朱美光, 張李盈, 王忠勇, 趙 軍

(1.鄭州大學 旅游管理學院，河南 鄭州 450001; 2.鄭州大學 數(shù)學與統(tǒng)計學院，河南 鄭州 450001; 3.河南財政金融學院 人工智能學院，河南 鄭州 450046; 4.鄭州大學 力學與安全工程學院，河南 鄭州 450001)

0 引言

截至2020年年底，全球移動互聯(lián)網(wǎng)用戶規(guī)模達44.6億，全球數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重已超15%。隨著數(shù)據(jù)爆發(fā)式增長與海量集聚，大數(shù)據(jù)逐步融入人們?nèi)粘Ｉ?。個人社交、交通出行、旅居行為和健康狀況上報等生活方式產(chǎn)生大量實時數(shù)據(jù)；門戶網(wǎng)站、商務評論、用戶評價，天氣預報、醫(yī)護監(jiān)測、公民決策、社交留言、電子訪問等信息交互形成多源海量異構的動態(tài)數(shù)據(jù)。

大數(shù)據(jù)背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+電子政務”也成為政府部門放管服的重要組成部分。目前，靈活運用信息和數(shù)據(jù)的能力對個人決策(如選擇出行路線、學校、投資公司等)至關重要[1]，數(shù)據(jù)逐漸成為經(jīng)濟的新資源、發(fā)展的新引擎、信息的新礦山、科研的新依據(jù)和決策的新源泉[2-7]，成為滲透各行各業(yè)的重要生產(chǎn)因素[8]，在科技、社會、經(jīng)濟與管理等方面發(fā)揮著巨大作用。

如何高效利用數(shù)據(jù)及信息進行決策？需要什么樣的知識和能力？該類知識和技能怎樣培養(yǎng)和習得？圍繞這幾個現(xiàn)實問題，本文在探討數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念演變、數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育面臨困境基礎上，基于數(shù)據(jù)素養(yǎng)多維度分層模型，探討現(xiàn)代大學人才數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育機制創(chuàng)新途徑。

1 面向問題導向的數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念演化

隨著大數(shù)據(jù)技術應用滲透拓展，數(shù)據(jù)素養(yǎng)相關研究顯著升溫[2-7]，但學術界對數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念尚未形成一致認識。數(shù)據(jù)素養(yǎng)是一個多維度多層次，以實踐為轉(zhuǎn)移、需求驅(qū)動下的復雜性博弈過程中逐漸形成的綜合性系統(tǒng)概念。

1.1 大數(shù)據(jù)應用帶來的社會問題及技術挑戰(zhàn)

大數(shù)據(jù)帶來生活便利的同時也觸發(fā)一系列社會問題，形成相關技術挑戰(zhàn)。

1)信息安全問題?；ヂ?lián)網(wǎng)用戶個人信息、購物數(shù)據(jù)、瀏覽偏好等隱私泄露，會引發(fā)電話騷擾或電信詐騙等安全問題。網(wǎng)站攻擊與漏洞利用正向批量化、規(guī)?；较虬l(fā)展，信息安全不僅造成個人隱私泄露與用戶權益受損，甚至危及國家安全。

2)數(shù)據(jù)合規(guī)使用。①社會數(shù)據(jù)獲取，通過信息查詢獲取出行路線、交通工具、飯店酒店等精準數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)合規(guī)使用，需要人們掌握相應的數(shù)據(jù)獲取方法；②數(shù)據(jù)信息提取，數(shù)據(jù)本身并不是信息，為了使數(shù)據(jù)有用，必須從數(shù)據(jù)中提取信息，數(shù)據(jù)信息提取能力成為未來基本素養(yǎng)和必備技能。

3)數(shù)字鴻溝。數(shù)字鴻溝是指在全球數(shù)字化進程中，不同國家、區(qū)域、組織、個體之間由于對數(shù)據(jù)信息、網(wǎng)絡技術擁有程度、應用程度及創(chuàng)新能力差別而造成的信息落差及“貧富”兩極分化趨勢[9]。

4)信息繭房。信息繭房是指信息傳播中用戶只關注、選擇和推送感興趣內(nèi)容和主題，由此所形成的蠶繭般桎梏。大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡和信息技術高度發(fā)達，個人可以選擇信息閱讀和了解，大數(shù)據(jù)、智能分析技術促使系統(tǒng)平臺根據(jù)用戶喜好推送消息[10]，這都推動了信息繭房的形成。信息繭房一旦形成，容易使人將偏見錯認為真理，產(chǎn)生極端盲從行為和認知，并排斥客觀合理觀點，導致網(wǎng)絡群體極化，使社會黏性喪失，將對個人和社會造成負面影響。

