大数据时代的数据素养教育
数据素养教育大数据时代信息素养教育的拓展
数据素养教育大数据时代信息素养教育的拓展一、本文概述随着大数据时代的来临，数据的产生、处理和应用已经深入到了社会、经济、科技乃至日常生活的方方面面。
这种变革不仅推动了社会的快速发展，也对个体的素养提出了新的要求。
其中，数据素养作为大数据时代背景下信息素养教育的重要拓展，正逐渐受到人们的关注和重视。
本文旨在探讨数据素养教育的内涵、意义及其在大数据时代的重要性，分析当前信息素养教育在数据素养方面的不足，并提出相应的教育策略和建议。
通过深入剖析数据素养教育的理论基础和实践应用，本文希望能够为提升个体在大数据时代的数据素养水平提供有益的参考和启示。
具体而言，本文将从以下几个方面展开论述：明确数据素养教育的概念、特点及其与信息素养教育的关系；阐述数据素养教育在大数据时代背景下的重要性和紧迫性；再次，分析当前信息素养教育在数据素养培养方面存在的问题和不足；提出加强数据素养教育的策略和建议，包括教育理念、课程内容、教学方法、师资培养等方面。
通过本文的论述，我们期望能够推动数据素养教育的深入发展，为培养具备高度数据素养的人才做出贡献。
二、数据素养教育的内涵与特点随着大数据时代的来临，数据素养作为个体在现代社会中的一项基本能力，受到了越来越多的关注。
数据素养教育，作为信息素养教育的拓展，旨在培养个体在大数据环境下获取、处理、分析和利用数据的能力，以及基于数据进行有效决策和创新的能力。
数据素养教育的内涵十分丰富，它涵盖了数据意识、数据知识、数据技能和数据伦理等多个方面。
数据意识是指个体对数据价值的认识和敏感度，能够意识到数据在现代社会中的重要作用。
数据知识则包括对数据的基本概念、数据类型、数据结构以及数据生命周期的理解。
数据技能则是指个体在数据的获取、存储、处理、分析和可视化等方面的实际操作能力。
而数据伦理则关注个体在使用数据时应遵循的道德规范，如数据的隐私保护、数据的安全性和数据的合理使用等。
跨学科性：数据素养教育不仅仅是计算机或统计学专业的课程，它应该渗透到各个学科领域，与专业知识相结合，培养学生在各自专业领域内利用数据进行研究和实践的能力。
大数据时代如何培养小学生的数据素养
大数据时代如何培养小学生的数据素养在大数据时代，数据素养成为了一个重要的教育课题。
培养小学生的数据素养，不仅可以帮助他们更好地理解和应用数据，还能提高他们的信息处理能力和创新思维。
以下是一些方法和策略，可以帮助教师和家长培养小学生的数据素养。
1. 引导学生了解数据的概念和重要性在开始培养小学生的数据素养之前，首先要引导他们了解数据的概念和重要性。
可以通过生活中的例子，如天气数据、人口数据等，让学生明白数据是如何被收集、分析和利用的。
2. 教授数据收集和整理的基本技能培养小学生的数据素养，需要教授他们数据收集和整理的基本技能。
可以通过设计一些小实验或调查问卷，让学生亲自收集数据，并教授他们如何整理和呈现数据。
例如，让学生统计班级同学的身高、体重等数据，并制作柱状图或折线图展示结果。
3. 培养数据分析和解读的能力数据素养不仅包括收集和整理数据的能力，还需要培养学生的数据分析和解读能力。
可以通过让学生观察和分析不同数据之间的关系，让他们学会从数据中找出规律和趋势。
例如，让学生分析不同年龄段的人口数量变化趋势，让他们思考背后的原因和影响。
4. 利用可视化工具加深学生对数据的理解在培养小学生的数据素养过程中，可以利用一些可视化工具来加深他们对数据的理解。
例如，使用图表制作工具或数据可视化软件，让学生将收集到的数据转化为直观的图表或图像，帮助他们更好地理解和分析数据。
