高曉東　周建（江蘇工程職業(yè)技術學院圖文信息中心，江蘇南通226001）

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高職院校圖書館大數(shù)據(jù)在學業(yè)預警中的應用

高曉東周建
（江蘇工程職業(yè)技術學院圖文信息中心，江蘇南通226001）

[摘要]基于對圖書館入館統(tǒng)計分析報表的研究，發(fā)現(xiàn)并證實了圖書館大數(shù)據(jù)在學業(yè)預警平臺中的重要作用。圍繞圖書館大數(shù)據(jù)應用的探索和實踐，用好自身資源對于圖書館迎接大數(shù)據(jù)時代的到來具有深遠的意義。

[關鍵詞]圖書館大數(shù)據(jù)學業(yè)預警

[分類號]G250.7

近年來“大數(shù)據(jù)”革命開始爆發(fā)，從洛杉磯警察局和加利福尼亞大學合作利用大數(shù)據(jù)預測犯罪的發(fā)生到Google流感趨勢（Google Flu Trends）利用搜索關鍵詞預測禽流感的散布，體現(xiàn)了大數(shù)據(jù)巨大的應用價值和商業(yè)價值。在圖書館學界，提高文獻數(shù)據(jù)處理能力，搜尋新的數(shù)據(jù)計算、探索圖書館大數(shù)據(jù)新的應用途徑也逐漸成為研究熱點[1]。高職院校圖書館既有數(shù)據(jù)收集、存儲的基礎條件，也有大數(shù)據(jù)分析、利用的技術條件。一方面，圖書館書目種類多、數(shù)量大，各類電子資源豐富形成了大量的結構化數(shù)據(jù)記錄；另一方面在日常服務過程中，讀者基本信息、借閱信息、入館信息、資源檢索信息等非結構化數(shù)據(jù)也在不斷高速增長。長期以來這些數(shù)據(jù)只做了簡單的存儲而沒有被重視和利用，通過大數(shù)據(jù)分析工具以及其他技術手段挖掘其背后蘊含的深刻含義，是提升圖書館服務水平和能力的重要途徑，也是為學校其他業(yè)務部門提供決策的重要依據(jù)和支撐。

1現(xiàn)狀分析

職業(yè)教育的蓬勃發(fā)展，使得高職院校招生規(guī)模逐年擴大，而高職學生學習的主觀能動性和實踐能力卻有所下降，進而讓人擔憂學生的就業(yè)率。同時通過對圖書館入館統(tǒng)計報表的分析，發(fā)現(xiàn)圖書館紙質(zhì)圖書的借閱量逐年減少，人均入館次數(shù)也明顯降低。造成當前局面的主要因素包括：①學生的自身素質(zhì)和讀書熱情不高；②任課教師對學生的參考書籍閱讀重視程度不夠；③圖書館的服務能力和服務水平還有待提升。

鑒于此，首先，學生自主學習能力的培養(yǎng)應該納入教育教學考核體系，并且作為學生綜合素質(zhì)測評的一個重要指標；其次，圖書館要與二級教學單位密切溝通聯(lián)系，分析原因，尋找解決問題的途徑，因地制宜采取措施激發(fā)學生讀書、學習的熱情；再次，教育職能作為高校圖書館的三大職能之一，圖書館有義務培養(yǎng)學生學習的主觀能動性和學習興趣，也有必要通過各種信息化手段，通過預警信息的發(fā)布和推送來促進和幫助學生提高學業(yè)水平。

2概念界定

2.1大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)（big data），或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規(guī)模巨大到無法通過目前主流軟件工具，在合理時間內(nèi)達到擷取、管理、處理并整理成為幫助企業(yè)經(jīng)營決策更積極目的的資訊。大數(shù)據(jù)可分成大數(shù)據(jù)技術、大數(shù)據(jù)工程、大數(shù)據(jù)科學和大數(shù)據(jù)應用等領域。目前人們談論最多的是大數(shù)據(jù)技術和大數(shù)據(jù)應用。工程和科學問題尚未被重視。大數(shù)據(jù)工程指大數(shù)據(jù)的規(guī)劃建設運營管理的系統(tǒng)工程；大數(shù)據(jù)科學關注大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡發(fā)展和運營過程中發(fā)現(xiàn)和驗證大數(shù)據(jù)的規(guī)律及其與自然和社會活動之間的關系[2]。

