Актуальность ведения электронной картотеки книгообеспеченности (ЭКК) связана с необходимостью качественного управления формированием, докомплектованием и использованием фондов библиотеки, а также при периодически проводимого постлицензионного контроля ВУЗов, где одним из одним из основных пунктов является соответствие библиотечного фонда требованиями нормативам учебного процесса /1-3/.

   Для этих целей картотека книгообеспеченности (как правило, электронная) содержит или должна содержать следующую информацию: об учебных дисциплинах, читаемых в ВУЗе; о контингенте студентов и формах их обучения; об изданиях, рекомендуемых к использованию в учебном процессе независимо от вида документа; о коэффициенте книгообеспеченности и др.

    Таким образом, построение ЭКК ведется на стыке двух крупнейших информационных систем образовательной организации – электронного каталога библиотеки, хранимого в автоматизированной библиотечной информационной системе (АБИС), и информационной системы учебного процесса ВУЗа (ИС ВУЗ) [1, 3].

   Характер информации, хранимой в вышеперечисленных информационных системах, определяет требования к системе хранения данных ЭКК: cовместимость с АБИС,  совместимость с ИС ВУЗ, отсутствие необходимость в моментальном (online) обновлении данных.

    Вышеуказанные требования к системе хранения данных в определенных комбинациях противоречат друг другу.

    В ходе проведенного анализа рассмотрены 3 модели хранения данных в ЭКК ВУЗа: модель данных на базе формата UNIMARC (RUSMARC); модель данных на базе реляционных баз данных (БД); модель данных на базе технологии OLAP [1, 3]. Каждый метод имеет свои преимущества и недостатки в части хранения данных.

   Формат UNIMARC призван быть посредником при осуществлении обмена библиографическими записями. Официальной российской версией UNIMARC является RUSMARC или российский коммуникативный формат, разработанный по заказу Министерства культуры РФ в рамках программы LIBNET под эгидой Российской Библиотечной ассоциации.

   Описание UNIMARC (RUSMARC) разбито на блоки с 3-хзначными описаниями, каждый из которых отвечает за строго определенную часть описания. Блоки с номерами больше 900 оставлены для свободного описания, так называемый «Блок локального использования» [5].

   Соответственно для ведения ЭКК предлагается использовать следующие поля из блока 900 (пример):

930 – дисциплина, который комплектуется данным изданием;

931 – код книгообеспеченности литературы со значениями: 1 – основная литература,2 – дополнительная литература,3 – учебно-методическая литература и т.д. ;

932 – вид рекомендации литературы со значениями: 0 – нет рекомендации, 1 – рекомендация Министерства образования, 2 – рекомендация учебно-методического объединения;

933 – наличие электронного издания со значениями:0 – отсутствует,1 – присутствует;

934 – наличие этого издания в электронных библиотечных системах (ЭБС), доступные в ВУЗе со значениями: 0 – отсутствует, 1 – присутствует;

935 – название ЭБС (если присутствует);

936 – степень устаревания литературы со значениями: 5 – 5 лет; 10 – 10 лет;

936-939 – резерв, например для указания циклов дисциплин.

    К достоинствам данной модели хранения информации следует отнести полную интеграцию в электронный каталог библиотеки, например, библиотекарь может построить списки рекомендованной литературы по дисциплине для преподавателей и студентов. К недостаткам модели – отсутствие связей с информационной системой ВУЗа, в том числе отсутствие данных о численности студентов, и, как следствие, самих коэффициентов книгообеспеченности. Ситуация может быть решена за счет импорта данных из ИС ВУЗ в АБИС. Предлагается использовать следующие поля:

940 – количество студентов;      

941 – количество студентов по дневной форме обучения:

942 – количество студентов по заочной форме обучения:

943 – количество студентов, изучающих дисциплину в этом учебном году:

944 – количество студентов, изучающих дисциплину в 1-м семестре;

945 – количество студентов, изучающих дисциплину в 2-м семестре;

946 – кафедра, ведущая данную учебную дисциплину;

947 – факультет, изучающий данную учебную дисциплину;

948-949 – резерв;

950 – коэффициент книгообеспеченности основной литературой;

951 – коэффициент книгообеспеченности дополнительной литературой;

952 – коэффициент книгообеспеченности учебно-методической литературой и т.д. [1, 3].

   Основным назначением UNIMARC (RUSMARC) является обмен данными между издательскими домами, т.е. данный формат оптимизирован для обмена информацией, но не для хранения и выбора. Поэтому АБИС, как правило, имеют собственный движок, основанный на принципах реляционных баз данных, либо используют тиражируемые системы управлениям базами данных.