5. 培养学生的数据应用能力数据素养不仅仅是理解和分析数据，还需要培养学生的数据应用能力。
可以设计一些项目或任务，让学生运用所学的数据技能解决实际问题。
例如，让学生使用收集到的天气数据，预测未来几天的天气情况，或者让他们分析消费数据，提出改进销售策略的建议。
6. 培养学生的数据伦理意识在培养小学生的数据素养过程中，还需要培养他们的数据伦理意识。
教育学生如何正确、合法地收集、使用和共享数据，以及如何保护个人隐私和数据安全。
可以通过教授相关的法律法规和道德准则，引导学生正确使用数据，并培养他们的社会责任感。
大数据时代教师数据素养及其培养目标解析
大数据时代教师数据素养及其培养目标解析随着社会的不断发展，人们现在处在一个大数据时代，在大数据时代，数据正成为一种重要的资源。
在这种情况下，教师的数据素养变得越来越重要。
需要培养的教师的数据素养包括、了解数据，搜集数据，建模和分析数据，以及利用数据来改善教育等方面。
数据素养的培养目标，可以分为长期的和短期的两个方面。
长期的培养目标，主要是帮助教师掌握大数据科技，为他们打开一扇通往大数据管理世界的窗户。
首先，为了实现这一目标，必须确保教师掌握大数据科技基础知识，厘清数据采集、处理、可视化和分析的流程，掌握数据库的安装、维护和使用等技能，了解人工智能、大数据挖掘等新技术，以及接受大数据新理念的熏陶。
其次，要让教师掌握大数据分析技巧。
当教师们掌握了基础理论，就可以及时、有效地从大数据中搜索出相关信息，并对信息进行分类和整理。
这对于教师来说，有助于实现教育资源公平、教学效率和提高教学质量，从而让学生得到更好的教育福利。
最后，要让教师掌握使用大数据的技巧和技术。
大数据技术可以帮助教师们进行教育数据管理，支持教师们在教学中利用各类可视化工具来提高教学效果，并对教育数据进行挖掘，发现学生的学习特征，帮助完善教育资源和教育决策。
短期的培养目标，则是在短期内帮助教师获得可操作的数据分析能力。
针对这一培养目标，应提供针对教师的系统培训，提供一些案例引导，使教师能够掌握分析数据的基本技能。
教师的培训课程可以归结为两个方面：一是大数据理论，二是实践。
针对大数据理论，可以提供基础理论课程，帮助教师了解大数据技术、把握数据采集、处理、可视化、分析流程，以及了解人工智能、大数据挖掘等新技术，还可以鼓励教师利用大数据技术提高教学质量，最大限度满足学生学习需求等。
针对实践方面，可以提供教师实践培训，让教师们学会使用用数据库，了解数据库的安装、维护和使用，并能够快速、有效地从大数据中搜索出相关信息，并对信息进行分类和整理，为教师的教学活动提供借助。
大数据时代如何培养小学生的数据素养
大数据时代如何培养小学生的数据素养在大数据时代，数据素养成为了一个重要的教育课题，尤其是对于小学生来说。
培养小学生的数据素养，不仅可以提高他们的信息获取和分析能力，还可以帮助他们更好地适应未来的社会发展。
本文将从以下几个方面来探讨如何培养小学生的数据素养。
一、培养数据意识培养小学生的数据素养，首先需要培养他们的数据意识。
数据意识是指对数据的认识和理解能力。
可以通过以下几个方面来培养小学生的数据意识：1. 数据的来源和获取：教导学生了解数据的来源，例如通过调查问卷、实地观察等方式获取数据。
同时，教导学生如何正确地获取和整理数据。
2. 数据的分类和整理：教导学生学会将数据进行分类和整理，例如按照时间、地点、主题等进行分类，使用表格、图表等方式进行整理。
3. 数据的分析和应用：教导学生学会对数据进行分析，例如通过比较、计算、推理等方式来分析数据。
同时，鼓励学生将数据应用到实际问题中，例如通过数据来解决日常生活中的问题。
