大数据对高校图书馆评估的启示

范颖茵+叶莉

（广东第二师范学院图书馆，广东 广州510308）

关键词：大数据；高校图书馆评估；自我监测；服务绩效

摘要：文章通过介绍高校图书馆评估发展趋势以及大数据特征，从教育主管部门的宏观管理能力、高校图书馆的自我监测及以服务绩效为基准的高校图书馆评估体系等角度分析大数据对高校图书馆评估的影响，最后向相关部门提出了在迎评工作中應采取的措施。

中图分类号：G251文献标识码：A文章编号：1003-1588（2017）04-0027-03

1研究背景

1.1高校图书馆评估的实施

随着《普通本科学校设置暂行规定》《普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）》《普通高等学校图书馆规程（修订）》《普通高等学校图书馆评估指标（意见征求稿）》等文件的先后出台，高校图书馆在本科评估中的地位日渐明显，评估体系也逐渐明晰。

本科评估中涉及高校图书馆的最重要的指标是生均图书册数和生均年进书量。如表1所示，教育部针对各类高校的上述两大指标制定了相应的合格线和限制招生线。而图书资料（含电子资源）馆藏及利用等情况，也已经被纳入评估的范畴[1]。

1.2高校图书馆评估的趋势及大数据发展

随着高等教育信息化的发展，我国在2011年开始正式实施“高校教学基本状态数据库”的填报工作。本科教学评估在手段上实现了数据库式的常态化监测，其统计结果对我国高等教育发展有着战略性的指导意义。高校图书馆作为数据的提供或填报单位，已经成为构建高校评估这个大数据的重要部门。《普通高等学校图书馆评估指标》尽管尚未正式出台，但是在办馆基础条件、文献资源建设、数字化及网络化建设、读者服务、科学管理等方面已形成比较清晰的体系，为高校图书馆评估提供了方向指引[2]。

大数据技术发展愈发成熟，已经被广泛地应用于社会的各个领域。大数据具有5V特征，即Volume（海量）、Variety（多样）、Velocity（高速）、Value（有价值）、Veracity（可信）。大数据基于全样本进行检索，形成精准的个体推荐，从而提高整体工作效率[3]。成田真琴认为大数据不仅具有“看到过去”与“预测未来”的功能，还能用于点（交易数据）到线（交互数据）的分析[4]。大数据的出现为高校图书馆评估提供了更高效的技术手段，高校图书馆评估也将向指标精细化、数据精准化、监控常规化、管理制度化的方向发展。

2大数据对高校图书馆评估的影响

2.1有利于提高教育部门对高校图书馆的宏观管理能力

教育大数据与高校图书馆评估的结合是提高教育部门宏观管理能力的一个契机。基于高校评估项目和大数据平台的数据，教育部于2016年4月先后发布了《中国高等教育质量报告》《全国新建本科院校教学质量监测报告》。报告指出，2015年我国在学总规模为3，647万人，位居世界第一；各类高校数量为2，852所，位居世界第二；2013年与2003年相比，高校生均公共财政预算教育支出增加了1.7倍；在新建本科院校中，生均藏书量升至80.9本。第13次全民阅读调查显示，2015年我国成年国民综合阅读率为79.6%，人均纸质图书阅读量为4.58本，人均每天手机阅读时长为62.21分钟，均比2014年有所增加。但我国人均阅读量仍远低于欧美发达国家，大学生阅读量仍处于较低水平，同时数字阅读势头愈演愈烈，纸质阅读面临危机。在教学规模日益庞大的形势下，教育部门利用大数据开展了一系列的调研及评估工作，更准确地把握了高校图书馆乃至全民阅读的发展状况，从而实施了一系列宏观管理措施。教育部门宏观管理能力的提升主要体现在经费划拨、图书量达标、图书资源利用率提高、阅读服务形式转变等方面，教育部门能根据大数据分析结果更科学地实施监测与调控，最终以行政、法律及经济等具体手段指引和规范高校图书馆科学发展。

