图书情报工作

图书情报工作 >

2018 , Vol. 62 >Issue 4: 28 - 36

DOI: https://doi.org/10.13266/j.issn.0252-3116.2018.04.004

理论研究

面向知识创新的科研团队数据能力模型构建研究

  • 杜杏叶 ,
  • 李贺 ,
  • 李卓卓
展开
  • 1. 吉林大学管理学院 长春 130022;
    2. 中国科学院文献情报中心 北京 100190;
    3. 苏州大学社会学院档案与电子政务系 苏州 215123
杜杏叶(ORCID:0000-0001-5016-0561),副研究馆员,副编审,博士研究生,E-mail:duxy@mail.las.ac.cn;李贺(ORCID:0000-0001-8847-3619),教授,博士生导师;李卓卓(ORCID:0000-0002-3022-5652),副教授,博士.

收稿日期: 2017-10-30

  修回日期: 2017-12-21

  网络出版日期: 2018-02-20

收起

Research on Data Capability Model Construction of Scientific Research Team Facing Knowledge Innovation

  • Du Xingye ,
  • Li He ,
  • Li Zhuozhuo
Expand
  • 1. Management College, Jilin University, Changchun 130022;
    2. National Science Library, CAS, Beijing 100190;
    3. Department of Archive and e-Government, School of Social Science, Soochow University, Suzhou 215123

Received date: 2017-10-30

  Revised date: 2017-12-21

  Online published: 2018-02-20

Fold

摘要

[目的/意义] 研究数据密集型科研环境下影响科研团队知识创新的核心要素，提出促进知识创新的科研团队数据能力模型，并对能力中的因素进行能力识别。[方法/过程]通过文献调研，对传统环境下的科研团队知识创新能力的研究维度进行总结，分析数据密集型环境下科学迅速发展所形成的科研环境，提出在新环境下科研团队数据能力的6个维度及其要考虑的因素，构建以促进团队知识创新能力为目的的科研团队数据能力模型。[结果/结论]数据密集型环境下，科研团队数据能力包括科研团队的数据意识，基于数据意识的科研团队的数据检索和数据发现能力，组织、整合和管理数据的能力，描述和保存数据的能力，分析、利用数据并从数据中发现知识和规律的能力，数据辨析和评价能力。这些能力从知识发现、知识管理、知识整合、知识分享、知识评价等方面促进了科研团队的知识创新。

关键词： 数据密集型科研团队; 知识创新; 数据能力; 数据素养

本文引用格式

杜杏叶 , 李贺 , 李卓卓 . 面向知识创新的科研团队数据能力模型构建研究[J]. 图书情报工作, 2018 , 62(4) : 28 -36 . DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2018.04.004

Abstract

[Purpose/significance] This paper studies the core elements of knowledge innovation in research teams under data intensive research environment, and proposes a data capability model for knowledge innovation of research teams, identifying the ability structure in the ability factors. [Method/process] Through literature review, this paper summarizes the research dimensions of knowledge innovation capability of scientific research teams in traditional environment, analyzes the scientific research environment formed by the rapid development of science in the data intensive environment, sketchs 6 dimensions of the research team in the new environment, and then constructs a data capability model to promote the knowledge innovation.[Result/conclusion] The research team needs to have data awareness, data retrieval and data discovery capability, data organization, integration and management capability, data description and storage capability, knowledge and rules analysis from the data capability, data analysis and evaluation capability. These capabilities promote knowledge innovation in research teams in the form of stimulating knowledge discovery, knowledge management, knowledge integration, knowledge sharing and knowledge evaluation.

