學(xué)習(xí)分析技術(shù)：大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館服務(wù)的優(yōu)化

楊景光

學(xué)習(xí)分析技術(shù)：大數(shù)據(jù)背景下高校圖書館服務(wù)的優(yōu)化

楊景光

學(xué)習(xí)分析技術(shù)作為大數(shù)據(jù)分析的一種新興工具，使得圖書館不僅能夠及時了解用戶需求，為他們提供個性化的服務(wù)，還可以改進和完善圖書館服務(wù)的過程，為用戶提供良好的體驗。通過介紹學(xué)習(xí)分析技術(shù)的內(nèi)涵及具體分析方法，構(gòu)建學(xué)習(xí)分析技術(shù)應(yīng)用于高校圖書館的基本模型，闡述該技術(shù)的應(yīng)用給圖書館服務(wù)帶來的優(yōu)化與變革。

大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)分析技術(shù)高校圖書館決策模型

在大數(shù)據(jù)背景下，信息技術(shù)被廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域，也為服務(wù)的個性化發(fā)展提供了技術(shù)支持，高校圖書館服務(wù)也面臨著新的發(fā)展機遇。滿足用戶多樣化和個性化的需求是衡量圖書館服務(wù)質(zhì)量的重要標準，如何自動識別用戶學(xué)習(xí)情境，建立數(shù)據(jù)模型，并及時為用戶提供有效信息，共享資源，成為圖書館改進服務(wù)的難題。完善的個性化服務(wù)系統(tǒng)是智慧圖書館的必然要求，也是圖書館實現(xiàn)個性化服務(wù)目標的重要武器。個性化服務(wù)系統(tǒng)是對當前各種自動化服務(wù)系統(tǒng)的升級改版，需要重點解決兩個方面的問題：一是數(shù)據(jù)信息的收集方法，需要實現(xiàn)密切跟蹤用戶學(xué)習(xí)動態(tài)過程，及時收集用戶數(shù)據(jù)，并建立全面綜合的用戶模型；二是數(shù)據(jù)信息的分析方法，要在現(xiàn)有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運用先進的數(shù)據(jù)分析方法，充分挖掘信息價值，以建立全面系統(tǒng)的用戶服務(wù)體系。圖書館要想為用戶提供智慧學(xué)習(xí)環(huán)境必須在技術(shù)上有所突破和創(chuàng)新，能夠跟蹤用戶的整個學(xué)習(xí)過程，并做好信息收集，同時要進行快速的數(shù)據(jù)分析，根據(jù)分析結(jié)果為用戶量身定制服務(wù)。正是在這種情況下，學(xué)習(xí)分析技術(shù)為圖書館的服務(wù)變革提供了技術(shù)支持，美國高校信息化協(xié)會和新媒體聯(lián)盟在其發(fā)布的《2013年地平線報告（高教版）》中認為，學(xué)習(xí)分析技術(shù)將在未來幾年成為主流技術(shù)，并受到廣泛認可和應(yīng)用[1]。

1 學(xué)習(xí)分析技術(shù)的涵義

學(xué)習(xí)分析技術(shù)作為一個新興領(lǐng)域，源自商業(yè)數(shù)據(jù)分析，是商家用來分析消費者活動并預(yù)測消費走向的手段，比如淘寶網(wǎng)就能夠跟蹤和收集用戶瀏覽和購買的商品信息，并推測用戶的消費傾向，從而進行商品推薦；這些技術(shù)的核心要素就是數(shù)據(jù)收集、分析、歸類、判斷。學(xué)習(xí)分析技術(shù)也是基于大數(shù)據(jù)分析發(fā)展而來的，主要功能是為教育領(lǐng)域的決策提供數(shù)據(jù)支持和信息參考。

