本文摘要：摘要數據科學作為一門應用型學科，在很多領域都發揮著重要的作用。目前，許多國內外高校紛紛在不同學科領域開設數據科學及相關專業，以應對大數據產業日益增大的人才缺口。本文通過遍歷QS圖書與信息管理專業排名前50的學校官網，對圖書情報、經濟與工商管理
摘要數據科學作為一門應用型學科，在很多領域都發揮著重要的作用。目前，許多國內外高校紛紛在不同學科領域開設數據科學及相關專業，以應對大數據產業日益增大的人才缺口。本文通過遍歷QS圖書與信息管理專業排名前50的學校官網，對圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學科背景的數據科學相關碩士專業的開設現狀、培養目標、入學要求、課程設置、職業前景進行對比分析。相比其他三個學科，圖書情報學科開設的數據科學碩士專業具有濃厚的圖情色彩，更加注重“以人為本”的理念。但是也存在領域和實踐類課程開設較少的問題，是今后圖情學科數據科學相關專業努力的方向之一。
關鍵詞圖書情報;數據科學教育;課程研究;人才培養
0引言
我們生活在一個數據爆炸的新時代，社交媒體、金融交易、交通運輸甚至科學研究每時每刻都在以不斷增長的速度產生大量的數據。對海量數據的分析與理解成了各大領域亟待解決的問題，大數據產業應運而生。2015年，國務院印發《促進大數據發展行動綱要》，提出要全面推進大數據發展，加快建設數據強國。隨后，工信部編制印發了《大數據產業發展規劃(2016-2020年)》，進一步明確了促進行業大數據應用發展、加快大數據產業主體培育等7項任務及8項重點工程。數據產業的發展帶來了新的人力資源需求。從2016年數聯尋英發布的全國首份《大數據人才報告》中我們可以看出，目前大數據產業人才供不應求，截至2016年7月15日，中國的大數據人才僅46萬，在未來3-5年內大數據人才的缺口將高達150萬[1]。
面對巨大的人才缺口，高校紛紛設立數據科學相關專業，以培養大數據應用型人才。數據科學作為一門跨領域學科，將計算機科學領域與數學統計領域專業知識相結合，以培養具有管理和分析數據能力的專門人才。數據科學家不僅需要具有從大量數據中得到有用信息的洞察力和分析能力，而且需要熟悉所處具體領域的相關知識。因此，開設數據科學相關專業，培養數據科學人才成為目前高等教育的重要趨勢，眾多高校在不同學院均設立了數據科學相關專業。例如，密歇根大學安娜堡分校信息學院開設了在線應用數據科學碩士專業，在計算機科學與工程學院、統計系也設立了數據科學碩士學位。我國也順應時代發展的潮流，在不同的學科門類下紛紛開設數據科學相關專業。
根據教育部印發的《普通高等學校本科專業目錄(2020版)》，我國于2015年在計算機學科門類下增設數據科學與大數據技術本科專業，于2017年在管理科學與工程類門類下增設大數據管理與應用專業。在今年發布的新增專業目錄中，還在醫學技術類下增加了生物醫藥數據科學專業。同時，根據我國研究生招生專業目錄，多個學科下均開設了數據科學研究生項目，如經濟學的商業大數據分析專業，理學、工學及管理學的數據科學專業。目前，數據科學專業主要集中開設在圖書情報、經濟、計算機、數學、統計等領域[2]。
因此本文選取了圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學四個學科背景，篩選出國內外19所學校四個學科背景下的61個數據科學相關研究生教育項目，通過對比其開設現狀、培養目標、學科背景需求、課程設置、職業前景，分析圖書情報領域數據科學相關碩士項目開設的特色及不足，并對培養方案提出改進建議。
1研究現狀
1.1數據科學教育研究現狀
“數據科學家”被DavenportTH稱為是21世紀“最性感的”職業[3]。海量數據的激增及科學技術的發展對大數據人才能力素養的要求逐漸增高，越來越多的學者開始重視數據科學教育的發展。目前國內外對數據科學的教育還處于探索階段，相關研究主要分為以下三種：
