馮雪晴

摘 要：隨著教育信息化的逐漸發(fā)展，新型技術(shù)和創(chuàng)新理論不斷衍生。圖書館借閱數(shù)據(jù)是重要的教育大數(shù)據(jù)，僅用于圖書管理難以發(fā)揮其真正價值，如何基于閱讀行為數(shù)據(jù)優(yōu)化學(xué)生閱讀是當(dāng)前研究的關(guān)鍵問題。從學(xué)生閱讀實際需求出發(fā)，借助量化自我理論衍生出量化自我閱讀的概念與框架，以江南大學(xué)圖書館借閱現(xiàn)狀為例分析其可行性，并構(gòu)建量化自我閱讀系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括學(xué)生基本信息、個人借閱信息、專業(yè)書目推薦、個性閱讀推薦、互動學(xué)習(xí)討論和系統(tǒng)使用建議6個模塊。構(gòu)建量化自我閱讀系統(tǒng)有利于圖書館數(shù)據(jù)充分利用和館藏資源利用率提升，為優(yōu)化學(xué)生閱讀提供了新思路。

關(guān)鍵詞：教育大數(shù)據(jù);圖書館借閱數(shù)據(jù);量化自我理論;閱讀系統(tǒng)

DOI：10. 11907/rjdk. 201021 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

中圖分類號：TP319文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-7800（2020）005-0136-05

0 引言

閱讀是學(xué)生進(jìn)行高質(zhì)量學(xué)習(xí)的重要過程，而圖書館是支持學(xué)生閱讀的關(guān)鍵場所，圖書館借閱數(shù)據(jù)飽含有關(guān)學(xué)生閱讀行為的寶貴信息。從知網(wǎng)數(shù)據(jù)看，以“圖書館”為關(guān)鍵詞的相關(guān)研究共180 995篇，而以“圖書館+借閱數(shù)據(jù)”為關(guān)鍵詞的僅73篇，以“圖書館+量化分析”為關(guān)鍵詞的更是低至20篇（檢索時間截至2019年12月22日）。就研究現(xiàn)狀看，雖然學(xué)術(shù)界并無對圖書館借閱數(shù)據(jù)概念的統(tǒng)一界定，但已有學(xué)者對其展開了相關(guān)研究。韓翠峰[1]從大數(shù)據(jù)技術(shù)對圖書館的影響角度出發(fā)，提出傳統(tǒng)信息服務(wù)將會轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心、以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為關(guān)鍵的個性化服務(wù);李艷等[2]基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和決策分析流程構(gòu)建了資源使用率統(tǒng)計與甄選模型、外部聲譽(yù)監(jiān)控與預(yù)警模型和高效科研分析模型，通過對圖書館數(shù)據(jù)的挖掘分析優(yōu)化“微服務(wù)”水平、提供個性化服務(wù)，為管理者提供決策支持等。還有學(xué)者針對圖書館“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)”進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)背后隱藏的用戶需求，從而提供館藏結(jié)構(gòu)優(yōu)化和館藏推薦等創(chuàng)新性服務(wù)[3]。從已有研究看，圖書館借閱行為數(shù)據(jù)主要用于幫助管理者和決策者提高工作效率和質(zhì)量，以及如何幫助圖書館優(yōu)化工作服務(wù)等方面[4]，將數(shù)據(jù)價值作用于借閱行為主體的研究較少，缺乏站在學(xué)生角度思考“借閱數(shù)據(jù)對于學(xué)生自身的幫助”是什么的相關(guān)研究。

本文創(chuàng)新性地從量化自我理論出發(fā)，以幫助學(xué)生優(yōu)化自身閱讀為根本目標(biāo)，通過大數(shù)據(jù)技術(shù)獲取借閱行為主體（學(xué)生）的閱讀現(xiàn)狀和需求。隨著教育信息化的推進(jìn)，科技進(jìn)步與理論創(chuàng)新對圖書館發(fā)展及其服務(wù)內(nèi)容提出了新的要求和挑戰(zhàn)[5]。從被動應(yīng)用轉(zhuǎn)向主動迎合學(xué)生需求，從支持學(xué)生閱讀到幫助優(yōu)化學(xué)生閱讀是圖書館創(chuàng)新發(fā)展的必經(jīng)之路。量化自我理論為圖書館借閱數(shù)據(jù)的充分應(yīng)用提供了參考路徑，將學(xué)生借閱行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過挖掘分析展示給學(xué)生個人，從而幫助判斷、指導(dǎo)選擇并優(yōu)化學(xué)生閱讀。