2.2有利于加强高校图书馆的自我监测

在大数据时代的号召下，教育部、各省教育厅及各高校都积极参与到教育大数据统计与应用当中。如表2所示，教育部在高校评估中设置了图书馆（时点）和图书当年（自然年）新增情况两大指标，进一步细化了高校图书馆评估指标内涵[5]。除了完成数据上报任务，部分高校还积极构建校级教学基本状态数据库。其中，最具代表性的是由思迈特公司与中山大学共同开发的高校教学基本状态数据库（校级版）。它是依托全国高校教学基本状态数据库搭建的在线评估系统。其生均纸质图书量和生均每年新增纸质图书量是通过该数据库中的学生数量指标进行对接计算出来的，确保了数据的准确性。其还可根据学校自身特点添加相应的功能，与校内其他系统进行集成，生成可视化数据分析图、校内评估报告，并与国家数据库对接。整合、提交、分析相关数据有助于图书馆对馆藏数据、流通数量等方面进行监测以及校内评估和校外评估有序进行[6]。

高校图书馆开展自我监测，一方面需要以校级版数据库为参考，另一方面也要加强自身对大数据技术的应用。高校图书馆借助大数据获取馆藏分布（校区图书分布、学科专业图书比例等）、图书借阅记录（阅读偏好、读者分布等）、电子资源利用情况（资源库使用情况、主页浏览量等），并对一系列相关数据加以统计分析，一方面能够丰富评估的支撑材料，另一方面更是为开展嵌入式服务打下基础。高校图书馆开展自我监测的最终目的是服务用户，评估正好是其了解自身不足、提升服务价值的契机。

2.3有利于建立以服务绩效为基准的高校图书馆评估体系

以用户为核心是现代图书馆的服务理念，而服务绩效是评价图书馆服务价值、关注用户体验的试金石。傅耕石认为我国高校图书馆评估存在缺乏读者参与、非科学化、形式化严重、非周期性和无责任性的硬伤[7]。如今，高校图书馆评估主要以馆藏量等数据为指标，缺少对服务绩效的考查，不具备全面的评估价值。20世纪80年代，美国高校图书馆开始引入绩效评估，评估研究经历了投入——产出绩效评估、用户影响成效评估、对全社会贡献价值评估等阶段，其教育问责与图书馆评估已实现有机结合[8]。2001年，日本京都大学围绕读者服务、数据库与数据量、设备与设施、财政、管理与运营、图书馆宣传资料等内容，建立了业界较为认可的外部评估体系[9]。澳大利亚伍伦贡大学提出将Library Cube方式与学生满意度、就业信息、学生管理信息等系统连通，建立多维数据库，以定量定性的方式对高校图书馆服务价值进行评价[10]。这些国家在高校图书馆评估体系的构建上为我国提供了较好的参考借鉴。

与馆藏量等“硬数据”指标不同，服务绩效的评估指标更多地与用户有关联，涉及用户主观评价等一系列“软数据”。图书馆处理庞大的“软数据”时，不能只依赖传统的统计方式，还需要应用大数据技术。其中，获取数据库的利用率、图书的借阅量、用户评价、学生成绩、就业等相关数据，引入一定的业绩计算方式，计算服务绩效是较为有效的方式。因此，通过加强数据挖掘的深度，增加数据的相关性研究，加强数据库建设与对接等实践手段，评估制度的决策者将能更好地制订有价值的评估指标，从而使我国高校图书馆评估体系更为完善。

3各级部门在迎评工作中所采取的相应措施

3.1教育部门

教育部门是主导评估方向的核心职能部门。首先，通过广泛的咨询和研究后，教育部门应加快推动相关法律法规的出台和颁布，优化现有本科教学评估中的图书馆评估方案，或考虑实施独立全面的高校图书馆评估制度，切实将教育问责与高校图书馆评估科学地结合起来。其次，教育部门应继续借助大数据技术开展全民阅读情况、高校教育质量情况等调查，严格落实高校教学基本状态数据库填报工作，从宏观管理的角度科学调配资源，为高校图书馆的发展提供指导。最后，教育部门要正确引导高校迎评的风气，强调投入——产出的服务绩效，准确把握评估的根本价值取向——人才培养，在指标的制订上除了关注“硬指标”，更要关注用户评价的“软指标”，将指标内涵从“量”向“质”推进。