(1)以現有的數據科學人才為研究對象，挖掘數據科學人才應具備的各項技能。一種方法是通過調查數據科學職員的用戶檔案，分析數據科學家之間的共性。Jerina[4](2017)等調查了菲律賓從事數據科學工作的員工LinkedIn檔案，從他們的簡介中提取學歷背景、個人技能等信息，發現數據處理及可視化、編程、數學與統計相關的技能是數據科學家必須具備的能力。另一種方法是采用問卷調查、訪談或德爾菲研究的方式，對數據科學家反饋的信息進行分析。Chen,Jiang[5](2020)等人對國內的數據科學家開展德爾菲研究，旨在探討成為中國成功數據科學家所具備的技能清單。
(2)是從職業需求出發，研究成為數據科學人才所具備的能力和素養。招聘廣告中一般包含了對人才的學歷、能力等要求以及對崗位的職業描述，已經有多項研究通過內容分析對數據科學家招聘廣告進行了分析。朝樂門[6](2021)等人廣泛搜集了包括八個國家在內的數據科學家的網絡招聘信息，對崗位要求和職責描述進行了聚類挖掘，總結出數據科學家的主要職責和能力要求，為人才培養提供指導建議。Aasheim[7](2018)利用職業名稱中包含“大數據”的招聘廣告信息，建立了大數據學科技能概念模型，該模型表示數據科學家需具備的技能是復雜多樣的，不僅包括傳統的開發技能，而且需要具備團隊合作、溝通技巧、領導力等軟技能。
(3)是從現有開設的數據科學專業項目出發，總結數據科學專業的人才培養模式。從教育方法層面，Il‐YeolSong[8]等人(2016)調查了美國15所提供數據科學教育的大學，提出應該在數據科學教育中采用多種方法，如教授CDO(首席數據官)學科、教學中融入八步數據分析生命周期、多部門協作、與行業或政府進行實踐合作、積極使用MOOC等。從課程設置層面，蘇日娜[9]等人(2019)以15所iSchools高校作為調研對象，從課程目標、授課方式、課程制度等方面對圖書館與信息科學領域數據科學研究生項目的課程體系進行了探討。從能力素養層面，Renata[10]等(2016)調研了美國機構提供的93個數據科學學位，總結出數據科學教育非常重視統計、數學和計算技能，包括高級編程和建模，其中許多能力是申請該學位的先決條件。
1.2不同學科背景下的數據科學教育研究
由于數據科學是一門交叉性和應用性極強的學科，許多研究者立足本領域對數據科學專業教育進行了探索。在經濟與商業領域，張永亮[11]等(2021)對國內外5所代表性高校的大數據專業的設立、課程、培養特色等方面進行了分析，總結了經管類學院大數據專業建設的特點，對商科背景下數據科學人才培養提出了建議。
在計算機科學領域，桂勁松[12]等人(2018)遵循國際工程教育認證標準，對工科背景下數據科學與大數據技術專業的培養方案和培養模式進行解讀，深入探討該專業的建設思路。在數學與統計學領域，溫雅敏[13]等人(2017)重新思考了大數據時代統計專業人才培養的定位，提出要培養具備數據分析和實踐能力的復合型人才的創新教學培養模式，并構建具有大數據分析特點的科學課程體系。
圖書情報領域的數據科學教育研究也比較多，蘇芳荔[14](2021)以美國圖書館協會發布的與數據相關的招聘信息為研究對象，通過對職位名稱、能力要求、崗位職責進行分析，明確數據科學人才的工作需求，為圖情領域數據科學專業的人才培養和課程設計提供幫助。經過文獻調研發現，數據科學教育在信息管理、計算機科學與技術、數學與統計學等學科均有開設，現有研究都是縱向研究，即專注于某一特定學科，缺乏不同對學科下數據科學教育的橫向對比。
考慮到目前數據科學本科教育尚處于起步階段，大多數知名大學都只提供數據科學研究生教育[8]，而且主要途徑大多為碩士水平[15]，本研究以圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學四個不同學科背景下開設的數據科學研究生項目為研究對象，分析比較他們在培養目標、課程設置與特色等方面的異同，找到圖書情報學科開設數據科學的優勢與不足，從而促進圖書情報背景下數據科學專業課程體系建設與人才培養。本研究主要解決以下兩個問題：(1)圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學背景下數據科學相關專業開設的情況是怎樣的?(2)與其他三個領域相比，圖書情報學科的數據科學專業有哪些優勢與不足?
