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基于大数据技术的高校图书馆服务优化研究

2018-09-03李丰

大学教育 2018年7期
关键词:图书馆服务

李丰

(三)服务时间的优化

由于高校的教学特点和学生生活作息习惯不同,高校图书馆每天各时段的图书借阅频次是不一样的,有时借阅人数较多,图书馆工作人员有限,不能够很好地服务于读者;有时借阅人数较少,工作人员出现闲置状态。根据大数据分析得出的工作日和休息日不同时段学生借阅频率图,可以使图书馆合理掌握学生在不同时段的借阅情况,从而适当安排图书馆负责图书借阅工作人员的人数和上下班时间,使员工能更好休息的同时也能更好地服务于高校师生(下表为山西一所在校生为3500人的高职院校2016年平均每天借阅时间和频次关系表)。

(四)图书上架的优化

传统图书馆的图书分类方式,是按照中国图书馆分类法[1],将所有学科的图书按其学科内容分为22个基本大类,每一大类下分许多小类,每一小类下再分子小类。最后,每一种书都可以分到某一个类目下,每一个类目都有一个类号,图书上架方式完全根据类号进行排列,最大的优点是图书整齐有序、方便管理。

1.设置读者常借图书栏

传统的图书上架方式存在的一个缺点是,一部分借阅频率特别高的图书,有可能位于图书馆书架的最里面,每次师生借书时都要从门口开始查起,跨越很长一段距离,然后在某一角落找到拟阅读的书籍。在图书的借阅过程中也存在一个“二八定律”[2],即一般情况下,80%的读者借阅了馆藏图书中20%的最热门图书,其余图书却存在借阅量较少的现象。……

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