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iSchool与非iSchool院校对比分析

2017-11-16李婷田野

创新科技 2017年7期

李婷 田野

[摘 要] 本研究在对20所iSchool院校与20所非iSchool院校在教职工规模、在读学生人数、课程提供种类以及学术产出等方面的调研基础上,利用T检验方法进行分析,更好的发现两者之间的异同,从而为提高我国图书情报学教育的国际化水平提供一定的参考。

[关键词] iSchool;图书情报学;T检验

[中图分类号] G250 [文献标识码] A [文章编号] 1671-0037(2017)7-30-4

Comparative Analysis Between iSchool and Non-iSchool

Li Ting1 Tian Ye2

(1.Shanghai Jiao Tong University Library, Shanghai 200240;

2.Department of Human Resources, Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433)

Abstract: Based on the survey of 20 iSchools and 20 non-iSchools, the T test method was used to analyze the size of the faculty, the number of students, the types of courses offered and the academic output, to find out the similarities and differences between the iSchools and non-iSchools, and then to provide certain reference for improving the international level of library and information science education in China.

Key words: iSchool; library and information science; T test

1 引言

iSchool最早是由美國和加拿大发起,最初的成员包括美国、加拿大的19所图书情报学院。截至2017年3月[1],iSchool成员已发展到包括美国、加拿大、英国、德国、瑞典、荷兰、新加坡、中国等多个国家在内的77所成员院校。iSchool致力于以信息、人和技术的关系为中心的研究和实践,促进自身的变革和改进,更好地适应社会发展。

目前国内外对iSchool的研究主要集中在分析iSchool院校的特点、学术优势等,比如Seadle[2]等主要分析了iSchool院校在图书情报领域的主题热点;Chenchaomei[3]等利用citespace软件,对iSchool院校绘制了专题网络图,描述了这些高校在本领域中的研究趋势;吴丹[4]等调研了iSchool院校的师资力量及学术产出成果等。国内方面,主要的研究热点集中在武汉大学肖希明教授,其在基金项目“iSchool运动发展趋势及对国内外信息领域的影响”中,从各个方面阐述了iSchool院校的国际交流活动[5]、科研特点[6]、师资队伍[7]和人才培养模式[8]等。无论是国内还是国外研究,大部分都是一种定性的研究,而对于iSchool与其他非iSchool院校的定量比较,目前尚属空白,两者的定量的对比分析可以更好地说明各自的异同,以期给国内图情院校更好的参考和借鉴。

本研究根据2017年U.S.News全美大学排行榜[9],从“Library & Information Studies School”中,逐次选取前20所iSchool院校和前20所非iSchool院校,对比分析其学院的基本信息、课程类型数量、教职工学科背景以及学术产出成果等,最后利用T检验方法找出两者异同,并进行结果的分析说明。

2 研究方法

本文主要采用网络调研法与T检验法开展研究。在网络调研法中,主要通过访问美国图书情报教育联合会(ALISE)官方报告、iSchool网站、各院校的主页及科研立项信息、Web of Science数据库、部分图情院校的机构知识库等来获取基本的数据信息。

T检验是统计学概念[10],亦称Student T检验(Student's t test),主要用于样本含量较小(例如n<30),总体标准差σ未知的正态分布资料。T检验用来比较两组数差别的显著性具有很好的效果,较多应用于医学领域。T检验相比平均数更具有说服力,有时平均数大,可能是因为个别的数字过大使得整体偏高,而T检验具有一定的置信度区间,可以更好地说明整体的实际情况,所以用T检验很有必要。

3 调研结果

3.1 iSchool和非iSchool院校基本信息对比

本部分主要从美国图书情报教育联合会(ALISE)2015年度的统计报告[11]以及各院校的主页获取教职工总数和招生总数方面信息。

3.1.1 iSchool和非iSchool院校中教职工数量T检验分析

对iSchool和非iSchool院校中教职工数量进行T检验,结果见表1所示:

从T检验结果表明:变量1(iSchool教职工数量)的均值为35.4,变量2(非iSchool教职工数量)的均值为17.75。F统计量的概率P值=0.030<0.05,故拒绝方差相等的零假设,可以认为两组数据的方差有显著差异,应该选择方差不相等假设下的T检验。对应第二行的T检验结果,T统计量的值为5.203,对应的概率P值=0.000<0.05。由此可知,在95%的置信度下,iSchool的全职教职工数量的均值显著大于非iSchool。endprint

3.1.2 iSchool和非iSchool院校中招生数量T检验分析

对iSchool和非iSchool院校中招生数量进行T检验,结果如表2所示:

T检验结果表明:变量1(iSchool总招生数量)的均值为280.85,变量2(非iSchool总招生数量)的均值为235.75。F统计量的概率P值=0.345>0.05,故接受方差相等的零假设,可以认为两组数据的方差无显著差异,应该选择方差相等假设下的T检验。对应第一行的T检验结果,T统计量的值为1.158,对应的概率P值=0.254>0.05,我们得出的结论是:在95%的置信度下,iSchool的招生数量平均值与非iSchool并无显著差异。由此可见,在两者院校招生数量之间并无太大差别。

3.2 iSchool和非iSchool院校的课程类型

根据各院校主页上的本科和研究生的课程表,可以发现:无论是iSchool或非iSchool院校,课程体系都大致可以分成管理学、研究方法与写作、图书馆服务、信息技术、信息组织和信息管理这六大类,表3和表4展示了部分统计信息:

