原创《面向科研第四范式科研人员数据素养培养》：此文是一篇第四范式论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
摘 要：第四科研范式环境即数据密集型科研环境的形成和大数据时代的到来,使得科研人员因数据素养能力不足而面临着不少挑战.构建基于科研项目生命周期和科研数据生命周期理论的科研人员数据素养能力培养框架,不但可以理清在第四科研范式环境下开展科研项目基础条件、驱动因素和成果交流共享方式,还为科研人员的数据素养提升提供了一种基于课堂教育感知教育相结合的培养途径和方式.
关键词：数据素养；项目生命周期；数据生命周期；科研人员；数据密集型科研环境；第四科研范式
中图分类号：G252 文献标识码：A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016043
随着以移动终端和社会网络产生的海量、异构数据为新兴代表,数据类型和数量、存在范围和形态、蕴含价值和挖掘均呈突破传统认识界定态势的大数据时代的到来,数据成为了驱动社会创新发展、综合竞争的新兴指标,也成为了科研人员研究和利用的最主要的对象,一个以数据为核心的新型的科研范式正逐步形成.然而,这一新型科研范式的形成,其一方面需要海量、丰富的数据为支撑基础,但另一方面需要以对数据的价值实现为保障,即科研人员必须具备一定的数据运用和操作能力,如对数据的获取、挖掘、引用、共享、发布等能力.为了和信息时代的信息素养概念相对应并有内涵上的延续,学界目前将这一素养能力统称为数据素养.分析数据密集型科研环境下科研人员因数据素养水平不足而面临的挑战,进而针对科研人员的日常科研行为及这一科研环境下最为主要的研究对象来构建科研人员的数据素养教育框架,则可为科研人员的数据素养教育途径、内容等提供一种基于全新的视角和认识.
1.数据密集型科研环境下科研人员面临着全新挑战
《第四范式：数据密集型科学发现》（The Fourth Paradigm：Data-intensive Scientific Discovery）一书于2009年的出版,既标志着数据密集型科研范式的确立和数据密集型科研环境的形成,也标示着未来的科研流程将建立在数据基础之上,进而也决定了科研人员对数据的操作能力就成为了其必备的素养,也无疑为现有科研范式下的科研人员提出了挑战.如基于数据计算和应用的社会计算fComputationalSociology）、数字人文（Digital Humanities）、数字历史（Digital History）等新兴研究领域的悄然兴起及快速发展,也都对从事这些领域或相关领域的科研人员提出了极高的数据素养要求,从数据中“发现问题、提出问题、解决问题,进而实现价值”成为了科研人员必备的素养及技能之一.
美国国家自然科学基金（N*）在2007年提出项目申请者必须提交科研项目数据后,自2011年起则要求N*所有申请资助的项目必须附有规范的数据管理计划,以实现对完成所申请项目后产生的科学数据的类型、格式、记录文档、元数据等进行科学的存储、保存和管理规划.由于缺乏对必要的数据政策、数据操作技能等知识或素养的了解和掌握,普通科研工作者完成这些资助机构的要求并不容易,于是出现了如图书馆数据服务中心、数据馆员等工作机构和岗位,以帮助科研人员完成诸如数据管理计划的制定、起草及修订等工作.然而由于这些机构或工作人员由于以服务者、辅助者的角度或身份参和,缺乏对科研项目深层次的了解和感知,易出现对所服务或辅助工作的错误判断,如无法对科研成果科学数据元数据的字段大小做出准确计划.因此,科研人员掌握基本的数据素养无疑成为了一种趋势.
从基于数据应用及需求的角度,宫学庆等认为数据密集型科研环境下科研人员面临的挑战可划分为科研项目生命周期管理过程中的挑战和科研数据生命周期管理过程中的挑战两大类.前者主要是指科研人员在科研管理过程中如数据存储、数据发布、数据引用、数据共享等过程中面临新的挑战,后者则主要是指科研人员在项目实施完成和挖掘数据价值过程中面临的诸如数据获取、数据出版、数据发现等挑战.但由于两者都是对数据的操作和价值实现为目标,一个科研项目的申请、实施、完成、增值开发过程其实也就是数据生命周期的主要过程,因此两者既相统一,又相互交叉.如在数据密集型科研环境下,将科研项目产生的科学数据（也有学者称其为科研数据）在数据期刊进行出版已是数据环境下最为主要的科研项目成果交流方式之一,越来越多的机构也日益重视数据期刊平台的创建和所发表的数据质量,如《自然》出版集团于2014年5月创办了主要发表科学数据的开放存取期刊《科学数据》（Scientific Data）,还有如爱思唯尔出版创建了的《基因数据》（Genomics Data）、中国科学院创刊了《中国科学数据》等.然而在数据期刊上进行成果发布对学者的数据素养有着很高的要求,如何实现科研数据的元数据准确描述、引用规范、易于发现并被共享和应用,都需要科研工作者既具备对所从事研究学科和承担项目的成果知识的娴熟驾驭能力,也需要数据的出版能力,即一些学者所演绎和统称的学术出版素养能力.
2.数据密集型科研环境下科研人员数据素养能力和内容
由于普通科研工作者、数据管理从业者如数据馆员、业界管理决策者对数据的审视视角、潜在需求存在差别,因此对数据素养的定义维度、素养知识结构组成等理解均不同.如Carlson认为数据素养能力主要由数据发现和获取、数据管理、数据转换和互操作、元数据、数据监护和再利用、数据长期保存、数据分析、数据可视化以及包括数据合理引用在内的数据等组成；Calzada Prado认为数据素养能力主要由确认数据产生和再利用的情境识别来源数据的价值、类型及格式,确定何时需要数据,合适地获取数据,评价数据及其来源,通过程序计划、组织及自我评价,确定和利用合适的研究方法,操作和分析数据,展现定量信息,应用结果去学习、决策及解决问题等内容组成：秦健认为“科学素养教育（数据素养）的内容主要应涉及科学数据的收集技能、组织和管理的规则和技术、分析的工具和技能、保存和安全问题、科学数据共享规则、科学数据管理和应用中的法规和道德等方面的问题.相较于信息素养的文化素养属性,科学素养教育更加强调培养科研人员对科学数据的收集、存储、管理、分析、评价和使用的能力”：沈婷婷认为“数据素养就是对数据的‘听、说、读、写’能力,也是对数据的理解、交流、获取和运用的能力”：张艳梅认为“数据素养就是数据行为主体在符合社会道德和基础上所具有的对数据辩证、科学、正确的认识、管理和操作能力”.
第四范式论文参考资料：
结论：面向科研第四范式科研人员数据素养培养为关于第四范式方面的论文题目、论文提纲、第四范式offer怎么样论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
