高職院校圖書館大數據在學業預警中運用闡述

王澤華

摘 要：高職院校在發展過程中，為了能夠讓學生學業水平得到提升，學校構建了學業預警系統，通過該系統掌握學生學習動態。而學業預警系統的構建需要數據提供支撐，以便能夠獲得更為理想的預警效果，本文就針對高職院校圖書館大數據在學業預警中的應用進行詳細探討，希望通過文章的探討能夠為其他高職院校在此方面上提供一定參考，促使學業預警系統變得更加完善，能夠發揮出其本身所具有的作用。

關鍵詞：高職院校 圖書館 大數據 學業預警

引言

如今，我們已經進入了數據大爆發的時代，通過合理使用數據有利于完成很多工作，提高工作質量。高職院校圖書館在使用過程中會產生大量數據，而將這些數據應用于學業預警中促使其能夠獲得更為理想的效果，全方面分析數據和信息，實時了解學生學習情況，當學生在學習時有可能出現問題，則要及時提醒學生加以改正，促使其學業能力得到提升。下面筆者就針對相關內容進行詳細闡述。

一、學業預警的概述

學業預警主要是由學校主導，家長與學生共同參與其中所形成的管理模式，該模式分為期初、期中以及期末三個階段。學校在管理過程中應當對不同階段學生的具體情況給予關注，當學生缺課已經達到了一定程度以后，則要通過各種預警方式將其指出來，并要求其能夠加以改正。在學分制度下，各個高職院校都需要構建相應的學業預警機制，針對學生在學校學習過程中的具體情況進行監督，然后通過多方面的溝通與協作，當學習時有可能出現的問題或是困難對學生進行提示^[1]。從當前高職院校學業預警體系具體情況來看，學生在檔案信息構建上依然不夠全面，在對學業水平判定上參與過于單一，難以對學生進行全面的跟蹤。學業預警系統在高職院校中的應用情況來看，依賴于教務管理系統，但是這并不能滿足學業預警的需求，在數據來源上應當是全方位的，如圖書館中的大數據等等，如此構建出相對較為健全的預警體系。

二、高職院校圖書館大數據在學業預警中的應用

1.大數據來源

隨著各個高職院校進行信息化建設，使得其自身管理水平非常高，在其為學生提供服務時會產生規模龐大的數據，主要包括非結構化與半結構化兩種類型。其中，在結構化數據中包括了學生的個人信息、借閱記錄等等，此類信息數據相對來說具有非常強的邏輯性;非結構化數據則是圖書館在為學生提供服務時所產生的沒有任何關聯的數據信息，例如在文獻方面的查詢等，其本身也具有非常明顯的特征，主要是表現為具有彈性、數據信息量龐大等等，而且時刻都在上漲^[2]。

將圖書館中的大數據應用于學業預警中最為重要的在于如何獲取大數據。在圖書館中應當事先安裝獨立設施，讓管理系統和電子資源做好本地化部署，再利用相關工具能夠更加便于查詢，這也使得在獲取相關數據上變得十分方便。根據高職圖書館系統來看，大數據主要是來自門禁系統、OPAC系統、電子資源、自動管理系統、電子閱覽室管理系統。之后，還需要構建良好的應用環境。如何對數據信息進行處理是極為關鍵的過程，也就是需要對原始數據進行過濾、篩選以及分類等等，讓原始數據在存儲上變得更加有序，如此能夠提升數據本身的應用效率。

2.大數據分析

在對大數據進行分析時，應當利用BDA來實現。所謂BDA主要是通過利用分析技術作用在大數據集上，以便能夠讓數據信息能夠具有價值的實現轉換。通常情況下，BDA主要在于：（1）大數據和相關分析技術;（2）將兩者結合在一起而獲取具有價值的數據。利用BDA對大數據進行分析時，應當使用相關工具完成對數據的篩選、處理等等，為學業預警系統提供所需要的數據。要想通過利用圖書館大數據在預警系統中完成數據轉化，而這便需要以學業制度為依據，然后對學生圖書館利用情況進行判定^[3]。例如，某學生在一學期時間之內都沒有走進圖書館，或是在檢索文獻資源等方面的記錄為0，那么說明學生自身在這一時期學習積極性較低。通過這些方面還能夠找出學生在學業能力上較低的原因，而這都為學業預警系統在做相關決策上提供了重要依據。

3.信息推送

由于BDA的應用讓以往看起來并沒有關聯的信息變成了一條條推送信息，如“某某同學，您近期圖書借閱偏少”等等。在信息推送上可以利用各種手段，如短信推送、微信推送等等，還可以通過一體化平臺和學生實現交互，這些都將是用以支持學業預警而產生的有效依據，促使學校或是教師等及時了解學生在學習上的動態。因為數據而得到信息，利用信息讓學生在學業水平上得到提升。近些年，在高校圖書館和相關單位的努力下，學生在入館上出現了明顯改變，在一定程度上激發了學生自身的學習熱情，而且還能夠進一步發揮出學生自身主觀能動性，讓其學業水平得到提升。

結語

高職院校中的圖書館在提供服務時會產生大量的數據，通過合理利用這些數據能夠讓其在服務模式上將發生重大轉變，并且還能夠支持教育教學研究。高職院校為了改善當前學生學業情況，學校構建了學業預警機制，在數據來源上應當充分利用圖書館大數據，了解學生在圖書館借閱等方面情況，掌握學生在學習上的動態，并采取措施讓學生學業水平能夠得到明顯提升。

參考文獻

[1]高曉東，周建.高職院校圖書館大數據在學業預警中的應用[J].圖書館學刊，2015（1）.

[2]高曉東.高職院校圖書館大數據在學業預警中的應用研究[C]//全國紡織服裝信息研究會館長論壇暨學術年會.2014.

[3]劉立巖.高職院校圖書館大數據應用微探[J].中國多媒體與網絡教學學報（中旬刊），2018（05）：116-117.