1 教育大數(shù)據(jù)

1.1 大數(shù)據(jù)起源與定義

“大數(shù)據(jù)”的概念最早由美國NASA的研究人員Michael Cox&DavidEllsworth[6]于1997年提出，用來描述超級計算機(jī)生成的巨大數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)具有難處理、難分析等特點，對當(dāng)時技術(shù)水平是一項巨大挑戰(zhàn)。目前，大數(shù)據(jù)有多種定義，《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要的通知》將大數(shù)據(jù)定義為對多元化的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、存儲、關(guān)聯(lián)分析，從中發(fā)現(xiàn)新知識，創(chuàng)造較高價值，并提升數(shù)據(jù)應(yīng)用價值[7]。有學(xué)者[8]認(rèn)為，大數(shù)據(jù)是指太大或種類太多，以至于傳統(tǒng)工具無法有效管理的數(shù)據(jù);也有學(xué)者認(rèn)為，大數(shù)據(jù)即一般軟件或工具難以捕捉、管理和分析的海量數(shù)據(jù)，通過對這些海量數(shù)據(jù)的交換、整合、分析，可以發(fā)現(xiàn)新知識、創(chuàng)造新價值，從而帶來大知識、大科技、大利潤和大發(fā)展[9]。大數(shù)據(jù)具有以下基本特征：數(shù)據(jù)量較大、難以管理和分析、數(shù)據(jù)背后具有豐富的信息和重要意義。

1.2 教育大數(shù)據(jù)與圖書館借閱數(shù)據(jù)

楊現(xiàn)民等[10]認(rèn)為教育大數(shù)據(jù)是“大數(shù)據(jù)”的子集，是指整個教育活動過程中產(chǎn)生的以及根據(jù)教育需要采集到的，一切用于教育發(fā)展并可創(chuàng)造巨大潛在價值的數(shù)據(jù)集合。教育大數(shù)據(jù)涉及到教育活動的方方面面，每個環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)經(jīng)過深入挖掘和有效分析后都將對教育效果產(chǎn)生影響。其中，圖書館作為學(xué)生活動的重要場所，學(xué)生借閱行為過程會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，尤其是最明顯又容易被忽視的借閱數(shù)據(jù)。

本文認(rèn)為圖書館借閱數(shù)據(jù)即學(xué)生在圖書館借閱書籍過程中產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)，記錄學(xué)生借閱書目、借閱時間和歸還時間等信息。看似簡單的數(shù)據(jù)，經(jīng)過有效的數(shù)據(jù)匯聚、整合和分析，可以得出優(yōu)化師生閱讀的重要信息，通過向?qū)W生提供閱讀書目推薦服務(wù)、生成量化閱讀報告優(yōu)化學(xué)生閱讀，如圖1所示。

2 圖書館借閱數(shù)據(jù)潛在價值

2.1 借閱數(shù)據(jù)是寶貴的教育大數(shù)據(jù)

圖書館是學(xué)生獲取精神食糧的“食堂”，是滿足學(xué)生學(xué)習(xí)需求、提升學(xué)生專業(yè)知識的“第二課堂”，在該場所每天會產(chǎn)生很多數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不僅僅有利于圖書館管理，更是了解學(xué)生閱讀需求、優(yōu)化學(xué)生閱讀的重要依據(jù)。圖書館借閱數(shù)據(jù)中包括學(xué)生基本信息、借閱歷史、檢索記錄等，潛藏著關(guān)于學(xué)生閱讀的多重信息，對學(xué)生學(xué)習(xí)效果具有重要影響，是教育過程中寶貴的教育大數(shù)據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)分析可挖掘?qū)W生閱讀需求

