论文嵌入科研工作流和数据生命周期数据素养能力是关于本文可作为相关专业工作流论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文工作流activity论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
摘 要：文章首先分析归纳了科研工作流和数据生命周期的一般流程,接着调研数据素养核心能力研究现状,剖析国内外学者提出的几种较有代表性的数据素养核心能力体系,最后梳理了嵌入科研工作流和数据生命周期的数据素养核心内容体系,绘制了研究人员应具备的数据素养能力框架.
关键词：数据素养；科研工作流；科研数据生命周期
中图分类号： G254.97 文献标识码： A DOI：10.11968/tsyqb.1003-6938.2016085
Core Competencies of Data Literacy Embedded in Research Workflow and Data Lifecycle
Abstract The research work flow processes and general research data lifecycle are summarized at first, and then research status of data literacy core competencies is investigated and several representative core competencies frameworks are analyzed, and finally core competencies framework of data literacy around research work flow processes and research data lifecycle are built.
Key words data literacy； research workflow； research data lifecycle
1 引言
大数据时代的到来正在改变21世纪公民的素养格局,尤其是数据密集型第四科研范式下,具备良好的数据素养和熟练的数据技能已成为研究群体开展研究工作的重要能力保障[1].然而,实践工作中庞大的数据量和复杂的数据管理问题使得研究人员面临严峻挑战,为适应数据驱动的新型研究环境,应对科研实践中的各种数据问题,培养研究人员的数据素养能力势在必行.那么数据素养是什么?M.Schield[2]认为数据素养是根据科研需求在不同数据源中获取、操作和总结数据,并从中推断结论的一种能力；J.Qin和D.Ignazio[3]认为数据素养是“研究者在科研过程中收集、处理、操作、评估和利用数据的能力”；P.Calzada和 M .粤忆.Marzal[4]认为数据素养“包含个人获取、理解、批判性地评估和管理数据的能力,并在使用数据的过程中遵守道德规范”.总体而言,数据素养强调的是一种正当地发现和获取数据、批判地选择和评估数据、规范地管理和处理数据、合理地利用和共享数据的意识和能力.
目前,国内外学者已就数据素养能力体系展开探索,并积累了一定的成果和经验,主要集中在三个方面：一是从数据素养的概念和内涵出发,梳理数据素养包含的各种能力,如J.Qin[3]、郝媛玲和沈婷婷[5]等；二是图书馆员在长期从事科研数据管理服务的基础上,概括和总结数据管理过程中所需的技能,如Carlson.J[6]、A.L.Ogier[7]等；三是从数据素养的上位类概念信息素养出发,在信息素养能力标准中提取数据相关的能力,如C. P.Javier 和M.粤忆. Marzal[4]等.然而,从研究项目启动之初的数据产生、项目实施中的数据处理和分析到项目结题时基于数据得出研究结论、发表科研成果,再到后续研究中对数据的二次开发和利用,科研数据已成为科学研究工作的基本单元渗透到科研工作流的各个环节,数据素养和科研工作流、科研数据生命周期密不可分.因此,构建嵌入科研工作流、围绕科研数据生命周期的数据素养能力框架,对于更好地培养研究人员的数据意识和数据管理技能具有重要意义.基于此,本文从科研工作流和数据生命周期的一般流程出发,调研了数据素养核心能力研究现状,整理并分析了国内外学者提出的几种典型的数据素养核心能力体系,梳理并归纳了嵌入科研工作流和数据生命周期的数据素养核心内容体系,绘制研究人员应具备的数据素养技能流程图,以期为衡量研究人员的数据素养能力和探索数据素养教育实践提供参考和建议.
2 科研工作流和数据生命周期
数据从收集（或形成）、加工、保存、传播、检索、存取和利用,到消失或不再被利用的过程,就是数据的生命周期[8].随着科技的发展和时代的快速进步,有些数据永久地休眠,再也得不到利用；而很大一部分数据却只是进入了暂时的休眠状态,它们将来可能会根据人类的需要再次被激活和更新,进入下一个“生命周期”,周而复始,生生不息.在数字科研环境下,“生命周期”不同于产生到消亡的“生命期”,它是一个循环过程,经过数字资源管理和长期保存,实现数字资源发现和再利用[9].在科研实践过程中,处于生命周期不同阶段的数据具有显著差异,不论是数据的类型格式还是内容含义,亦或数据的量级特性,均不可一概而论.正确认识科研数据生命周期,把握生命周期各个阶段的数据特性,培养良好的数据素养能力,是实现科研数据规范管理和发挥数据价值最大化的前提和基础.
目前,科研工作流和数据生命周期已得到业界的广泛重视,英国联合信息系统委员会（JISC）、美国地质调查局（USGS）等国家组织委员会,英国数据管理中心（DCC）、英国数据档案（UKDA）、地球数据观察网络（DataONE）等数据管理专业机构以及弗吉尼亚大学、阿尔伯塔大学、昆士兰大学等学术研究机构纷纷就科研数据生命周期展开探索研究,建立科研工作流和数据生命周期模型,以规范和指导数据管理工作的正常开展.
为深入了解科研实践的具体流程,笔者选取了国际上较典型的科研数据生命周期进行剖析,以总结和梳理科研工作流和数据生命周期的一般流程.8种模型具体为：英国高等教育、继续教育和技能培训提供研究支撑的英国联合信息系统委员会（JISC）[10]；英国专门负责大型社会和经济数据的采集、监管并提供数据访问和获取的专业机构英国数据档案（UKDA）[11]；世界领先的数字信息管理中心英国数字内容管理中心（DCC）[12]；世界上最大的社会科学数据中心美国校际社会科学数据共享联盟（ICPSR）[13]；地球环境科学领域的数据管理专业组织地球数据观察网络（DataONE）[14]；专注于统计数据和社会科学数据描述的国际标准协会数据文档倡议联盟（DDI）[15]；美国弗吉尼亚大学图书馆[16]；加拿大阿尔伯塔大学图书馆[17]（见表1）.
总结:本文是一篇关于工作流论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
参考文献：
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