，以较少的维度代表原有的较复杂 的数据结构， 利用主成分分析法最大斜交旋转(Pro-max) 经 8 次送代后收敛，得到旋转后的因子载荷矩阵 图，由此可抽取出5 个公因子，如表 1 所示。
根据表 1 中因子载荷系数的高低，将各指标归类 为 5 个因素，因子 1 命名为数据意识与收集，因子 2 命 名为数据平台与整理， 因子 3 命名为数据处理与分 析，因子 4 命名为数据利用与保存，因子 5 命名为数 据规范与伦理。采用因子贡献率归一化的方法进行赋 权，5 个因子的方差累计贡献率达 86.854% 。因此，本 文建立的大学生数据素养测量量表的因子结构比较 理想 。随后，对既定的数据素养胜任特征标准进行整 合，并对每一项能力要求进行解释，得到最终确立的 具有科学性的大学生数据素养评价标准，且对构建的 评价维度进行编码，一级标准用 A 表示，二级标准用 T 表示，具体内容如表 2 所示。
(二)贵州省大学生数据素养的实证测评
以开发的大学生数据素养量表为测量工具，实证 测评大学生的数据素养水平。根据大学生数据素养包 含的 5 个因子维度及其测量题项设计调查问卷。基于 数据的可获得性，以贵州省在校大学生为调查对象，采 用线上线下结合的滚雪球抽样方式，历时一个月进行 问卷调查，共发放 401 份问卷，问卷回收率为 100%。
对样本的分析显示，本次测评院校涉及贵州大学、贵 州财经大学、贵州民族大学、贵州师范大学、贵州医科 大学、贵州师范学院、贵州中医药大学、贵州理工学 院、贵阳信息科技学院等;年级分布比较均衡，其中大 一 占比 13.75%，大二占比 25.5%，大三占比 20.75%， 大四占比 27.5%，研究生占比 12.5%;专业分布涉及 9 个学科门类，兼顾了不同学科专业的差异性。
利用 SPSS 26.0 软件对收集到的数据进行描述性 分析，大学生在各个测量指标上的得分均值及标准偏 差等统计数据如表 3 所示。
从数据素养水平均值来看，由高到低分别是数据 规范与伦理、数据利用与保存、数据意识与收集、数据 处理与分析、数据平台与整理维度。其中，数据意识与 收集维度综合指标平均分为 3.34 分，该统计项的结果 介于一般和基本符合之间。数据平台与整理维度综合 指标平均分为 3.23 分，可以看出目前大学生在数据平 台与整理方面的相关能力还较为一般。数据处理与分 析维度综合指标平均分为 3.24 分，基本持平，可以看 出 目前大学生对数据平台与整理的能力尚有待加强。数据利用与保存维度综合指标平均分为 3.37 分，说明 大学生数据利用与保存能力比较强。数据规范与伦理维度综合指标平均分为 3.41 分， 为各维度最高分，表 明大学生的数据规范与伦理意识较强。
二、大学生数据素养的影响因素分析
关于影响大学生数据素养的变量，本研究从大学 生的内部动机、外部动机、数据、学校、社会五个维度 建立大学生数据素养的形塑机制 。如表 4 所示，数据 分析表明，五个维度均与数据素养呈现出显著相关性 (P<0.01)，且都是正相关关系 。从相关系数值来看，各 维度相关性由高到低排列分别是内部动机、数据、社 会、外部动机、学校。
通过对大学生数据素养的现状和影响因素的实证 分析， 可以归纳出如下三个方面的提升优化策略 。首 先，强化个人提升动机。大学生是自身数据素养提升的 主体，应充分发挥主观能动性，形成合理的内部动机， 一是提高对数据的认识，注重对自身数据素养的培养; 二是主动学习与大数据分析有关的理论和规律，同时 能够掌握一些关于数据分析的工具及数据分析方法的 使用技巧。其次，完善学校培育机制。高校作为大学生 数据素养培养的主体， 要将数据素养能力融入高校人 才培养目标，深化课程体系改革，形成符合当代大学生 数据素养培养需求的教学内容。同时，要加强师资队伍 数据能力建设， 提升高校教师数据素养教学理念和水平。此外，还要加强图书馆数据资源建设，在教学与管 理过程中加快大数据的应用推广。最后，优化社会环境 氛围。良好的社会氛围是数据素养提升的加速器。一是 要加大地方宣传力度，充分利用各种新式媒体宣传数 据教育、加强数据科普;二是校企合作中要让地方企业 加强对大数据的平台管理建设，为大学生的数据素养 培养提供数据实践发展平台[6-10]。
三、结语
本研究开发了面向大学生具有针对性的数据素养 测评量表，并探究了数据素养的影响因素，由此提出了 数据素养提升策略，对于大学生数据素养的培育优化 具有理论和实践意义。诚然，数据素养的提升是一项复 杂工程，是多因素相互作用的结果，需要形成个人、高 校、社会多位一体的数据素养培育机制，构建出利于数 据素养提升的良好生态，以满足学生成长成才要求和 实现数字社会对复合型人才培养模式的创新。
参考文献：
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