Key words： data intensive research team; knowledge innovation; data capability; data literacy

参考文献

[1] HEY T, TANSLEY S, TOLLE K. The fourth paradigm: data intensive scientific discovery [M].Washington:Microsoft Research,2009.
[2] 李立睿, 邓仲华. "互联网+"视角下面向科学大数据的数据素养教育研究[J]. 图书馆, 2016(11):92-96.
[3] 王晓文,沈思. 国外科研人员数据素养教育述评及启示[J]. 情报资料工作,2017(3):102-106.
[4] 唐五湘. 创新论[M]. 北京:中国盲文出版社,1999.
[5] ROGERS D M A. Knowledge innovation system: the common language [J].The journal of technology studies,1993:19(2): 2-8.
[6] NONAKA I, TOYAMA R, KONNO N. SECI, Ba, and leadership: a unified model of dynamic knowledge creation[J]. Long range planning, 2000, 33(1):5-34.
[7] 杨斌, 熊万玲, 游静. 基于知识转移的高校科研团队知识创新能力提升路径实证研究[J]. 情报理论与实践, 2011, 34(8):60-64.
[8] KHEDHAOURIA A, JAMAL A. Sourcing knowledge for innovation: knowledge reuse and creation in project teams[J]. Journal of knowledge management, 2015, 19(5):932-948.
[9] HONG J, LEE O K, SUH W. Creating knowledge within a team: a socio-technical interaction perspective[J]. Knowledge management research & practice, 2017, 15(1):23-33.
[10] 赵丽梅, 孙艳华. 面向知识创新的高校科研团队内部知识整合的特征与内涵研究[J]. 科技管理研究, 2015, 35(1):171-176.
[11] 刘岩芳, 袁永久. 面向知识创新的组织内部知识整合层级研究[J]. 情报科学, 2012(12):119-122.
[12] 郭艳丽,易树平. 基于知识位势的任务型团队知识创新模式研究[J]. 情报理论与实践, 2013, 36(1):20-24.
[13] 李纲, 巴志超. 科研团队中知识粘滞的影响因素研究[J]. 中国图书馆学报, 2017, 43(1):89-106.
[14] 王新春, 戚桂杰, 梁乙凯,等. 开放式创新社区组织知识创造能力提升研究[J]. 情报杂志, 2016, 35(3):203-206.
[15] 吴杨, 苏竣. 科研团队知识创新系统的复杂特性及其协同机制作用机理研究[J]. 科学学与科学技术管理, 2012, 33(1):156-165.
[16] 吴杨, 李晓强, 夏迪. 沟通管理在科研团队知识创新过程中的反馈机制研究[J]. 科技进步与对策, 2012, 29(1):7-10.
[17] 董春雨,薛永红. 数据密集型、大数据与"第四范式"[J]. 自然辩证法研究,2017,33(5):74-80,86.
[18] 邓仲华, 李志芳. 科学研究范式的演化——大数据时代的科学研究第四范式[J]. 情报资料工作, 2013, 34(4):19-23.
[19] 黄鑫, 邓仲华. 数据密集型科学研究的需求分析与保障[J]. 情报理论与实践, 2017, 40(2):66-70.
[20] 梁娜, 曾燕. 推进数据密集科学发现提升科技创新能力:新模式、新方法、新挑战——《第四范式:数据密集型科学发现》译著出版[J]. 中国科学院院刊, 2013(1):115-121.
[21] CARLSON J, JOHNSTON L,WESTRA B,et al. Developing an approach for data management education: a report from the data information literacy project[J].The international journal of digital curation, 2013,8(1):204-217.
[22] DCC curation lifecycle model[EB/OL].[2017-08-26].http://www.dcc.ac.uk/resources/curation-lifecycle-model.
[23] UK·data archive research data lifecycle[EB/OL].[2017-08-14].http://www.data-archive.ac.uk/create-manage/life-cycle.
[24] BOULTON R, CAMPBELL P, COLLINS B, et al. Science as an open enterprise [R]. London: Royal Society, 2012.
[25] Science 2.0 consultation: Royal Society response[EB/OL].[2017-06-14].https://royalsociety.org/~/media/policy/Publications/2014/science-2-0-consultation-response-290914.pdf.
[26] KOLTAY T.Data literacy for researchers and data librarians[J].Journal of librarianship & information science,2017, 49(1):3-14.
Options
文章导航

/

〈 〉