2.2學業(yè)預警機制

預警機制是指在預測出事件將要產(chǎn)生或可能產(chǎn)生不良后果時能及時發(fā)出警告，從而主動防范以減少不必要損失的工作制度。它具有主動性、超前性、針對性和及時性的特點，能夠在預測范圍內(nèi)把風險與損失降至最低。學業(yè)預警是一種學校主動管理、學生自我管理、家長積極參與的多方協(xié)作管理模式[3]?！皩W業(yè)預警”制度最初由江西理工大學實施，分為期初預警、期中預警和期末預警3個階段。學校主要通過對不同學習階段的學生動態(tài)加以密切關注，對缺課達到一定數(shù)量的學生采取提醒、教育等預先警示方式給予指出并責令改正。學分制下高職院校的學生學業(yè)預警機制，是對學生學習過程的監(jiān)控，通過學校、社會、家長、學生之間多方面溝通與協(xié)作，對學生在學習中即將發(fā)生的問題與困難進行提示[4]。

目前，學業(yè)預警體系還不夠完善，學生檔案信息還不健全，判定學業(yè)水平的參數(shù)來源比較單一，對學生全方位跟蹤的能力還不夠。實際上，學業(yè)預警系統(tǒng)目前的數(shù)據(jù)主要來源于教務管理系統(tǒng)，而作為學業(yè)預警體系，其龐大的數(shù)據(jù)來源應該是多方面的，如圖書館利用數(shù)據(jù)、一卡通流水甚至各種視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)，進而構建完整的學業(yè)預警體系。

圖1　圖書館學生入館統(tǒng)計

3圖書館大數(shù)據(jù)服務學業(yè)預警的思考

3.1圖書館入館統(tǒng)計分析

針對圖書館紙質(zhì)圖書借閱量下降以及入館人數(shù)偏少等諸多現(xiàn)狀，根據(jù)圖書館現(xiàn)有的管理系統(tǒng)進行入館數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，統(tǒng)計報表的樣式如圖1所示。統(tǒng)計報表的數(shù)據(jù)來源主要是門禁系統(tǒng)數(shù)據(jù)、圖書館自動化管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)、一卡通數(shù)據(jù)等。

本報表以學生為個體，以其所屬的二級教學單位為分組進行研究。主要參數(shù)包括所屬二級教學單位、二級教學單位在校生人數(shù)、二級教學單位在校班級數(shù)、到館人次、到館人數(shù)、借閱冊數(shù)、到館率、人均到館率、人均到館次數(shù)、Top100到館次數(shù)占比、Top100借閱冊數(shù)占比。其中到館人次是在統(tǒng)計周期內(nèi)重復統(tǒng)計同一個讀者多次入館的總次數(shù)；到館人數(shù)是指統(tǒng)計周期內(nèi)一個讀者多次入館只統(tǒng)計一次；到館率=到館人數(shù)/在校學生數(shù)×100%；人均到館率=到館人次/在校學生數(shù)×100%；Top100到館次數(shù)占比是指該二級教學單位在統(tǒng)計周期內(nèi)到館次數(shù)最多的前100名學生所占的人數(shù)；Top100借閱冊數(shù)占比是指該二級教學單位在統(tǒng)計周期內(nèi)到館借閱圖書最多的前100名學生所占的人數(shù)。

從報表數(shù)據(jù)來看，不難得出以下結論：①各二級教學單位的入館人次分布不均，除個別二級教學單位入館人次較少外，大部分二級教學單位入館人次相當。一方面說明了二級教學單位對學生入館學習的重視程度不同，另一方面說明了圖書館對不同專業(yè)能有效提供參考文獻的服務能力不夠。②到館人次和到館人數(shù)明顯存在差異，Top100到館次數(shù)占比發(fā)布不均。這說明同一個學生在統(tǒng)計周期內(nèi)多次到館，而大部分同學很少入館學習或者根本沒有入館，即存在少部分主觀學習能動性較高的學生，但大部分學生需要通過一定的監(jiān)督和促進手段來培養(yǎng)其學習興趣。③Top100借閱圖書冊數(shù)發(fā)布不均。學生入館后可能去了電子閱覽室查閱電子圖書和數(shù)據(jù)庫，也可能進入閱覽室完成功課，但是沒有借閱紙質(zhì)圖書。從某種方面說明了傳統(tǒng)的紙質(zhì)圖書與現(xiàn)代電子圖書相比，其弱勢凸顯，這需要結合電子圖書和數(shù)據(jù)庫的檢索和下載記錄來分析。從一張簡單的入館統(tǒng)計分析報表中，還可得出其他更多的信息，如學生入館次數(shù)、借閱紙質(zhì)圖書冊數(shù)與其學業(yè)水平的關系，這是圖書館大數(shù)據(jù)利用的意義體現(xiàn)。