2調查對象及研究方法
2.1調查對象
本研究的重要目的之一是通過橫向對比分析，以發現圖書情報學科開設數據科學研究生教育的特色及不足，因此本文以2020年QS世界大學學科排名(QSWorldUniversityRankingsbySubject)中圖書館與信息管理(Library&InformationManagement)專業排名前50的學校為調查對象，通過遍歷這50所學校的網站，收集圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學四個學科所開設的數據科學相關研究生教育項目。同一學校上述4個學科有2個及以上開設了數據科學相關研究生教育項目的高校被納入本研究。
由于各大高校開設大數據專業的名稱不盡相同，為了統一數據收集的標準，本研究制定了三條標準：(1)研究生項目開設的目標是提取數據的價值，以幫助決策和解決現實問題;(2)側重于培養與數據挖掘、數據分析和數據建模相關的技能;(3)畢業生的職業前景包含數據管理員、數據科學家、數據分析師、數據工程師等。經篩選，最終19所學校的61個數據科學相關研究生教育項目被納入。通過逐個訪問各項目的官網，上述61個研究生教育項目的項目描述、開設課程、課程描述等信息進行獲取。
2.2研究方法
扎根理論是一種定性的社會學研究方法，這種研究方法的本質是從數據中系統地生成理論[16]。研究者在進行研究之前通常不進行理論假設，而是通過對收集到的資料進行拆解、編碼，在此基礎上尋找雜亂數據背后的核心概念，最后建立概念之間的聯系以達到對理論的認識。扎根理論主要通過逐級編碼，對資料中的每一條信息進行分類、概況及說明，從而從原始資料中歸納出經驗或特征，產生新的概念或范疇。
扎根理論編碼分為三個不同層次：①一級編碼又稱開放性編碼，通過將原始資料打散，并進行逐字逐句編碼，最后賦予標簽;②二級編碼又稱主軸式編碼，是對已經形成的一級編碼進行深度分析，比較、分類、綜合并重新排列，最終得到更上位的概念。③三級編碼又稱核心式編碼，是對二級編碼的進一步歸納、合并和總結，最終建立反應原始資料的初步理論。本文使用扎根理論對專業描述、入學要求、課程名稱及描述、職業前景的信息分別進行人工編碼，將收集到的官網信息進行分解、標注、概念化和類屬化，最大限度描述原始信息。
3不同學科數據科學相關碩士專業設置情況
本節分為五部分。第一部分對四門學科包含項目的數量進行了統計，分析了目前各學科開設數據科學相關碩士項目的現狀。第二部分對專業描述字段進行編碼分析，明確各學科數據科學碩士項目培養目標的異同。第三部分對入學要求字段進行編碼分析，理解各學科數據科學碩士項目對申請人學科背景要求的異同。第四部分對課程名稱及課程描述進行編碼，分析各學科數據科學碩士項目在課程設置上的異同。第五部分對項目提供的職業前景進行編碼，分析各學科數據科學碩士項目在畢業生就業方向上的異同。
4圖書情報學科開設數據科學項目的特點
4.1與圖書情報學科相融合
數據科學是一門融合計算機、數學、統計等學科的綜合交叉科學。從申請人的相關學科背景來看，數據科學碩士項目更歡迎有計算機科學、數學或統計學背景或具備一定基礎知識的學生。與其他學科不同，圖書情報學科的數據科學項目也鼓勵具有人文背景的學生申請。從課程體系設置來看，不同學科的數據科學項目均設置了計算機、數學與統計等基礎課與數據管理、數據分析等實踐課，但領域類課程大不相同，如圖書情報學科的元數據、信息組織、情報學基礎等。相比較其他學科，圖書情報學科背景下的課程體系兼具圖書情報特色，計算機、數學與統計學課程偏重基礎，可能與部分生源為人文學科背景有關。從職業前景來看，不同學科背景的數據科學碩士項目沒有明確的職業界限，但對于一些管理類、信息服務類崗位，圖情學科的畢業生更加受歡迎。