數(shù)據(jù)挖掘是一門跨越多個學(xué)科，利用各種數(shù)據(jù)庫、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)技術(shù)，從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其它信息庫的數(shù)據(jù)中挖掘有用知識的新興技術(shù)。其在圖書館中的應(yīng)用主要包括兩個方面：①優(yōu)化圖書館管理工作，提高圖書利用率;②獲取讀者閱讀需求，實現(xiàn)智能化服務(wù)[11]。目前，圖書館根據(jù)借閱數(shù)據(jù)實現(xiàn)的智能化服務(wù)主要是站在管理者的視角，若能將學(xué)生借閱行為信息處理后展示給學(xué)生會實現(xiàn)數(shù)據(jù)的更大價值。量化自我理論的基礎(chǔ)是通過個體行為數(shù)據(jù)判斷個體情況，借閱數(shù)據(jù)是學(xué)生借閱行為所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，挖掘分析后有助于了解學(xué)生閱讀情況、把握閱讀需求，向?qū)W生提供推薦服務(wù)。同時，讓學(xué)生直觀看到自己的借閱信息，也能夠讓學(xué)生明確自己的閱讀情況。

2.3 閱讀推薦有助于資源充分利用

信息時代，人們每天習(xí)慣通過各種公眾號進(jìn)行快餐式閱讀，很容易在信息的海洋中迷航。這種現(xiàn)象不僅僅由信息時代的到來和人們?nèi)找婷β档目旃?jié)奏生活所致，更多是在信息化環(huán)境下紙質(zhì)書籍和圖書館沒有應(yīng)對時代變換作出相應(yīng)調(diào)整而造成。在面對圖書館龐大的館藏量時，學(xué)生不僅僅是欣喜，也會被“我該讀哪些書籍”難題所困擾，導(dǎo)致學(xué)生閱讀需求無法滿足且館藏圖書未被充分利用。

館藏書籍的利用率高低受兩方面影響：一是館藏書籍是否符合學(xué)生需求;二是學(xué)生（讀者）的情報素質(zhì)，即情報意識和情報能力的綜合水平[12]。準(zhǔn)確的閱讀推薦和服務(wù)可有效輔助學(xué)生選擇圖書，減少因情報素質(zhì)不足而無法發(fā)現(xiàn)并閱讀圖書的情況，提高館藏書籍利用率。

3 量化自我理論與閱讀系統(tǒng)可行性分析

“Quantified Self”（簡稱QS）即“量化自我”由美國《連線》雜志Gary Wolf&Kevin Kelly[13]最先提出，指人們利用可穿戴設(shè)備和傳感器等技術(shù)記錄自身狀態(tài)與行為活動的過程[14]，該理論的應(yīng)用可提高“自我意識”、幫助“自我發(fā)現(xiàn)”、增強(qiáng)“自我了解”、促進(jìn)“自我進(jìn)步”，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)系統(tǒng)性的“自我改進(jìn)”，總而言之就是對自身信息的跟蹤、記錄和反饋[15]。目前，量化自我理論應(yīng)用已逐漸從健康檢測領(lǐng)域發(fā)展到個體學(xué)習(xí)領(lǐng)域，主要涉及學(xué)習(xí)分析研究，依賴于大數(shù)據(jù)的支撐，是對大數(shù)據(jù)價值的延展和實踐[16]。大數(shù)據(jù)是量化自我產(chǎn)生的基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)獲取設(shè)備是實現(xiàn)量化自我的關(guān)鍵，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和可視化技術(shù)是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為信息流的手段。量化自我除個體的量化自我外還包括集體的量化自我，即將個體的量化自我數(shù)據(jù)匯聚成更大的數(shù)據(jù)集，讓個人與他人的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較等，從而優(yōu)化個人行為或預(yù)測集體行為[17]。

根據(jù)學(xué)生基本信息和閱讀信息，可以對學(xué)生進(jìn)行閱讀書目推薦，從效率和效果上優(yōu)化學(xué)生閱讀。量化自我閱讀基本框架如圖2所示。利用各種技術(shù)手段獲取學(xué)生閱讀數(shù)據(jù)，通過量化分析等過程制定出調(diào)控策略，并最終優(yōu)化學(xué)生閱讀。量化自我閱讀系統(tǒng)即通過技術(shù)手段收集學(xué)生個體及群體閱讀行為數(shù)據(jù)，并基于量化自我理論對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而向?qū)W生個體進(jìn)行閱讀推薦、生成量化自我閱讀報告以優(yōu)化學(xué)生閱讀。

