高校图书馆的素养教育研究(3篇)

高校图书馆的素养教育研究(3篇)

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1、今年,共有19所高校部分外国语专业可单独招生,这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试,在全国统考前提前录取高校图书馆的素养教育研究(3篇)  第一篇:高校图书馆的数据素养教育  摘要:社会对大数据的重视程度越来越高,使得当前人们对于个人素养的认识程度也逐渐升温,高校图书馆作为素养教育机构的重要代表,伴随着时代的变迁也开始从信息素养教育逐渐转型为数据素养教育。目前大数据环境下,素养教育主要采取了数据管理导航、数据素养教育课程等多种模式,高校图书馆还需要有针对性的面对不同培训对象,结合基础能力的教育、专业领域的教育等对学生、科研人员及管理人

2、员等实施数据素养教育。本文将分析大数据环境下高校图书馆数据素养教育的措施,结合数据素养的基本概念和内容,为提升素养教育的质量水平提出合理化建议。  【关键词】大数据;高校图书馆;数据素养小语种自主招生的对象主要是外语教学质量较高的普通高中应届毕业生,考生被录取后,不得再报考其他高校,新生入学后也不得转入其他专业。今年,共有19所高校部分外国语专业可单独招生,这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试,在全国统考前提前录取  大数据时代的到来使得数据不仅代表着来源、目的和结果,同时也在一定程度上成为了社会基础设施和基本工具。在日常的生活中,数

3、据及多种数量化信息使人们常常需要根据这些内容进行观察与决策,同时还需要根据这些内容来进行整理,了解生活环境的多种变化,例如天气状况和市场价格等。图书馆作为第二课堂影响着高校整体的教学水平与教学质量,因此应该充分发挥图书馆的优势,积极的展示教育职能,通过数据素养的教育,让学生们在阅读的过程中真正掌握数据的价值和可能出现的负面影响,提升把握数据的能力,在这个基础上提高自己应用数据的技能。大数据环境下高校图书馆数据素养教育关系到整个时代社会整体的理性文明水平,同时也影响到国家关于未来人才的培育。  1数据素养的基本概述  数据素养与信息素养  数据素养和信

4、息素养在基本的概念上存在着密切联系。数据素养就是指在科研的过程中进行收集、加工并且评价、利用数据的相关知识内容,其中也包含着具体的道德和行为规范。信息素养和数据素养都属于一个含义较为宽泛的综合概念,两者也都蕴藏着可以高效利用的信息与数据资源工具的能力,最为关键的是提供了独立自主学习的态度及方式,体现出强烈的社会责任感和参与意识。两者之间虽然存在着密切联系,但是处理的对象各不相同,数据可以视为一种信息的形式,通常意义上来说,信息包含的范围较为抽象且广泛。总之,数据素养属于信息素养的重要分支,因此可以将其列为信息素养的一个子集。  数据素养教育的价值  

5、在大数据时代,众多的数据密集型知识环境、统计与数据分析能力等成为了当代师生必备知识框架内容。所以数据素养教育已经纳入到国家的高等教育改革行列,需要全面落实并推进这项重大举措,这将影响到国家人才的培养和知识水平的提升,高校图书馆担任起数据素养教育时代的重担。小语种自主招生的对象主要是外语教学质量较高的普通高中应届毕业生,考生被录取后,不得再报考其他高校,新生入学后也不得转入其他专业。今年,共有19所高校部分外国语专业可单独招生,这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试,在全国统考前提前录取  2数据素养教育的主要内容  意识的培养  数据意

6、识的重要前提是和学习生活中息息相关的数据敏感程度,及时寻找并发现这类数据的存在意义和价值,经过人们不断的探索与长期积累,经过刻意锻炼之后就逐渐形成了发现此类数据的意识和兴趣。  处理技能  数据的处理技能最为关键,其中涵盖了获取的技能与管理的技能,获取的技能包括了对数据源中的类型、格式、采集的途径及应用的方法等。数据管理的技能重点是对相关的数据信息进行适当的表述、存储和标识。  应用技能  获取相关数据的最终目的是应用,其中蕴藏着分析和运用两个过程。数据的分析主要是对其中存在的问题进行相关解读,同时总结模式和相关的规律,整个过程离不开对数据的准确性分

7、析,明确数据的真正价值,掌握好最基础的数据统计和分析方式,利用数据分析的主要工具,了解共享数据的方式,坚持以数据为重要支撑,结合基本的要点进行适当决策。  道德思想教育小语种自主招生的对象主要是外语教学质量较高的普通高中应届毕业生,考生被录取后,不得再报考其他高校,新生入学后也不得转入其他专业。今年,共有19所高校部分外国语专业可单独招生,这些单招的试点院校将按有关规定自行组织命题和单独考试,在全国统考前提前录取  批判精神和数据的伦理道德是最基本的保障,数据属于一种客观的存在,但是其真实性和可靠性还尚不明确。利用数据来获取相应的结果也不一定完全正确

8、,数据反映出的现实本身也存在较强的局限性,因此不能盲目轻信数据,应该及时反思数据结果,并且遵守信息获取的渠道

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