周昌海 樊玲 王麗麗



摘? 要:針對圖書館學風墻簡單以讀者刷卡次數和圖書借閱冊數為統計依據,無法真實反映讀者在館學習時間和圖書借閱冊數的問題,探討了雙向門禁和金盤圖書管理系統條件下,基于SQL計算讀者在館時間和借閱冊數的軟件設計方法,以成都師范學院圖書館為例給出了軟件設計的具體過程。最后統計一個班級學生使用軟件前、后各一年條件下,每次在館時間長度和圖書借閱時間長度,驗證了軟件設計意義。
關鍵詞:圖書館學風墻;雙向門禁;金盤Oracle數據庫;在館時間;有效借閱數量
中圖分類號:TP311;G251.4? ? ? 文獻標識碼:A ? 文章編號:2096-4706(2021)17-0110-04
Abstract: Aiming at the problem that the library learing atmosphere wall counts its utilization rate simply based on the number of swiping access card and the number of books borrowed, which cant truly reflect the readers study time of in the library and the effective number of books borrowed, this paper discusses the software design method of calculating readers time in the library and the number of borrowed copies based on SQL under the conditions of two-way access control and gold disk library management system, and taking the library of Chengdu Normal University as an example, gives the specific process of software design. Finally, the length of time spent in the library and the length of time spent borrowing books in a class one year before and after using the software are counted to verify the significance of the software design.
Keywords: library learing atmosphere wall; two-way access control system; gdlisnet Oralce database; the time in library; the effective number of books borrowed
0? 引? 言
圖書館學風[1]墻,作為靜態或動態顯示包括入館次數[2]和圖書借閱[3-5]冊數在內的諸多信息,展示先進團體或個人,鼓勵個體、班級和學院之間相互學習和競爭的一種大型電子顯示屏,很多高校都有。然而,以入館次數作為基準存在弊端,部分學生刷卡后很快離開或者短時間內反復刷卡,造成入館次數虛高。圖書流通方面,不少學生經常借書后很快就歸還,每年“借閱”圖書成百上千。因此,現有的學風墻,無法真實反映學生對圖書館的利用情況[6],不能起到激勵學生入館學習和借閱圖書的作用。
雙向門禁下,以讀者每天在館時間長度作為統計排序標準,能更真實地反映讀者對圖書館的利用率;利用金盤圖書軟件的原始數據,對流通借還的每本圖書,算出借還時間長度,低于設定值的,統計數量為0,降低借書充數的不良現象。
本文以成都師范學院圖書館為例,基于雙向門禁SQL Server2005和金盤Oracle兩類數據庫,使用SQL統計方法,實現了讀者在館時間和圖書借閱數量更科學的排序計算,最后通過電子顯示屏,滾動顯示,完成了軟件設計任務。
本文第一部分給出統計在館時間和圖書借閱數量面臨的問題,第二部分闡述如何解決這些問題和學風墻要展示的內容以及軟件最終運行界面,第三部分用統計數據,證明新型學風墻軟件設計的重要意義,第四部分對全文進行了總結。
1? 面臨的問題
對于雙向門禁,讀者進館、出館都刷卡,則“在館時間=出館時間-進館時間”。然而,總有讀者僅進館刷卡或僅出館刷卡的現象,或者某天只有進館記錄,而出館日期不在同一天。現有門禁后臺統計程序,簡單以出館時間-進館時間計算在館時間,部分讀者單次在館時間達數十小時,不能真實體現讀者在館時間。這些不完整和不合理的進出館數據,使得在館時間計算變得困難。
表1為我校圖書館讀者進出館記錄。
可以看出,若按入館次數計,有5次入館記錄;若簡單以出館時間-進館時間計算在館時間,則第一次在館時間僅僅6分4秒,而第二次的在館時間則>91小時。因此,現有的按次統計或者在館時間長度統計,都不適用。
表2為金盤圖書管理系統中另一讀者的圖書借還日志記錄。
從數據可以看出,第一本書的借閱時間約34天;但第二、第三本書的借閱時間約13分鐘;而余下三本書則不到1分鐘就已經歸還。若以借書冊數統計,數量為6冊;從實際情況判斷,只能認定1冊。因此,金盤軟件的圖書借閱數量統計,也不科學。
針對讀者入館和圖書流通中出現的時長和數量統計問題,下一節將給出合理的解決方法,以實現數據統計的科學性。
2? 讀者在館時間和圖書借閱數量的統計方法