3.1 “校園卡”即借閱數(shù)據(jù)集合載體

教育活動中的數(shù)據(jù)并不都是有效的，也會產(chǎn)生大量無意義的噪聲數(shù)據(jù)[7]。因此，保障數(shù)據(jù)的有效性尤為必要。以江南大學(xué)圖書館為例，學(xué)生借閱書籍、歸還書籍時均需使用學(xué)生卡，此舉有利于圖書館對圖書的規(guī)范管理，能夠確保書籍借閱、歸還在可控的時間范圍內(nèi)。QS理論強(qiáng)調(diào)獲取數(shù)據(jù)的“可穿戴設(shè)備”，“校園卡”是學(xué)生在學(xué)校學(xué)習(xí)、生活必須隨身攜帶的設(shè)備，在圖書館借閱數(shù)據(jù)收集中即相當(dāng)于“可穿戴設(shè)備”。

從以下角度論證“校園卡”即圖書借閱數(shù)據(jù)集合載體：①圖書館借閱需要使用記錄個人信息的校園卡，由于校園卡即消費(fèi)卡，也是宿舍、教學(xué)樓、圖書館等場所的門禁卡，學(xué)生需隨身攜帶，為借閱信息采集提供了一定可靠性;②校園卡會記載學(xué)生個人信息，其中專業(yè)和年級可將學(xué)生歸為一類群體，如：孟某、人文學(xué)院、2017級教育技術(shù)學(xué)研究生;③圖書館借閱數(shù)據(jù)會采集所借的書籍信息，通過分析學(xué)生經(jīng)常借閱的書籍類型，獲知學(xué)生閱讀傾向和興趣;④借閱書籍和歸還書籍的時間有記錄，根據(jù)此時間差，大致推斷出學(xué)生閱讀速度;⑤通過分析“集體的量化自我”數(shù)據(jù)集，可獲得館藏書籍借閱頻次排名信息。

3.2 借閱信息是“量化自我”的依據(jù)

學(xué)生可以根據(jù)自身學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，了解近期學(xué)習(xí)情況，并通過預(yù)測進(jìn)行適應(yīng)性學(xué)習(xí)和自我導(dǎo)向?qū)W習(xí)[18]。借閱信息是學(xué)生借閱行為的表征，可作為“量化自我”的依據(jù)，將學(xué)生行為數(shù)據(jù)可視化后展示給學(xué)生。這一方面有助于學(xué)生根據(jù)“個人的量化自我”數(shù)據(jù)了解自身閱讀情況，調(diào)整閱讀行為，適應(yīng)自身需求;另一方面有助于學(xué)生根據(jù)“集體的量化自我”數(shù)據(jù)獲得寶貴的集體經(jīng)驗，引導(dǎo)自身優(yōu)化閱讀。

3.3 技術(shù)可支撐“閱讀優(yōu)化”實現(xiàn)

信息化社會帶來的先進(jìn)技術(shù)可支撐圖書館借閱數(shù)據(jù)的挖掘和分析，通過對學(xué)生借閱行為產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化，可獲知學(xué)生的閱讀需求，并通過有效的圖書館服務(wù)方式實現(xiàn)對學(xué)生的“閱讀優(yōu)化”。如通過關(guān)聯(lián)規(guī)則、聚類、決策樹和時間序列等多種數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，處理分析圖書館借閱數(shù)據(jù)，從而預(yù)測出學(xué)生在未來某個時間段的借閱行為，為學(xué)生提供準(zhǔn)確的個性化支持服務(wù)，促進(jìn)圖書館管理工作智能化[19]。

