民族地区高校读者信息能力构建标准与差距研究

●余昭芬（湖北民族学院图书馆，湖北恩施　445000）

民族地区高校读者信息能力构建标准与差距研究

●余昭芬（湖北民族学院图书馆，湖北恩施445000）

［关键词］信息能力；标准体系；验证性影响因子；民族地区

［摘要］以构建信息能力（Information Ability，IA）的三级标准体系层次为基本建设模式，调查了我国民族地区高校民族学生的IA现状（包括在校生和毕业后5年内学生对IA态度、信息需求、信息理解的评分等）。通过与国内发达地区普通高校的民族学生进行比较和回归分析，找出了信息检索与获取能力方面是其验证性影响因子，系民族区域的差距与问题所在。

随着我国区域的不均衡发展，民族地区高校大学生的信息素质教育逐渐呈现出信息意识薄弱和信息利用被动的格局，这种格局根源于民族地区高校大学生IA的建设模式，而IA又直接影响民族区域经济社会的发展。因此，培养民族地区信息人才的信息能力是我国民族地区经济社会发展的重要环节，是我国民族地区现代职业教育体系改革的重点，要顺利实施这一改革，就必须明确民族地区现代职业教育体系的IA差距，合理构建具有我国少数民族特色的IA标准。

1　IA的构建标准

1.1调查对象与内容

调查咨询对象为10所民族地区高校在校大学生和毕业且在少数民族地区工作5年的少数民族大学生；咨询专家选择从事文献检索或信息能力教学与研究的教师、教务部门、图书馆、档案馆及网络中心专业人员，涉及专业有哲学、文学、教育、法学、农学、管理、工学、理学、医学、经济共10个专业。按五个标准指什么？“应具备”和“不需具备”分类筛选，前者的评价指标按“非常重要、重要、一般”予以归类，在“其它”栏中填写补充和修改意见。

1.2 IA标准体系的设计和构建

IA构成要素包括列举式、组合式和过程式三种。其完整的信息内涵包括明确信息需求、实施信息查找、准确评价信息、适时组织信息、正确利用信息五个方面。其各种能力包括信息需求确定及表述能力、信息检索及获取能力、信息评价及处理能力、信息组织及创造能力、信息利用及交流能力。［1］构成标准以五个核心信息能力为基础，结合IA的目标、意识及道德内容，确定出IA标准的内容与设计原则，包括了五个一级核心指标（F-VAR，5项），各个核心标准有包含若干二级评价指标（S-VAR，18项），各二级评价指标又包括若干加以说明的具体表现或实例（三级评价指标，T-VAR，57项），形成三个完整的IA标准体系层次（见表1）。通过亲自发放、信函或电子邮件形式进行调查问卷或专家咨询。

2　数理结构方程模型（SEM法）

运用数理SE模型方法和Lisrel软件，［2］构建民族区域人才IA标准与影响因素、评价指标验证性因子分析模型及能力标准关系模型，并实证研究模型，对其进行定性定量研究。

2.1模型构建

测量模型（验证性因子分析模型）为：X=ΛXξ+δ；Y=ΛYη+ε，结构模型（潜变量因果关系模型）［3］为：η=Bη+Γξ+ζ（其中η为内生潜变量向量，ξ为外生潜变量向量，B为内生潜变量η系数矩阵，Γ为外生潜变量ξ系数矩阵，ζ为残差向量）。