   Переход от формата UNIMARC (RUSMARC) к формату, поддерживающие реляционные системы управления базами данных, осуществляется по следующей схеме – каждый блок в описании RUSMARC рассматривается как отдельная сущность (таблица). Перевод хранения данных ЭКК в формат реляционных БД позволяет подключать данные об учебном процессе вуза.  Следовательно, внедрение данных о книгообеспеченности в ИС ВУЗа позволит оценивать необходимость комплектования библиотеки для существующих и новых специальностей.

    Тем не менее, процесс формирования показателей о книгообеспеченности в основном использует операцию выбора данных из БД (т.е. команду SELECT), таким образом, логично эксплуатировать системы управления банками данных по технологии OLAP [4].

   Для этого предлагается проект куба данных для хранения информации о книгообеспеченности учебного процесса. Для наполнения куба данных возможен экспорт данных из ЭК библиотеки (как правило, в формате RUSMARC) и данных ИС ВУЗ (как правило, из реляционных БД).

    Минимальное количество измерений проектируемого куба – 2, максимальное – 20 измерений. Список иерархий измерений (measures) приведен ниже.

1.                     Виды книгообеспеченности (может быть как измерением, так и ресурсом)

1.1.                  Книгообеспеченность основной литературой

1.2.                  Книгообеспеченность дополнительной литературой

1.3.                  Книгообеспеченность учебно-методической литературой

2.                     Учебные дисциплины

2.1.                  Количество студентов;

2.1.1.(2)          Количество студентов по дневной (заочной) форме обучения:

2.2.                  Количество студентов, изучающих дисциплину в этом учебном году:

2.2.1.(2)          Количество студентов, изучающих дисциплину в 1-м (2-м) семестре;

2.3.                  Кафедра, ведущая данную учебную дисциплину;

2.4.                  Факультет, изучающий данную учебную дисциплину;

3.                     Вид издания

3.1.                  Наличие рекомендаций

3.2.                  Наличие в ЭБС

3.4.                  Количество экземпляров

3.4.1.               Количество экземпляров за весь срок

3.4.2.(3)          Количество экземпляров за 5 (10) лет

   Применение банков данных для хранения данных о книгообеспеченности учебных дисциплин потребует организации экспорта данных, как из электронного каталога библиотеки, так и из баз данных системы ИС ВУЗ. Также необходимо разработать приложение для работы с созданным кубом данных OLAP. Однако в результате получаемая автономность от АБИС и ИС ВУЗ, в сочетании с высокой скоростью работы (за счет заранее вычисленных показателей), позволяет говорить о перспективе использования технологии OLAP в плане управления книгообеспеченности вузовских библиотек [1, 3].

Список литературы

1. 1. Изместьева, О. В. Применение информационных технологий в формировании фондов вузовских библиотек (на примере НББГУЭП)[Текст]: дис. на соиск. акад. степ. магистра техники и технологии / О. В. Изместьева; науч. рук. Д. С. Матусевич. – Иркутск, 2011. – 68 с.

2. 2. Книгообеспеченность учебного процесса. Концепции. Подходы. Методика расчёта [Текст] / Б. П. Бочаров, М. В. Ерахторин, Г. А. Анисимов, Т. Н. Стукалова. – М., 2009. – 63 с.

3. 3. Изместьева, О. В. Применение электронных банков данных для организации хранения данных о книгообеспеченности учебного процесса [Электронный ресурс] / О. В. Изместьева, Д. С. Матусевич // Электронное обучение и дистанционные технологии в образовании: опыт и перспективы развития : материалы Всероссийской научно-практической интернет-конференции (16-20 ноября 2015 г.). – Иркутск: САПЭУ, 2015. – 63 с. – Режим доступа: CD-R.

4. 4. Технологии анализа данных: DataMining, VisualMining, TextMining, OLAP [Текст]: учеб. пособие [для вузов]: рек. УМО вузов по унив. политехн. образованию / А. А. Барсегян [и др.]. – 2-е изд., перераб. И доп.–СПб. : БХВ-Петербург, 2008. – 375 с.

5. 5. RUSMARC в примерах Ч. I, Однотомные, многотомные и сериальные издания: учеб. пособие для каталогизаторов / авт.-сост. Беневолен-ская Л. И. [и др.] ; под общ. ред. Кулиш О. Н., Логинова Б. Р. ; Рос. нац. б-ка ; Нац. информ.-библ. центр ЛИБНЕТ. - М. : ФАИР-ПРЕСС : Центр "ЛИБНЕТ", 2005. - 999 с.

6. Сведение об авторе

7. 1. ИЗМЕСТЬЕВА Ольга Владимировна, старший преподаватель, Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирская академия права, экономики и управления», Институт культуры и искусств, кафедра социально-культурной деятельности и дизайна

К оглавлению выпуска