2011年2月第一屆學(xué)習(xí)和知識分析國際大會召開，學(xué)習(xí)分析技術(shù)的定義在會上得到統(tǒng)一認識，即學(xué)習(xí)分析技術(shù)是對學(xué)習(xí)者及其學(xué)習(xí)情境數(shù)據(jù)的測量、收集、分析和報告，并據(jù)此掌握學(xué)習(xí)信息，優(yōu)化學(xué)習(xí)情境[2]。根據(jù)定義可知，學(xué)習(xí)分析是對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程的跟蹤過程，同時要完成信息記錄、分析，并根據(jù)信息判斷學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)狀態(tài)，預(yù)測學(xué)習(xí)效果，進而介入學(xué)習(xí)情境，優(yōu)化學(xué)習(xí)狀態(tài)，改善學(xué)習(xí)效果，整個過程涵蓋了數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、表示和應(yīng)用五項具體技術(shù)。具體到高校圖書館的應(yīng)用，需要滿足的具體要素有：學(xué)習(xí)過程，這是學(xué)習(xí)分析的對象，學(xué)習(xí)分析本質(zhì)上是為學(xué)習(xí)活動服務(wù)的，通過分析要掌握學(xué)習(xí)內(nèi)容、學(xué)習(xí)進度、學(xué)習(xí)狀態(tài)及學(xué)習(xí)目標完成情況；學(xué)習(xí)環(huán)境，包括學(xué)習(xí)者完成學(xué)習(xí)活動所需要的一切硬件和軟件環(huán)境，硬件方面主要是圖書館場所環(huán)境是否舒適、安靜等，軟件方面主要是學(xué)習(xí)資源是否充足，圖書館管理是否合理等；學(xué)習(xí)者是主要的服務(wù)對象和受益者，主動掌握學(xué)習(xí)者的需求信息，為圖書館改進服務(wù)提供依據(jù)，這些是圖書館運用大數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)分析的核心。

學(xué)習(xí)分析是針對用戶反映的需求信息進行分析判斷，了解圖書館資源供給、環(huán)境完善方面的優(yōu)勢和不足，并以此來改進圖書館服務(wù)方法和服務(wù)水平，最終為用戶提供更良好個性化的學(xué)習(xí)體驗。具體來說，學(xué)習(xí)分析能及時掌握圖書館資源的利用情況，資源是否存在短缺現(xiàn)象，服務(wù)是否被學(xué)習(xí)者認可和滿足他們的要求，這些都為圖書館提供了工作導(dǎo)向。因此，學(xué)習(xí)分析對圖書館改進工作具有重大意義。

2 學(xué)習(xí)分析技術(shù)的分析方法

學(xué)習(xí)分析技術(shù)在繼承傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法的同時，還充分借鑒了大數(shù)據(jù)時代的信息分析技術(shù)，這些技術(shù)的綜合運用使得學(xué)習(xí)分析技術(shù)更加全面、完善，更具有實用性，同時使其科學(xué)化和智能化水平進一步提高。本文主要介紹社會網(wǎng)絡(luò)分析法、話語分析法和內(nèi)容分析法在學(xué)習(xí)分析技術(shù)中的應(yīng)用，以便更加全面地了解和掌握學(xué)習(xí)分析技術(shù)。

2.1 社會網(wǎng)絡(luò)分析法

社會網(wǎng)絡(luò)分析是通過數(shù)據(jù)構(gòu)建一個虛擬的社會網(wǎng)絡(luò)，主要研究群體的社會結(jié)構(gòu)性特征、用戶地位，傳播影響力等，是為適應(yīng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)化、結(jié)構(gòu)化的要求而產(chǎn)生的社會研究方法。圖書館服務(wù)已經(jīng)進入虛擬服務(wù)時代，更多的是通過網(wǎng)絡(luò)進行信息交流互動，所以用戶交互網(wǎng)絡(luò)生成的信息成為圖書館了解用戶需求的重要來源。運用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，既能探究網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中用戶的組織聯(lián)系、角色分工，還能了解網(wǎng)絡(luò)中信息交流的方式和用戶的學(xué)習(xí)狀態(tài)，使其學(xué)習(xí)效果提升改善。獨立的個體不會自覺地與同伴進行比較，通過社會網(wǎng)絡(luò)分析及時把信息反饋給每個組織成員，就會形成鮮明的對比，從而促進落后的學(xué)習(xí)者調(diào)整改進學(xué)習(xí)狀態(tài)，進而改進整個網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)進展情況[3]。

2.2 話語分析法

話語分析法是對語言交流進行分析的方法，屬于語言學(xué)研究領(lǐng)域，為了研究學(xué)習(xí)過程中的信息傳遞被引入到教育領(lǐng)域。應(yīng)用到圖書館，就是對用戶在圖書館學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的用戶之間、用戶與圖書館之間的交流信息進行定性分析。話語分析法的適當運用，能夠幫助我們?nèi)媪私庥脩粼趫D書館學(xué)習(xí)過程中產(chǎn)生的信息交流，尤其是網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的信息，有了這些信息，我們就能夠探索個體觀點形成的過程，知識體系構(gòu)建的過程等。話語分析將來的發(fā)展方向是潛在語義分析，這項分析可以進行對話和計算機支持的辯論分析[4]。