在对iSchool和非iSchool的开设的课程类型进行Logistic回归分析后,可以看出:iSchool提供的课程与非iSchool相比,在课程模式上的显著差异。集中体现在,iSchool院校中“信息技术”课程种类数量中要远比非iSchool多,这从侧面证实了iSchool更加强调致力于以信息、人和技术的关系为中心的研究和实践。此外,iSchool院校在信息组织等课程中,更多的涉及语义信息组织的内容,其他课程种类数量则相差不大,其中iSchool中开设远程课程的数量要比非iSchool多,这也印证了MOOC(慕课)是当前的教学趋势。

3.3 iSchool和非iSchool院校教职工的学科背景

根据ALISE 2015年度的统计报告以及院系教职工简介和个人主页,我们对iSchool和非iSchool院校教职工的学科背景进行了统计,表5和表6展示了部分统计结果:

根据统计数据可以得出:在iSchool院校中,教职工具备理工类背景的比例更大,这更加印证了iSchool更加注重技术驱动图书情报学的发展。而在其他的学科背景中,两者比例则相差不是很大。

3.4 iSchool和非iSchool院校科研产出情况

本部分对2012-2016年各院校的WoS发文数量和被引频次进行了统计。

3.4.1 iSchool和非iSchool院校论文产出T检验分析

对iSchool和非iSchool论文产出进行T检验,结果如表7所示:

T检验结果表明:变量1(iSchool在2012-2016年间发文数量)的均值为304.55,變量2(非iSchool在2012-2016年间发文数量)的均值为53.70。F统计量的概率P值=0.006<0.05,故拒绝方差相等的零假设,可以认为两组数据的方差有显著差异,应该选择方差相等假设下的T检验。对应第二行的T检验结果,T统计量的值为3.844,对应的概率P值=0.001<0.05。可以得出结论:在95%的置信度下,2012-2016年间,iSchool的科研产出(发文数量)显著大于非iSchool。

3.4.2 iSchool和非iSchool院校论文被引次数T检验分析

对iSchool和非iSchool论文被引次数的T检验比较,结果如表8所示:

T检验结果表明:变量1(iSchool学院发表论文的被引次数)的均值为621.70,变量2(非iSchool学院发表论文的被引次数)的均值为44.60。F统计量的概率P值=0.000<0.05,故拒绝方差相等的零假设,可以认为两组数据的方差有显著差异,应该选择方差不相等假设下的T检验。对应第二行的T检验结果,T统计量的值为5.061,对应的概率P值=0.000<0.05,我们得出的结论是:在95%的置信度下,2012-2016年间,iSchool院校发表论文的被引次数大于非iSchool学院。

4 结论

分析结果表明:

第一,iSchool与非iSchool院校在教职工数量、课程模式、科研论文产出以及被引次数上有不同程度的差异。办学规模是比较iSchool与非iSchool院校的一个比较重要因素,iSchool院校的教职工数量明显高于非iSchool院校的,可能是因为iSchool院校的影响力较大,可以吸收更好的人力资源。

第二,iSchool院校的总招生数量与非iSchool院校并没有显著差异的原因并不能从本文所涵盖的数据中寻找依据,推测其原因可能是因为传统的图书情报院校依然有强大的生命力,依旧有许多学生倾向学习传统的图书情报知识。

第三,iSchool相比非iSchool院校,课程类型数量更多,而且更加强调信息技术,尤其是在本科阶段的课程中,更加突出图书情报的通识课。

第四,在iSchool院校中,有很多院校并不是传统的图情院校,其中一些是计算机类的学院,因此更加强调信息技术,所以,在这些院校中,教职工的理工科背景要占很大的比例。

第五,iSchool相比非iSchool院校,在科研产出方面很明显的优势、在被引率方面也是显著突出的。导致两类学院科研产出明显差异的很大部分原因是:iSchool院校的学术影响力要远高于非iSchool学院,iSchool院校的研究热点一般来说也是图情领域的热点之一,从某种程度上可以说,iSchool院校所研究的主题可以认为是图情领域热点的风向标。

因此,本文认为:将iSchool与非iSchool院校进行定量对比分析,找出其中的异同,从而为提高我国图书情报学教育的国际化水平提供一定的参考。endprint

参考文献:

[1] iSchool Directory[EB/OL].http://iSchool.org/members/directory/,2017-3-10.

[2] Seadle M,Greifeneder E. Envisioning an iSchool Curriculum[J].Information Research,2007(12).

[3] Chen C.Thematic maps of 19 iSchool[J].Proceedings of the American Society for Information Science and Technology, 2008(1):1-12.

[4] Wu D, He D, Jiang J,et al. Academic research in iSchool:state and implications[C].Proceedings of the 2011 iConference.ACM,2011:203-210.

[5] 楊蕾,肖希明.iSchool国际交流与合作及其启示[J]. 图书情报工作,2012(23):18-23.

[6] 肖希明,李金芮.iSchool 科学研究的特征及启示[J].图书情报知识,2012(6):4-9.

[7] 肖希明, 杨蕾.iSchool 师资队伍建设的发展趋势及启示[J].图书情报知识,2012(6):10-14.

[8] 田蓉,肖希明.从 iSchool 毕业生就业看我国图书馆学教育培养目标的变革[J].图书情报知识,2012(6):15-19.

[9] U.S.News & World Report.College rankings and data[EB/OL].https://www.usnews.com/best-colleges,2017-3-10.

[10] 360百科.t检验[EB/OL].http://baike.baidu.com/link?url=hvGF_a8FKa2Yxiz3TPnioTE2r4fQs0hZqi2giljxpjYF1GamSyZtCnuUkNsiZ1ys,2017-3-10.

[11] ALISE:Library and Information Science Education Statistical Report 2015,by:Association for Library and Information Science Education.http://www.alise.org/index.php?option=com_content&view=article&id=415.,2017-3-13.endprint