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【摘要】随着数据新闻给新闻业带来新的技能和职业分工，新的新闻叙事形式出现在新闻产品中。但对于专业院校而言，教授快速变化的新闻领域的创新存在着来自组织模式、教学流程以及所需资源上的压力。同时，数据新闻是一个相对较新的术语，业界和学界也存在多种定义和解读，这也影响到了教学。有研究表明新闻专业的学生对数学缺乏兴趣，因此讲授数学成为数据新闻课堂中一个常见的挑战。本文旨在对近年来国内外学者在数据新闻教学领域所做的尝试进行梳理，从理念、实践等方面加以总结，以期能够帮助到今后数据新闻课堂教学。
【关键词】教学实践;数据能力;困扰;经验
中图分类号：G223 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.07.075
数据新闻是一个相对较新的术语，业界和学界对其存在着多种定义和解读。对编辑、记者而言，在数据新闻中，数据是来源、计算方法和帮助数据新闻记者的应用工具（SiliconRepublic 2016; Heravi 2017）。而学界的基本共识是数据新闻时起源于计算机辅助报道（CAR），是一门运用统计学和社会科学方法（Meyer 1973），通過计算思维对信息进行搜集、梳理、制作、传播并关注公众对信息反应的课程。随着计算机技术对传统新闻业的不断冲击，互动新闻、计算新闻等数据新闻形式出现在人们的视野中，对新闻从业者提出了新的技术要求。这些变化不仅重新界定了新闻的边界，产生了新的岗位需求，也对广大新闻院校的学生提出了专业知识获取的新挑战。但好消息是，这种挑战也给了学界机会——以更加积极的方式参与到新闻业塑造中去，而不是被它所塑造。为了更好的参与到行业塑造的实践中，国内外学者多以课程和基于课程的个案研究形式对数据新闻教学进行展开，但也有一些学者采取了不同的路径对数据新闻课程教学进行了探索。本文主要通过对数据新闻教育的相关文献进行调查、梳理，并结合实际教学体验，确定在数据新闻教学过程反复出现的挑战，数据新闻实践中所涉及的必须技能以及有效的传授方法。
1. 数据新闻教学的困惑
1.1 什么是数据新闻
关于什么是数据新闻并没有一个统一的定义，数据新闻课程被大量开设在新闻学院，然而该领域的教育并没有强大的学术基础（Heravi 2019）。Berret和Phillips（2016）认为数据新闻是基于新闻目的下的一项包含了搜集、分析、可视化、数据发布的实践活动。这是一种比较常见的定义方法，虽然提到了新闻目的，但很显然，教授搜集、分析、可视化、发布数据的技能将成为相关课程的重点。另一种有代表性的观点认为，数据新闻是在数据中寻找公众所感兴趣的故事，并以最恰当的方式将故事提供给公众使用及复用。基于这一观点，Hereavi进一步强调数据新闻和其他新闻工作一样，也应该将新闻原则放在第一位，它应该是一个基于调查、始于故事并将这个故事公之于众的过程。
1.2 谁来教授数据新闻
由于数据新闻界定的模糊，使得在师资的选择上也受到局限。一直以来在新闻教育中多以新闻学者和新闻记者来负责教授新闻专业课程。但这一传统在数据新闻的教学过程中遇到尴尬。对于那些负责教授数据新闻的人来说，几乎没有人有过关于数据新闻专业学习的经历（Hewett 2015）。虽然近几年，这一状况有所缓解，许多媒体机构的新闻编辑室有了专门的数据记者，也愿意释放出更多的岗位需求，但现阶段想让这些正在实践积累中的从业者系统地介入教学是困难的。近年来开始有计算机背景的学者进入到新闻教育领域，但无论是在新闻性的把握上，还是在技术教授的程度上都遇到了不小的挑战。而多数新闻学院现有的教师，往往过去是记者而非数据分析师，这使得在面对数据新闻背后庞大的数据信息时无论是思维方式还是技术能力都显得捉襟见肘。
尽管有一些教科书和教学资料出现以支撑课程设计（Herzog 2015），但总体来看数据新闻的教学资料依然不够充足、课程设计也不够明晰。无论是在专著中还是在教科书中，数据新闻的内容都少之又少（如Miller 2013;Felle 2015，Vallance-Jones、David 2017）。同时，和数据新闻的定义分歧相同，在相关教材的内容上也出现了两种趋势。一种以传统新闻记者和学者的著作为代表，如由各知名媒体的数据新闻记者、编辑合著的《数据新闻手册》，它们更多地强调作品的新闻属性、作者的新闻素养，但学生无法从书中系统地学习数据新闻所涉及的相关技术;另一种则将数据新闻教材当作了软件操作的工具书，这不仅影响到课程的设计，也提高了新闻学生的学习门槛。
