开发数据信息素养课程:高校图书馆员指引

《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.

国家标准全文公开系统

国家标准化管理委员会日前发布“国家标准全文公开系统”,这是中国政府信息公开的重要进展。依据的是国务院标准化协调推进部际联席会议会议办公室2017年2月3日发布的《推进国家标准公开工作实施方案》
不久前某人去上海市标准化研究院查国际标准,原有的收费复印服务取消了,只能代为购买,已经显示国家在标准服务政策上的变化。

收录内容(摘自网站“特别声明”)
– 本系统将在《国家标准批准发布公告》发布后20个工作日内,公开新批准发布的国家标准文本,其中涉及采标的推荐性国家标准的公开,将在遵守国际版权政策前提下进行。
– 本系统公开了质检总局、国家标准委2017年1月1日前已批准发布的所有强制性国家标准基础类推荐性国家标准(非采标),其他推荐性国家标准(非采标)将在2017年底前陆续完成公开。
食品安全、环境保护、工程建设方面的国家标准未纳入本系统,请访问以下链接进行查询……

公开方式
根据说明,公开方式依国标的强制性/推荐性、以及是否采用国际标准而有所不同,分为三种:
一,全文下载:GB强制性国家标准(非采标)
目前共2,321项
二,在线阅读:GB强制性国家标准(全部)、GB/T推荐性国家标准(非采标)
目前共3470项+3,037项
三,题录信息:GB/T推荐性国家标准 (采标)
目前共3,075项(题录原来就有不少系统提供查询)

很遗憾的是,图情领域相当部分标准都是推荐标准,且多采用国际标准。而只要标注了“采”字,就只提供题录信息,哪怕所采用的并非ISO等要求版权保护的标准。比如文献著录系列标准,采用的是ISBD,曾听说IFLA不申请ISO就是为了促进推广利用。但现在国标注上个“采”字,就名正言顺不公开了(目前GB/T 3792.4-2009“非书资料”是漏网之鱼,未标注“采”字,提供在线阅读)。
结论是,此次公开,图情领域获益有限

via 微信公众号“消防百事通”:“国家标准全文公开系统”上线运行 6507项国标已公开!附网址!(2017-3-17)

PatentsView:专利数据可视化平台

建立于2012年的 PatentsView 专利数据可视化和分析平台,由美国专利商标局联合多家机构开发,是美国政府信息公开的组成部分,目的在于增加美国专利数据的价值、可用性和透明度。虽然只是美国专利,但专利申请者来自世界各国,因此可以概览世界各国、各技术领域的专利情况。
PatentsView 利用专利元数据,从技术分类、受让人/权利所有人、引用模式、位置(国家、美国州)、合作发明者网络等不同途径,呈现百多年来的美国专利。 除了可视化展示,数据还提供API、直接查询和批量下载3种利用方式,以CC-By共享。这是从数字化(专利数据库)到数据化的一个很好例子。

网站提供的4种数据呈现方式
关系
可视化呈现2001年以来,前100项引用最多的专利,其受让人、专利数和发明人之间的关系。可限定地点(美国各州及国家,其中没有中国)和技术领域。
位置
以地图方式呈现2012年以来,各国各城市专利数量。
地图可以放大缩小。中国大陆完全被日本、韩国、台湾压倒,唯一亮点在深圳。上海可怜地在淹没在杭州苏州之下,要把地图放到很大才看得到那个小点。
比较
可视化呈现1976-2016年间,各国、美国各州或技术领域,专利数量变化与对比。
除了专利总量,还可以通过下拉选择,直观了解各国不同年份在不同技术领域的专利数量排名。比如来自中国的专利逐年增加,2016年位总量位列第4,其中化学、仪器也位列第4,而设计位列第3,机械工程和其他位列第6,植物位列第18(仅4件,各国数量都很少)。
查询
包括1976-2016年间专利,可以从专利、发明人、受让人及专利分类查询,以清单方式显示查询结果。可点击结果了解专利详情,并进一步到Google Patents看专利全文。
同时,还可以点击查询结果中的受让人等,获取类似前述“关系”的可视化呈现,如华为技术公司专利关系图;该公司专利最多的发明人(Wei Min Li,361件)的专利及与其他公司专利的关系。

网站提供的3种数据源,可供自主探索
API
提供7个端点,可从专利、发明人、受让人、国家及专利分类等获取数据,用于进一步分析。
网站列出可以探索的3个例子是:
1、【技术】哪些公司拥有3D打印专利?他们位于哪里?在他们得到3D打印专利前后,这些公司在哪些技术中创新?
2、【排名】在最近5年的美国专利中,什么技术最通用?专利排名靠前的美国城市和非美国城市?
3、【发明人】最近30年中,谁是最多产的美国发明人?他们的专利活动(专利数、专利类型和合作发明人)如何随时间变化?
– 查询(见前)
数据下载
数十个不同类型的原始数据文档,从数KB到数十GB不等,可下载后用于数据分析挖掘

比如微信“大数据文摘”上的“苹果VS谷歌,可视化两厂所有专利后看创新模式差异”,就是利用PatentsView制作的。本博文即看此文而撰写。