4 量化自我閱讀系統(tǒng)理論構(gòu)建

從目前可獲得的圖書館借閱數(shù)據(jù)和學(xué)生基本閱讀需求考慮，量化自我閱讀系統(tǒng)應(yīng)該包括學(xué)生基本信息模塊、個人借閱信息模塊、專業(yè)書目推薦模塊、個性化閱讀推薦模塊、互動學(xué)習(xí)討論模塊、系統(tǒng)使用建議模塊，其中后兩個模塊為該閱讀系統(tǒng)的基礎(chǔ)模塊。學(xué)生基本信息模塊和個人借閱信息模塊屬于上文量化自我閱讀框架中的閱讀數(shù)據(jù)部分，利用技術(shù)獲取學(xué)生數(shù)據(jù)，經(jīng)過量化分析過程制定調(diào)控決策。優(yōu)化學(xué)生閱讀的調(diào)控決策部分在該系統(tǒng)中體現(xiàn)為專業(yè)書目推薦模塊和個性化閱讀推薦模塊，如圖4所示。

（1）學(xué)生基本信息模塊。該模塊較簡單，采集學(xué)生基本信息，如姓名、性別、學(xué)院、專業(yè)、班級等。這些基本信息雖然簡單但也非常關(guān)鍵，通過這些基本信息可以對學(xué)生進(jìn)行一些需求分析，如所學(xué)專業(yè)信息可以作為專業(yè)書目推薦模塊的依據(jù)。該模塊是“集體量化自我”理論應(yīng)用的基礎(chǔ)，根據(jù)該模塊可將個體歸類，并將一類（如，同一專業(yè)）個體的“量化自我”數(shù)據(jù)匯聚成“數(shù)據(jù)集”，從而獲取集體閱讀經(jīng)驗，為學(xué)生提供引導(dǎo)和自我檢測。

（2）個人借閱信息模塊。通過采集學(xué)生借閱信息，可以統(tǒng)計學(xué)生借閱種類、借閱數(shù)量、借閱時間和歸還時間差等，將這些信息以數(shù)據(jù)形式直觀呈現(xiàn)，并將學(xué)生個人數(shù)據(jù)與其他學(xué)生數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，如該學(xué)生在某一個時間段借閱書籍的數(shù)量超過了多少學(xué)生。這種直觀的具有互動性的數(shù)據(jù)可以在感官和心理上刺激學(xué)生的閱讀沖動。從這方面而言，該模塊不僅有助于學(xué)生了解自身閱讀情況，還可以激發(fā)學(xué)生閱讀興趣。個人借閱信息模塊，可以說在某種層面上使學(xué)生在閱讀范圍內(nèi)量化了自我的閱讀興趣、能力、數(shù)量等。

（3）專業(yè)書目推薦模塊。美國著名的成人教育家林德曼和諾爾斯[20]認(rèn)為，“在成人教育活動中，要重視經(jīng)驗的作用”。該理論強(qiáng)調(diào)經(jīng)驗在教育活動中的重要性。根據(jù)學(xué)生基本信息，將學(xué)生歸為一個集體，使得具有相似閱讀需求的集體，可以更方便地獲得書目推薦，如專業(yè)書目推薦。學(xué)生想要獲得更多專業(yè)知識和更深入復(fù)雜的專業(yè)信息，就需要閱讀一定量的著作。但每個專業(yè)的相關(guān)書籍有很多，為幫助學(xué)生在短期內(nèi)正確選擇閱讀書目，迫切需要教師指導(dǎo)幫助和他人經(jīng)驗。在專業(yè)書目推薦模塊，至少應(yīng)該包括兩方面內(nèi)容：一是專業(yè)教師推薦書目;二是以往該專業(yè)學(xué)生借閱量較多的一些書目。專業(yè)教師推薦書目由該專業(yè)的教師們討論得出，教師根據(jù)教學(xué)需要和時代變化對該書目進(jìn)行增加和刪減。由于是專業(yè)教師精心挑選，因此具有非常大的指導(dǎo)價值，在很大程度上指出了學(xué)生閱讀方向。此外，參考以往該專業(yè)學(xué)生借閱量較多的書目有助于學(xué)生快速作出選擇。

