數據館員的勝任力模型構建與培養路徑研究

文/淮安市第一人民醫院圖書館 高志紅

面對海量數據資源環境的時代演變，數據科學作為一門獨立學科由計算機科學家William S. Cleveland提出，融合計算機、統計等學科，以數據為基礎，為多樣化問題解決提供決策支持[1]，其以大數據為驅動的研究方法為圖書情報學科的發展帶來了新的契機，借助大數據分析思維，驅使其在圖書情報的研究對象、信息服務、用戶信息素養等方面產生了深遠影響[2]，大數據為核心的科學環境下，也對圖書情報人員培養和圖書館員發展提供了新的探索方向。

隨著學科領域信息數據的不斷涌現，讀者對于學科內精準信息獲取的需求量急劇增加，學科服務也從最開始的資源建設、參考咨詢等工作向基于學科領域數據的情報分析、知識發現等深層次情報信息服務轉變，大數據技術的迭代更新也為海量學科數據的分析實現提供了研究方法與研究工具[3]，學科服務環境的變化，對傳統模式下的學科館員提出了更高要求，要求館員掌握數據存儲、收集、數據挖掘、數據可視化等知識服務技能，基于圖書館業務數據，來為用戶提供個性化、精準度更高的情報信息服務[4]。在開放獲取的時代背景下，開放數據已經成為傳播科研成果的重要手段之一，開放科學數據也是開放獲取中的重要一環，與此同時圖書館人員也在其中扮演著重要角色，館員也應該不斷提升自身的數據服務能力，更好地幫助科研工作者獲得、分析及利用科學數據信息，推動知識的交流與共享以及驅動科學研究創新發展[5]，勝任力模型是指擔任某一特定任務角色所需要的個體特征和個人潛在的、深層次特征的勝任特征總和，借鑒勝任力理論來構建數據館員勝任力模型，能夠為圖書館人才評價，學科服務轉型和服務質量提高方面提供支撐[6]。根據上述背景，文章綜合運用文獻分析法、內容分析法基于勝任力洋蔥模型構建數據館員勝任力模型，并根據勝任力特征模型對數據館員的培養路徑提出建議，旨在培養圖書館數據館員勝任力并促成館員實現自身角色轉型。

一、基礎理論與文獻回顧

（一）勝任力相關研究。勝任力這個概念最早由美國心理學家D·C.McClelland于1973年正式提出，是指能將某一工作中有卓越成就者與普通者分開來的個人的深層次特征，可以是動機、特質、自我形象、態度或價值觀、某領域知識、認知或行為技能等任何可以被可靠測量或計數的并且能區分優秀與一般績效的個體特征。隨著勝任力相關基礎理論，人崗匹配理論、人力資本理論、特質理論的發展和成熟，對于勝任力模型的研究也逐漸趨于完善，其中比較經典的模型有D·C.McClelland勝任力冰山模型和Richard Boyatzis勝任力洋蔥模型。D·C.McClelland認為勝任力是用來區分表現優秀者和一般者的特征，主要包括知識、技能、社會角色、自我概念、特質與動機[7]，由以上六部分特征組成勝任力結構，D·C.McClelland則提出勝任力冰山模型，冰山模型將勝任力特征分為兩部分：（1）冰山水上的表層特征如知識、技能等，可以通過相應的教育培訓活動習得，易于被測量。（2）冰山水下的深層特征如特質、自我概念、社會角色和動機，這些特征是比較難進行測量，也很難通過外界干預進行變化，但這些特征在相應崗位中的核心關鍵能力[8]。之后，美國學者Lyle M.Spencer在此基礎上提出素質冰山模型，對冰山模型加以深化和改進[9]。美國學者Richard Boyatzis在冰山模型基礎上提出素質洋蔥模型，將整個勝任力結構分為三層洋蔥狀，易于培養和測量的知識和技能處于最外層稱為顯質層，社會角色、態度價值觀、自我形象處于中間層稱為變質層，最難以測量和評價的特質和動機處于最內層稱為潛質層[10]。

（二）國內數據館員勝任力相關研究。目前，國內已有很多學者針對數據館員崗位勝任力展開研究。董薇[11]從數據素養的角度闡述了數據館員所應具備的數據素養核心能力以及數據素養的培養路徑；郝媛玲[12]從技術能力、知識能力、行為能力、環境能力歸納總結數據館員這個新角色的數據素質能力模型；左平熙[13]將館員數據素養劃分意識態度層、數據知識層、技能應用層以及思維方法層四個層次構建玲館員數據素養模型。明希紅、任淑敏[14]基于洋蔥模型構建玲醫學院校圖書館數據館員能力素質模型；柏雪[15]在科學數據管理全生命周期的基礎上，從知識、技能和個人綜合素質三個維度構建了數據館員崗位勝任力模型，并基于模型提出數據館員的職業能力發展策略；施雨、張曉陽[16]采用專家調查法和扎根理論，從專業知識、工作能力、個人特質三個維度構建數據館員勝任力模型。

二、數據館員勝任力研究設計

基于以上研究，以中國知網為數據源，“數據館員”為主題詞，共檢索到205篇文獻，采用文獻分析法與內容分析法，提取數據館員崗位勝任特征，結合科學數據全生命周期管理，采用Richard Boyatzis提出的洋蔥模型構建數據館員崗位勝任力模型，構建模型如下：