3.2高校

评估是各高校阶段性必经考核，关乎其生存发展。首先，高校应重视评估工作，从自身出发制定可行性战略性部署。其次，高校要秉承“以评促建、以评促改、以评促管、评建结合、重在建设”的评估原则，重视评估过程，切勿盲目攀比。再次，在完成评估指标的要求后，高校应根据本校特色制定相应的目标，凸显自身亮点。最后，高校也要积极推动本校各类数据库建设，为高校图书馆评估与常态化监测打下基础。

3.3高校圖书馆

作为评估的最直接对象，高校图书馆是产生评估数据和表现服务价值的直接部门。读者满意度比起海量的馆藏，更应该成为图书馆追求的高质量指标。如今高校图书馆作为学校的一个部门单位，在评估过程中更多的是处于被动执行的地位。图书馆除了要以学校利益为基础，提供一个真实可靠的“评估账目”，更重要的是要在迎评和自我监测的过程中认真学习评估制度，准确把握评估趋势，了解兄弟院校的发展情况，发现自身的劣势、优势和机会，并提出相应的方案。大数据作为时代的产物应运而生，能为高校图书馆发展所用。因此，在大数据时代，高校图书馆全体馆员都应该提高大数据意识，精心保存本馆的一切重要数据，为评估与监测提供有力的数据支持。

4结语

评估是对高校图书馆服务价值的检验，更是对高校办学水平、管理水平、教学效益的一种评价手段。大数据不仅是教育部门的评估、调研工具，为其提供教育问责的依据；同时也适用于高校图书馆常态化的自我监测。因此，教育部门、高校、高校图书馆都应该积极推动大数据发展，开展高校图书馆评估工作以及一系列的自我监测工作，为高校图书馆的发展乃至高等教育的发展创造更美好的未来。

参考文献：

[1]教育部.普通高等学校本科教学工作水平评估方案（试行）[S].教高厅〔2004〕21号，2004-08-12.

[2]周瑞华，张鹏翔.《普通高等学校图书馆评估指标》对图书馆资源建设的促进[J].图书馆学刊，2010（9）：4-5.

[3]林润辉.大数据的管理思考[EB/OL].[2014-08-18].http：//ibs.nankai.edu.cn/n/939.html.

[4]成田真琴.大数据的冲击[M].周自恒，译.北京：人民邮电出版社，2013：18-20.

[5]教育部高等教育教学评估中心.国家高校本科教学基本状态数据库数据表格及内涵说明（2.0.5版）[Z].2014-06-30.

[6]广州思迈特软件有限公司.多所高校采用思迈特高校教学基本状态数据库系统（校级版）[EB/OL].[2014-09-10].http：//www.smartbi.com.cn/700.

[7]傅耕石.评估的畸变与畸变的评估：我国高校图书馆服务质量评估中的五大问题[J].图书馆建设，2011（1）：92-94.

[8]申彦舒.美国高校图书馆价值评估研究及其启示[J].图书馆工作与研究，2013（1）：13-16.

[9]尤冬青.日本高校图书馆评估体系述评[J].高校图书馆工作，2004（5）：70-72.

[10]周娟.澳大利亚高校图书馆服务价值评估Library Cube研究[J].图书馆学研究，2013（23）：87-92.

（编校：周雪芹）

作者简介：范颖茵（1989—），广东第二师范学院图书馆助理馆员；叶莉（1972—），广东第二师范学院图书馆研究馆员。

本文系2014年度广东第二师范学院校级一般科研项目“大数据时代广东高校图书馆信息服务的创新与发展”的阶段性研究成果之一，项目编号：2014yjxm11。