5)數(shù)字治理赤字。數(shù)字治理是指在數(shù)字材料生命周期內(nèi)對數(shù)據(jù)進行的歸檔、保存、管理和評估全過程。大數(shù)據(jù)技術的更新迭代使得數(shù)字領域發(fā)展不平衡、規(guī)則不健全、秩序不合理、技術不完善等治理問題日益突出，給數(shù)字治理帶來挑戰(zhàn)。數(shù)字治理赤字成為亟待解決的全球性治理難題。

6)數(shù)據(jù)信息可靠性?；ヂ?lián)網(wǎng)技術出現(xiàn)之前，數(shù)據(jù)來源雖然有限,但通常可靠，數(shù)據(jù)信息可靠性檢驗只需具有理解和批判性地評估數(shù)據(jù)的能力，被稱為統(tǒng)計素養(yǎng)?；ヂ?lián)網(wǎng)出現(xiàn)后，人們除需具備統(tǒng)計素養(yǎng)外，還須從信息源中選擇數(shù)據(jù)、評估數(shù)據(jù)質(zhì)量、評價數(shù)據(jù)可信度與可靠性。

隨新一代信息技術和人工智能不斷拓展，大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、AI(Artificial Intelligence)、區(qū)塊鏈、5G等技術延伸至日常應用領域，數(shù)據(jù)驅(qū)動催生的數(shù)據(jù)需求異動致使數(shù)據(jù)素養(yǎng)的概念不斷演化，大數(shù)據(jù)時代面臨的問題及能力需求(如圖1所示)。 結(jié)合知網(wǎng)有關數(shù)據(jù)素養(yǎng)進行文本檢索，可看出這些問題和能力需求涉及多個維度和不同層次。

圖1 大數(shù)據(jù)時代面臨的問題及能力需求圖Fig.1 Problems and capability requirements in the era of big data

1.2 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念演化

什么是大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)素養(yǎng)？它是解決大數(shù)據(jù)技術所引發(fā)的社會問題所需的知識體系和關鍵技能。在現(xiàn)實需求驅(qū)動下，數(shù)據(jù)素養(yǎng)的概念內(nèi)涵不斷被認識并在生產(chǎn)實踐中被完善。

FRANK M和WALKER J等將數(shù)據(jù)素養(yǎng)定義為理解和使用數(shù)據(jù)的能力，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下指閱讀、獲取、處理、分析和使用數(shù)據(jù)的能力[11]。閱讀數(shù)據(jù)包括理解數(shù)據(jù)及其所代表內(nèi)容；獲取數(shù)據(jù)包括收集和提取數(shù)據(jù)；處理數(shù)據(jù)包括創(chuàng)建、獲取、清理和管理數(shù)據(jù)；分析數(shù)據(jù)包括過濾、排序、聚合、比較和其他此類分析操作；使用數(shù)據(jù)指利用數(shù)據(jù)進行決策或向特定受眾傳達信息。FRANCOIS K和 MONTEIRO C認為數(shù)據(jù)素養(yǎng)包括四方面：一是將算法作為計算機科學研究的技術方法；二是研究程序員和設計師間交互作用的社會學方法；三是將數(shù)學算法作為圖形和法律代理人來研究的法律方法；四是研究算法倫理的哲學方法，給出理解大數(shù)據(jù)及其權力和局限性對公民自身發(fā)展和社會繁榮都非常重要的結(jié)論[12]。CHRISTOZOV D和 TOLEVA-STOIMENOVA S總結(jié)出數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念演變及其與社會文明發(fā)展之間的演化關系(如圖2所示)[13]。

圖2 數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念演變及其與社會文明發(fā)展的演化關系Fig.2 Evolution of the concept of data literacy and its relationship with the development of social civilization

CHRISTOZOV D認為人類文明史可看作是人類文化的進化，大數(shù)據(jù)素養(yǎng)是該演變的重要環(huán)節(jié)。人類文明進化任何一個階段都將社會劃分為“識字”和“文盲”，這兩者帶來的差別在當前反映為“數(shù)字鴻溝”。由此來看，“大數(shù)據(jù)”將“數(shù)字鴻溝”提高到了新的維度[13]。