1.3 谁来学习数据新闻
早在2008年一项针对33个国家232名记者的调查研究中，Yarnall等人（2008）指出美国大学为新闻专业的学生提供数据分析能力提升的比例高于非美国的院校（主要以提供新闻学院以外的选修课方式帮助学生获取相关技能）。但相比美国院校，有更高比例的非美国院校在新闻学院开设数据技能相关的课程或模块。所以问题的根源在于新闻专业的学生是否准备好了学习数据新闻。数据新闻课程对新闻专业学生的“数据能力”提出了较高要求，但有研究表明新闻专业的学生对数学缺乏兴趣（Weiss & Retis 2018）。同时，学生的数据分析能力储备也存在不足。新闻专业的大多数学生在进入数据新闻课程时只具备少量Excel的使用技巧，对统计和编程更是知之甚少。以国内情况来看，虽然在低年级开设有《大学计算机基础》课程，但许多学生并没有因此掌握了Excel。这导致想在有限的专业课时（32课时或48课时）中涉及MySQL或者Python都变得不现实。而编程本身所需要的理科思维对文科专业的学生而言，本身又是一大障碍。 1.4 数据新闻讲什么
在涉及数据新闻课程的项目中，数据新闻课程内容“主要是导论，目标同样以基本能力为主，如怎样使用电子表单，描述性统计、协商数据、清洗混乱的数据集、然后访问该数据集以找出故事。“（Berret&Phillips 2016）以“数据新闻”作为关键词在中国大学慕课网上进行检索可以得到三门不同院校开设的数据新闻相关课程。总体来看，均是通过收集数据、统计分析和呈现数据三个主要部分展开课程教学，在课时安排上其相关内容占到了约2/3。但Splendore等学者（2016）认为数据新闻教学中往往会忽略一些基本的新闻主题，并指出数据新闻课程内容可以归纳为理论课程和实践课程的对抗（versus），数理统计技能与新闻技能的对抗。然而，如果我们从国内新闻作品来反推课程教学内容，则会看到在常态化的新闻生产中，数据新闻类型作品的具体呈现多为图说的形式，其对可视化呈现的要求远高于对数理统计的要求。
2. 数据新闻教与学的探索
毫无疑问，业界和学界对数据新闻这一概念的统一认知和准确界定将极大地帮助数据新闻的教学开展。本文仅从教学实践的角度，观察国内外学者的尝试并结合自身教学感受回应上述问题。Lorenz（2011）认为未来的记者应该是集研究者、程序员和设计师三类大学学位于一身的人。
2.1 数据素养
数据新闻课不应该止步于对数据工具的技能掌握，而应该提升学生的数据素养。Nguyen和Lugo-Ocando（2016）对记者统计素养的缺失展开了讨论，并指出应当将统计放到新闻教育的中心位置。这并不是指用统计课代替数据新闻课，而是在课堂中教师应对学生关键数据素养加以培养，这将有助于学生有效地质疑数据，并意识到数据并不总是中立的，从而引出与社会相关的同一事件下的不同视角所产生的故事，并学会对同一数据的不同解读，而不是依靠数据聚合来产生数据故事。Geeta Kashya和Harikrishnan Bhaskaran（2020）认为在教学过程中通过采用访问开放数据集的方法来培养学生的关键数据素养是有效的。在这种方法中，原始数据集在课堂教学活动中被介绍给学生，学生被要求通过提出关键问题来访问数据集，并通过探索原始数据集来找到答案……可能需要采取具体措施，例如应鼓励学生在评估时采用更好的做法（如使用不同的数据来源和考虑原始数据的偏好）。
2.2 课程设计
GregTreadwell等学者在“ANumbersGame： TwoCaseStudiesinTeachingDataJournalism“中介绍了奥克兰理工大学针对本科生的一次数据新闻教学尝试。奥克兰理工大学在2015年其传播学学士课程的最后一年选修课中开设了数据新闻。在选课资质上，要求所有选课学生必须首先参加有关基础数学与统计知识的测试（至少五名注册学生在得知要参加数学测试后选择了退出）。在教师安排上，由于缺乏有数据新闻实践经验的老师，学校安排了曾经在新闻学课程项目中讲解“记者所需的数学与统计”（mathsandstatisticsforreporters）章节的教师作为主讲讲师，同时组成了包括一名富布莱特学者、一名《新西兰先驱报》数据编辑以及一名统计学讲师。