二、培养数据技能培养小学生的数据素养，还需要培养他们的数据技能。
数据技能是指对数据进行处理和分析的能力。
可以通过以下几个方面来培养小学生的数据技能：1. 数据的收集和整理：教导学生学会使用不同的方式收集和整理数据，例如使用调查问卷、实地观察、网络搜索等方式。
2. 数据的分析和表达：教导学生学会使用不同的工具和方法对数据进行分析，例如使用图表、统计方法等。
同时，鼓励学生学会使用语言和图表等方式来表达数据分析的结果。
3. 数据的应用和创新：鼓励学生将数据应用到实际问题中，例如通过数据来解决日常生活中的问题。
同时，鼓励学生创新地使用数据，例如通过数据来设计新的产品或解决社会问题。
三、培养数据伦理意识在培养小学生的数据素养过程中，还需要培养他们的数据伦理意识。
数据伦理意识是指对数据使用的道德和法律规范的认识和遵守能力。
可以通过以下几个方面来培养小学生的数据伦理意识：1. 数据的隐私保护：教导学生学会保护自己和他人的个人隐私，例如不随意泄露个人信息，不随意传播他人的隐私。
大数据时代的数据素养教育_张静波
论
坛 厂 O 尺 { JM
夔 砚
粤承 魏 认
事 布 娜 珍 声 解 率 衡
淤
: 翁
参 态幕幕
铸弧
班
淤笋 韶 菊穿
数据素养是大数据 时代 对科研 人员所 提出的要求 " 国外各大学已在广泛开展 数据素养教育 " 在中国 , 如何提高下一代科学家 的数据素养 , 使他们具备在大数据 时代开展科学活动的能 力 , 是一项 紧迫 的重要任务 "
据 的 采集 ! 组 织 和 管 理 !处 理 和 分 析 !共 享 与 协 同 创 新 利 用 等 方 面 的 能 力 , 以 及 研 究 者 在 数 据 的 生 产 !管 理 和 发 布 过 程 中 的 道 德 与行 为 规 范 "
具 和实验 设备 , 通 过模 拟 ! 仿真 ! 计 算 和观察 , 在 科学 研
息 0 , 是 可 以 直 接 处 理 的 数 字 对 象 " 而 / 信 息 0的 内 涵 更
活 动 项 目也 在 产 生 着 无 数 的 小 数 据 集 " 而 人 类 整数 百 EB (IE B 二1 0 1 8 字 节 )的 规 模 "人 类 因 此 进 人 了 / 大 数 据 时 代 0 (b i g d ata era ) "
索 , 将 推 动 新 的科 学 方 法 的发 现 , 揭 示 新 的 理 解 " 美 国
著 名 计 算 机 专 家 !图 灵 奖 获 得 者 格 雷 ( J .G ra y )将 这 种 基 于数据 密 集型 计算 的科学 研究模 式 称 为 /科 学研 究 的第 四 范 式 0 " 有 效 地 获 取 !管 理 !分 析 !利 用 数 据 以 及
大数据背景下教师数据素养的内涵、价值与发展路径
教育大数据：内涵、价值与挑战
3、促进教育公平：通过对教育大数据的统计和分析，我们可以了解不同地区、 不同群体的教育水平和发展情况，从而采取有效的措施来促进教育公平。例如， 通过给贫困地区提供更多的教育资源，提高其教育水平，缩小城乡教育差距。
然而，在教育大数据的发展过程 中，我们也会面临一些挑战。
二、价值探讨
1、教师数据素养对于教育事业 的价值
1、教师数据素养对于教育事业的价值
教师数据素养对于教育事业具有重要价值。首先，具备较高数据素养水平的 教师能够更好地适应大数据时代的教育需求，从而提高教育质量和效果；其次， 教师数据素养有利于推进教育信息化和数字化发展，促进教育现代化；最后，教 师数据素养有利于提升教师的综合素质和能力，促进教师的专业发展。
三、数据分析观念的实践路径
3、选择合适的数据分析工具：在数据分析过程中，需要选择合适的数据分析 工具。工具的选择需要根据数据的类型和分析需求来确定，常用的工具包括 Excel、Python、R等。