3.2圖書館大數(shù)據(jù)支持學業(yè)預警

3.2.1圖書館大數(shù)據(jù)來源

目前，高職院校圖書館的信息化管理水平相對較高，在長期的服務過程中產(chǎn)生了大量的半結構化和非結構化數(shù)據(jù)。結構化數(shù)據(jù)包括圖書館管理系統(tǒng)中記錄的讀者基本信息、借閱記錄、超期違章等，這些數(shù)據(jù)具有較強的邏輯性。在圖書館服務過程中產(chǎn)生的沒有明顯因果關系的大量數(shù)據(jù)，如讀者流量的電子資源、對文獻的咨詢、書目信息的檢索等則是非結構化數(shù)據(jù)，其具有隨時、海量與彈性的基本特征。非結構化數(shù)據(jù)每時每刻都在不斷增長。

圖書館大數(shù)據(jù)的應用首先取決于大數(shù)據(jù)源的獲取。圖書館具有獨立的服務器和存儲設備，電子資源以及相關管理系統(tǒng)均已經(jīng)本地化部署。通過數(shù)據(jù)庫客戶端工具可以方便地查詢和獲取相關字段，這為圖書館大數(shù)據(jù)獲取提供了便利。圖書館大數(shù)據(jù)源包括：①門禁系統(tǒng)。高職院校圖書館基本上已經(jīng)擁有了先進的門禁系統(tǒng)。學生入館需要刷卡進入通道機，系統(tǒng)實時調(diào)取學生的基本信息并記錄入館時間。從該系統(tǒng)記錄的數(shù)據(jù)可以分析出入館學生所屬年級分布狀況、入館高峰時段、入館時長等信息。②OPAC系統(tǒng)。OPAC系統(tǒng)是圖書館自動化管理系統(tǒng)的Web服務方式，OPAC系統(tǒng)可以為學生提供書目查詢、新書通報、借閱歷史、預期催還等服務。該數(shù)據(jù)系統(tǒng)可以分析出學生的圖書檢索記錄、熱門檢索詞、超期催還率等。③圖書館自動化管理系統(tǒng)。借出率、借到率、年借閱量、熱門圖書、逾期催還、優(yōu)秀讀者年級分布等。④電子資源。圖書館電子資源服務常見的有CNKI、讀秀、超星數(shù)字圖書館等。相關電子資源數(shù)據(jù)庫對讀者的檢索記錄、下載記錄、熱門檢索均做了存儲。⑤電子閱覽室管理系統(tǒng)。通過一卡通機房管理系統(tǒng)，可以對上機時長、高峰時段、人員分布甚至上機瀏覽內(nèi)容進行分析。其次，構建大數(shù)據(jù)應用環(huán)境。圖書館海量數(shù)據(jù)預處理是關鍵，即對數(shù)據(jù)進行篩選、過濾、分類、關聯(lián)等初加工和清洗，使原始數(shù)據(jù)存儲有序化以提高數(shù)據(jù)的應用效率。

3.2.2圖書館大數(shù)據(jù)分析

圖書館大數(shù)據(jù)分析借助于BDA（Big Data Analysis）實現(xiàn)。BDA是將先進的分析技術用于大數(shù)據(jù)集，從而實現(xiàn)從數(shù)據(jù)到有價值信息的轉換。它關注兩個方面：一是大數(shù)據(jù)本身及分析技術；二是二者的結合實現(xiàn)從大數(shù)據(jù)提取有價值的信息。BDA的分析過程采用各種平臺和工具，如阿帕奇Ha?doop。Hadoop是一個開源的系統(tǒng)，主要包括兩部分，一是分布文件系統(tǒng)（HDFS），二是分布計算系統(tǒng)（MapReduce）[5]。HDFS是一個分布文件管理系統(tǒng)，呈主/從結構，一個主節(jié)點稱為名字節(jié)點（Namenode），其余的計算機是從節(jié)點，稱為數(shù)據(jù)節(jié)點（Datanode）。主節(jié)點管理元數(shù)據(jù)，從節(jié)點存放和管理應用數(shù)據(jù)。一個HDFS系統(tǒng)可以支持巨大的分布文件系統(tǒng)，為了進一步支持大數(shù)據(jù)，在HDFS上構建了一個NoSQL數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。除此以外，Hadoop在HBase上還提供了一個數(shù)據(jù)倉庫/數(shù)據(jù)挖掘軟件Hivi以及面向機器學習軟件包Mahout。