其中福特莱特学者主要分享其自身的数据新闻课，并对此次课程草案进行反馈;数据编辑主要针对课程内容提出建议。课程内容包括对全球媒体的最佳数据新闻案例进行评析;与数据新闻相关的统计原理与实践;数据来源介绍（开放数据、社交媒体）及从数据中寻找新闻角度;清洗、分析、汇总、过滤数据以及可视化呈现。在成绩构成中，包含了一个占比为20%的报告，由学生两人一组就一个数据新闻项目进行进行课堂讨论;一个占比为30%的数据故事选报，需要学生概述故事的内容，确定出将要使用的数据库以及访问的四个来源，并包含有关分析和可视化数据的计划;一个占比为50%的1500字数据故事，包含信息图表、案例研究简介、数据分析报告，并需附上电子表单和访谈记录。课程选用教材为“DataLiteracy： A User’s Guide”。
在课程结束后的相关调查中，该课程的学生反响积极，评价得分高于传播研究院的其他授课课程。但Treadwell等也指出这门课程后续的改革探索，即确定课程的范围和界限——应该涵盖哪些技能，应该包括多少数学和统计知识，应该关注哪些软件工具，以及是否应该包括编程语言，如Python、Ruby、PHP或Perl……这位教师个人没有编程经验，因此必须权衡在这样一个入门级课程中（编程）能够达到的效果。11此外，在学业评价上也值得更进一步思考。对学生的评价是否应该限于测试学生在数据分析、可视化等方面的技术技能，还是学生也应该被要求进行采访、拍摄等工作，从而将数据作为更广泛的新闻报道的一部分。
2.3 学生背景
来自香港浸会大学的学者LingziZhu和YingRoselynDu（2018）以来自不同学术背景的人士为样本，对香港数据新闻教育进行了研究并指出“虽然理科生之前没有接受过新闻专业的培训，但是他们已经在这个领域有了一些具体的经验和认识，这都可以为他们的新闻学习提供参考和支持。数据新闻也为理科生提供了一个将技术应用于实践并产生一些实际成果的机会。”但这并不意味着在数据新闻上，新闻专业的学生就失去了自己的“角色”。一个共识是数据新闻是一项团队工作，其中至少包含了编辑记者、程序开发人员以及设计师。
3. 结语
Webster（2014）说我们对数字时代受众的实际构成了解太少，并且对他们的行为及效果知之甚少。本文只是對目前各类数据新闻教学方法进行了初步的梳理。正是因为数据新闻课程对新闻专业学生的“数据能力”提出了更高要求，因此更需要研究者进行了多层次的理论和实践研究。
【关键词】教学实践;数据能力;困扰;经验
中图分类号：G223 文献标识码：A DOI：10.12246/j.issn.1673-0348.2021.07.075
数据新闻是一个相对较新的术语，业界和学界对其存在着多种定义和解读。对编辑、记者而言，在数据新闻中，数据是来源、计算方法和帮助数据新闻记者的应用工具（SiliconRepublic 2016; Heravi 2017）。而学界的基本共识是数据新闻时起源于计算机辅助报道（CAR），是一门运用统计学和社会科学方法（Meyer 1973），通過计算思维对信息进行搜集、梳理、制作、传播并关注公众对信息反应的课程。随着计算机技术对传统新闻业的不断冲击，互动新闻、计算新闻等数据新闻形式出现在人们的视野中，对新闻从业者提出了新的技术要求。这些变化不仅重新界定了新闻的边界，产生了新的岗位需求，也对广大新闻院校的学生提出了专业知识获取的新挑战。但好消息是，这种挑战也给了学界机会——以更加积极的方式参与到新闻业塑造中去，而不是被它所塑造。为了更好的参与到行业塑造的实践中，国内外学者多以课程和基于课程的个案研究形式对数据新闻教学进行展开，但也有一些学者采取了不同的路径对数据新闻课程教学进行了探索。本文主要通过对数据新闻教育的相关文献进行调查、梳理，并结合实际教学体验，确定在数据新闻教学过程反复出现的挑战，数据新闻实践中所涉及的必须技能以及有效的传授方法。
1. 数据新闻教学的困惑
1.1 什么是数据新闻
