标签： 研究数据管理

《数据信息素养》（Data Information Literacy: Librarians, Data, and the Education of a New Generation of Researchers）一书2015年1月由普渡大学出版社出版，汇编了普渡大学、明尼苏达大学、俄勒冈大学和康奈尔大学为研究生开发数据信息素养课程所用的不同策略与方法。书中包含上述大学的5个实施案例，以及供对开发DIL课程有兴趣的图书馆员用“DIL工具包”或手册。
该书是IMLS项目成果之一，建有网站 DIL (data information literacy) 公开相关信息。查了下，应该是2011年Purdue大学的项目，资助金额249,391美元。

该书第9章“开发数据信息素养课程：大学图书馆员指引”在项目网站上开放获取：
Developing Data Information Literacy Program: A Guide for Academic Librarians
本章以图9“开发信息素养课程的步骤”为纲撰写，课程内容是为研究生开设的“研究数据管理”课程，感觉是针对各学科的、并非适合所有学科的泛泛课程。主要从馆员个人角度考虑具体如何开发DIL课程，基本不涉及馆领导的宏观决策层面。从案例看，5个团队采用5种不同教学形式：小课程、在线课程、一次性讲座、嵌入馆员、系列讲座。当然，开发过程还是一样的。

FIGURE 9.1 Stages of developing a data information literacy program导言
馆员为什么要教DIL技能？
【1】规划
– 如何发现合作者
– 如何推广DIL、提高知晓
– 我们的经验（收集信息：了解需求、环境扫描，了解并与教师合作/研究生合作）
【2】开发课程
– 可用资源
– 开发课程（开发学习成果、计划学习评估）
– 建设课程内容
【3】实施课程
– 选择方法（表9.1 DIL教学方法的优缺点：小课程、在线课程、一次性讲座、嵌入馆员、系列讲座）
– 提供教学（排课、学生反馈、维持双方兴趣】
【4】评估和评价
– 建设性使用评估
– 规划可持续性
– 发现什么有用（并分享成功）（图书馆员工/学科馆员参与，可扩展的交付工具，力争上游）
结论
参考文献

——— 开发课程的方法 ———
“开发课程”过程中，考察学生是否掌握所传授的知识是很重要的部分。看到2个以前不了解的方法，大致上前者可用于设计考题或者考察学习重点，后者可当作随堂测试方式：
– 开发学习成果：布鲁姆分类法（Bloom’s taxonomy – Wikipedia）
“好的学习成果是具体的、可衡量或可观察到的、清晰的、符合活动和评估、以学生为中心而非以讲师为中心的。同时也指定学生表现的准则和水准，以行动动词开始。布鲁姆分类法是出色的行动动词来源，广泛用作分类目的和成果的教育工具。”
– 计划学习评估：一分钟练习（1-minute paper 或 One-Minute Paper）
搜索引擎查询，可知很多大学在采用，比如加拿大爱德华王子大学写作委员会所做简介，比上述链接的说明简洁，其后半部分涉及用于评估：
One-Minute Papers can also be used as a Classroom Assessment Technique at the end of a class. Direct the students to answer two questions: “What was the most important thing that you learned during today’s class?” and “What important question do you still have?” This requires the students to evaluate what they remember and to reflect on how well they understand the material. Their responses can provide you with insights into how they are learning (or misunderstanding) the material.

中国图书馆学会专业图书馆分会和中科院文献情报中心联合举办“科研数据管理与服务实践培训班” ，由雪城大学秦健教授主讲。报名截止时间2017年6月5日；培训费：1800元（NSTL成员单位及服务单位免收）。 比较奇怪的是通知中没有开班时间和时长，只说明“开班前一周发正式报到通知”。

通知中有课程内容，是我比较感兴趣的，摘录部分信息备记：

一、培训目标：系统学习科学数据管理与服务中的规划设计、项目实施、数据仓储服务与管理、技术方法、服务规划与评价、法律问题、用户推广等内容。

二、授课方式
授课方式：课堂讲授、小组讨论、练习、作业报告等。
考核方式：完成小组课程项目+项目汇报

三、课程内容
第一讲 数据管理的基础知识概述
概念：科研生命周期，数据生命周期，数据管理，数据长期保存，数据服务。
开放科学、开放数据与数据管理：数据管理的目标、动力、以及对科研、社会、政策的影响。

第二讲 数据科学 个人项目选题、规划
数据科学的主要领域， 数据分析的基本理论与方法，科研数据分析和可视化知识发现工具。
个人项目选题汇报与讨论。

第三讲 科学数据管理与服务1：相关政策、法律及行政支持；科学数据管理与服务2：计划策划
数据的开放、共享、知识产权：政府数据、科研数据。
行政支持：机构关于数据管理、开放、共享的政策以及人员、资金的支持。
数据服务的政策：类型、成本/效益管理、协调合作协议。
计划策划：用户需求和要求、机构的数据管理能力/量评估、目标目的、实施程序和方法、可持续运行模式等。

第四讲 个案分析与讨论
小组项目分析
国内外研究数据管理实践。

第五讲 数据管理的实施
数据管理流程：以数据生命周期为基础的管理流程
管理的侧重点：进行时数据管理，结束期数据管理，长期保存
数据资源建设方案、数据存储规范、数据授权许可、数据引用模式。
管理任务：数据格式转换包装、元数据描述、文档制作、质量检查、验证等

第六讲 数据仓储与元数据
个案学习：机构库
机构库软件系统：开源软件、文献仓储与数据仓储、
元数据：为科学数据的元数据标准，元数据工具
机构仓储与国家国际学科仓储：如何处理二者关系

第七讲 数据分析与工具
数据的获取（原始数据的采集与二次数据的发现和利用）、清洗、转换
数据分析结果的展示：可视化
开源软件：R
练习：利用R进行数据清洗、转换、分析

第八讲 科研数据的发布与传播
学术期刊的数据政策、数据期刊政策、数据知识库政策、机构知识库政策
个人项目汇报

四、学员条件：
1.具有良好的图书情报专业基础和一定的数据处理与分析知识或经验
2.具备良好的英语阅读水平，授课语言为中文，培训材料为英文。