课程内涵的发展趋势 [信息分析与预测课程发展趋势初探]

　　[摘要]针对图书馆学、情报学领域的信息分析与预测课程，从课程内容、教学方法、教学特色等方面进行较详尽的阐述，揭示该课程在信息化时代的主要发展趋势，即数据挖掘技术的引入、与信息检索课程紧密结合、相关行业职业培训的影响、社会实践教学环节和案例教学的引入、上机实习课的比重呈现增长趋势、实习报告的发展、软件的使用等，有益于从事该领域教学或研究的人员参考。
　　[关键词]信息分析与预测课程教学方法教学特色
　　[分类号]G202
　　
　　1　前言
　　
　　随着现代技术的发展，人类社会已经进入了光、电和Internet的时代，随之而来的是人们的生活中充斥着各种大量的、海量的信息。据美国加利福尼亚大学伯克利分校研究人员发现，仅过去的两年中，全球新生产出的信息量就翻了一番，这种信息爆炸的现象一方面给人们带来了便捷和各种选择，但同时各种无用的垃圾信息带给每个人的并不都是真正的知识，正是由于信息泛滥，信息超载以及信息浪费现象的存在，有专家称现代社会是一个“信息虽发达，知识却匮乏”的时代。
　　与此同时，信息素质教育在国内外的高校和研究机构得到广泛重视。据一项在20世纪90年代进行并得到美国高等教育协会认可的调查结果显示，在接受调查的834所正规院校中，已经有1／4院校开展了不同程度的信息素质教育活动。在澳大利亚，教育部着重培养7项学以致用的关键能力以应对信息化社会、信息化文化、信息化工作的时代，排在首位的即收集、分析、组织信息的能力。
　　在我国，素质教育也是当前教育改革中的热门话题，良好的信息素质也是即将步入社会的高校毕业生适应信息社会生存与发展的需要。正是为了应对现代生活中的上述现象，同时以提高学生的综合信息素质以及分析信息、利用信息的能力为目的，很多高校都相继开设了信息分析与预测课程。
　　
　　2　信息分析与预测课程简介
　　
　　信息分析与预测课程在情报学、信息管理与信息系统等专业的教学中居于重要地位，是核心主干课程。另外，一些高校图书馆为了适应时代发展的需求，提高在校学生的信息素质能力，也同时针对全校本科生开设了该课程。
　　通过学习信息分析与预测课程，学生可以了解信息分析的作用，掌握信息分析的方法，提高信息资源收集、控制和分析的能力，为今后实际工作中保证决策数据的准确性、理论方法的合理性以及制定政策、战略决策的科学性打下基础。
　　这门课程内容的安排因为各个学校的特色，侧重略有不同，但是主要内容通常如图1所示：
　　这门课程是强调实践和培养信息素质能力的，通常各个学校还安排有一定的上机实习时间，一般在4―10学时。
　　为了适应国家信息化的要求，真正提高学生的信息素质能力，进而完成提高综合国力和国家竞争力的战略需要，信息分析与预测课程从课程内容、教学方法到教学特色等方面都有了新的发展和变化，现就上述几个方面对信息分析与预测课程的发展趋势进行阐述。
　　
　　3　信息分析与预测课程发展趋势综述
　　
　　3.1　课程内容的发展趋势
　　3.1.1　数据挖掘技术的引入随着网络时代、计算机时代的到来，信息分析与预测课程的内容也在不断地调整，其中最突出的部分就是数据挖掘技术内容方面的引入。
　　数据挖掘(Data Mining)是指从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。不同的书籍中也有一些和该术语相近的词汇，例如知识发现(KDD)、数据分析、数据融合(Datafusion)等。
　　
　　数据挖掘技术是在20世纪90年代末发展自文件系统(filesystem)、结构化查询语言(SQL query)、数据仓库(DataWarehouse)、在线分析处理(OLAP)的一门新技术，是一门广义的交叉学科，汇集了数据库、人工智能、数理统计、可视化、模式识别、机器学习、人工智能、并行计算机等多方面的技术，并与多个学科领域有所关联。