关于什么是数据新闻并没有一个统一的定义，数据新闻课程被大量开设在新闻学院，然而该领域的教育并没有强大的学术基础（Heravi 2019）。Berret和Phillips（2016）认为数据新闻是基于新闻目的下的一项包含了搜集、分析、可视化、数据发布的实践活动。这是一种比较常见的定义方法，虽然提到了新闻目的，但很显然，教授搜集、分析、可视化、发布数据的技能将成为相关课程的重点。另一种有代表性的观点认为，数据新闻是在数据中寻找公众所感兴趣的故事，并以最恰当的方式将故事提供给公众使用及复用。基于这一观点，Hereavi进一步强调数据新闻和其他新闻工作一样，也应该将新闻原则放在第一位，它应该是一个基于调查、始于故事并将这个故事公之于众的过程。
1.2 谁来教授数据新闻
由于数据新闻界定的模糊，使得在师资的选择上也受到局限。一直以来在新闻教育中多以新闻学者和新闻记者来负责教授新闻专业课程。但这一传统在数据新闻的教学过程中遇到尴尬。对于那些负责教授数据新闻的人来说，几乎没有人有过关于数据新闻专业学习的经历（Hewett 2015）。虽然近几年，这一状况有所缓解，许多媒体机构的新闻编辑室有了专门的数据记者，也愿意释放出更多的岗位需求，但现阶段想让这些正在实践积累中的从业者系统地介入教学是困难的。近年来开始有计算机背景的学者进入到新闻教育领域，但无论是在新闻性的把握上，还是在技术教授的程度上都遇到了不小的挑战。而多数新闻学院现有的教师，往往过去是记者而非数据分析师，这使得在面对数据新闻背后庞大的数据信息时无论是思维方式还是技术能力都显得捉襟见肘。
尽管有一些教科书和教学资料出现以支撑课程设计（Herzog 2015），但总体来看数据新闻的教学资料依然不够充足、课程设计也不够明晰。无论是在专著中还是在教科书中，数据新闻的内容都少之又少（如Miller 2013;Felle 2015，Vallance-Jones、David 2017）。同时，和数据新闻的定义分歧相同，在相关教材的内容上也出现了两种趋势。一种以传统新闻记者和学者的著作为代表，如由各知名媒体的数据新闻记者、编辑合著的《数据新闻手册》，它们更多地强调作品的新闻属性、作者的新闻素养，但学生无法从书中系统地学习数据新闻所涉及的相关技术;另一种则将数据新闻教材当作了软件操作的工具书，这不仅影响到课程的设计，也提高了新闻学生的学习门槛。
1.3 谁来学习数据新闻
早在2008年一项针对33个国家232名记者的调查研究中，Yarnall等人（2008）指出美国大学为新闻专业的学生提供数据分析能力提升的比例高于非美国的院校（主要以提供新闻学院以外的选修课方式帮助学生获取相关技能）。但相比美国院校，有更高比例的非美国院校在新闻学院开设数据技能相关的课程或模块。所以问题的根源在于新闻专业的学生是否准备好了学习数据新闻。数据新闻课程对新闻专业学生的“数据能力”提出了较高要求，但有研究表明新闻专业的学生对数学缺乏兴趣（Weiss & Retis 2018）。同时，学生的数据分析能力储备也存在不足。新闻专业的大多数学生在进入数据新闻课程时只具备少量Excel的使用技巧，对统计和编程更是知之甚少。以国内情况来看，虽然在低年级开设有《大学计算机基础》课程，但许多学生并没有因此掌握了Excel。这导致想在有限的专业课时（32课时或48课时）中涉及MySQL或者Python都变得不现实。而编程本身所需要的理科思维对文科专业的学生而言，本身又是一大障碍。 1.4 数据新闻讲什么
在涉及数据新闻课程的项目中，数据新闻课程内容“主要是导论，目标同样以基本能力为主，如怎样使用电子表单，描述性统计、协商数据、清洗混乱的数据集、然后访问该数据集以找出故事。“（Berret&Phillips 2016）以“数据新闻”作为关键词在中国大学慕课网上进行检索可以得到三门不同院校开设的数据新闻相关课程。总体来看，均是通过收集数据、统计分析和呈现数据三个主要部分展开课程教学，在课时安排上其相关内容占到了约2/3。但Splendore等学者（2016）认为数据新闻教学中往往会忽略一些基本的新闻主题，并指出数据新闻课程内容可以归纳为理论课程和实践课程的对抗（versus），数理统计技能与新闻技能的对抗。然而，如果我们从国内新闻作品来反推课程教学内容，则会看到在常态化的新闻生产中，数据新闻类型作品的具体呈现多为图说的形式，其对可视化呈现的要求远高于对数理统计的要求。
2. 数据新闻教与学的探索
毫无疑问，业界和学界对数据新闻这一概念的统一认知和准确界定将极大地帮助数据新闻的教学开展。本文仅从教学实践的角度，观察国内外学者的尝试并结合自身教学感受回应上述问题。Lorenz（2011）认为未来的记者应该是集研究者、程序员和设计师三类大学学位于一身的人。