三、数据分析观念的实践路径
4、持续优化数据分析过程：在进行数据分析的过程中，需要对数据的质量和 处理流程进行持续优化。这可以提高数据分析的准确性和效率，同时也能够提高 团队成员的技能水平。
二、数据分析观念的培养
二、数据分析观念的培养
1、数据的认识：在大数据时代，数据的来源和类型越来越多样化，因此需要 对数据进行全面的认识和了解。这包括数据的来源、数据的类型、数据的格式等 方面。只有全面了解数据的特点和属性，才能更好地进行数据处理和分析。
二、数据分析观念的培养
2、数据处理方法：在数据处理过程中，需要掌握各种数据处理技术，如数据 清洗、数据预处理、数据转换等。这些技术能够提高数据的质量和处理效率，为 后续的数据分析提供更好的保障。
大数据时代如何培养小学生的数据素养
大数据时代如何培养小学生的数据素养随着大数据时代的到来，数据素养已经成为当代社会的重要能力之一。
培养小学生的数据素养意味着要让他们具备正确的数据使用和分析能力，以便在未来的学习和工作中能够更好地应对各种数据相关的挑战。
下面将介绍如何在小学阶段培养小学生的数据素养。
一、培养数据意识1. 引导学生了解数据的概念和重要性。
可以通过生活中的例子，如天气预报、体育比赛成绩等，向学生解释数据的含义和作用。
2. 培养学生收集数据的意识。
可以组织小组活动，让学生收集自己感兴趣的数据，并进行整理和分析。
二、提升数据处理能力1. 培养学生的数据整理能力。
可以通过教授Excel等电子表格软件的基本使用方法，让学生学会整理和归纳数据。
2. 培养学生的数据分析能力。
可以通过编写简单的统计分析程序，让学生学会利用数据进行分析和推断。
三、培养数据应用能力1. 培养学生的数据可视化能力。
可以通过教授图表的绘制方法，让学生学会将数据以图表的形式展示出来，提高数据的可读性和理解性。
2. 培养学生的数据应用能力。
可以通过让学生参与实际的数据项目，如调查问卷、社区服务等，让他们将所学的数据知识应用到实际问题中去解决。
四、培养数据伦理意识1. 引导学生正确使用数据。
教育学生在使用数据时要遵守法律法规，尊重隐私权和知识产权，不得滥用数据。
2. 培养学生的数据安全意识。
教育学生保护个人隐私和数据安全的重要性，教授数据安全的基本知识和技能。
五、评估与反馈1. 设计评估工具。
可以设计一些小测验或项目作业，来评估学生的数据素养水平。
2. 及时反馈学生表现。
根据评估结果，及时给予学生反馈和指导，帮助他们改进数据素养能力。
通过以上的培养措施，可以帮助小学生在大数据时代中培养出良好的数据素养。
这将为他们未来的学习和工作打下坚实的基础，使他们能够更好地应对数据时代的挑战。
同时，培养数据素养也是促进小学生综合素质发展的重要途径之一。
因此，学校和家庭应共同努力，为小学生提供一个良好的数据素养培养环境。
大数据时代如何培养小学生的数据素养
大数据时代如何培养小学生的数据素养
引言概述：
在当今大数据时代，数据已经成为我们生活中不可或缺的一部分。
为了适应这个信息爆炸的时代，培养小学生的数据素养变得尤为重要。
本文将从五个方面介绍如何培养小学生的数据素养。
一、培养数据意识
1.1 引导学生了解数据的概念和重要性
1.2 教授基本的数据分类和整理方法
1.3 培养学生对数据的敏感性和主动性
二、培养数据获取能力
2.1 教授学生如何使用互联网和各种工具获取数据
2.2 引导学生学会筛选和评估数据的可靠性
2.3 鼓励学生进行实地调查和观察，获取真实的数据
三、培养数据分析能力
3.1 教授基本的数据分析方法，如图表分析和统计分析