　　在信息分析与预测的多种领域中，数据挖掘技术都有应用，比如商业领域中的市场营销(见图2)，竞争情报领域的客户关系管理，情报信息检索中的聚类分析以及数据库从微观、中观乃至宏观的统计分析。数据挖掘技术的常用方法因为具有组合或关联(affinity grouping 0r association)、聚类(clustering)、描述与可视化(description and visualization)以及预测(prediction)等功能，并且结合功能更强大、使用更人性化的软件，如Visio、SmartDraw、PCEDIT、EpiData、SPSS EnterStation&Builder、SPSS for Windows、AnswerTree 3.0、Deci―sion Time and What If、Clementine、SAS、Lisrel、Amos、Net―work Analysis等。因此，它与传统的信息分析方法相比具有更快捷、更准确和更具系统性的特点，也更适合对潜在信息的深度发现。
　　数据挖掘技术的研究和开发以及应用在我国还刚刚起步，但已显示出较好的发展前景，随着它的应用和技术的成熟，必将成为信息分析与预测的技术主流，因此信息分析与预测课程引入该内容是适应快速发展、新兴的网络时代的必然趋势。
　　
　　
　　在信息分析与预测课程中，数据挖掘技术的内容可作为信息与预测新的方法进行介绍，该内容的引入可以使得这门课程的发展更能与现代技术的发展相融合，同时有助于吸引学生们的兴趣，培养他们的实际分析能力。另外，考虑到信息分析与预测这门课程通常是面向非计算机专业的二、三年级的本科生，在内容的介绍上一般应倾向于数据挖掘技术的综合介绍。如数据挖掘的定义、特点、流程和常用技术的概略性介绍；在常用软件上，可以举一至两种软件进行典型分析与举例，如：EXCEL或SPSS forWindows11.0版本等。
　　3.1.2　与信息检索课程紧密结合在图书情报领域，信息检索课程是最基本也是非常重要的课程，每个大学的图书馆都会面向全校学生开设16-32学时不等的该门课程。信息检索课程可以看作是信息分析与预测课程的前续课程，是学好信息分析与预测课程的基础和桥梁。
　　在信息分析与预测课程的第三部分内容中主要讲述信息搜集的方法和途径，文献调查是非常重要的方法，而文献调查与信息检索课程的精华内容是密不可分的，主要表现在：①文献调查要介绍检索的过程或程序。②文献调查要介绍检索的基本方法，如：顺查法、逆查法、追溯法等；③文献调查要介绍典型数据库的检索和使用，如：维普、CNKI或ELsEveer等。
　　随着图书馆电子资源从采购到利用率的大幅提高，信息检索课程的新的内容，比如网络信息检索、搜索引擎的使用等等也是信息分析与预测中不可忽视的、新的信息搜集的来源和渠道，因此信息检索这门课程的掌握程度与否决定着信 息分析与预测课程的学习效果和质量。另外，信息检索技术的发展(如智能检索技术、聚类分析等)与信息分析与预测本身也有互相交叉的部分，从长期来看，两门课程的互相影响、共同发展的趋势日益显著。
　　信息分析与预测课程与信息检索课程内容的紧密结合，非常适合在校的本科生实际掌握信息分析需要的各种数据和资料，为下一步信息分析与预测的方法的学习打下良好的基础。
　　3.1.3　相关行业职业培训的影响　信息分析与预测课程强调实践，是培养学生综合信息素质能力的课程。面对现今信息化的时代，不论是世界范围还是国内各个行业对信息分析的专业人员需求量都很大，考虑到该门课程的性质以及现在高校毕业生就业难的具体情况，课程内容与相关行业专业人员职业培训的侧重点相结合，将非常有利于学生适应未来的社会工作需求，甚至有助于部分学生将来真正从事信息分析师的工作，这也是提高学生信息素质的必然趋势。