2.2模型识别

模型识别又叫恰识别或过识别，对于包含p+q模型，在其矩阵中最多只有（p+q）（p+q+1）个己知参

数，其自由度最可能为：（p+q）（p+q+l）/2。自由参数的个数为df=（p+q）（p+q+1）/2-t≥0。df为自由度，t为自由参数的个数。

表1　IA标准的内容和原则

标准三(KSI-C)具备信息评价与处理能力1.能确定信息可靠性与权威性①了解信息查找过程的渐进性、非渐进性及每一步的有效性②能检查并比较各信息来源，对信息和信息源的可靠性评价③能利用多种评判标准评价信息和信息源的权威性与时限性(出版日期、出版者名望、作者学历及评论) 2.能确定信息的准确性①能对与事实不符的信息予以准确辨别②能对信息收集工具的搜索策略、局限性或结论的理性缺乏及数据来源产生疑问而确定信息的准确性3.能对信息检索结果予以准确分析和选择①能发现检索相关信息缺口，决定修订检索策略或重新检索②能据评价结果确定有用或所需信息，以对筛选下载信息③可按不同排列原则输出检索结果(查准率、书名、作者)标准四(KSI-D)具备信息组织及创造力1.能从所获信息中提炼主要观点①能从筛选信息中概括出概念与思想②能识别可被原文引用的资料③能用自己语言思维准确表述原文观点和选用数据2.能利用逻辑方法或其它方法对信息予以组织和创造①能对新旧信息予以整合与创造②能利用学科特定方法进行理论验证(模拟、实验)③能在信息搜集基础上总结出结论④能利用多种工具和手段进行信息、数据分析与整理(数据库、计算机软硬件、多媒体等) 3.能通过与个人、领域专家及合作者的交流验证其对信息的理解①能参与课堂或其他形式讨论②能参与相关信息主题的电子通讯论坛讨论③能通过多途径了解专家意见(电子信件、访谈)标准五(KSI-E)具备信息利用及交流能力1.能合理利用信息并解决问题，并完成特定任务或目标①具备利用信息以完成学业任务能力②具备利用信息以完成研究任务能力③具备利用信息以对实际问题作出决策能力2.能有效将信息产品、成果进行传播和交流①能选择与信息产品相适应的传播媒体与格式②能顺畅明了与他人交流信息产品或成果等③能采用多种信息技术展现信息产品或成果3.能了解并遵守信息使用和传播的经济、法律和社会问题①能参与电子讨论组并遵守相关规定②能合法储存、获取、传播数据、文本、图像及声音信息③能致谢引用的成果④能了解版权、知识产权，能合法使用版权资料⑤能懂得剽窃的构成成分，不把他人成果据为己有⑥能维护信息资源、系统、设备的完整性

2.3模型估计或模型拟合

模型拟合需要8个矩阵，除以上两个模型中的4个矩阵，另外的4个矩阵分别为外生潜在变量间的协方差矩阵Φ、内生潜变量间Ψ、δ的协方差矩阵Θδ和ε的协方差矩阵Θε。根据这些矩阵得出有关Y与X新方差-协方差矩阵S，与原始方差-协方差矩阵进行比较。参数估计包括最大似然法（ML）、广义最小二乘法、无加权最小二乘法、一般加权最小

二乘法、两阶段最小二乘法、对角加权最小二乘法和工具变量。［4］

2.4模型评价

模型评价方法为在结果中报告χ2、自由度df、RMSEA（渐近误差均方根，＜0.08），NNFI（非增值适配指数）和NFI（增值适配指数，＞0.9），以χ2/df （<5）作为衡量指标。

2.5模型修正

若RMSEA、NFI、NNFI及GFI拟合度不理想，可对模型予以修正或再设定，可将SE模型归为“三个二”，即2个模型（测量与结构模型）、2类变量（显在与潜在变量）和2个路径（潜在与显在变量间路径、潜在变量间的路径）。［5］

2.6主要验证性因子计算方法

Ytj为第t个验证性因子第j项指标的实际值，t，j =1,2,3，……，n或j。参数矩阵R=（rij）j×j，则

矩阵R的第j个根为：λ1≥λ1≥…λ1≥0，累计应用率为，U＜1，为理想信息含量比。若主特征根为λ1，λ2，…λi，第k个相应向量为：C1k，C2k，…，Cjk。在三级评价指标中，每一项应该具备和不应具备分别定为1分和0分，非常重要、重要、一般，分别定为3分、2分和1分。