3.2 引导学生学会运用逻辑思维和数学知识分析数据
3.3 鼓励学生进行数据模型的建立和预测
四、培养数据应用能力
4.1 引导学生运用数据解决实际问题
4.2 教授学生如何利用数据进行决策和规划
4.3 鼓励学生创新思维，运用数据进行创造性的应用
五、培养数据伦理意识
5.1 引导学生了解数据隐私和安全的重要性
5.2 教授学生正确使用和分享数据的道德准则
5.3 培养学生对数据伦理问题的思考和判断能力
结论：
在大数据时代，培养小学生的数据素养是教育的重要任务。
通过培养数据意识、数据获取能力、数据分析能力、数据应用能力和数据伦理意识，我们可以帮助他们更好地适应信息化的社会，并为未来的发展奠定坚实的基础。
通过这些努力，我们能够培养出具有创造力和创新精神的数据时代的小学生。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
金 会 (N S F ) 发 布 了 项 目管 理 指 南 , 规 定 从 20 1 1年
起 , 所 有 提 交 到 N SF 的 项 目 申 请 书 必 须 包 含 ! 数 据 管 理 计 划 ∀, 对 科 学 数 据 的 保 存 度重视 20 1 2 年 夏 天 , 美 国总 统 奥 巴马启 动 了 ! 总统 创 新 伙 伴 计 划 ∀, 汇 集 政 府 内 外 的 顶 级 创 新 人 士 , 通 过 开 放 数 据 与 企 业 创 新 的 集 成 , 对 具 有 重 大 挑 战 的课 题 提 出 解 决方 案 开放计 划涉 及 能源 教育 国际发展 公共 安 全 以及 其他 关键 领域 同年 r o 月 , N S F 通 过校 园 网络基 础 设 施一 网络 设
施 与 工 程 项 目(C C 一 M E )为 3 4 个 校 园级 网 络 项 目提 供
研 创新 竞争 能力
因此 , 积极 开展 数据 素 养教 育 , 为未
来年 轻一代 科学 家 的培养 做 准备 , 已成 为我 国 当前紧
迫和 急需 的一项 任务
管理和共 享给予高
国 内外 数 据 素 养 教 育 研 究 概 况
J! _ 且更 抽 象 所 以 , ! 数 据 素 养 ∀可 以 看 作 是 !信 息 素 养 ∀ 的一个 子集 ! 信 息 素 养 ∀已 普 遍 被 认 为 是 生 活 在 信 息 时代普 通 民众应 具备 的一 种能 力 , 属于 科普 教育 的范
畴 ;而 本 文 所 论 述 的 ! 数 据 素 养 ∀主 要 是 指 科 研 人 员 在 开展科 学研 究时 应具 备 的一种 能力 , 属 于专业 技 能教
关于数据素养的概念
在 大数 据时 代 , 数 据成 为科学 研 究新 的基 础设施 , 科 研 人 员 基 于 大 量 动 态 的科 学 数 据 的 聚 合 分 析和 探
育 的范 畴
因 此 , !数 据 素 养 ∀ 教 育 应 被 看 作 是 传 统 !信
索 , 将 推 动 新 的科 学 方 法 的发 现 , 揭 示 新 的 理 解
教学
与数 据 素养 相 关 的 一些 技 能 以前 曾经 是计 算 机 图书 情报 统计 学 的专业 技能 , 但 是 随着大 数据 愈演 愈 烈 , 科 学研 究走人 了数据 密集 型科 研环境 这 就要 求科 研 人 员 必 须 亲 自掌 握 数 据 组 织 技 能 , 才能 真正 开展 研究 工作 从 历史 发展 看 , 在 1 9 8 0 的情报 专 家来操 作 年 代 和 1990 年 代 初 , 研 究 人 员 要 检 索 如 D IA LO G 这 样 的 数 据 库 , 必 须 委 托 专 门 随 着 网 络 的普 及 和 检 索 工 具 的 便 捷 化 , 学 生 和 科 研 人 员 通 过 培 训 和 自身 信 息 素 养 的 提 高 , 对 数 据 库 和 网 络 资 源 检 索 已驾 轻 就 熟 掌 握 信 息 检 索 技 能 , 快 速 准 确 地 获 取 文 献 信 息 已 成 为研 究 者 个 人 管理 和分析 等方 面 的