　　目前，国内的信息分析领域较权威的专业人员资格培训是国家信息分析师认证项目，它是由信息产业部批准设立，由CEAC信息化培训认证管理办公室管理的国家级培训认证项目。我国信息分析师的从业群体主要来自企业、各级政府的信息情报机构、图书馆、非政府组织等。国家信息分析师认证项目自2004年推出以来，已为海尔集团、一汽集团、上汽集团、中国石化等全国100多家国内外知名企业及20多家信息研究所等其他机构培养了专业信息分析人才1000余名。信息分析师职业教育培训，有助于提高我国科技情报研究和技术跟踪的能力，提高信息科学、经济学与管理科学领域师生的信息分析理论水平及实战技能。
　　该项职业培训的主体和服务对象更多的是企业，因此它的培训更强调面向市场的案例性分析，比如像竞争情报方面的讲授就多以国内外企业的实战示例作为重点，信息分析与预测课程的内容通过引入一些鲜活的案例非常容易吸引学生的注意力，达到事半功倍的效果。
　　此外，两者内容的融合进而可以帮助部分有职业培训需求的学生对相关内容的领会，为我国信息服务的发展提供人才储备，保证未来信息咨询服务质量。
　　
　　3.2　教学方法的发展趋势
　　信息分析与预测课程是一个强调实践的学科，同时因为它的各部分内容既互相联系，又可以独立成篇，因此针对不同的章节的特点，教学方法不再仅囿于老师单纯的课堂讲授和上机实习，新的教学形式也在不断涌现。
　　3.2.1　社会实践教学环节的引入在信息分析与预测课程的信息搜集内容中，除了传统的文献调查之外，社会调查也是非常重要的环节。社会调查的内容主要包括访问调查法(深度访问、座谈会法、投射法等)、观察调查法、问卷调查法等，该方法最好的学习方式就是让学生参与社会生活，进行真正的社会调查。
　　以问卷调查法为例，首先可以设计多种题目，让学生自主选择，如关于大学生毕业去向的选择、某种日用品的产品效果调查、社会热点问题的调查等等；其次，从问卷调查问题的内容设计(基本信息、行为信息、态度信息)到提问的方式(自由式提问、封闭式提问、态度测量式提问)以及问卷的发放和回收方法(面侯调查、函寄调查、网络调查)等都可以由学生自主完成。
　　这种通过社会实践掌握知识的方法对于缺少社会经验和工作经历的本科学生正是非常必须和必要的，从反馈的效果来看也是很受同学们欢迎的。
　　3.2.2　案例教学的引入案例教学最先运用于法学界和医学界，其后运用于管理学领域。案例教学可以提升学生的创新精神和实际解决问题的能力，特别是可以帮助理解两难问题，并有助于缩短教学情境与实际生活环境的差距。
　　信息分析与预测课程在部分章节引入案例教学是非常适合和有吸引力的，比如像专家调查法中的头脑风暴法、竞争情报分析中的竞争对手的判定和策略的制定等。
　　信息分析与预测课程的案例设计应以小型化为基础，适当与学生的分组讨论相接合，这有助于学生的团队精神的培养和竞争意识的引入。
　　
　　3.3　教学特色的发展趋势
　　3.3.1　上机实习课的比重呈现增长趋势　在信息分析与预测课程中，上机实习是深受学生们欢迎的，表l是针对哈尔滨某高校29名选修信息分析与预测的同学最感兴趣的课程内容部分的调查：
　　从表中可以看出，上机实习内容部分是非常受到同学们的欢迎的，占比例为48.3％，因此适当地增加上机实习的时间会对这门课程产生良性的促进作用的。
　　3.3.2　实习报告中题目向综合性的小型案例发展随着上机实习课时的增加，对上机实习课中实习报告的要求也在提升，实习报告从形式到内容也向综合性发展，其中最显著的是综合性小型案例题的应用。这种题型的出现有助于考查学生的课题设计能力、信息检索能力、分析与预测能力，并且有助于激发学生对该门课程和本专业的学习热情，是该项内容的主流发展方向。下面以几道综合性的实习报告题举例说明：