2.3 內(nèi)容分析法

內(nèi)容分析法是對傳播內(nèi)容中有價值的信息進行層層推理的分析過程，能夠跟蹤信息變化，不斷抓住有意義的語言片段進行推斷，以獲得準確含義，概括地說，它是通過系統(tǒng)客觀的方式，對信息進行量化解釋的方法[5]。它的功能相對其他方法更為強大，不僅能分析靜態(tài)的傳播內(nèi)容，還能跟蹤信息的變化過程，分析內(nèi)容傳播的效果。內(nèi)容分析法的定量分析能夠?qū)W(xué)習(xí)過程做到準確把握，為用戶構(gòu)建更真實的行為模式，同時它也可以進行定性推測，根據(jù)積累的數(shù)據(jù)來判斷用戶的需求，提供更貼合實際需求的圖書館資源與服務(wù)。內(nèi)容分析法的定量分析與話語分析法的定性分析形成互補，保證了圖書館在信息分析中的準確性、客觀性、科學(xué)性和合理性。

3 高校圖書館運用學(xué)習(xí)分析技術(shù)的決策模型

本文根據(jù)學(xué)習(xí)分析技術(shù)在高校圖書館應(yīng)用的決策流程，構(gòu)建了一個基本模型（如圖1所示）。

3.1 數(shù)據(jù)的收集

為了保證分析結(jié)果的準確性和完整性，學(xué)習(xí)分析技術(shù)需要占有大量的數(shù)據(jù)，所以不僅需要依靠結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，還要通過不同系統(tǒng)收集非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)采集是學(xué)習(xí)分析進行的重要前提，為學(xué)習(xí)分析提供信息原材料，有效地提取收集這些信息就成為學(xué)習(xí)分析的重要步驟。

目前，高校圖書館可用來支持分析、作為決策依據(jù)的信息主要有三個來源，一是圖書館本來就有的自動化系統(tǒng)積累的原始信息，包括用戶信息、書刊資源信息和館員信息等檔案信息；二是數(shù)字資源系統(tǒng)和opac系統(tǒng)中已經(jīng)存儲的信息，這些信息包含了大量用戶和館員的交互信息、資源利用信息和行為信息等，對分析判斷用戶需求有很大利用價值；三是圖書館員通過長期觀察和工作經(jīng)驗積累的信息，也為改進工作提供了決策依據(jù)。

3.2 數(shù)據(jù)的分析

數(shù)據(jù)分析作為學(xué)習(xí)分析技術(shù)的重要環(huán)節(jié)，能夠通過整合雜亂的用戶信息，獲得用戶對圖書館環(huán)境的要求、學(xué)習(xí)行為的進行情況、學(xué)習(xí)需求和學(xué)習(xí)效果等信息，這些都成為構(gòu)建智慧圖書館的必要信息支撐。根據(jù)分析對象不同，本文將學(xué)習(xí)分析技術(shù)的數(shù)據(jù)分析方法進行了整理概括，主要有四種。

3.2.1 交互分析

用戶在圖書館的學(xué)習(xí)過程并不是孤立的，而是與館員不斷產(chǎn)生交流互動的過程。交互分析就是建立在互動過程之上的，具體的交互過程包括館員與用戶、用戶之間、用戶和學(xué)習(xí)資料之間的交互。在交互過程中，用戶反映了他的個性化需求，而這些信息正是交互分析的價值所在。交互分析通過集中分析交互文本和交互內(nèi)容，深入研究學(xué)習(xí)者的知識建構(gòu)過程和協(xié)作學(xué)習(xí)的層次等問題。

3.2.2 學(xué)習(xí)資源分析

學(xué)習(xí)資源分析是利用語義技術(shù)，對圖書館學(xué)習(xí)資源進行概括和描述，在計算機和人類理解的范圍內(nèi)，建立起計算機、學(xué)習(xí)者和圖書館學(xué)習(xí)資源的聯(lián)系，實現(xiàn)計算機對學(xué)習(xí)資源的自動處理和計算機與人類的有效互動。學(xué)習(xí)資源在與學(xué)習(xí)者的互動中不斷發(fā)展，其適應(yīng)性不斷增強，越來越能夠滿足學(xué)習(xí)者的不同要求。語義關(guān)聯(lián)是學(xué)習(xí)資源本身所具有的，借助這一屬性，能夠?qū)W(xué)習(xí)資源進行描述整合，建立起資源網(wǎng)絡(luò)，有助于提高學(xué)習(xí)者搜索資源和利用資源的效率，提高學(xué)習(xí)效果。