（4）個性閱讀推薦模塊。個人閱讀推薦模塊可滿足學(xué)生除專業(yè)書籍以外的閱讀需求，根據(jù)學(xué)生在閱讀系統(tǒng)中留下的行為數(shù)據(jù)，如搜索、收藏和借閱等，確定學(xué)生閱讀興趣標(biāo)簽從而根據(jù)個性化需求向其推薦書目[21]。在該模塊中，可根據(jù)個人借閱信息模塊有關(guān)信息，為學(xué)生提供個性化書目推薦。個人借閱信息模塊呈現(xiàn)了學(xué)生個人閱讀的書籍種類和數(shù)量，該信息有助于分析出學(xué)生的閱讀興趣和方向。因此，可以根據(jù)學(xué)生閱讀興趣標(biāo)簽向其推薦同一類型的閱讀書目。如張某同學(xué)的個人借閱信息模塊中顯示其酷愛歷史書籍，經(jīng)常借閱歷史人物傳記、歷史題材小說等，則個性化閱讀推薦模塊會檢索出一系列相關(guān)題材的書籍目錄，推薦給該學(xué)生。

（5）互動學(xué)習(xí)討論模塊。交互性對話有利于激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)動機(jī)[22]，在學(xué)習(xí)過程中起到升華知識的作用，在閱讀時學(xué)生需要在互動環(huán)節(jié)對閱讀感悟和知識進(jìn)行深入加工。一方面，互動形式能夠調(diào)動學(xué)生繼續(xù)閱讀的積極性，在一本書籍閱讀的過程中能夠分享自己的觀點并評價他人言論，這極大提升了學(xué)生閱讀過程中的參與感，使學(xué)生豐富閱讀體驗，激發(fā)興趣并提高深入閱讀能力;另一方面，互動討論環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)、留言可作為分析學(xué)生需求的重要依據(jù)[23]，可提高個性化閱讀推薦的準(zhǔn)確性和及時性?；訉W(xué)習(xí)討論模塊可以設(shè)置個人動態(tài)、話題討論和求助提問等互動形式。學(xué)生可以發(fā)表個人閱讀心得、體會或疑惑，在與人分享的過程中進(jìn)一步思考閱讀內(nèi)容;可以圍繞某個話題形成一個話題討論群體;如果在閱讀中遇到問題，可以在求助提問區(qū)進(jìn)行提問，其他學(xué)生以評論、點贊等方式參與。

（6）系統(tǒng)使用建議模塊。學(xué)生在使用該閱讀系統(tǒng)初級版本的過程中，難免會遇到一些系統(tǒng)無法滿足的需求。為了更好地向?qū)W生提供量化自我閱讀服務(wù)，可在該模塊提供留言陳述建議功能，與系統(tǒng)開發(fā)管理人員共同完善該閱讀系統(tǒng)。

5 結(jié)語

“大數(shù)據(jù)”技術(shù)、“量化自我”理論與教育的深度融合有助于學(xué)習(xí)效果提升和教育發(fā)展。將信息化時代的先進(jìn)技術(shù)與結(jié)合理論研究相結(jié)合并作用于教育領(lǐng)域，是教育信息化發(fā)展的要求，也是促進(jìn)我國教育質(zhì)量提升的有效路徑。量化自我閱讀系統(tǒng)本質(zhì)上是利用技術(shù)手段幫助學(xué)生更好地了解自己，調(diào)整閱讀行為從而優(yōu)化閱讀，對學(xué)生有效閱讀具有重要影響。圖書館最根本的價值是為閱讀者提供服務(wù)、支持讀者閱讀行為、滿足讀者閱讀需求，不管是利用借閱數(shù)據(jù)提高管理人員工作效率，還是根據(jù)數(shù)據(jù)顯示需求為讀者提供個性化服務(wù)，其最終價值取向都是“以讀者需求為導(dǎo)向，優(yōu)化閱讀體驗和效果”。

參考文獻(xiàn)：

[1] 韓翠峰. 大數(shù)據(jù)帶給圖書館的影響與挑戰(zhàn)[J]. 圖書與情報，2012（5）：37-40.

[2] 李艷，呂鵬，李瓏. 基于大數(shù)據(jù)挖掘與決策分析體系的高校圖書館個性化服務(wù)研究[J]. 圖書情報知識，2016（2）：60-68.