圖2中曲線表示“信息素養(yǎng)”的變化，信息素養(yǎng)這里指人類獲取和從可獲取數(shù)據(jù)學習的能力，即獲得信息及分享信息獲取知識的能力。圖2顯示信息素養(yǎng)演變過程分為兩大時期：基礎素養(yǎng)時期和數(shù)字素養(yǎng)時期。基礎素養(yǎng)時期這種能力表現(xiàn)為閱讀、寫作和做算術等；數(shù)字素養(yǎng)時期，包括計算機素養(yǎng)、信息素養(yǎng)、網(wǎng)絡素養(yǎng)、大數(shù)據(jù)素養(yǎng)四個階段，最后階段能力表現(xiàn)為大數(shù)據(jù)素養(yǎng)。計算機素養(yǎng)是指使用工具能力，而不是處理信息的實際能力。數(shù)字素養(yǎng)是指通過使用數(shù)據(jù)進行信息傳遞的專業(yè)素養(yǎng)和綜合技能[12]。本文提及的“數(shù)據(jù)素養(yǎng)”是“數(shù)字素養(yǎng)”在大數(shù)據(jù)時代的具體體現(xiàn)，包括大數(shù)據(jù)時代數(shù)字素養(yǎng)能力需求，也包括其他數(shù)據(jù)相關能力需求。

依據(jù)心理學鄰近法則，采用CiteSpace軟件對知網(wǎng)數(shù)據(jù)關鍵詞聯(lián)系進行結(jié)構映射共現(xiàn)分析， 數(shù)據(jù)素養(yǎng)關鍵詞共現(xiàn)圖譜(如圖3所示)。

圖3 數(shù)據(jù)素養(yǎng)關鍵詞知識圖譜Fig.3 Data literacy keyword knowledge gragh

圖3中節(jié)點數(shù)是關鍵詞個數(shù)，邊數(shù)是關鍵詞之間的連線數(shù)。只要關鍵詞在同一篇文獻中出現(xiàn)過，兩者之間就會有一條連線。連線代表關鍵詞之間的聯(lián)系，線條深淺與年份相對應，用于標志每一年有哪些主要關鍵詞。由此可見，近年來數(shù)據(jù)素養(yǎng)關鍵詞主要涉及大數(shù)據(jù)、信息素養(yǎng)、數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力、數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育、數(shù)據(jù)分析及分析素養(yǎng)、大數(shù)據(jù)管理及應用、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)意識等多個層次多個維度。因此，數(shù)據(jù)素養(yǎng)概念與數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育教學改革也應該是多層次和多維度的。

2 大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育教學現(xiàn)實困境

2.1 數(shù)據(jù)素養(yǎng)將數(shù)字鴻溝推至新維度

大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)素養(yǎng)是在特定社會成員(全球或國家層面上、作為商業(yè)實體或公共機構的社會組織內(nèi))間建立的一種新劃分：具有數(shù)據(jù)學習能力的人與依賴相關機構解釋的人。隨著大數(shù)據(jù)技術與日常生活、工作學習的不斷融合，不論對個人、組織還是團體，提高自身(大)數(shù)據(jù)素養(yǎng)是獲取競爭優(yōu)勢的有力工具。這是否會成為未來加大(或彌合)數(shù)字鴻溝的關鍵，將是數(shù)據(jù)素養(yǎng)教育面臨的現(xiàn)實問題。

2.2 數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力培育的現(xiàn)實困境

1)應用工具和技術方法限制。受專業(yè)劃分所限，不是所有學生都能夠?qū)W習和掌握數(shù)學與統(tǒng)計學知識體系。由此，他們在處理數(shù)據(jù)時，要么依賴信息經(jīng)紀人，要么依賴數(shù)據(jù)挖掘工具等相關計算機應用程序。受限于應用工具和技術方法，他們難以深入了解結(jié)果與問題之間的關聯(lián)程度，致使該類探索數(shù)據(jù)行為難以通過描述對象數(shù)據(jù)獲取認識事件本質(zhì)，也無法對事實形成正確的認知，一定程度上阻礙大數(shù)據(jù)時代的數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育實效。

2)復雜數(shù)據(jù)與專業(yè)知識制約。大數(shù)據(jù)時代，對于某些復雜數(shù)據(jù)類型的分析需要專業(yè)知識和專門工具，譬如網(wǎng)文《騎手困住系統(tǒng)里》爆紅中提及的網(wǎng)約平臺企業(yè)系統(tǒng)算法對零工化背景下配送騎手的動態(tài)管理，需要運用人工智能和區(qū)塊鏈技術與機器深度學習，壓縮了獲取該種類型數(shù)據(jù)素養(yǎng)的人員范圍。