2.7信度检验

本研究根据评估指标得分很不一致的特点，应用Cronbach检验其信度，先算出18个二级指标综合权重，后算出二级指标实际得分与平均分而得出方差，最后计算α信度。公式如下：k：评估指标数，Si2：i指标实际得分方差，i=1,2,3,…，Sx2：总得分方差。

3　统计学分析法

对民族地区高校和发达地区重点高校、普通高校各至少10所在校少数民族大学生，还有至少10个民族区域（民族高校、发达地区重点高校、普通高校毕业工作5年的少数民族大学生）IA及水平现状、影响因素等分析。各数据均以表示，用Mciorostf office Access数据库管理，数据处理用SPSS12.0统计软件。计数资料用χ2检验，计量资料用t检验，百分率检验用u检验。单变量配对资料比较用ANOVA比较，P < 0.05定为差异有显著性。

4　结果

4.1问卷发放与回收情况

本次共发放民族地区高校在校少数民族学生调查问卷3471份，专家咨询818份，毕业已在少数民族地区工作5年的少数民族大学生842份，各回收3223份、783份和774份，回收率分别为92.9%、93%和94.6%，总回收4780份，总回收率93.2%。发达地区在校少数民族学生调查问卷3011份，专家咨询427份，毕业已在少数民族地区工作5年以上的少数民族大学生651份，各回收2851份、414份和637份，回收率分别为94.6%、96.9%和97.8%，总回收3902份，总回收率95.4%。符合回收标准，具有统计学意义。

4.2信度α检验结果

本研究选择问卷的5个评价标准的18个二级标准予以录入与处理，以L.J.Cornbach的α系数法检验问卷结果的信度，以SPSS12.00软件分析。结果均在0.869≤α<1范围内，平均为0.974，表明信度可信。各年级及毕业工作5年学生对IA态度自评量表得分均分呈现正态分布。

4.3二级指标评分情况

调查结果表明，民族地区高校民族学生随着大学年级的升高，各个指标平均评分得分逐渐升高，由哲学专业的2.816，升到经济学专业的9.259，各个专业在年级上存在显著差异（P<0.05），表明大学生对于IA的认识逐渐加深。然而，在各个专业之间存在显著性差异（P<0.05），具体是：哲学<文学<教育<法学<农学<管理<工学<理学<医学<经济，表明民族地区高校民族学生对IA的理解与需求哲学最低，理学、医学和经济学专业最高。调查还发现，各个年级学生对IA的需求和理解平均得分显著低于发达地区普通高校民族学生（P<0.05）；随着年级的升迁对IA需求和理解得分逐渐增加，即大一<大二<大三<大四<大五（P<0.05）；民族地区毕业5年以上的民族学生，民族地区高校与发达地区普通高校没有显著性差异（P>0.05），但远远高于在校学生（P<0.05）。结果如图1和表2所示。

图1　二级指标评分情况

表2　各个年级学生对IA需求和理解平均得分情况（x±s）

结果还证实，在校民族学生的年级与IA需求和理解平均得分呈现正相关，r2分别为0.965和0.9988，r分别为+0.9823和+0.9993；毕业后5年，工作年限与IA需求和理解平均得分也呈现正相关，r2分别为0.8531和0.9479，r分别为+0.92363和+0.9736；所有r≥+0.92363。这些表明具有统计学意义，与在校年级和工作年限呈正相关。结果如图2～5所示。

图2　N在校民族学生平均得分

图3　D在校民族学生平均得分

图4　N毕业5年内民族学生平均得分

图5　D毕业5年内民族学生平均得分

4.4毕业5年内对IA态度评分（需求得分和理解得分）的应变量分析

IA的学习时间、IA的应用时间以及IA对工作效率的影响、获取信息的作用、工作的指导作用、工作创新的作用，共6个自变量入选为对IA的态度得分，回归方程为

回归结果发现，民族地区高校民族学生与发达地区普通高校民族学生毕业工作5年内对IA态度评分（需求得分和理解得分）存在显著性差异（P<0.05）（见表3）。

表3　毕业5年内对IA态度评分（需求得分和理解得分）回归分析

注：调整后的R2=0.104，模型能解释变异占总变异比为6.93%。

以每天使用信息时间、学习信息的经历、获取信息内容的完整性、工作中应用信息的频率、信息获取占工作量的比例、信息获取占创新成果的比例共8个自变量入选为IA总得分，回归方程为