2.1 数据素养
数据新闻课不应该止步于对数据工具的技能掌握，而应该提升学生的数据素养。Nguyen和Lugo-Ocando（2016）对记者统计素养的缺失展开了讨论，并指出应当将统计放到新闻教育的中心位置。这并不是指用统计课代替数据新闻课，而是在课堂中教师应对学生关键数据素养加以培养，这将有助于学生有效地质疑数据，并意识到数据并不总是中立的，从而引出与社会相关的同一事件下的不同视角所产生的故事，并学会对同一数据的不同解读，而不是依靠数据聚合来产生数据故事。Geeta Kashya和Harikrishnan Bhaskaran（2020）认为在教学过程中通过采用访问开放数据集的方法来培养学生的关键数据素养是有效的。在这种方法中，原始数据集在课堂教学活动中被介绍给学生，学生被要求通过提出关键问题来访问数据集，并通过探索原始数据集来找到答案……可能需要采取具体措施，例如应鼓励学生在评估时采用更好的做法（如使用不同的数据来源和考虑原始数据的偏好）。
2.2 课程设计
GregTreadwell等学者在“ANumbersGame： TwoCaseStudiesinTeachingDataJournalism“中介绍了奥克兰理工大学针对本科生的一次数据新闻教学尝试。奥克兰理工大学在2015年其传播学学士课程的最后一年选修课中开设了数据新闻。在选课资质上，要求所有选课学生必须首先参加有关基础数学与统计知识的测试（至少五名注册学生在得知要参加数学测试后选择了退出）。在教师安排上，由于缺乏有数据新闻实践经验的老师，学校安排了曾经在新闻学课程项目中讲解“记者所需的数学与统计”（mathsandstatisticsforreporters）章节的教师作为主讲讲师，同时组成了包括一名富布莱特学者、一名《新西兰先驱报》数据编辑以及一名统计学讲师。其中福特莱特学者主要分享其自身的数据新闻课，并对此次课程草案进行反馈;数据编辑主要针对课程内容提出建议。课程内容包括对全球媒体的最佳数据新闻案例进行评析;与数据新闻相关的统计原理与实践;数据来源介绍（开放数据、社交媒体）及从数据中寻找新闻角度;清洗、分析、汇总、过滤数据以及可视化呈现。在成绩构成中，包含了一个占比为20%的报告，由学生两人一组就一个数据新闻项目进行进行课堂讨论;一个占比为30%的数据故事选报，需要学生概述故事的内容，确定出将要使用的数据库以及访问的四个来源，并包含有关分析和可视化数据的计划;一个占比为50%的1500字数据故事，包含信息图表、案例研究简介、数据分析报告，并需附上电子表单和访谈记录。课程选用教材为“DataLiteracy： A User’s Guide”。
在课程结束后的相关调查中，该课程的学生反响积极，评价得分高于传播研究院的其他授课课程。但Treadwell等也指出这门课程后续的改革探索，即确定课程的范围和界限——应该涵盖哪些技能，应该包括多少数学和统计知识，应该关注哪些软件工具，以及是否应该包括编程语言，如Python、Ruby、PHP或Perl……这位教师个人没有编程经验，因此必须权衡在这样一个入门级课程中（编程）能够达到的效果。11此外，在学业评价上也值得更进一步思考。对学生的评价是否应该限于测试学生在数据分析、可视化等方面的技术技能，还是学生也应该被要求进行采访、拍摄等工作，从而将数据作为更广泛的新闻报道的一部分。
2.3 学生背景
来自香港浸会大学的学者LingziZhu和YingRoselynDu（2018）以来自不同学术背景的人士为样本，对香港数据新闻教育进行了研究并指出“虽然理科生之前没有接受过新闻专业的培训，但是他们已经在这个领域有了一些具体的经验和认识，这都可以为他们的新闻学习提供参考和支持。数据新闻也为理科生提供了一个将技术应用于实践并产生一些实际成果的机会。”但这并不意味着在数据新闻上，新闻专业的学生就失去了自己的“角色”。一个共识是数据新闻是一项团队工作，其中至少包含了编辑记者、程序开发人员以及设计师。
3. 结语
Webster（2014）说我们对数字时代受众的实际构成了解太少，并且对他们的行为及效果知之甚少。本文只是對目前各类数据新闻教学方法进行了初步的梳理。正是因为数据新闻课程对新闻专业学生的“数据能力”提出了更高要求，因此更需要研究者进行了多层次的理论和实践研究。