3.2.3 用戶特征分析

用戶作為學(xué)習(xí)活動的主體，為了滿足其個性化的學(xué)習(xí)需求，需要對他學(xué)習(xí)過程的反應(yīng)信息進行綜合分析，具體包括興趣愛好、學(xué)習(xí)偏愛、學(xué)習(xí)時間、上線頻率、關(guān)注的熱點、參與討論的頻率、APP利用情況等。這些信息就能夠建立一個全面立體的用戶數(shù)據(jù)模型。在智慧圖書館學(xué)習(xí)環(huán)境中，要全面分析日志信息，充分挖掘其價值，掌握用戶的學(xué)習(xí)效率、學(xué)習(xí)強度等學(xué)習(xí)情況，并預(yù)測用戶的學(xué)習(xí)效果。通過建立用戶數(shù)據(jù)模型，能夠?qū)崿F(xiàn)用戶與圖書館的有效互動，圖書館可以向用戶推薦有效的學(xué)習(xí)資源，提供及時的信息服務(wù)，提高學(xué)習(xí)效果。同時，也可以利用收集到的信息實現(xiàn)對學(xué)習(xí)效果的評估，為圖書館改善服務(wù)方法、更新服務(wù)內(nèi)容提供信息支持。

3.2.4 用戶行為分析

用戶行為分析是全面掌握用戶信息的一個重要環(huán)節(jié)，通過計算機收集用戶人機互動過程中表達的肢體語言，可以用于信息甄別篩選和分析，其主要的信息源有手勢語言和面部表情，其中對手勢語言的識別發(fā)展比較成熟，主要是基于數(shù)據(jù)手套的識別和基于視覺的識別，對自然手的識別技術(shù)還需要進一步探索。

分析軟件在學(xué)習(xí)分析中得到廣泛應(yīng)用，不僅有通用的工具軟件，還有很多專業(yè)的分析工具。專業(yè)工具適用于某一特定的項目進行運行設(shè)計，信息搜集和數(shù)據(jù)分析更具準確性和實用性，指導(dǎo)性更強，有利于圖書館某項服務(wù)的提升，這類代表性的工具有SNAPP、Socrato、LOCO-Analyst、SNAPP等。通用工具是通過對傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)信息工具的改進，適用于圖書館數(shù)據(jù)情景，主要服務(wù)于圖書館服務(wù)方法改進和服務(wù)系統(tǒng)升級，這類工具有Gephi、Mixpanel Analytics、Userfly等幾種[6]。

3.3 行為干預(yù)

學(xué)習(xí)分析結(jié)果能評價用戶的表現(xiàn)，并可反饋給用戶，督促用戶調(diào)整學(xué)習(xí)狀態(tài)、更新學(xué)習(xí)方法、改善學(xué)習(xí)效果，同時也可以根據(jù)用戶的需求，調(diào)整圖書館的服務(wù)方法和資源配置，及時滿足用戶的學(xué)習(xí)條件，從自身狀態(tài)和外部環(huán)境兩個方面幫助學(xué)習(xí)者提高學(xué)習(xí)能力，改善學(xué)習(xí)效果。

隨著學(xué)習(xí)活動干預(yù)的不斷發(fā)展，學(xué)者們依據(jù)不同的標準進行了系統(tǒng)的分類。根據(jù)干預(yù)行為的主體可分為人工干預(yù)和自動干預(yù)，人工干預(yù)是以館員為干預(yù)主體，根據(jù)掌握的信息直接與學(xué)習(xí)者溝通，對學(xué)習(xí)活動提出改進建議。

4 學(xué)習(xí)分析技術(shù)帶來的高校圖書館服務(wù)優(yōu)化

4.1 個性化服務(wù)優(yōu)化

學(xué)習(xí)分析技術(shù)不僅是數(shù)據(jù)處理技術(shù)的發(fā)展，更是信息反饋和學(xué)習(xí)跟蹤的集合，它能夠根據(jù)用戶的具體情況，提供改進建議，當某一用戶利用圖書館的時間明顯少于其他用戶時，系統(tǒng)會及時提醒，督促其調(diào)整學(xué)習(xí)狀態(tài)，即時提醒服務(wù)是學(xué)習(xí)分析技術(shù)的重大突破。同時，圖書館也能夠根據(jù)該技術(shù)提供的信息跟蹤和分析數(shù)據(jù)，準確找出服務(wù)內(nèi)容和方法上存在的不足，進行針對性的調(diào)整，使服務(wù)更貼合具體用戶的實際情況，提供個性化服務(wù)。