[3] 廖文果，廖光萍. 基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館創(chuàng)新服務(wù)研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2014，13（8）：116-118.

[4] 王最，王立宏，劉斌. 高校圖書館大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2017，16（11）：200-201，205.

[5] 高麗，鄒春梅，王竹. 教學(xué)研究型大學(xué)圖書館信息支持平臺研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2014，13（11）：62-64.

[6] 何克抗. 大數(shù)據(jù)面面觀[J]. 電化教育研究，2014，35（10）：8-16，22.

[7] 劉克成，耿凱峰. 大數(shù)據(jù)在高校教學(xué)信息化中的應(yīng)用[J]. 軟件導(dǎo)刊，2019，18（2）：222-224.

[8] 張杰夫. 大數(shù)據(jù) 大視野 大教育[J]. 中小學(xué)信息技術(shù)教育，2013（10）：12-14.

[9] 徐子沛. 大數(shù)據(jù)：正在到來的數(shù)據(jù)革命，以及它如何改變政府、商業(yè)與我們的生活[M]. 桂林：廣西師范大學(xué)出版社，2012.

[10] 楊現(xiàn)民，唐斯斯，李冀紅. 發(fā)展教育大數(shù)據(jù)：內(nèi)涵、價值和挑戰(zhàn)[J]. 現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究，2016（1）：50-61.

[11] 劉曉東. 數(shù)據(jù)挖掘在圖書館工作中的應(yīng)用[J]. 情報雜志，2005（8）：63-65.

[12] 潘玉田. 藏書保障發(fā)展的量化分析[J]. 圖書館理論與實踐，1988（3）：61-63，23.

[13] LEE R.Whats Happening in the “Quantified Self” Movement？[EB/OL]. [2017-12-02]. http：//digitalcommons.usu.edu/itlsfacpub/491.

[14] AMON R， FEDERICA C， JUDY K， et al. The future of personal data： envisioning new personalized services enabled by quantified self technologies[EB/OL]. http：//www.cs.usyd.edu.au/-judy/Homec/Pubs/2016_FuturePD_preface.pdf，2017.

[15] 王鵬濤，路璐. 量化自我與碎片化閱讀融合進(jìn)路中的閱讀效率提升機(jī)制研究[J]. 出版發(fā)行研究，2019（3）：82-86.

[16] 方海光，羅金萍，陳俊達(dá)，等. 基于教育大數(shù)據(jù)的量化自我MOOC自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[J]. 電化教育研究，2016，37（11）：38-42，92.

[17] 劉詠梅，劇曉紅. 量化自我在健康領(lǐng)域的應(yīng)用——基于大數(shù)據(jù)的角度[J]. 情報資料工作，2018（4）：56-63.

[18] JOHNSON L，ADAMS S，CUMMINS M.The NMC Horizon report： 2012 higher education edition[R]. Texas： The New Media Consortium，2012.

[19] 蔣細(xì)芳，劉羽，馮現(xiàn)坤. 基于時間序列的圖書館個性化服務(wù)研究[J]. 軟件導(dǎo)刊，2011，10（5）：125-126.

[20] 方海光，羅金萍，陳俊達(dá)，杜婧敏. 基于教育大數(shù)據(jù)的量化自我MOOC自適應(yīng)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究[J]. 電化教育研究，2016，37（11）：38-42，92.

[21] 孫承愛，季勝男，田剛. 基于混合模型的個性化閱讀系統(tǒng)設(shè)計[J]. 軟件導(dǎo)刊，2019，18（8）：80-82，87.

[22] KATHARINA K，ALEXANDER G，ANN K P，et al. Effects of a classroom discourse intervention on teachers ‘practice and students motivation to learn mathematics and science[J]. ?Learning and Instruction，2015（35）：94-103.

[23] 田娜，周驛，嚴(yán)蓉. 基于MOOC的課程討論文本話題挖掘研究[J/OL]. 軟件導(dǎo)刊：1-5. [2020-01-04]. http：//kns.cnki.net/kcms/detail/42.1671.TP.20200102.1620.020.html.

（責(zé)任編輯：孫 娟）