普遍具 备 的一种 素养
而随 着科 学研 究步 入
!第 四 范
式 ∀阶 段 , 数 据 的 处 理 和 分 析 技 能 将 上 升 为 科 学 研 究 生
命 科 研 人员
具备 数据素 养 , 可 以强化科 研 过程 , 提 升 国家未 来 的科
具有学 科领 域 的知识 并具 有 高级 数据 组织 和 处 理 技 能 的 科 研 人 员 或 许 可 以成 为 新 一 代 的数 据 科
学家
数据 素 养成 为科研 人 员必备 的创 新 能力
IM 比 的资 助 , 联 合 开 展 ! 数 据 信 息 素 养 培 训 ∀项 目 , 该 项 目 旨在 发 展特 定 学科 领 域 的 研 究 生 的信 息 素 养
而 ! 信 息 ∀的 内 涵 更 息 ∀, 是 可 以 直 接 处 理 的 数 字 对 象
活 动 项 目也 在 产 生 着 无 数 的 小 数 据 集
(IE B 二1 0 1 8 字 节 )的 规 模 代 ∀ (b i g d ata era )
而 人类 整 个
科 技 活 动 所 产生 的数 据 量 已经 达 到 每 年 数 百 EB 人 类 因此 进 人 了 ! 大 数 据 时
大 规模 数据 资 源和相
行 为 和 经 济 科 学 学 部 (SB E )
及 教 育 和 人 力 资 源 部 (E H R )的 基 础 研 究 近 年 来 , 我 国也 在 积 极 发 展 超 级 计 算 系 统 等 信 息 基础 设施 , 但在 科 学数 据 的收集 管 理 共 享 等 方 面还 刚起 步 , 这 些方 面 的发展 需 要计算 机专 家 与其他 学科
bz h n a 夕l b r i ar y 七e n u .ed u .e n Zha n g Ji ng h o: R es ea c h L r i br n a a n , Ea s t C hi na N or m a l U niver si ty 且 br ar y , Sh a n g h a i 20 (洲 拓2.
! 数 据 素 养 ∀与 ! 信 息 素 养 ∀概 念 有 着 密 切 的 关 系
! 信 息 素 养 ∀ (11 1五 # m ati r on liter a ey )通 常 被 定 义 为 ! 发 现
查找 确 认 评价 信 息 , 并 有效 利 用 信 息 以解 决 所 遇 问 题 的能 力 ∀ ! 数 据 ∀ 可 以认 为 是 一 种 具 体 形 式 的 ! 信
加 入 数 据 共 享 的 行 列 ,将 能 提 高 科 研 产 出 的 效 率 , 促 进
研究 成果 的转换 , 而在 这种 数据 密集 型科 学范 式环 境
张静 波 : 研 究馆员 ,
华 东 师 范 大 学 图 书 馆 , 上 海 20以拓2 o
国 外 发 达 国 家 已将 密 集 型 数 据 相 关 技 术 作 为 科 学 研 究 的 基 础 设 施 加 以发 展 , 对 数 据 的 收 集 管 理 分 析 开放 和共享 给予 高度重 视 , 投 人大 量资 金进 行研 究 和 开发 如 20 09 年 1 0 月欧洲 启 动欧 盟科 学数 据 生态 系
获 IM L S
资 助 , 联 合 测 试研 究 生 本 科 生 在科 学 领域 数
20 1 1 年普 渡