美國高校圖書館較早開始利用學(xué)習(xí)分析技術(shù)指導(dǎo)學(xué)生學(xué)習(xí)和提升圖書館服務(wù)。美國普渡大學(xué)圖書館在2007年啟動了“信號項目”，通過對學(xué)生信息系統(tǒng)和圖書館管理系統(tǒng)的信息進行分析比對，對那些利用圖書館時間較少的同學(xué)提供了專項服務(wù)，并對圖書館的資源進行重新分類編排，以提高資料利用效率。美國西北大學(xué)圖書館為了提升服務(wù)質(zhì)量，還專門研發(fā)了“高校圖書館個性化服務(wù)助理”系統(tǒng)[7]，詳細記錄每個學(xué)生的在館學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)安排及學(xué)習(xí)狀態(tài)和學(xué)習(xí)成效等個人信息，并通過對學(xué)生信息的分析，提出改進圖書館的開放時間和資源配置的建議，為學(xué)生的學(xué)習(xí)進步提供支持和幫助。

4.2 推動圖書館員角色的變革

學(xué)習(xí)分析技術(shù)的應(yīng)用，豐富了圖書館的職能，同時也對圖書館員提出了新的要求。傳統(tǒng)的圖書館服務(wù)是館員通過直觀觀察、收集日常信息、總結(jié)經(jīng)驗，提出圖書館服務(wù)內(nèi)容和方式方法的調(diào)整建議，而大數(shù)據(jù)時代為圖書館服務(wù)調(diào)整提供了數(shù)據(jù)支持，一切工作不再依靠經(jīng)驗作出判斷，而是以信息分析結(jié)果為依據(jù)，由此一來，圖書館的服務(wù)更具科學(xué)性和針對性。因此，圖書館員只有掌握了分析技術(shù)，才能使技術(shù)發(fā)揮實效。美國教育發(fā)展中心和學(xué)生與技術(shù)中心對圖書館如何利用該技術(shù)進行服務(wù)決策進行了實踐探索[8]，他們以紐約市公立學(xué)校圖書館的用戶數(shù)據(jù)為樣本，與一家技術(shù)公司合作，對學(xué)生在圖書館學(xué)習(xí)過程的數(shù)據(jù)進行收集分析，并生成了書面分析報告和網(wǎng)絡(luò)報告。書面報告中提供了用戶的學(xué)習(xí)情況，圖書館可以根據(jù)報告內(nèi)容，對學(xué)生進行分組指導(dǎo)，提供個性化服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)報告則按不同業(yè)務(wù)層次館員的實際需求選擇性地提供重點信息。

5 結(jié)語

大數(shù)據(jù)時代的來臨，使得圖書館的全面信息化發(fā)展成為必然趨勢，學(xué)習(xí)分析技術(shù)為圖書館適應(yīng)潮流提供了技術(shù)支持。圖書館將從宏觀調(diào)整逐步演變?yōu)樘峁﹤€性化服務(wù)，從而滿足學(xué)生的多樣化和個性化需求，但是作為一項新興技術(shù)，學(xué)習(xí)分析技術(shù)還存在很多不足，不能立即滿足所有的需求，在廣泛普及運用方面還存在很多障礙，需要圖書館人深入研究，繼續(xù)改進，為實現(xiàn)圖書館服務(wù)的升級繼續(xù)努力，真正發(fā)揮圖書館在大數(shù)據(jù)時代的信息優(yōu)勢。

[1]2013 horizon report[EB/OL].[2014-04-02].http://www. nmc.org/publications/2013-horizon-report-higher-ed.

[2]Siemens G，Long P.Penetrating the fog：Analytics in learning and education[J].Educause Review，2011，46（5）：30-32.

[3]顧小清，張進良，蔡慧英.學(xué)習(xí)分析：正在浮現(xiàn)中的數(shù)據(jù)技術(shù)[J].遠程教育雜志，2012（1）：18-25.

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[5]楊秋平.內(nèi)容分析技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)輿情智能檢測中的應(yīng)用[J].制造業(yè)自動化，2011（6）：53-55.

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楊景光鄖陽師范高等?？茖W(xué)校圖書館館員。湖北十堰，442000。

Learning Analytics：University Library Service Optimization in the Background of Big Data

Yang Jingguang

As a new tool for big data analysis，learning analytics can not only understand the users’needs and provide personalized service，but also improve library service process and provide a good experience for the users.This paper introduces the learning analytics technology concept and specific analysis method，constructs the model of learning analytics applied in the university library，and states the optimization and transformation for the university library service brought by the technology’s application.

Big data.Learning analytics.University library.Decision model.

G258.6G254

2014-08-15編校：方瑋）