大数据时代医学硕士生数据素养的现状研究.pdf

DOI：10.19893/ki.ydyxb.2022-0267第 21 卷第 2 期2023 年 6 月延安大学学报（医学科学版）Journal of Yanan University(Medical Science Edition)Vol.21 No.2Jun.2023大数据时代医学硕士生数据素养的现状研究房凤凤，边红艳，刘敏丽，穆珍珍，王宁宁，冯俏*（延安大学医学院，陕西 延安 716000）摘要：目的调查高校医学硕士生数据素养现状，以期为高校培养研究生数据素养能力提供参考。方法基于国内外数据素养评价体系研究，以延安大学医学硕士生为研究对象，采用自编问卷，利用方便抽样的方法，对医学硕士生进行数据素养水平调查，并对结果进行统计分析。结果延安大学医学硕士生数据素养得分为（74.8814.78）分，总体处于中等偏上水平。硕士三年级数据素养优于低年级硕士生；相对于未发表论文的硕士生，发表过论文者有更好的数据素养；基础医学与护理专业的数据素养优于其他专业，差异具有统计学意义（P0.05）。结论国内硕士生数据素养水平仍需要不断提升，尤其是数据管理与处理和数据共享与安全。高等院校应重视数据素养能力培养，具有针对性地培养学生数据素养能力。关键词：数据素养；医学生；硕士生；大数据；教育策略中图分类号：R195.1 文献标识码：A 文章编号：1672-2639（2023）02-0049-05Research on the current situation of data literacy of medical mastersstudents in the era of big dataFANG Fengfeng，BIAN Hongyan，LIU Minli，MU Zhenzhen，WANG Ningning，FENG Qiao*（Medical College of Yanan University，Yanan 716000，China）Abstract：Objective To investigate the current situation of data literacy of medical masters students in colleges and universities，aiming to provide a theoretical basis for universities to cultivate the data literacy ability of graduate students.Methods Based on the study of data literacy evaluation system at home and abroad，the data literacy level of master medical students was surveyed and the results were statistically analyzed by using a self-compiled questionnaire and a convenient sampling method.Results The data literacy score of medical masters students of Yanan University was（74.88 14.78）points，which was generally at the upper middle level.Data literacy in the third year of the masters degree was better than that of the lower masters students.Compared with unpublished masters students，those who have published papers have better data literacy；the data literacy of basic medicine and nursing majors was superior to that of other majors，and the difference was statistically significant（P0.05）.Conclusion The data literacy level of domestic masters students still needs to be continuously improved，especially data management and processing，data sharing and security.Colleges and universities should attach importance to the cultivation of data literacy ability and cultivate students data literacy ability in a targeted manner.Key words：Data literacy；Medical student；Postgraduates；Big data；Educational strate基金项目：陕西省高等教育学会教育科学研究项目（XGH21133）；延安大学研究生教育创新计划项目（YCX2021092）；延安大学教学改革项目（YDJGYB21-04）；延安大学科研计划项目（YDQ2019-37）。