基于CMM模型智慧图书馆知识资源建设评估

刘恒康

摘 要：文章基于成熟度模型（CMM）构建了智慧图书馆知识资源建设评价指标体系，结合69名智慧图书馆管理者和147名智慧图书馆馆员的调查数据，界定了指标权重，测算了指标平均值，并在此基础上测量了知识资源建设的成熟度值，指出智慧图书馆知识资源建设整体上处于发展阶段，主要弱项为知识资源重构。

关键词：智慧图书馆；知识资源；评估；CMM模型

中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2024）05-0122-05

1 背景

在智慧图书馆的运行和发展过程中，知识资源是智慧图书馆建设的基础，具有数字化、网络化、智能化、多维融合、泛在互联、情境感知、高效协同、精准增值、以人为本等特点[1]。随着智慧图书馆时代的到来，知识资源的阐释与挖掘面临新的课题，知识资源建设成为智慧图书馆的重点工作任务。然而，现实中智慧图书馆知识资源建设参差不齐，缺乏科学规范、可信度高的评价反馈，制约了知识资源建设质量的可持续提高。评估是改进的基础与前提，智慧图书馆只有建立健全知识资源建设评价体系，才能促进知识服务水平的不断提升。智慧图书馆建设具备过程属性，成熟度模型（CMM）是基于过程的评估，本研究尝试将CMM模型引入智慧图书馆知识资源建设，并开展实证评估。

2 智慧图书馆知识资源建设及成熟度评估模型的适用性

智慧图书馆知识资源建设既是一种知识资源的智慧流转过程，也是一种知识服务的价值再造过程，通过对多元、异构、海量知识资源数据的融合与整合，实现细颗粒度知识资源的挖掘和跨领域知识资源的关联，完成知识资源的价值目标[2]。智慧图书馆知识资源建设是一个系统工程，基础是用户行为、机构服务、行业监测等维度的立体化数据，载体是泛在化阅读、情景模拟、空间体验等维度的多维化服务场景，支撑是智能标引、关联分析、知识图谱等信息化技术，目标是实现知识管理、文化传承与社会教育等功能[3]。智慧图书馆知识资源建设的系统化意味着建设过程的复杂化，要求知识资源建设按照循序渐进的原则，逐步推进，梯次完善。

成熟度模型（CMM）是一种用于开发和完善组织的软件开发流程的方法[4]，因其持续性的过程改进理念在知识管理等领域有广泛的应用。智慧图书馆知识资源建设本质上是对知识资源进行抽取、重构和呈现的过程，是由低到高的逐步提升过程，每一个过程都是整体建设的重要环节，抽取是知识资源建设的基础与前提，重构是知识资源的中介与转化，呈现是知识资源的再现与升级，三者相互关联，共同呈现知识资源价值。智慧图书馆知识资源建设的过程性质与成熟度模型相互匹配，成熟度模型可以从过程视角对智慧图书馆知识资源建设现状与阶段进行合理评估，因此可以运用成熟度模型对图书馆知识资源建设阶段进行划分，并对各要素进行科学评价，找出不足。

3 智慧图书馆知识资源建设成熟度模型构建

成熟度模型（CMM）遵循增量原则对过程阶段和过程状态进行划分，整体上将过程划分为5个级别，分别是初始级（1级）、起步级（2级）、发展级（3级）、规范级（4级）、优化级（5级）[5]，不同等级代表不同的成熟度。在成熟度模型中，成熟度级别的划分不是固定不变的，而是根据过程目标进行有序划分，不同的过程对应不同的成熟度等级，并有递进式的增长特征。依据成熟度模型，本研究划分智慧图书馆知识资源建设等级见图1。

4 智慧图书馆知识资源建设成熟度评价指标建构

成熟度模型（CMM）规定每个等级的核心结构为关键过程域（KPA），关键过程域是该等级应达到的目标和应满足的要求[6]。在成熟度模型中，每个关键过程域又可以分为若干个关键实践（KP），关键实践是关键过程域的具体活动表现。因此，基于成熟度模型的智慧图书馆知识资源建设评估应着眼于关键过程域和关键实践，其中关键过程域为一级评估指标，关键实践为二级评估指标。

