大數據與高校圖書館為深化教學服務之探討

曾廣麗 鄭惠澤

關鍵詞：大數據；學科服務；個性化教育；圖書館服務

摘 要：隨著大數據技術的飛速發展，社會各行各業都在積極探索如何利用大數據技術，高校圖書館在大數據利用上也應有所作為。文章簡述了大數據的特征及帶來的便利，指出了高校圖書館應利用自身資源與院校各部門開展廣泛的合作，構建大數據平臺，充分發揮大數據優勢，促進高校個性化教育，更好地服務于讀者，滿足讀者的需求，增強圖書館在新技術環境下的競爭力。

中圖分類號：G258.6文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2018）05-0054-03

隨著信息技術的迅速發展，大數據走進了人們的視野，逐漸融入人們的生活。大數據時代，信息資源層出不窮，新的信息種類和形式不斷涌現，高校圖書館應高屋建瓴，不斷探索新的服務模式和方法，緊跟時代步伐，運用大數據為廣大師生提供更完善的服務。

1 大數據的特征及帶來的便利

1.1 大數據的特征

大數據意味著海量信息的集結、整合、運算與分析。大數據擁有龐大的信息量，具有快速處理數據的能力，同時還有無數信息交匯產生新的信息，能夠挖掘數據的隱性價值。大數據有以下特點：大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、價值（Value）。

1.2 大數據帶來的便利

大數據是互聯網的必然產物，在人們的日常生活中隨處可見，給人們帶來了諸多便利。如：節假日開車外出，人們可以借助大數據預測哪些時間和路段容易堵車，從而避開出行高峰和擁堵路段；高考填報志愿，人們可以借助大數據分析未來的熱門專業等；外出旅游，大數據可以預測機票價格走勢。另外，氣候預測、農業病蟲害預警等都是大數據分析的結果。毫不夸張地說，當今世界就是一個大數據的世界，不管你是否關注大數據，也不管你是否承認，人們時時處處都在與大數據進行“親密接觸”。

2 紙質文獻閱讀量下滑，數字化閱讀快速增長

技術的發展導致社會的變革。大數據的到來，使作為高校信息傳遞中心的高校圖書館也受到了影響，讀者對圖書館資源的利用方式發生了顛覆性的改變。筆者統計了三峽大學圖書館2012—2016年間紙質圖書的借閱量，分別為：441，216冊、388，667冊、320，201冊、262，702冊、220，381冊，紙質圖書的借閱量逐年下滑，4年共減少了50%以上。據中國新聞出版研究院公布的《第十二次全國國民閱讀調查報告》顯示，2014年我國成年人圖書閱讀率為58%，較2013年的57.8%上升了0.2個百分點。數字化閱讀方式的接觸率為58.1%，較2013年的50.1%上升了8.0個百分點[1]。

3 高校圖書館應用大數據技術服務教學

高校圖書館的服務主體是本校師生，要為教師提供最前沿、最權威的參考服務，為學生提供為其量身定制的個性化服務，為學校教學部門提供學科發展趨勢分析，為學校學科建設提供分析報告等。高校圖書館要實現這些服務，只有利用大數據技術對各種數據進行總結、分析和歸納，才能更好地服務于廣大師生。

3.1 運用大數據開展學科服務

3.1.1 在大數據環境下，高校圖書館要根據學校的學科建設開展學科服務。高校圖書館開展學科服務首先要建立學科館員制度，加強與各院系（學科）在服務項目、服務方式、資源建設、效果反饋、電子資源利用與評價等方面的交流、溝通、協調等，為科研人員提供個性化、專業化、知識化及深層次的集成服務。同時，圖書館還應指派具有某種專業知識背景的學科館員深入學校的科研團隊，作為團隊的一員參與科研項目，便于及時掌握科研團隊對文獻資源的需求及使用情況，積極主動為教學科研人員提供服務。此外，高校圖書館的大數據監控組應密切關注學科發展態勢，利用大數據技術監控相關學科的科研動向，為科研團隊提供全程信息服務，使科研人員隨時都能清楚地把握學科的發展趨勢，及時對科研項目做出調整和改進。高校圖書館還應積極開展信息推送服務和針對性的用戶培訓工作，以提高用戶的信息素養。

3.1.2 建立學科服務網站，利用大數據技術搜集國內外學科的相關信息。上海交通大學圖書館、武漢大學圖書館、同濟大學圖書館、山東大學圖書館等早就相繼建立了學科服務平臺。特別是上海交通大學圖書館，在國內率先導入LibGuides系統。LibGuides是美國SpringShare公司推出的學科導航軟件，已被國外很多圖書館作為學科服務工具。高校圖書館利用大數據技術搭建學科服務平臺，會使學科服務如虎添翼、事半功倍，在收集、統計、分析數據時更加便捷，對科研團隊的服務更具前瞻性和指導性。

3.2 基于大數據促進高校個性化教育

3.2.1 個性化教育能充分培養學生的探究力，激發學生的創造力。互聯網為廣大用戶提供了豐富的學習和工作資源，因此基于大數據促進高校個性化教育也成為可能。教育的終極目標就是要實現個性化教育，孔子的“因材施教”就體現了強調個體、尊重個體的思想。教師應根據學生的認知能力、自身素質及學習水平，選擇適合其特點的教學方法進行針對性的教學，充分發揮學生的優點和長處，彌補學生的劣勢與不足，以此調動他們的學習熱情，樹立他們的學習信心。傳統教學只能依靠經驗和感覺，具有主觀性和隨意性，如把大數據引進現代教育，使個性化教育得到大數據的支持，教與學會更趨理性，更有針對性[2]。因此，高校圖書館應積極開發個性化教學系統，并建構大數據個性化教學平臺，平臺構建要考慮學習信息的采集、學習內容的分層、學習信息的反饋及分析等內容。大數據個性化教學平臺要兼顧實用性、靈活性、方便性，本著簡單易用的原則方便教師使用。