据 管 理 方 面 的课 程 计 划 框 架 , 并 已 建 立 了 关 于 数 据 保 存 管理 和共 享方 面 7 个 在线 教 学模 块 大学 斯 坦福 大学 明尼苏 达大 学 俄 勒 冈大学 获得
美国
息 素 养 ∀教 育 的 进 一 步 提 高 和 深 化
著名计算机专家 图灵奖获得者格雷 ( J .G ra y )将 这 种 基 于数据 密 集型 计算 的科学 研究模 式 称 为 !科 学研 究 的第 四 范 式 ∀ 有 效地 获取 管理 分 析 利用数 据 以及
数据素养与科研创新
数 据 素 养 将 促 进 数 据 密 集 型 研 究环 境 的 建 设
统 D 4Seienee一 11 项 目 , 该 项 目是 欧 盟 资 助 的 G E A N T
E G E E D IL IG E N T 和 D 4 S eie n e e 项 目 的延 续 , 目 的 在 于
vv , v 丫 火e x u e m a g 心o m
论
坛 ∃O R U M
建 立 基 于 网 格 以 及 以数 据 为 中 心 的 信 息 化 基 础 设 施 , 为科学 家创 造与 传播科 技 知识 提供 虚拟 研究 环境 提 升 大规模 数 据 科研 能 力 同 年 , 澳 大利 亚和加 拿 大斥 资加 紧建 立新 的数 据 中心 , 以 20 1 0 年美 国国家科学基
据 的 采集 组 织 和 管理 处 理 和 分析 共 享与 协 同创 新 利 用 等方 面的能 力 , 以及研 究 者在 数据 的生 产 管 理 和 发 布 过 程 中 的 道 德 与行 为 规 范
具 和实验 设备 , 通 过模 拟 仿 真 计 算 和观察 , 在 科学 研
究 过 程 中 不 断 产 生 和 创 造 出 大 量 !原 生 态 数 字 信 息 ∀, 形 成 特 定 科 学 领 域 的数 据 集 和 数 据 场 如美 国大规 模
总计 2 1 60 万 美 元 的 资 助 , 以 调 整 和 提 升 美 国 高 校 计 算 机 网络 的能 力 , 满足 数据 密集 型科 学研 究对 大 型数据
认 为应 明确 数据 信息 素养课 程 需求 , 为学 生进 人数 字
研 究 环 境 做 准 备 近 年 来 , 数 据 素 养 的研 究 在 美 国 已 获 得各种 研究 基金 和机 构 的支持 , 进 人 了实践 研 究阶段 关 于 数 据 素 养 的 研 究 项 目基 本 上 从 科 学 数 据 管 理 的 角 度 延 伸 到 ! 科 学 数 据 素 养 ∀的 教 学 和 培 训 , 较 着 重 于 数 据 技 能 教 学 实 践 的探 索 秦 健 在 20 0 7一 2 0 0 年 获 N SF 资 助 , 开 展 ! 科 学 数 据 素 养 项 目 ∀的 研 究 , 通 过 调 研 大 学 教职 员在数 据管 理方 面 的实 践和 态度 , 基 于知 识 管理 的 理 论 , 开 放 !与 数 据 相 关 的 素 养 ∀的 课 程 , 以培 养 科 学 领域 的学生 管理 数据 的技 能 在科 学数据 素养 课程 中的作 用 项 目也 重 点 研 究 元 数 据 美 国博物 馆 和 图书馆 其中,
科 学 项 目 ! 泛 星 计 划 ∀(全 景 式 巡 天 望 远 镜 和 快 速 反 应
系 统 ) , 每 年 在 运 行 中可 捕 获 2 . S P B (IP B = l 0 1 5 字 节 )的 数 据 ;国 际 上 高 能 物 理 学 研 究 领 域 的 L H C (大 型 强 子 对 撞 机 ) 每 年 能 产 生 50一1 0 0PB 的数 据 ; 小 规 模研 究