4.2以實踐為導向
從課程設置上來看，應用與實踐類課程和數據分析與建模類技術課程在課程體系中占比均較大，說明數據科學是一門實踐導向的應用型學科。計算機科學與技術和數學與統計學科下的數據科學專業涉及的應用領域更加廣泛，同時結合就業領域融入特定學科的課程，如醫學、生物學、金融等基礎課程。與其他學科相比，圖書情報學科的數據科學項目的實踐課程帶有濃厚的圖情特色，如知識媒體應用、信息處理與檢索專題、圖書情報學專題等，也有比較少其他領域的應用，如文本檢索及其在生物醫學中的應用、機器學習與計量經濟學實踐等。
因此，面向實踐，善于理解用戶需求，著重培養學生解決現實生活中實際問題的能力、支持決策制定是圖情學科開展數據科學教育的重要導向。但是，與其他學科相比，圖情學科的數據科學項目應用與實踐類課程較少，涉及領域比較局限，主要集中在本學科領域，還需要增加實踐課程的比例，可以采用與其他學院聯合辦學的方式，提供更多領域的基礎知識和實踐項目，拓展學生知識的廣度，培養社會所需、滿足發展要求的復合型數據科學人才。
4.3堅持“以人為本”的理念
隨著人工智能逐漸滲透到我們工作、生活的各個領域，人們對于人工智能中人的價值的關注越來越高。而關注信息和數據實踐中的人為因素一直是圖書情報學科研究的一部分，但對于數據科學教育來說還是一個比較新的話題[18]。從各學科數據科學碩士項目培養目標與課程體系設置的對比中可以發現，相比于其他學科更注重計算和統計教育相比，圖書情報學科中的數據科學碩士項目不單一依賴技術與算法，而是更加注重培養學生的信息素養，以善于理解用戶需求，提高對數據、模型的解釋。
同時將以用戶為中心的理念引入課堂，關注于學生個人特質的塑造，培養學生的批判性思維、人際溝通的能力，并挖掘人在數據分析中的價值。大數據技術帶來便利的同時，也帶來了一系列令人困擾的倫理問題，如信息安全、數據污染、隱私侵害等[19]。面對這些問題，圖書情報學科的數據科學項目為學生提供了整個數據科學生命周期中與法律、政策和道德問題相關的挑戰、理論和解決方案的概述，如數據科學倫理學、信息隱私、信息政策及法規和法律等。這也體現了圖情學科堅持“以人為本”的數據科學教育。
5總結
隨著人才需求的不斷增長，數據科學專業也得到了迅速的發展。作為一個交叉性和應用性極強的學科，數據科學逐漸滲透到各個行業。國內外高校也紛紛在各大學院開設大數據與數據科學相關專業。本文收集了來自圖書情報、經濟與工商管理、計算機科學與技術、數學與統計學四大學科開設數據科學相關專業的有關信息后發現，為了將數據科學與本領域更好地融合，不同的學科背景有著不同的培養目標與培養方案。
圖書管理論文：淺析信息社會環境下圖書館服務的創新與發展
與其他三個學科相比較，圖書情報學科的數據科學專業更加具有人文特色，對于計算機與數學基礎要求不高，除開設數據分析、機器學習等數據科學基礎課程之外，也開設了一些圖情類、管理學課程。同時圖情學科的數據科學專業更加注重以人為本，培養學生理解大數據的人文價值和社會價值。但是應用與實踐類課程開設較少，提供更多的領域實踐類課程、提升學生的技術水平、培養學生應用能力是今后圖情學科數據科學相關專業的努力的方向之一。
參考文獻
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作者：吳丹，孫雅琪，許浩
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