以Hadoop技術與平臺實現(xiàn)圖書館大數(shù)據(jù)分析，實施流程與常用的OODA環(huán)即（觀察、定位、決策、行動）類似，包括圖書館大數(shù)據(jù)訪問（大數(shù)據(jù)聚集（大數(shù)據(jù)分析（決策（人在環(huán)路或人不在環(huán)路））））。圖書館多源大數(shù)據(jù)的分析主要解決多源信息的集成、復雜數(shù)據(jù)的索引與檢索以及異構數(shù)據(jù)庫聯(lián)合。借助Objectivity公司開發(fā)的Objectivity/DB可以實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)的集成以及采用一種并行搜索引擎快速確定可能包含所查詢對象的“數(shù)據(jù)容器”，并利用線程迭代找到目標數(shù)據(jù)容器。

由圖書館大數(shù)據(jù)實現(xiàn)學業(yè)預警信息轉換，首先要依據(jù)學校相關學業(yè)制度，其次要科學設定評判學生圖書館利用率的閾值。如一學期內(nèi)學生從未到圖書館或者到了圖書館但文獻資源的檢索和借閱為零，則至少表明該學生對專業(yè)學習的興趣不高。從這些方面可以找到學生學業(yè)水平不高的原因，是學業(yè)預警系統(tǒng)決策的重要支撐依據(jù)。在圖書館異構數(shù)據(jù)庫，Objectivity/DB則采用單一邏輯視圖方法處理。Objectivi?ty/DB不僅能管理和構造所有數(shù)據(jù)庫還能通過ODBC或中間件增加傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的管理系統(tǒng)網(wǎng)關。圖書館大數(shù)據(jù)通過構建協(xié)同工作環(huán)境的分析流程如圖2所示。

圖2　 Objectivity /DB圖書館大數(shù)據(jù)分析流程

3.2.3學業(yè)預警信息的推送方式

基于BDA，看似雜亂無章的數(shù)據(jù)將形成“某某同學，您近期借閱圖書偏少”或者“某某同學，您近期未到圖書館”等智慧信息。這些智慧信息通過多種途徑和手段，如手機短信推送、即時通訊工具、學生一體化信息平臺與學生進行交互，最終成為支持學業(yè)預警的有效依據(jù)，便于學生、二級教學單位、學生管理業(yè)務部門能夠在第一時間掌握學生學業(yè)動態(tài)。

由數(shù)據(jù)得到信息，由信息督促學生提升學業(yè)水平。近幾年來，通過高職院校圖書館與二級教學單位共同努力，學生入館數(shù)據(jù)明顯發(fā)生變化：學生讀書學習的熱情提高，學生學習的主觀能動性得以發(fā)揮，學業(yè)水平也有所提升。

4　結語

高職院校圖書館開發(fā)和利用大數(shù)據(jù)不僅是圖書館服務模式轉變的重要途徑，同時對于教育教學研究的決策具有重要支持作用。筆者探討了高職院校圖書館大數(shù)據(jù)應用于學生學業(yè)預警平臺的積極意義，以及為學工等部門提供的決策依據(jù)，旨在拋磚引玉。但在大數(shù)據(jù)時代，高職院校圖書館大數(shù)據(jù)所提供服務的深度和廣度還有待進一步探索和實踐。

參考文獻：

[1]韓翠峰.大數(shù)據(jù)時代圖書館的服務創(chuàng)新與發(fā)展[J].圖書館，2013（1）：121-122.

[2]百度百科[EB/OL].[2014-07-02].http：//baike.baidu.com/ view/6954399.htm？fr=aladdin.

[3]華金秋.大學生畢業(yè)預警機制研究[J].氣象教育與科技，2007（3）：137-138.

[4]陳欽華.構建學分制下高校學生學業(yè)預警機制的探索[J].廣西師范學院學報，2007（S2）：63-65.

[5]百度百科[EB/OL].[2014-07-02].http：//baike.baidu.com/ view/908354.htm?fr=Aladdin.

高曉東男，1981年生。碩士，館員。研究方向：知識管理、計算技術。

周建男，1965年生。圖文信息中心副教授，主任。研究方向：計算機應用及現(xiàn)代教育技術。

收稿日期：（2014-09-01；責編：王天泥。）