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摘 要：在信息膨胀的大数据时代，数据素养成为信息素养的重要组成部分，社会对人才的数据素养提出了更高更严格的要求。而大学生身为未来社会的主力军，评估高校大学生的数据素养能力，探索提升大学生数据素养的有效策略，就显得尤为重要。本研究通过实地走访，发放调查问卷，对嘉兴大学的大学生进行了调查，根据他们的数据素养现状，关注存在的问题，提出改善措施，以此为例，为各地大学生数据素养的提升提供参考与建议，共同助力大学生综合素养的提高。

关键词：大数据时代；数据素养；大学生

一、调查基本情况

1.调查对象

本次调查活动的目标对象是浙江省嘉兴大学的学生群体。为了确保调查结果的全面性和代表性，我们特别从各个学院、不同专业方向以及不同年级中选取了一部分学生作为调查的样本。

2.调查方法

本次调查方法采用问卷调查法，问卷包括27个单选题，3个多选题和一个开放性问题。为获得更多的调查样本，我们采取将问卷发布至学校社交平台，以及同学之间分享。调查时在考虑样本分布相对均衡的前提下，从在校学生中随机抽取不同专业不同年级的学生作为调查对象。本次调查共发布135份问卷，最终收获了123份有效问卷。问卷有效率达到91.11%

3.数据统计方法

我们运用问卷星软件对问卷进行分类统计。

二、大数据时代大学生数据素养现状及存在的主要问题

1.大学生对“数据素养”的认知较为模糊

在大数据时代背景下，敏锐的数据意识作为大数据价值得以发展的助推力，显现出越来越来重要的作用。但经调查研究结果显示，在数据意识方面，大学生对“数据素养”一词的定义较为模糊，对其内涵的认识不够深刻。调查发现，78.85%的大学生在不同程度上能够认识到具备良好的数据素养的重要性，而在对“数据素养”一词的了解程度上，40.65%和14.63%的大学生表示只了解一部分或不太了解，甚至有6.5%的大学生表示非常不了解，这表明大学生虽然已经意识到具备良好数据素养的重要性，但对其认知比较模糊，社会对数据素养的普及教育还有待加强。

大学生对数据素养隐含的内在价值认识也有限，特别是大一、大二的学生，他们的认知程度低于大三、大四的学生，而大三、大四的学生对数据素养内在价值更为了解（大一、大二学生不了解数据素养隐含价值的人数占比为25%和22.45%，而大三大四的人数占比为9.25%和16%）。

2.大学生数据收集和管理存在困难

数据收集是获取大数据信息和洞察数据背后隐藏现象的基础，为分析、决策和创新提供原始材料。数据管理的意义在于确保数据的准确性、完整性和安全性，优化数据资源的利用，为有效的数据分析提供支持。调查数据显示，在数据收集方式上，互联网搜索（73.98%）和学术论文与期刊（69.11%）是主要的数据来源，仅有1.63%的学生还会通过其他方式进行数据收集，而在数据收集过程中，大学生遇到的主要困难是数据处理复杂性（69.11%）和数据质量不高（65.04%），由此可得出大学生数据收集渠道的单一性和局限性，会导致学生难以处理复杂数据，并较难获得高质量数据。在数据管理方面，对于数据库管理系统（DBMS），仅有33.33%的大学生表示了解并尝试使用过。由此可以说明，学生缺乏足够的实践机会应用和掌握数据库管理系统，学校缺乏培养大学生数据管理能力和数据库技术的课程的有效安排。

3.大学生数据分析能力有待提升

数据分析是大数据时代下洞察趋势、优化决策和驱动创新的关键工具。通过调查发现，大学生虽然具备了一定的数据分析能力，但在数据分析工具的使用方面还存在问题。调查显示，61.79%的学生认为自己能够基于数据联系实际问题，55.28%的学生认为自己能选择正确的数据分析方法，这表明大学生具备一定的数据分析能力。然而，数据显示仅有47.16%的学生认为自己能熟练掌握1种及以上的数据分析工具，不到一半的人数比重说明大学生群体对于数据分析工具使用熟练程度的差距较大，大部分大学生数据分析工具使用技能有待提高。

三、大数据时代大学生数据素养提升措施

1、教育教学与实践文化融合新策略，多维度提升大学生数据意识

对于大学生所存在的数据意识不足的问题，高校要建立符合学生成长环境和需求的数据素养框架，让学生具备一种阅读、处理、分析和辩论数据的能力（王琳娜，魏春生，2020）[1]。在教学方面，学校可以开设数据素养课程向学生系统介绍数据的基本概念、数据的获取与处理方法、数据分析工具与技能等，也可以开展相关实践课程，通过对数据分析工具的综合运用，包括R语言数据分析、程序设计实训、专业实训等，从而使学生对数据素养有更为全面和深入的了解（班蕾，2021）[1]。；在实践活动方面，学校可以组织各种形式的数据竞赛，如数据分析大赛，鼓励学生积极参与，通过实际操作提升数据应用能力和创新意识。在校园文化方面，学校可以创建数据文化氛围：通过举办数据主题的活动、展览等，营造浓厚的数据文化氛围，让学生在潜移默化中增强数据意识。

2、建立严格的数据质量控制机制，优化数据收集流程。

在数据收集过程中，应当设立明确的数据质量标准，对数据进行严格的监控和筛选，确保数据的准确性和完整性。对于不符合标准的数据，应及时进行修正或剔除，以避免对研究结果产生不良影响。学生应当提高创新思维和实践能力，努力形成数据思维方式，使其成为学习管理体系中的重要组成部分，从而提高自身的数据素养（淦苏美，2020）[1]。积极尝试多样化的数据采集方法和工具，不断探索适合自身研究的数据收集方案，解决数据难以获取问题。此外，通过优化数据收集流程可以降低数据处理的复杂度，减少研究的时间成本；同时，应当合理安排数据收集的时间节点和流程进度，确保后续研究的顺利进行。

3、加强数据库管理系统的教育和培训，推动实践项目与理论知识相结合

高校应增设数据库管理系统的相关课程和实践项目，使学生在了解数据库管理系统基本概念及原理的基础上，更好地掌握数据库设计、数据导入导出、数据查询优化等技能，提升数据处理和管理的效率。高校在打造校企实训实习基地的同时，可以和企业开展合作办学，不断积累自身的数据实践操作经验，帮助学生更好的掌握数据库管理系统。同时，应当提升学生数据安全意识，明确数据的存储、备份、共享和使用的具体流程和要求，加强数据库管理系统的安全设置和权限管理，确保只有相关授权人员能够访问和修改数据，防止数据泄露和恶意篡改。

参考文献：

[1].王琳娜，魏春生. 信息化背景下高校大学生数据素养教育的模式探析[J]. 教育论坛，2020.

[2].班蕾.大学生数据素养教学体系构建研究——以经管专业为例[J].现代商贸工业，2021，42（29）：141-143.

[3].淦苏美.数字经济背景下高校大学生数据素养的现状及提升策略[J].浙江交通职业技术学院学报，2020，21（1）：81-85.

注：本文系嘉兴大学2023年度创新创业项目《大数据时代大学生数据素养现状调查与提升策略分析——以嘉兴学院为例》（项目编号：8517231127）的研究成果。

作者简介：孙震（2004—），男，汉族，浙江杭州人，本科在读，单位：嘉兴大学。