回归结果发现，民族地区高校民族学生与发达地区普通高校民族学生毕业工作5年内对IA总的评分存在显著性差异（P<0.05）（见表4）。

表4　毕业5年内IA总得分回归分析

4.5在校和工作5年内的少数民族学生的IA一级指标总自评量表得分情况

结果表明，民族地区高校在校民族学生的KSI-AVAR、KSI-B-VAR、KSI-C-VAR及KSI-D-VAR的自评量表得分均低于发达地区普通高校民族学生（P< 0.05），而KSI-E-VAR和两种高校民族学生毕业5年后自评得分没有显著性差异（P>0.05），但后者均显著高于其在校得分（P<0.05）（见表5）。

结果表明，随着工作时间的延长，毕业5年内对IA的需求、理解及IA总的自评得分呈逐年增加的趋势；虽然需求得分和IA总的得分在4～5年内，两类

表5　在校和工作5年内的少数民族学生的IA一级指标总自评量表得分情况（±s）

表5　在校和工作5年内的少数民族学生的IA一级指标总自评量表得分情况（±s）

注：N为民族地区高校，D为发达地区普通高校；*P<0.05，vs在校D；▲P<0.05，vs在校N。

标准　在校民族学生　毕业5年以上民族学生N（n=3223）　D(n=2851)　 N（n=783）　D(n=414) KSI-A-VAR　 5.634±.0142*　 7.058±0.249 13.628±1.243▲13.0486±1.537*KSI-B-VAR　 7.831±0.264*　 13.672±0.836 17.529±1.662▲　18.016±1.371*KSI-C-VAR　 6.582±0.347*　 8.345±0.537 10.216±1.528▲　9.624±1.576*KSI-D-VAR　 7.053±0.438*　 9.854±0.617 12.844±1.693▲　13.072±1.348*KSI-E-VAR　 3.857±0.162　 4.021±0.312 13.862±1.866▲　13.574±1.294*

4.6毕业5年内对IA的需求、理解及IA总的自评得分变化情况

学校民族学生相当（P>0.05），但对IA的理解得分，N显著小于D（P<0.05）（见表6）。

表6　毕业5年内对IA的需求、理解及IA总的自评得分变化情况（±s）

表6　毕业5年内对IA的需求、理解及IA总的自评得分变化情况（±s）

注：N为民族地区高校毕业生，D为发达地区普通高校毕业生；*P<0.05，vs D需求得分；▲P<0.05，vs D理解得分；△P<0.05，vs D的IA得分。

时间（年）N（n=783）　D(n=414)需求得分　理解得分　IA得分　需求得分　理解得分　IA得分0～1 　 1.47±0.11*0.83±0.06▲7.49±1.53△2.68±0.21 2.67±0.14 13.76±1.32 1～2 　 1.94±0.17*1.24±0.12▲9.51±1.47△4.53±0.49 3.53±0.28 15.64±1.04 2～3 　 2.07±0.26*2.61±0.10▲13.64±1.79△5.04±0.18 4.82±0.13 17.41±2.01 3～4 　 5.18±0.51*2.97±0.33▲17.46±1.85△6.71±0.54 5.19±0.34 21.54±1.83 4～5 　 6.72±0.34　 4.78±0.42▲23.41±1.54 7.03±1.27 6.49±0.63 24.09±2.17

调查结果发现，毕业后5年内，工作年限与IA需求和理解总自评得分呈现正相关，r2分别为0.9729 和0.9754，r分别为+0.9864和+0.9867。所有r≥+0.95。表明具有统计学意义，与毕业工作年限呈正相关。结果如图6～7所示。

