大学图书馆服务质量评价指标体系的构建论文

时间：2021-08-31

　　第1篇:多校区大学图书馆服务质量评价指标体系的构建

　　大学图书馆的使命就是为全校师生的教学和科研服务，其本质特性之一就是服务性。图书馆服务质量反映了一个图书馆整体水平和实力的高低，也决定了图书馆在大学中的作用与地位。本文运用德尔菲法和专家层次法从基础条件、管理制度、图书馆员、读者满意度四个层面建立一套多校区大学图书馆服务质量评价指标体系。

　　评价是为了了解现状，发现问题，调整和改进工作程序，从而提高服务质量。大学图书馆作为高校教学与科研的服务单位，服务质量是其生命线。大学图书馆服务质量好不好，需要通过一个科学的评价方法来评价才能知道，而制定大学图书馆服务质量评价指标体系是为科学评价提供一个工具，也是质量评价的一个重要环节。大学图书馆由硬件、软件、图书管理人员和读者四个部分组成，硬件包括提供服务的所有基础设施，是图书馆服务的基础保障。软件是图书馆管理制度和文化氛围，这一方面也对图书馆服务质量产生决定性作用。馆员是图书馆活动的直接执行者，服务的实施者和文化氛围的营造者，他们对图书馆服务质量产生直接影响。读者本身是图书馆服务的受众，读者的满意度很大程度上反映了图书馆服务质量的高低，而且能反作用于其他方面，促进图书馆服务质量的提高。本文从全盘考虑，探索对图书馆服务的综合评价，同时考虑到现在多校区大学带来了图书馆服务的新变化，所以也从多校区角度进行考虑，来探索研究制定一个大学图书馆服务质量评价的指标体系，以期为多校区大学图书馆建设与评价提供依据。

　　一、评价指标体系的设计原则

　　1.目的性。建立评价指标体系的目的要十分明确，多校区大学图书馆服务质量评价指标体系就是要客观评定一个多校区大学图书馆的对教学和科研的服务水平，能够为图书馆建设指引方向，能为图书馆服务设立目标，能够为图书馆管理工作提供依据。

　　2.科学性。评价体系与评价标准的建立要遵循图书馆自身发展规律，各评价指标要能真实反映某项服务，权重要能反映这一服务在整个图书馆服务中的贡献率。评价指标的设置、各级指标之间的相对权重值、测评标准的设定等，要具有鲜明的导向性，可体现当前时期工作的侧重点。

　　3.特异性。服务工作往往具有交互性，各项服务是交织在一起的，彼此发生联系，大学图书馆服务本身一个整体概念，是由诸多方面交织形成的。在评价大学图书馆服务时，需要考虑各指标反映的某一方面必须是特异的，即指标的内涵必须明确。所以在设计过程中使每项指标都为独立概念，尽可能减少或避免指标属性交叉覆盖等情况。

　　4.可操作性。指标体系的结构不宜太复杂，各级指标数分配均匀合理。在测评过程中，各指标要有具体测量的办法，并能获得可靠的评价分数，才能为评价打下基础。因此，指标体系中各指标应具有比较明确可理解的含义和较好的可测性，同时易于数量化和统计。定量指标要有测量办法和计量单位，定性指标要能区分程度或等级。

　　二、指标体系的构建

　　1.评价指标体系构建。基于美国研究图书馆协会提出的LibQUALTM和ClimateQUALTM等体系中的各项指标，分别从基础条件、软件建设、馆员、读者四大因素中提取评价指标，根据我国多校区办学特点与大学图书馆的实际情况，对提取指标进行了补充与调整，形成了初步的指标大纲。邀请了五位图书情报学领域的专家进行专家问卷调查，采用德尔菲法调查，经过三轮调查后，分析细化指标体系，最终形成多校区大学图书馆服务质量评价指标体系。