（一）最外層。最外層包括專業知識和技能，數據館員工作內容和服務方式決定了其自身應具有深厚的數據資源管理相關的專業基礎理論知識，如應具有情報學、信息資源管理，計算機等相關專業背景[17]，隨著信息化進程的快速發展，數據資源的共享，國家對于數據的規范化使用持續關注，數據館員應及時追蹤與科研數據管理相關政策法規，推動數據的共享流動，以挖掘出科研數據的最大價值；科研數字化環境的不斷變化[18]，數據館員也應掌握科學數據管理生命周期知識、學科數據知識、從數據產生與獲取到數據出版與共享嵌入圖書館科學數據服務，促進圖書館的升級與發展；學科服務是圖書館亙古不變的主題，了解相關學科的基礎理論和知識有助于數據館員更好地服務科研人員。在專業技能方面，數據館員應該熟練掌握數據可視化、數據的分析與處理、數據存儲與維護等相關軟件工具，在數據分析與處理方面，一般要求掌握常見的數據統計工具如：SPSS、Stata、MATLAB等；數據可視化方面，Tableau、Power BI、Fine BI等BI處理與分析工具、計量分析軟件CiteSpace、HistCite、VOSviewer等、地理可視化工具ArcGIS、QGIS等工具在數據館員的工作中占據重要位置[19]。除此之外，數據館員還應掌握計算機編程方面的相關知識，至少熟練掌握一種計算機語言，如R、Python等。

（二）中間層。中間層包括獨立工作、團隊合作、溝通與協調能力、組織分析能力，數據館員無論對內對外都需要有良好的溝通和交流能力，對內數據館員應該能夠運用數據思維獨立分析研究人員的數據服務需求，運用專業知識和技能高效獨立地完成數據分析工作[20]，在項目管理的過程，需要數據館員具備良好的團隊合作、組織分析，能夠很好地對項目進行規劃、協調與實施，做好項目過程中的時間管理，提供更優質的數據服務，為問題的解決提供信息支撐。同時，對外數據館員要與服務研究人員與其團隊成員進行高效的溝通，因此要求其掌握良好的溝通與協調能力，能夠及時地掌握科研團隊的數據需要的變化，以科研團隊的數據需求為導向，動態的調整自身的服務策略，以更精準、更高效的服務為科研團隊提供數據上的支撐。

（三）核心層。核心層包括用戶意識、創新能力、自主學習等相關能力。意識到用戶的重要性，數據館員所產生的數據產品最終是服務于科研人員或相關政策制定的決策者，只有站在用戶的角度去對問題進行解讀和分析，基于此提出的解決方案才更加具有效果，更能對科研人員和決策制定者產生積極的影響，因此數據館員應具備強烈的為用戶服務的意識，將自身的數據資源優勢轉變為決策優勢[21]。創新能力是指利用已有知識和經驗，對科學數據管理服務進行改進和創新，優化數據服務環節和流程，更好地協助科研人員進行管理科學數據。知識變化發展的日新月異，要求數據館員掌握自主學習能力，不斷地學習新的知識和技能，與科研人員共同進步，為數據服務過程中的問題解決提供可靠支撐。數據館員崗位勝任力模型由內到外，其重要程度逐漸降低，核心層的關鍵能力在科學數據的服務過程中尤為重要。

三、數據館員培養路徑

（一）合理設置培訓環節，提升館員數據素養。良好的數據素養可以幫助館員在數據密集型的科研工作中為科研人員提供更為優質的服務，更精準地幫助科研人員解決問題。在提升館員數據素養方面，數據館員的培訓內容應涵蓋科學數據管理的全生命周期所應具備的數據相關知識，既要包含數據相關技術、技能的培訓學習，也要包括科學數據相關政策、數據管理的相關理論知識。此外，轉變培訓方式，以實際案例為主，提升數據館員的實踐能力，增加培訓過程中的趣味性，引起館員對數據服務的興趣[22]。激勵館員參加學術講座，開放培訓學習資源和開發系列培訓，針對數據服務過程中有關問題開展素養教育，系統性地構建館員數據素養建設整體規劃，提高館員智慧分析數據能力，高效開展科學數據管理服務。

（二）構建館員考核體系，挖掘潛能提升績效。通過數據館員的崗位勝任力模型制定數據館員綜合考評體系，結合勝任力特征采用問卷調查、勝任力測評系統構建全方位的評估體系[23]，評估數據館員的服務效能，通過考核結果幫助館員認識自身階段性的服務表現，找到勝任力組織結構的短板，及時調整自身的發展方向和培訓重點，推動館員向數據館員勝任力水平標準發展，提高館員對自身數據科學素養和綜合能力素質、科學數據管理服務能力的重點，并通過組織培訓的方式，對館員進行正向引導，挖掘數據館員的潛力，促進數據服務的不斷創新。

四、結語

開放科學環境下，數據資源的海量增長，科研人員對于科學數據管理服務需求的不斷增加，數據服務逐漸成為學科服務的一個重要部分。因此，圖書館應推動發展數據人才的培養，推動館員的發展和轉型，深度重塑圖書館館員，使其轉變成符合時代發展需求的專業人才，全方位提升圖書館的數據服務能力。