作者简介：房凤凤（1997），女，陕西延安人，在读硕士研究生。研究方向：临床心理护理，内科学。*通信作者：冯 俏（1988），女，陕西榆林人，讲师，硕士。研究方向：慢性病的预防与护理。E-mail：49第 21 卷 延安大学学报（医学科学版）第 2 期大数据背景下，随着现代医学的快速发展以及信息技术在医学中的应用，新知识、新理论、新指南、新技术层出不穷，硕士生培养作为医疗创新人才教育中的关键一环，提升自身数据素养非常重要。数据素养1是具备数据意识和数据敏感性，能够有效且恰当地获取、分析、处理、利用和展现数据，并具备批判性思维的能力。数据素养已逐渐成为科研从事者的必备技能2，同时也成为各个科研领域发展的重要内在驱动力。医学硕士生是数据素养培养的重要对象，是医疗科研工作的承载者和继承者，且硕士阶段是培养数据素养的黄金时期。近年来我国硕士生招生人数逐年增加。2022年教育部印发 专业学位硕士生教育发展方案（20202025）3，明确到2025年将硕士专业学位硕士生招生规模扩大到硕士生招生总规模的三分之二左右。硕士生作为高校科研创新的主力之一，数据素养是其参与科研的必备技能之一，也是硕士生教育的重要组成部分。而事实上，研究生的科研活动常常会受到数据收集、管理、统计、分析和应用等能力的掣肘4，给科研活动带来诸多困难。相比国外数据素养研究时间较长、程度较深、覆盖面较广，研究成果也相对国内较多。而我国数据素养研究起步晚，仍处于引进，吸收、消化、探索阶段，数据素养概念内涵、评价体系和教育策略也处于不断深入研究中。基于此，本文通过对延安大学医学硕士生进行数据素养的调查和评价，了解高校医学硕士生数据素养情况，旨在为高校硕士生数据素养培养提供理论依据。1对象与方法1.1对象本研究使用问卷星平台，通过微信、QQ 等方式于2022年5月1日至15日发放给延安大学医学院各专业、各年级在读硕士生进行填写。回收问卷140份，其中有效问卷132份，有效率达到94.3。1.2方法基于国内外数据素养内涵及评价指标，参考和借鉴叶新友5和黄如花6等人的问卷，并结合专家意见、地方高校特点等对条目进行调整和修改，经过预调查结果及反馈意见，形成最终问卷，确定了数据意识、数据收集、数据管理与处理、数据共享与安全、数据伦理5个评价维度。该评价指标体系采用李克特五级量表的方法设计，涵盖各维度和指标，包括被调查者基本信息共计 33道题的调查问卷。满分 100 分，将数据素养得分按照 60 分以下、6080 分、80 分以上分为差、中、优三个等级7。为确保调查问卷的精确程度，根据预调查数据，借助SPSS 25.0数据分析软件中Cronbachs对量表信度验证，问卷信度为0.977，说明本量表具有较高的信效度，25项条目均保留。效度分析采用探索因子分析法进行检验，KMO 值为 0.945，Bartlett 球形度检验的Sig值为0.000（P0.001），说明问卷适合进行因素分析。1.3统计学方法采用SPSS 25.0软件进行统计学分析，符合正态分布的计量资料以（x s）表示，两组间比较采用t检验，多组间比较采用单因素方差分析；偏态分布的连续型变量以M（P25，P75）表示，用非参数检验，以P0.05为差异有统计学意义。2结果2.1调查对象基本情况被调查者中，从性别来看，以女性居多，占比72.2%；从学位类别来看，专业型硕士占比61.4%，学术型硕士占比38.6%；从年级来看，一年级接受调查的人数最多，占比49.2%；从发表论文来看，未发表者居多，占比65.9%，发表过中文或英文占比20.4%，已发表中文和英文占比13.6%；从专业分布来看，接受调查的人数从高到低依次为：基础专业、护理专业、临床专业、检验专业分别占比 34.8%、31.1%、29.5%、4.5%。2.2硕士生数据素养总体得分情况本次调查中，医学硕士生数据素养的平均得分为（74.8814.78），总体处于中等偏上水平。各维度条目总分5分，平均得分见图1，结果显示数据意识和数据伦理整体平均值分别为3.96、3.91，接近4，表明医学硕士生能够认识到数据的重要性和敏感性，在科研工作中能遵守学术道德并熟悉相关法律法规；数据管理与处理和数据共享与安全分别为 3.57、3.59，相比其他维度较低，说明医学硕士生在科学研究过程中对数据内容的管理、数据的统计分析、数据共享以及数据保护等方面较薄弱，有待提升。2.3硕士研究生数据素养影响因素分析从性别来看，男生数据素养各维度得分均高于50大数据时代医学硕士生数据素养的现状研究女生，在数据管理与处理维度，男生与女生有显著性差异（P0.05），表1。