（一）数据教育内涵
数据智慧的概念由美国学者约翰·吉拉德（John Girard）、迪安娜·克莱因（Deanna Klein）、克莉丝蒂·伯格（Kristi Berg）等人提出，指“以信息手段，创造、挖掘并转换数据中的隐藏知识，从而实现组织愿景的综合性信息素养”[4]。
数据的处理要基于“知识金字塔（knowledge pyramid）”得以实现，即数据要经历转化为信息，升级为知识，升华为智慧的过程。在数据、信息、知识和智慧构成的金字塔形的层级结构中，数据是形成上一级层次阶层的基础。数据是分离的元素，仅仅描述客观事实。数据经过分析，显现数据之间的联系和模式，就形成了可以被人们理解的意义，成为信息。如果对数据、信息、知识和智慧进行有序的加工和处理，它们可从底层向顶层转化，成为一个不断递进的过程。在教育领域，教师获取数据智慧的过程，本质上是数据经过分析处理后，逐步提升为信息和知识，并最终成为头脑中极为个性化的智慧的过程[5]。
（二）数据智慧相关概念
与数据智慧相近的概念主要有数字智慧（digital wisdom）、数据利用能力（data-use capacity）、数据素养（data literacy）。
数字智慧概念由美国教育游戏专家普伦斯格（Prensky）于2009年首次提出。数字智慧不仅关注人们使用技术的能力，更关注人们如何利用技术做出智慧的决策。数字智慧是数字时代人们以信息技术为中介参与现实活动，或者是在与信息技术支撑的数字环境相互作用过程中出现的一种新的智慧形态。这种智慧不是数字技术与心理能力的简单相加，而是在人—技术（作为中介或者环境而存在）的共生性交互过程中出现的一种新特征。(www.xing528.com)
数据利用能力指收集、组织、处理、表达、解释数据的能力以及运用数据系统的能力（Farley-Ripple＆Buttram，2015）。目前人们对数据素养的定义还不统一。2012年5月，美国50位数据使用领域的专家，围绕数据素养展开讨论，以期对数据素养的定义达成共识。根据要求，与会者首先提交数据素养的概念界定，然后学者们利用文字云图工具开展研究。文字云图可以凸显人们在概念界定时所使用的高频词。结果显示，“数据”是在界定概念中最常用的词。此外，数据强调关于知识或理解的主题，例如内容知识（content knowledge）、评价知识和统计知识等。但是，“决策”在定义界定中并不明显。通过会议对围绕数据素养的教育工作者应具备的技能和知识展开调查，结果显示，参会者对大约95%的知识和技能达成了一致（Mandinach＆Gummer，2013）。可见，数据素养的核心是数据利用能力。
数据素养近似于数据智慧，但不强调利用数据进行决策的能力。具有数据素养的教师不需要在统计和数据收集方法方面成为专家，而往往聚焦于决策能力。数字智慧往往关注的是数字技术，而数据素养关注的是数据分析。其需要数字智慧的技术支持，从而可以更好地掌控和分析数据。数据智慧与数据利用能力、数据素养、数字智慧关系见图1-1。
图1-1 数据智慧相关概念关系图
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