王泽华

摘 要：高职院校在发展过程中，为了能够让学生学业水平得到提升，学校构建了学业预警系统，通过该系统掌握学生学习动态。而学业预警系统的构建需要数据提供支撑，以便能够获得更为理想的预警效果，本文就针对高职院校图书馆大数据在学业预警中的应用进行详细探讨，希望通过文章的探讨能够为其他高职院校在此方面上提供一定参考，促使学业预警系统变得更加完善，能够发挥出其本身所具有的作用。

关键词：高职院校 图书馆 大数据 学业预警

引言

如今，我们已经进入了数据大爆发的时代，通过合理使用数据有利于完成很多工作，提高工作质量。高职院校图书馆在使用过程中会产生大量数据，而将这些数据应用于学业预警中促使其能够获得更为理想的效果，全方面分析数据和信息，实时了解学生学习情况，当学生在学习时有可能出现问题，则要及时提醒学生加以改正，促使其学业能力得到提升。下面笔者就针对相关内容进行详细阐述。

一、学业预警的概述

学业预警主要是由学校主导，家长与学生共同参与其中所形成的管理模式，该模式分为期初、期中以及期末三个阶段。学校在管理过程中应当对不同阶段学生的具体情况给予关注，当学生缺课已经达到了一定程度以后，则要通过各种预警方式将其指出来，并要求其能够加以改正。在学分制度下，各个高职院校都需要构建相应的学业预警机制，针对学生在学校学习过程中的具体情况进行监督，然后通过多方面的沟通与协作，当学习时有可能出现的问题或是困难对学生进行提示^[1]。从当前高职院校学业预警体系具体情况来看，学生在档案信息构建上依然不够全面，在对学业水平判定上参与过于单一，难以对学生进行全面的跟踪。学业预警系统在高职院校中的应用情况来看，依赖于教务管理系统，但是这并不能满足学业预警的需求，在数据来源上应当是全方位的，如图书馆中的大数据等等，如此构建出相对较为健全的预警体系。

二、高职院校图书馆大数据在学业预警中的应用

1.大数据来源

随着各个高职院校进行信息化建设，使得其自身管理水平非常高，在其为学生提供服务时会产生规模庞大的数据，主要包括非结构化与半结构化两种类型。其中，在结构化数据中包括了学生的个人信息、借阅记录等等，此类信息数据相对来说具有非常强的逻辑性;非结构化数据则是图书馆在为学生提供服务时所产生的没有任何关联的数据信息，例如在文献方面的查询等，其本身也具有非常明显的特征，主要是表现为具有弹性、数据信息量庞大等等，而且时刻都在上涨^[2]。

将图书馆中的大数据应用于学业预警中最为重要的在于如何获取大数据。在图书馆中应当事先安装独立设施，让管理系统和电子资源做好本地化部署，再利用相关工具能够更加便于查询，这也使得在获取相关数据上变得十分方便。根据高职图书馆系统来看，大数据主要是来自门禁系统、OPAC系统、电子资源、自动管理系统、电子阅览室管理系统。之后，还需要构建良好的应用环境。如何对数据信息进行处理是极为关键的过程，也就是需要对原始数据进行过滤、筛选以及分类等等，让原始数据在存储上变得更加有序，如此能够提升数据本身的应用效率。

2.大数据分析

在对大数据进行分析时，应当利用BDA来实现。所谓BDA主要是通过利用分析技术作用在大数据集上，以便能够让数据信息能够具有价值的实现转换。通常情况下，BDA主要在于：（1）大数据和相关分析技术;（2）将两者结合在一起而获取具有价值的数据。利用BDA对大数据进行分析时，应当使用相关工具完成对数据的筛选、处理等等，为学业预警系统提供所需要的数据。要想通过利用图书馆大数据在预警系统中完成数据转化，而这便需要以学业制度为依据，然后对学生图书馆利用情况进行判定^[3]。例如，某学生在一学期时间之内都没有走进图书馆，或是在检索文献资源等方面的记录为0，那么说明学生自身在这一时期学习积极性较低。通过这些方面还能够找出学生在学业能力上较低的原因，而这都为学业预警系统在做相关决策上提供了重要依据。

3.信息推送

由于BDA的应用让以往看起来并没有关联的信息变成了一条条推送信息，如“某某同学，您近期图书借阅偏少”等等。在信息推送上可以利用各种手段，如短信推送、微信推送等等，还可以通过一体化平台和学生实现交互，这些都将是用以支持学业预警而产生的有效依据，促使学校或是教师等及时了解学生在学习上的动态。因为数据而得到信息，利用信息让学生在学业水平上得到提升。近些年，在高校图书馆和相关单位的努力下，学生在入馆上出现了明显改变，在一定程度上激发了学生自身的學习热情，而且还能够进一步发挥出学生自身主观能动性，让其学业水平得到提升。

结语

高职院校中的图书馆在提供服务时会产生大量的数据，通过合理利用这些数据能够让其在服务模式上将发生重大转变，并且还能够支持教育教学研究。高职院校为了改善当前学生学业情况，学校构建了学业预警机制，在数据来源上应当充分利用图书馆大数据，了解学生在图书馆借阅等方面情况，掌握学生在学习上的动态，并采取措施让学生学业水平能够得到明显提升。

参考文献

[1]高晓东，周建.高职院校图书馆大数据在学业预警中的应用[J].图书馆学刊，2015（1）.

[2]高晓东.高职院校图书馆大数据在学业预警中的应用研究[C]//全国纺织服装信息研究会馆长论坛暨学术年会.2014.

[3]刘立岩.高职院校图书馆大数据应用微探[J].中国多媒体与网络教学学报（中旬刊），2018（05）：116-117.