不同学位的医学硕士生在数据素养各维度均无统计学意义，但从表1中可以看出，学术型硕士生的数据素养各维度分值均高于专业型硕士生。从年级来看，不同年级数据素养各维度得分随着年级递增而增加，差异具有统计学意义，进一步分析年级在数据素养各维度之间差异，结果显示：三年级与一、二年级在数据意识、数据收集、数据管理与处理都存在统计学差异，另三年级与一年级在数据共享与安全、数据伦理存在统计学差异（P0.05），表1。这可能是因为年级越高的硕士生，科研活动时间越长，经历越丰富，对数据素养知识掌握程度越强。从发表文献情况来看，不同发表论文情况硕士生的数据素养结果存在统计学差异，进一步比较分析：中英文均发表的学生与未发表论文的学生在数据意识、数据收集、数据管理与处理、数据共享与安全存在显著差异；中英文均发表的学生和发表中文或英文的学生也存在差异（P0.05，表1），说明论文发表情况越好的学生，数据素养越高。从专业来看，不同专业的医学硕士生数据素养结果存在统计学差异，进一步分析显示：与临床相比，护理在数据意识和数据收集维度有差异；而与基础相比，在数据收集、数据管理与处理与数据伦理维度差异具有统计学意义（P0.05，表1）。不同学科课程设置不同，基础专业在数据技能课程上要求较高、数据素养基础较好，因此总体情况较优8。3讨论本研究结果表明该校医学硕士生数据素养整体处于中等偏上水平，说明当前该校医学硕士生已具备基本的数据素养。数据素养各维度存在差异，其中，数据意识和数据伦理整体呈乐观趋势，而数据管理与处理以及数据共享与安全相比则较低。王于心等8对医学研究生数据素养进行调查，结果显示数据素养水平为中等水平，在数据使用与权益方面水平较低。余维杰等9研究分析显示，医学类研究生数据素养水平较高，但数据素养水平短板在于数据能力。3.1数据意识数据意识是数据驱动，是指科研工作者能够认识到数据的重要性、时效性和敏感性，具备严谨对待数据的能力。本研究结果表明，年级越高、论文发表越多的硕士生数据意识相对较高。大多数硕士生能够认识到数据的重要性，具有使用数据解决问题的意识，能够清晰描述对数据的需求，以及了解数据生命周期等。叶新友等5通过对江南大学的研究生数据素养调查，结果指出国内研究生整体数据意识很高，90%以上的研究生都能认识到数据对科研工作的重要性。3.2数据收集数据收集是科研工作的基础，指具备正确获取、收集数据，在海量数据中挖掘有用数据并检验数据正确性的能力。数据收集是科研工作的关键一环，其结果将直接影响后续数据统计分析及科研结果。在本次调研中硕士生的数据收集能力尚可，但还有待提升。3.3数据管理与处理数据管理与处理是指制订数据管理计划，并正确选用数据分析方法和工具分析数据，最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用，将结果可视化，并对其内在含义进行解读以及对未来趋势进行预测等过程10，是数据素养的核心能力，贯穿科研工作始终。本研究结果表明，我校硕士生的数据管理、更新、分析和解读等方面的能力相对较薄弱，这与Ming W等2以及张晓阳等11的研究结果一致，说明研究生数据处理与分析能力亟待加强。3.4数据共享与安全数据共享与安全是指数据拥有者愿意在一定范围内共享交流科研数据，并能安全保护和存储数据。本研究调查分析发现，硕士生在此维度能力表现一般。秦小燕等12认为数据交流是数据素养不可或缺的一部分，数据需要在遵循法律规范的基础上，通过数据平台或者能互通的数据节点，以开放数据意识 3.96数据收集3.733.57数据管理与处理3.59数据共享与安全3.91数据伦理图1 数据素养各维度条目均值51第 21 卷 延安大学学报（医学科学版）第 2 期的态度交流、共享与合作。数据共享是现代科学的基石之一，可实现大规模分析，努力将数据共享转变为各方和整个科学进步的双赢局面，调查发现经济利益、额外出版的优先级以及担心数据重新分析后遭到质疑是作者的主要担忧13-15。因此，加强数据共享与安全能力是至关重要的。3.5数据伦理数据伦理是指个体在利用数据过程中所遵守表1医学硕士生数据素养影响因素分析 M（Q1，Q3）因素性别男女P学位类别学术型专业型P年级一年级二年级三年级P发表文献情况未发表已发表中文或英文已发表中文和英文P专业临床护理基础检验P数据意识4.25（3.31，4.75）4.00（3.25，4.50）0.2604.00（3.25，4.75）4.00（3.50，4.50）0.8054.00（3.00，4.25）4.00（3.40，4.81）4.50（4.00，5.00）ab0.0004.00（3.25，4.25）4.25（3.50，4.75）4.75（3.69，5.00）c0.0193.75（3.00，4.25）e4.25（3.63，5.00）4.13（3.50，4.50）3.00（3.00，4.75）0.011数据收集4.00（3.21，5.00）3.67（3.17，4.00）0.0653.50（3.00，4.42）3.83（3.33，4.17）0.2333.50（3.00，4.00）3.42（3.04，4.29）4.17（3.67.5.00）ab0.0003.50（3.00，4.00