2.1? 讀者在館時間的統計
任何讀者,按其每天刷卡記錄的時間先后排序并編號,入館(In)之后為出館(Out)記錄,且前后兩條記錄在同一天,則“在館時間=出館時間-進館時間”(單位:秒),否則在館時間=0。以表1的數據為例,通過上述方法,SQL計算出的讀者在館時間如表3所示。SQL偽代碼如以下所示:
select a.編號,a.姓名,a.刷卡時間,a.學號,a.進出,a.在館時間=b.刷卡時間-a.刷卡時間from 表1 a,表1 b where a.進出=in and b.進出=Out and a.日期=B.日期 and a.編號+1=b.編號
由表3可知,統計結果比較真實地體現讀者在館時間長度。
2.2? 入館前名100學生和團體入館統計排序
為了在學風墻上滾動顯示全校入館前100名學生的排名信息,以及全校所有學院和班級人均在館時間的排序,采用了平均每天在館時間作為排序基準。“平均每天在館時間=個人本學期在館時間代數和/本學期到當前日期的天數”。
表4統計出了我校本學期入館前100名學生的數據信息,SQL統計偽代碼如以下所示:
select top 100姓名,學工號,班級,在館時間 as [時長/天],全校排名 from 人均每天入館表 order by 全校排名
為了真實計算學院與學院之間、班級和班級之間的入館排名,引入了人均每天在館字段。“人均每天在館=團體所有成員在館時間代數/(學院或班級實際人數*本學期目前天數)”,以此為排序基礎,對學院和班級全校排名。表5為我校團體人均入館排名統計表。
2.3? 讀者借閱數量排名統計
自助借還條件下,讀者借書后允許隨時歸還。但是,對借還時間過短的圖書不應計入統計數量,降低借書充數引起的統計失真情況。在我校圖書館,對于流通借還時間低于30分鐘的圖書,不納入統計數量。以表2為例,計算出每冊圖書的閱讀時間和有效數,SQL偽代碼為:
Select 姓名,學工號,圖書條碼,借書,還書,時長,decode(sign(時長-30),1,1,0) as 有效數 from 表2
SQL語句的統計結果6表所示。對有效數求和,得到讀者的借閱數量。
2.4? 借閱前100名學生和團體人均借書統計排序
以表6為基礎,統計出本學期每個學生圖書借閱量,提取排名前100條記錄,用于學風墻顯示,統計結果如表7所示。SQL偽代碼如以下所示:
Select 姓名,學工號,班級,sum(有效數) as借閱量,全校排名 from 表6? where rownum=100 group by 學工號 order by 借閱量
參考表5團體入館排名,統計所有學院和班級人均借閱冊數,并進行全校排名。結合金盤讀者庫和表6,計算出人均借閱冊數。計算公式為:人均借閱冊數=團體借閱總冊數/團體實際總人數。統計結果如表8所示。
按照上述思路,設計學風墻應用程序,投屏于電子顯示屏,每天循環滾動顯示四個方面的數據信息,如圖1所示。
3? 實際應用情況
在2018年前,我校圖書館學風墻,主要顯示學生的入館次數和圖書借閱冊數兩類信息,學生之間盲目攀比,造成兩種數據虛高不下,學生入館充次和圖書借閱湊數現象頻頻發生。學風墻不能真正反映學風,甚至遭到學生嘲諷,無法吸引更多學生入館看書學習。2018年后,圖書館技術部設計此軟件,排除了以往數據統計中的弊端。目前,各教學院和專業班級已經開始采用這些數據,作為班級之間學風評比、學生獎學金評比的參考依據之一。由于采用了人均入館時間和人均借閱冊數作為統計基礎,迫使那些不入館、不借書的學生,也不得不入館借書學習,否則會拖學院和班級的后腿。2016級計科1班(40人)2017年和2018年的入館和借閱數據統計圖如圖2和圖3所示。
從圖2可以看出,該班2018年相對于2017年,平均每天在館時間低于10分鐘的學生人數,明顯下降,而每天在館學習30分鐘以上人數明顯增加。從圖3,同一個班級,采用新的借閱數量統計方法之后,全班上一年30分鐘內歸還圖書的數量大幅降低,而借還時間在30分鐘至2小時之間的圖書數量則大幅上升。
4? 結? 論
本文以成都師范學院圖書館門禁和圖書借閱為例,摒棄了原有學風墻軟件入館和圖書借閱統計的不足,設計了基于在館時長和圖書最低借閱時長為基礎的新型學風墻。使用一年多來,效果顯著,圖書館留住了學生,圖書有效借閱數量逐漸增加,學風墻真正起到了發揚學風的作用,值得在高校圖書館推廣應用。
參考文獻:
[1] 唐常艷.基于學風建設背景下高校圖書館服務策略研究 [J].知識經濟,2019(30):45-46.
[2] 鄧彥.論高校圖書館學風指數模型的建立 [J].新世紀圖書館,2008(1):43-44+98.
[3] 唐玲.大學圖書館學風與館風的互動關系 [J].無線互聯科技,2015(5):130-132.
[4] 王凌.大學生利用圖書館與學習成績的關聯性實證研究——以首都醫科大學為例[J].圖書情報工作,2017,61(24):39-44.
[5] 趙娜娜.大數據時代高校圖書館流通數據統計分析——以西藏民族大學2017年度讀者閱讀數據為例 [J].內蒙古科技與經濟,2019(10):138-140.
[6] 鄭春汛.基于紙本圖書借閱量持續下降的高校圖書館未來轉型探索 [J].山東圖書館學刊,2019(3):75-78.
作者簡介:周昌海(1974.10—),男,漢族,四川西充人,講師,本科,研究方向:計算機算法、數據庫和面向對象程序設計;樊玲(1977—),女,漢族,四川眉山人,副教授,博士,研究方向:雷達目標探測、跟蹤和多基地雷達多目標跟蹤;王麗麗(1986—),女,漢族,四川綿陽人,講師,博士,研究方向:物流與供應鏈管理、分享經濟。