　　例1：请利用国研网数据库查找户籍所在地的省或直辖市，2002-2006年出口美国的纺织原料及纺织品的年度贸易额总值，计算出算术平均数、全距和中位数，并使用直线(一次曲线)时间序列回归分析法预测2011年的年度贸易额总值。
　　这道题从以下几个方面对学生掌握信息分析与预测课程的知识点进行了考察：
　　?对国研网数据库的信息检索能力。国研网这种经济、商业和金融领域的综合性数据库，适合来自不同学科背景的本科生，既可以作为经济管理和社会科学领域学生的专业数据库，同时又可以为具有工科背景的同学了解社会经济热点，开拓知识视野，培养复合型人才提供适当的渠道。
　　该题中的各年数据均来自于国研网中唯一的统计数据库――国研数据中对外贸易数据，该数据库最大的特点是并不直接提供数据列表，而是根据查询者的自主选项提供最后的数据或Excel表格，这非常有利于考察学生对该数据库内容和检索技能的掌握。
　　?对数理统计基本知识点的掌握。在信息分析与预测课程中作为定量信息分析与预测方法的基础篇，一般需要介绍数理统计的一些基本概念，如算术平均数、几何平均数、调和平均数、全距、中位数、众数、正态分布等，该题从实际数据库中抽取的数据出发，让学生可以实际感受数理统计分析的应用和具体意义，从考查点的难易程度看属于基础知识考查范畴。
　　?对回归分析预测方法的理解程度。信息分析与预测的方法篇既是该课程的重中之重，同时因为其中涉及一定的高等数学知识，也是该课程的难点所在。而回归分析法与时间序列法是信息预测方法中的重要方法，该题最后设计的考查点就是综合性地结合了这两种方法，使用时间序列回归分析法预测某年的数值，并且考虑到学生的实际掌握程度，采用了直线(一次曲线)时间序列回归分析法，这种设计既可以减少实际的运算量，又能达到了解学生掌握时间序列法和回归分析法程度的目的。
　　另外，该题要求学生查找户籍所在地的省或直辖市的数据，可以避免学生之间互相借鉴的问题，达到独立完成的目的。
　　例2：请在国家知识产权局的官方网站，通过名称途径查找与本专业相关的任一类专利，写出检索词以及发明专利、实用新型专利、外观专利的个数，并采用专利信息分析的三角图法画出相应的三角图。
　　该题是一道综合性的实习题，从专利信息的检索能力(通过名称途径查找相关专利信息)、专利信息的基础知识角度(专利的三种类型)以及专利信息分析的方法来考查学生对专利信息方法的掌握和理解程度。另外，通过具体绘制三角图更有助于学生对某一类型专利发展趋势的理解。同时，因为是自由设计与本专业相关的专利类型，这样既可以保证学生的独立完成，又能够激发学生的兴趣和对专业知识了解的热情。
　　3.3.3　软件的使用　信息分析与预测通常都要涉及大量或繁复的数据运算，如果只通过手工运算，就会浪费大量的时间和精力，而近来该课程在教学特色的发展趋势之一就是软件的使用，如：Excel、Spss软件等。通过软件的使用，一方面使得课程与时代发展接轨，另一方面也有助于学生实际操作能力的提高，并且可以丰富上机实习的内容。
　　比如像回归分析法的介绍，在讲授一元到多元回归分析的基本原理和相应的公式后，回归系数、相关系数的具体计算完全可以通过Excel软件进行模拟和实现。
　　此外，像针对问卷调查中的大量数据的分析与处理，也可以借助于Spss等软件，该软件在处理态度测量式提问等内容上有非常强大的功能。
　　
　　4　小　结
　　
　　信息分析与预测课程是一个涉及多种学科、技术领域的综合性课程，在课程内容、教学方法与特色等方面所呈现出来的发展趋势有助于该课程适应信息化社会的发展需求；同时能够更好地提高学生的信息分析与预测能力，为日后走向工作岗位进行科学决策打下坚实基础。

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