3.2.2 大數據有其自身的特點和優勢。高校圖書館運用大數據平臺掌握學生的情況，可以不間斷地追蹤學生的整個學習過程，甚至包括學生的情緒變化等[3]，為教師開展個性化教學提供各種數據。大數據教育的信息傳遞具有雙向性，如：學生使用電子教科書，圖書館利用大數據可以從其閱讀時間、閱讀速度、做的眉批及尾注等方面分析他們的閱讀行為。分析閱讀時間可以知道他們是在早晨、中午、下午還是晚上進行閱讀學習的；分析閱讀速度可以知道他們是在精讀、深讀還是消遣性淺閱讀；分析他們做的眉批及尾注可以了解他們的關注重點、表達能力、理解力及對閱讀內容掌握的程度等。這些閱讀行為信息會被毫無保留地反饋給大數據平臺的管理者，后者將數據分析結果反饋給教師，使教師既能了解學生的學習情況，又能精準把握電子教材的教學內容是否有效，并及時做出調整。這種雙向反饋實時同步進行：教育的數據用來分析學生學習的過程，分析得出的結果又用以指導教材內容的改進。

3.2.3 高校圖書館的大數據平臺應簡單便捷。基于大數據的實時分析，平臺系統能夠自動為學生量身定制，推送滿足其需求的具有個性化的學習內容。大數據的介入使本來分散的動態學生數據能夠進行有機整合，使個性化教學有了支撐。教學內容也不再是固定不變的，可以根據系統給出的最合理、有效的學習活動隨時進行調整，為進一步完善個性化的教學提供支撐。大數據平臺對學生的學習行為和學習過程進行存儲，使個性化的學習得到保障，同時還會逐漸改變學生的學習習慣和行為，使其由被動學習轉變為主動學習。

3.3 應用大數據技術開展網絡教學

網絡教學雖然早已出現，但鮮有利用大數據技術的，高校圖書館應把握機遇，開發并利用好大數據，再加上圖書館得天獨厚的資源優勢，必能在競爭中立于不敗之地。如：高校圖書館將大數據技術融入微課、MOOC等精品課程領域，數據會更加豐富，形式會更加多樣化，運用也會更加靈活，會得到更多學習者的青睞。近年來，移動終端設備的普及使學生能夠隨意瀏覽、搜索各種數據庫，大量用戶的在線學習產生了海量的學習行為數據，為大數據分析提供了源源不斷的信息[4]。

3.4 開展大數據分析預測學科發展趨勢，為學科建設保駕護航

高校學科的建設與發展是隨著社會的進步及需求不斷調整增減的，怎樣調整、如何增減，依據至關重要，而依據必須建立在科學分析的基礎上。利用大數據技術開展學科結構分析及專業分析，預測學科發展趨勢，目前來說是最為科學合理的。

4 高校圖書館深化教學服務的幾個因素

4.1 人才之需是當務之急

從事大數據開發與研究的圖書館員必須是復合型人才，具有媒體制作、教學設計等能力，甚至具有生命科學、農林牧及土木水電等領域的知識。而大多數高校圖書館的館員素質參差不齊，專業背景較狹窄。究其原因，一是精英人才不愿到圖書館來。二是高校圖書館也很難留住人才。因此，高校圖書館應抓住國家“十三五”規劃這一機遇，爭取人才生存的大環境和政策，為引進和培養復合型人才提供支撐。

4.2 技術服務是支撐

在大數據環境下，高校圖書館的管理模式、管理方法、工作內容等都將發生改變。圖書館要解決的技術難題主要是大數據平臺的實現和分布式系統建構問題，包括云計算平臺、分布式文件系統、分布式數據庫、大規模并行處理數據庫及存儲系統等。大數據的開發技術Storm、Spark等也是難中之難。可喜的是，隨著軟件開放的程度越來越高，一些大數據技術不再高不可攀，而且大多數軟件是開源、可免費使用的。目前最流行的大數據平臺是Hadoop，它的優點在于整合了硬件和開源軟件，既可以把接收到的數據流輸送到普通的存儲盤，又能夠為用戶免費提供分析數據的工具。

4.3 合作是手段

高校圖書館要實現大數據服務教學這一目標，單靠其自身是難以實現的，必須廣開渠道，多方尋求合作。一是在學校內部開展合作，與各院系（如計算機學院、信息學院等）、學校信息技術中心、教務處、校園卡管理中心等部門聯合，可獲得相關數據及技術上的幫助。二是加大高校圖書館間及高校圖書館與公共圖書館間的聯合，建立機構知識庫聯盟，在線開放目錄、開發學術門戶網站等，共建共享數字資源建設。三是加強對外交流，尋求與IT行業的聯盟，發揮各自的資源優勢，互惠共贏。

5 結語

大數據技術的迅速崛起，為高校圖書館帶來機遇與挑戰。圖書館應積極轉變服務理念，開拓進取，構建數據挖掘與分析體系，搭建大數據技術平臺，利用大數據技術為高校教學提供高效優質的服務，全面發揮圖書館輔助教學的功能。

參考文獻：

[1] 高方.第十二次全國國民閱讀調查結果發布[J].傳媒，2015（8）：80.

[2]中國網.大數據助力因材施教[EB/OL].[2016-03-24].http：//media.china.com.cn/gdxw/2016-03-24/675225.html.

[3] 劉中宇，劉海良.基于大數據的云教學環境設計[J].中國教育信息化，2013（24）：18-21.

[4] 辛暉，李淑珍.大數據技術在高校網絡教學中的應用研究[J].才智，2016（27）：168-169.