3 數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力培育多維分層模型構建

3.1 大數(shù)據(jù)時代需具備的數(shù)據(jù)素養(yǎng)和知識技能

解決由數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)引發(fā)的問題，所需要的知識和能力與問題主體層級密切相關。一般可將問題的主體劃分為三個層級：普通大眾、工作中要使用大數(shù)據(jù)的人員、專業(yè)從事大數(shù)據(jù)相關工作的人員。每一層級主體對大數(shù)據(jù)能力需求又分為三個維度：被動使用、靈活掌握和主動思考。

對普通大眾來說，應具備大眾媒體使用技能，進一步掌握避免互聯(lián)網(wǎng)使用過程中個人隱私泄露的注意事項，還應逐步養(yǎng)成使用數(shù)據(jù)進行思考、判斷和解決問題的意識。

大數(shù)據(jù)時代，使用大數(shù)據(jù)的工作人員群體日益增大。該類工作人員，不僅要了解數(shù)據(jù)知識，還要涉及數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)運用的全部環(huán)節(jié)，因此，需要掌握數(shù)據(jù)收集、初步整理、挖掘分析、應用等知識和技能。受大數(shù)據(jù)海量、動態(tài)、異構和非結(jié)構化特征影響，該類工作者所需的知識技能在不斷更新和迭代。

專門從事大數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術方法研究的專業(yè)人員，需要具備最全面、最系統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術知識和專業(yè)技能，需要擁有大數(shù)據(jù)技術應用能力、大數(shù)據(jù)學習能力和大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化能力。大數(shù)據(jù)學習能力包括數(shù)據(jù)收集過程中對因果關系深刻理解的“智慧”，即通過科學的數(shù)據(jù)收集處理和信息技術應用，關注比較、驗證和提取數(shù)據(jù)的多樣性與不同來源數(shù)據(jù)的可用性，規(guī)避信息不對稱產(chǎn)生的系統(tǒng)風險。數(shù)據(jù)使用是指有意識地通過使用技術從數(shù)據(jù)中學習專業(yè)知識，包括學習數(shù)據(jù)性質(zhì)的知識以及追蹤、評估數(shù)據(jù)來源的技能，處理特定數(shù)據(jù)集的技能，驗證數(shù)據(jù)可靠性，測試解釋數(shù)據(jù)有效性的技能，利用數(shù)據(jù)技術、專業(yè)知識解決實際問題的能力。大數(shù)據(jù)學習能力還必須考慮并平衡有效性(所獲得知識的最終價值)和效率(將資源表示為數(shù)據(jù)處理、學習和應用知識所用的時間和精力)。

通過數(shù)據(jù)學習增加了信息泄露風險，因此需具備能規(guī)避或消除數(shù)據(jù)外泄風險的能力。此外，還需要深刻理解數(shù)學、統(tǒng)計學、機器學習等數(shù)據(jù)分析技術以及相應適用范圍和約束條件、所得結(jié)論或結(jié)果的現(xiàn)實意義、科學性和有效性。如通常給定的統(tǒng)計技術要求使用變量獨立，如果變量不獨立，或變量獨立性未被驗證，則該技術不能提供有價值結(jié)果。如何識別這些障礙、如何在上述情況下進行分析或解釋探索結(jié)果？這些能力遠遠超出高等學校通過教育教學獲得的一般統(tǒng)計知識，需在學習過程中總結(jié)形成。

綜上，數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育須與大數(shù)據(jù)需求相對應，包括必要的使用計算機或數(shù)字技術、分析技術及數(shù)據(jù)可視化等相關技能，具體包括：①數(shù)據(jù)獲取能力。需要掌握和運用一門編程語言，會使用數(shù)據(jù)庫技術，能運用適當檢索方法提取有用數(shù)據(jù)。②數(shù)據(jù)解釋能力。運用大數(shù)據(jù)技術及提取和呈現(xiàn)嵌入數(shù)據(jù)中的信息能力。不僅要理解給定分析技術可做什么，還需理解給定技術的約束條件；不僅需要數(shù)學和統(tǒng)計專門知識，還需具備運用數(shù)據(jù)可視化技術解釋現(xiàn)實問題的能力。③知識涌現(xiàn)能力。應用各種技術和方法描述獲取的知識，批判性地處理所獲得的信息，避免或減少誤解所造成的風險，并從所得信息中獲取知識價值。④建立數(shù)據(jù)智慧。數(shù)據(jù)智慧對應于理解數(shù)據(jù)背后的驅(qū)動力、因果關系或?qū)嶓w演化和結(jié)構變遷的本質(zhì)過程。數(shù)據(jù)智慧需要高度的抽象思維和概念技能，是數(shù)據(jù)素養(yǎng)演變的主要驅(qū)動力，也是大數(shù)據(jù)時代專業(yè)技能、綜合素養(yǎng)與核心競爭力的綜合體現(xiàn)。