图6　N毕业5年内总自评IA平均得分

5　分析及启示

5.1 IA标准体系层次分析

IA包含着一个信息行为或解决信息问题的完整过

程，这个过程由多个环节组成。IA的内涵的本质体现其各个环节对信息主体的认识、能力、知识于技能等多个方面，构成IA建设的理论框架。［6］大学生IA核心要素包括上述五个具体能力，培养大学生在信息社会获取、利用、处理、交流及评价IA，是大学生个性发展和全面发展的关键环节，有利于大学生培养终身学习能力、研究能力和批判性思维能力，是大学生对信息社会知识结构充分适应的一个必然过程。大学生IA标准的构建，是高校教育、教学和学生学习的指南，是高校制定可操作性IA评价体系以及教学评估的重要依据。［7］本文构建标准体系包括五个一级核心指标（F-VAR）、18项二级评价指标（S-VAR）及57项三级评价指标（T-VAR），形成三个完整的具体的IA标准体系层次。这些体系基本覆盖了IA的所有内涵、目的、方向及作用，能较准确体现IA层次体系，能较为准确代表IA的认识、应用及研究方向，通过对其研究，能找出影响民族地区高校的民族学生的验证性影响因子。

图7　D毕业5年内总自评IA平均得分

5.2 IA相关因子及评分分析

在二级指标评分中，调查结果发现，随着大学年级的升高，各个专业在年级上存在显著差异（P < 0.05），各个指标平均评分得分逐渐升高，由哲学专业的2.816，升到经济学专业的9.259，其二级指标评分结果均为：哲学<文学<教育<法学<农学<管理<工学<理学<医学<经济，表明民族地区高校哲学专业的民族学生对IA的理解与需求最低，理学、医学和经济学专业最高，这可能与信息实际应用频率和需求有关。

以上事实表明，无论是民族地区高校毕业生，还是发达地区普通高校毕业生在工作以后，虽然在6个自变量入选为对IA的态度（需求得分、理解得分）和8个自变量入选为IA总得分方程回归存在显著性差异（P<0.05），而毕业后5年内，民族地区高校与发达地区普通高校民族学生对IA需求和理解平均得分没有显著性差异（P>0.05），形成这种在校与工作后的两极分化，可能是他们可以根据工作需要确定继续学习的方向，而且通过工作中学习可以缩小这种IA差距，但前者可能是由于毕业后工作的压力，而不得不投入更多的继续学习时间和精力，缩小了这种差距。

因此，进行西方发达国家的IA因材施教的培养模式，［8］或者以毕业工作5年内学生的需求、理解及IA一级指标总的自评得分变化规律，采取IA多侧重点式（以专业需求）按二级指标评分规律的专业需求（哲学<文学<教育<法学<农学<管理<工学<理学<医学<经济）的因需施教培养模式，按专业所需调整课时比例、授课时期、授课深广度，并于专业课中渗入迫使学生自行学习提高IA的研究课题、作业、授课内容及社会问题等，毕业工作5年的学生，因工作需要而将有限的IA培养转化为无限的IA自行学习，缩小这种差距。前者的因材施教模式适合于我国条件优越的发达地区高校，后者适合于我国相对条件落后的民族地区高校，符合民族特色。

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［收稿日期］2014－08－29 ［责任编辑］阎秋娟

［作者简介］余昭芬（1968－），女，湖北民族学院图书馆副研究馆员，研究方向：图书情报工作。

［基金项目］本文系湖北省高等学校图书情报工作委员会科研基金项目“民族地区民族高校图书馆数字资源利用的绩效评价与可持续发展研究”（项目编号：2013-YB-02），湖北省人文社会科学研究项目“TAT理论模型在我校数字资源绩效评价中的应用研究”（项目编号：13g329）研究成果。

［文章编号］1005－8214（2015）08－0029－06

［文献标志码］A

［中图分类号］G254.97