　　2.指标权重设计。采用层次分析法（AHP）来设计权重，AHP是由运筹学家匹茨堡大学萨迪（T.L.Saaty）教授于上世纪70年代初期提出的。AHP是一种层次权重决策分析方法，将半定性、半定量问题转化为定量问题，将主观判断以数量化。AHP法将复杂问题进行分解，最后分组形成递阶层次结构，即各因素层次化，并逐步比较多种关联因素，遵循人的思维方式，通过两两比较的方式将问题局部简化，最终确定它们的相对重要性，然后综合决策者的判断，确定决策方案相对重要性的总的排序。AHP法在综合评价、估计、预测等方面有广泛的应用。通过构建层次结构模型，将研究的问题条理化、层次化。构建判断矩阵分别计算各指标的权重，并检验矩阵的一致性。专家层次分析法最后确定基础条件、读者、馆员，相对于总目标“服务质量”的权重以及各下级指标对上级指标的相对权重值。其中，经过专家讨论，确定基础条件、软件建设、馆员、读者四个因素的权重分别是0.2，0.3，0.2和0.3。最終建立了一套与我国多校区大学图书馆实际情况相适应的全面质量评价指标体系及其权重值。

　　多校区图书馆服务质量评价指标体系虽已构建好，但一个评价体系不是一成不变的，要利用评价指标体系在不同的单位开展实证研究，检验评价体系的有效性、敏感性和可操作性，要根据实际情况验证指标体系后再进行调整，使评价体系不断趋于完善。

　　第2篇:基于人工神经网络的图书馆服务质量评价研究

　　以环境、馆藏资源、服务方式和硬件设备等9个影响图书馆服务质量的参数作为评价指标，采用BP神经网络的相关理论方法，以问卷调查结果作为分析数据的基础，对江西省内的20所图书馆的服务质量进行了评价研究。仿真结果表明，采用构建的神经网络可以快速而准确地对图书馆服务质量进行评价。

　　0引言

　　随着我国科学文化的发展，各种类型的图书馆正发挥着越来越大的作用。随着人们的阅读需要在用户体验要求等各方面的提高，对图书馆服务质量的要求也越来越高。而对图书馆的服务质量进行客观、准确、高效的评价是图书馆优化服务流程、改善服务质量和提高服务水平的基础。为此，本文引入了一种全新的评价体系和方法，即采用BP神经网络的方法对图书馆服务质量进行评价，该方法具有操作简便，评价快速准确的'特点。

　　1评价指标的确定

　　1.1指標的选取

　　为了更好的对图书馆的服务质量进行评价，本文参考《图书馆评估指标标准与管理规范指导手册》和ISO11620等标准化文件构建图书馆服务质量评价体系。该体系一共包括了对图书馆服务质量影响较为显著的9个因素作为评价的参考指标：即馆藏纸质资源（X1）、环境（X2）、服务人员（X3）、服务方式（X4）、硬件设备（X5）、软件设备（X6）、数字资源（X7）、个性化服务（X8）、服务结果（X9）。基于这9组评价指标，利用BP神经网络的分类评价能力，本文建立了基于BP神经网络的图书馆服务质量评价模型。

　　为了更好地描述样本图书馆的服务质量，本文针对服务质量的评价特性和评价指标的选取特点将服务水平分为5个等级并对其赋予相应的分数：优（5分）、良（4分）、中（3分）、差（2分）、非常差（1分）。

　　1.2数据来源

　　本文采用问卷调查的方式对江西省的20所图书馆的服务质量进行调查，共发出300份问卷，回收287份，其中有效问卷276份，问卷有效率为92%。对问卷进行统计，计算出每所图书馆的各项评价指标对应的分数，并利用参考文献的权值计算方式计算出每个图书馆的服务评价水平，如表1所示。

　　2BP神经网络

　　2.1BP神经网络的原理

　　BP神经网络是一种前馈型误差修正的人工神经网络，它通过不断调整各个单元层之间的网络权值和阈值实现网络的训练。BP神经网络主要运行由信号的正向传播和误差的逆向传播两个过程组成，通过不断地权重调整，可以实现网络误差的不断缩小。

　　2.2神经网络模型的建立

　　本文采用含一个隐藏层的神经网络结构进行分析，由于输入单元的数目为9，输出单元均为1，根据经验公式可选隐含层单元数为1～10之间的整数，采用试凑法得到隐含层神经元与均方平均值（MSE）的曲线关系，如图1所示。其中隐层神经元数目为9时，得到的MSE值最小为6，所以确定的隐含层神经元数为9。

　　本文构建的BP神经网络的结构如图2所示。

　　2.3BP神经网络模型的训练

　　选取表1中的15组数据在Matlab中对神经网络进行训练，其中期望误差设为10-5。训练过程中，BP神经网络误差的变化形式如图3所示。

　　由图3可知，当训练经过84次迭代后达到了满意的误差期望。