3.2 數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育多維分層模型

綜上分析，提出大數(shù)據(jù)時代數(shù)據(jù)驅(qū)動背景下數(shù)字化人才培養(yǎng)多維分層模型(如圖4所示)。模型包含3個層次9個維度要素。根據(jù)不同行業(yè)人群對數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力需求差異，可采用分層遞進方式，將數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力培育培養(yǎng)分為3個層次：基礎層、非專業(yè)層與專業(yè)層。

圖4 數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育多維分層模型示意圖Fig.4 Schematic diagram of multidimensional hierarchical model of data literacy cultivation

基礎層重在普通大眾數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力培育。普通大眾應具備大眾媒體使用技能(微信二維碼的使用和安全，互聯(lián)網(wǎng)購票系統(tǒng)的使用，網(wǎng)絡支付系統(tǒng)的使用，高德地圖、百度地圖等)、(互聯(lián)網(wǎng))隱私保護意識(如不在朋友圈發(fā)家人、孩子照片，不在網(wǎng)上隨意填寫私人信息等)、數(shù)據(jù)思維和解決問題意識(如利用網(wǎng)絡評價大數(shù)據(jù)選擇合適物品與購買地址，利用大數(shù)據(jù)識別常見騙局的意識和能力)等數(shù)據(jù)素養(yǎng)。

非專業(yè)層注重專門技術及工作人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力培育。政府部門、醫(yī)療機構、金融機構、農(nóng)業(yè)、材料、生物等行業(yè)和領域都或多或少涉及大數(shù)據(jù)運用問題，要求他們能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進行分析并解決現(xiàn)實問題，了解大數(shù)據(jù)特征特點，了解其海量、多源、異構和非結(jié)構化特征，掌握數(shù)據(jù)提取、檢索、匯總整理方法技術，掌握大數(shù)據(jù)分析方法，并能靈活運用相關分析軟件。

專業(yè)層面主要針對專門技術和研究人員。一是專業(yè)從事大數(shù)據(jù)技術及數(shù)據(jù)分析研究工作者應具備信息能力；二是應具有規(guī)范的、嚴密的數(shù)學、統(tǒng)計、計算機理論知識與專業(yè)技能；三是應具備數(shù)據(jù)智慧，也就是從數(shù)據(jù)中學習和總結(jié)經(jīng)驗，甚至發(fā)現(xiàn)或創(chuàng)新數(shù)據(jù)理論的能力。

3.3 數(shù)據(jù)素養(yǎng)能力分層培育路徑探討

基礎層數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育途徑涉及義務教育階段自然滲透和有意識培養(yǎng)，中小學社會能力課堂中加強數(shù)據(jù)素養(yǎng)典型案例講解宣傳，中小學數(shù)學課堂中加深統(tǒng)計思想和數(shù)據(jù)應用技術相關內(nèi)容。此外，還需加強社會宣傳，向城市社區(qū)和村民小組定向宣傳和重點推介內(nèi)容產(chǎn)品生命周期、新媒體使用技巧、互聯(lián)網(wǎng)隱私保護。

非專業(yè)層數(shù)據(jù)素養(yǎng)需要現(xiàn)代大學、企事業(yè)單位和專業(yè)機構形成合力，通過產(chǎn)學研創(chuàng)新系統(tǒng)，形成大數(shù)據(jù)技術創(chuàng)新、上中下游及創(chuàng)新環(huán)境與最終用戶的有效對接與深度耦合，促成大數(shù)據(jù)生產(chǎn)、學習、科學研究、實踐運用的綜合性、系統(tǒng)性合作?，F(xiàn)代大學應積極開設數(shù)據(jù)教育、統(tǒng)計方法教育、計算機教育等課程，重視數(shù)據(jù)素養(yǎng)專業(yè)教育和技能培養(yǎng)；鼓勵互聯(lián)網(wǎng)平臺、數(shù)字企業(yè)、超算中心、數(shù)據(jù)中心等機構對專業(yè)技術人員數(shù)據(jù)素養(yǎng)的培養(yǎng)和專業(yè)技能培訓，充分發(fā)揮平臺生態(tài)價值。