）3.67（3.17，4.17）4.83（4.00，5.00）c0.0013.17（3.00，4.00）ef3.83（3.33，4.92）4.00（3.33，4.33）3.17（3.17，4.38）0.008数据管理与处理4.00（3.05，4.40）3.40（3.00，4.00）0.0403.40（3.00，4.00）3.80（3.20，4.00）0.1783.20（3.00，4.00）3.40（2.85，4.00）4.00（3.60，4.80）ab0.0003.40（3.00，4.00）3.60（3.20，4.00）4.40（3.50，5.00）c0.0043.00（2.80，4.00）f3.60（3.00，4.20）3.90（3.35，4.05）2.50（2.35，4.10）0.007数据共享与安全3.90（3.00，4.60）3.60（3.00，4.00）0.1283.60（3.00，4.00）3.80（3.20，4.00）0.3043.40（3.00，4.00）3.61（2.85，4.00）3.80（3.40，4.60）a0.0093.60（3.00，4.00）3.60（3.00，4.00）4.00（3.80，5.00）cd0.0073.40（3.00，4.00）3.60（3.00，4.00）3.80（3.40，4.10）2.20（2.00，4.25）0.085数据伦理4.00（3.20，5.00）4.00（3.25，4.20）0.2434.00（3.20，4.20）4.00（3.40，4.80）0.1964.00（3.00，4.10）4.00（3.00，4.40）4.20（4.00，5.00）a0.0034.00（3.20，4.20）4.00（3.20，4.40）4.40（4.00，4.50）0.0723.60（3.00，4.00）f4.00（3.50，4.50）4.00（3.95，5.00）3.00（3.00，4.25）0.004综合79.20（64.40，90.80）72.80（64.20，81.40）0.00078.40（68.00，84.40）72.00（63.60，86.40）0.26170.40（60.40，80.40）72.00（57.00，87.00）83.20（76.00，96.80）ab0.00071.20（60.00，82.40）72.00（61.80，80.80）85.60（76.80，98.00）c0.00066.40（60.00，80.00）f76.00（67.20，87.60）79.20（71.00，86.00）60.20（54.40，86.60）0.008 注：与一年级相比，a0.05；与二年级相比，b0.05；与未发表文献相比，c0.05；与已发表中文或英文相比，d0.05；与护理相比，e0.05；与基础相比，f0.05。52大数据时代医学硕士生数据素养的现状研究的法律和道德规范的总称16，包括在数据利用、分析、解读以及交流共享等过程中，能够遵守数据相关规定。在本次调研中，我校多数硕士生的数据伦理水平较高，基本掌握学术相关法律知识。4提升策略根据笔者对医学硕士生数据素养现状及影响因素的调查，发现学生数据素养处于中等水平，存在个体差异以及年级、论文发表、专业对数据素养有不同程度的影响，因此必须重视医学硕士生数据素养的培养，尤其是数据管理与处理、数据共享与安全。从学校层面，首先，组建一支以意识为引领、以知识为基础、以技能为核心、以能力为支撑的数据素养教师团队17；第二，加大数据管理与处理课时比重；第三，丰富的实践平台，积极与其他高校合作，搭建数据共享平台，开展数据素养学术讲座、科研项目申请培训等。从学生层面，首先，学生应该利用好学校提供的以及丰富的网络数据资源，积极参与学校组织的数据素养培训、讲座、技能考核、科研项目等活动；其次，增强与老师、同门、同学之间的交流与合作；最后，坚持不懈地学习与积累。数据素养的培养是一个循序渐进的过程，不会一蹴而就，在日常学习中就重视培养自己的数据素养，才能在庞大复杂的数据资源中有效利用和深度挖掘数据，实现数据价值最大化，从而解决科学问题，提升科研效率，以促进数据资源与医疗工作的有效融合，推进硕士生数据素养的自主可持续发展。5结语大数据背景下，数据素养已成为科研从业者及相关辅助行业的必备素养。医学硕士生作为未来医疗科研工作的重要群体，数据素养对其尤为重要。高校以及学生自身都应注重数据素养的培养，为科研工作奠定基础。目前对医学研究生这一人群的数据素养的研究并不多见。本研究通过自编问卷对医学硕士研究生数据素养进行调查，并结合实际情况进行针对性、有层次的培养，为后续高校研究生数据素养评价及培养的研究者和教育者提供参考依据。参考文献：1 郝媛玲，沈婷婷.数据素养及其培养机制的构建与策略思考 J.情报理论与实践，2016，39（1）：58-632 MING W，HUI H.Data Literacy Education Design Based on Needs of Graduate 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