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科学数据是知识发现与科技创新的重要基础。在数据密集型科研时代，对科学数据的管理和利用能力成为科研人员的必备素养，科学数据素养教育的重要性受到日益广泛的关注。科学数据素养能力指标体系，是科学数据素养教育的目标，是科学数据素养能力评价的依据，是建立科学数据素养教育体系的基础。但目前尚无对我国科学数据素养能力指标体系的完整研究，因此，本文以大数据时代的科研活动为基础，构建一套适合我国国情的学科通用型科学数据素养能力指标体系，探讨建构科学数据素养能力指标的理论基础与相关学术问题。主要研究内容和成果包括: 通过对科学数据素养概念起源、内涵演变及教育发展的学理分析，借鉴信息素养理论，构建了科学数据素养的内涵结构，包括以科研工作流程和科学数据生命周期为基础的过程结构，和以大数据环境下对科研人员提出的数据意识、数据文化、数据知识、数据技能、数据伦理要求为基础的目标结构，将二者有效联结形成的“过程-目标”结构，为科学数据素养能力指标体系提供理论基础。 基于对国外数据素养研究的能力要素提取，结合对我国科研人员科学数据素养的本土化研究，初步建立了科学数据素养能力指标体系。本文采用德尔菲专家意见法，邀请多位在不同学科领域从事数据素养教育或科研第一线的专家学者，对指标体系初稿进行全面评议，利用众数、四分位差、平均值等统计方法分析专家对指标“必要性”和“明确性”的评议数据，并依据专家意见修改指标内容，经过两轮专家评议最终达成共识，从而确立“科学数据素养能力指标体系”。该体系由“个人”“团队”“数据生态”3个维度、18个一级指标和47个二级指标构成，并对每个二级指标从“知识（认知层面）”“技能（行为层面）”“态度（情感层面）”3个层面进行详细描述，全面表征新型科研范式下科学数据素养能力的具体要求。利用层次分析法，确定了指标体系维度和一级指标的权重。 设计了基于科学数据素养能力指标体系的量化调查问卷，面向我国科研人员进行实证调查，共回收542份问卷，经分析，调查问卷具有良好的信度和效度;调查结果显示，我国科研人员的科学数据素养能力普遍有待提升，总体而言，数据意识、数据收集、数据引用、数据伦理、以及个人与团队成员数据共享的能力较高，而数据管理、数据安全、数据生态法规意识能力较低;另外，科学数据素养能力受到学历、职称、从事科研年限等因素的影响，教师或科研工作者、正高级职称、以及从事科研时限较长的科研群体的平均水平较为突出，而本科生和未参与科研的群体平均水平明显偏低。在不同的学科领域中，农学、军事学、理学、工学和经济学科研群体平均成绩较高，而历史学、法学、哲学和艺术学则处于较低水平。 在实证研究的基础上，探讨了科学数据素养能力指标体系在科学数据素养教育评估和教育内容设计中的应用方向，给出了经专家评议达成共识的指标体系“知识-技能-态度”重要性测度表，为教育内容设计提供参考借鉴;构建了科学数据素养分层教育目标模型，围绕“通识型”、“专业型”和“专家型”3个层级的能力要求和培养目标，设计相应的教育内容与科学有效的培养模式，并为科学数据素养教育发展提出对策建议。