專業(yè)層數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育需專業(yè)教育(數(shù)據(jù)專業(yè)類本科教育)和高級數(shù)據(jù)素養(yǎng)(大數(shù)據(jù)、人工智能專業(yè)類碩博士教育)培育。2015年教育部批準設立數(shù)據(jù)科學與大數(shù)據(jù)技術本科專業(yè)，數(shù)據(jù)科學植根于數(shù)學、統(tǒng)計學、計算機科學等相關學科，以來源多樣、結(jié)構各異、規(guī)模巨大、傳輸高速、應用廣泛的大數(shù)據(jù)為研究對象，旨在解決大數(shù)據(jù)在獲取、處理、分析、展示與應用領域的數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、數(shù)據(jù)庫、統(tǒng)計計算理論與實踐問題，高級數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育強調(diào)基礎為先、夯實數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析、系統(tǒng)與計算方面的基礎理論知識體系，以大數(shù)據(jù)分析為核心，以數(shù)學、計算機科學、統(tǒng)計學為基礎支撐，注重高水平大數(shù)據(jù)研發(fā)能力培養(yǎng)。

4 現(xiàn)代大學數(shù)字化人才培育機制創(chuàng)新

隨著新一代信息技術與大數(shù)據(jù)應用迭代，數(shù)字化人才培育成為現(xiàn)代大學人才培養(yǎng)目標。

4.1 構建現(xiàn)代大學數(shù)字治理體系

依據(jù)去中心化思維，采用區(qū)塊鏈技術，構建治理主體平等、治理機制高效、治理過程透明和治理模式精細的現(xiàn)代大學數(shù)字治理體系。一是建立人才培養(yǎng)自組織體系，推廣大規(guī)模MOOC(massive open online course)和小范圍SPOC(small private online course)課程，通過點對點傳輸和分布式賬本技術，賦能各種類型各個層級數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育主體，實現(xiàn)基礎層、非專業(yè)層和專業(yè)層教育主體平等，實現(xiàn)教育權力去中心化。二是建立教學能力動態(tài)考評機制,采用共識算法，規(guī)避教師為中心控制教學所產(chǎn)生的權力中心化和知識碎片化，通過多元化主體、分布式測評和鏈式時間序列，實現(xiàn)師生教育教學話語實時協(xié)商,實現(xiàn)學生的主動學習和自動智能履約。

4.2 搭建數(shù)字人才培育服務平臺

采用多中心數(shù)據(jù)組織模式，充分挖掘數(shù)據(jù)驅(qū)動的數(shù)字化人才培養(yǎng)數(shù)據(jù)價值，打造數(shù)據(jù)采集合法合規(guī)、保障數(shù)據(jù)安全有效、數(shù)據(jù)交換透明可追溯的數(shù)字人才培育創(chuàng)新生態(tài)服務系統(tǒng)。

一是創(chuàng)立數(shù)據(jù)驅(qū)動創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)，建立涵蓋數(shù)據(jù)確權、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交換和數(shù)據(jù)應用的數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育創(chuàng)新生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)治理體系，確保數(shù)據(jù)安全保障和數(shù)據(jù)所有者收益。二是建立數(shù)字人才培育服務體系，通過構建數(shù)據(jù)層、網(wǎng)絡層、共識層、激勵層、合約層和應用層，真實記錄各層各類教育主體數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育過程，拓展數(shù)字化人才培養(yǎng)領域和服務范圍。

4.3 健全數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育測評體系

依托信息素養(yǎng)培育數(shù)據(jù)采集，時序化數(shù)字人才動態(tài)監(jiān)測，教育教學數(shù)據(jù)保真化驗證，民主化創(chuàng)新共生生態(tài)營造和多維分層數(shù)據(jù)素養(yǎng)認證傳導，建立現(xiàn)代大學數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育評測系統(tǒng)。①建立信息素養(yǎng)動態(tài)測評體系，依據(jù)分布式記賬、時間戳和智能合約技術，通過采集學員行為、思維、情感和認知數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育動態(tài)監(jiān)測和教學管理的運行測控；②健全數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育溯源驗證體系，采用不可改寫、算法共識和塊鏈架構技術，通過概念認知、價值認同和道德約束，結(jié)合自評、互評、評教交互和服務推送結(jié)果，對數(shù)據(jù)素養(yǎng)培育過程的數(shù)據(jù)真實性、行為規(guī)范性進行溯源性驗證。