关键过程域（KPA）包括三个递进式环节，分别是知识资源抽取、知识资源重构和知识资源呈现。知识资源抽取是在资源聚合的基础上构建细颗粒度，关键实践（KP）包括知识资源聚合和知识资源细颗粒度两个方面：知识资源聚合是通过文献整合、联盟性整合及跨学科互操作等方式建立大型的知识库群，汇聚海量网络信息资源、各类数字文献资源和特色馆藏自建资源，将资源的聚合视角从传统的载体形式拓展到内容、时空和知识体系。知识资源细颗粒度是利用语义网、知识图谱、大数据、智能计算等技术，开展对知识资源的细颗粒度内容标识、关键知识点的标签和标引建设。知识资源重构是在知识组织的基础上构建知识图谱，关键实践（KP）包括知识组织和知识图谱度两个方面：知识组织是复用已有的领域本体，并在此基础上补充相关元素，筛选本领域相关的元数据标准，构建术语词表，定义类和属性，完成本体模型的设计和转换。知识图谱是利用和呈现细颗粒度标引资源的关键方法，为深层次的资源知识发现提供了可能，通过语义关联构建知识实体之间、属性之间、知识实体与属性之间的关系，通过系统构建实现知识获取、知识存储、知识建模和知识发布与服务。知识资源呈现是将数据洞察力转换为数据行动力，完成数据可视化产品和数据故事化产品的开发，关键实践（KP）包括可视化模型和故事化表达两个方面：数据可视化强调易于理解、易于感知和易于洞察，而故事化表达则强调易于记忆、易于认知和易于体验。知识资源呈现分为两个阶段，第一个阶段是从数据到可视化模型，第二个阶段是从可视化模型到故事化表达。综上，本研究构建智慧图书馆知识资源建设成熟度评价指标体系，见表1。

5 智慧图书馆知识资源建设实证评估

5.1 研究设计

本研究采用成熟度分值评估智慧图书馆知识资源建设，指标成熟度分值为指标平均值与指标权重的乘积。具体的研究思路如下：首先采用因子分析法界定智慧图书馆知识资源建设评价指标的权重，公因子方差即为权重值；其次采用综合平均法计算智慧图书馆知识资源建设评价指标的平均值大小；再次将指标权重与平均值相乘得到指标成熟度值，分别计算关键过程域（KPA）和总体成熟度值；最后比较成熟度值大小，得到智慧图书馆知识资源建设的成熟度值，参考苏杰初和杨霞[7]的研究结论，成熟度值介于0～1.5，界定为等级1（初始级）；成熟度值介于1.5～2.5，界定为等级2（起步级）；成熟度值介于2.5～3.5，界定为等级3（发展级）；成熟度值介于3.5～4.5，界定为等级4（规范级）；成熟度值介于4.5～5，界定为等级5（优化级）。

5.2 指标权重

本研究采用李克特量表的形式将关键实践（KP）的6个指标设计为6个问题，邀请被调查者评价指标目前的成熟度水平，每个问题设计5个选项，如果被调查者认为该指标目前处于初始级水平，则赋值为1，依此类推，起步级水平赋值为2，发展级水平赋值为3，规范级水平赋值为4，优化级水平赋值为5。本研究共邀请了80名图书馆管理者填写问卷，得到有效问卷69份，问卷有效率为86.25%。本研究采用SPSS 25.0软件对问卷数据进行分析，得到KMO=0.823>0.7，Bartlett球形度检验的显著性P=0.0000<0.05，表明变量间相关度高，适合进行因子分析。

特征根、方差贡献率及累计贡献率见表2。初始特征值是评价所选公共因子的重要程度的参考值，一般情况选取特征值大于1的成分作为公因子。如表2所示，前3个成分的特征值分别为3.166、2.473、1.252，均大于1，其余3个成分的初始特征值均小于1，共有3个公因子。此外，3个公因子的贡献率分别为29.377%、27.542%、26.359%，累计贡献率为83.278%，大于80%，说明前3个公共因子能够很好地代表原始数据进行分析。

旋转后的成分矩阵见下页表3。旋转后的成分矩阵是对成分矩阵所做的Kaiser标准化的正交旋转而得到的结果，可以更加清楚地看出每个变量在3个公共因子上的因子载荷。如表3所示，第1个成分因子载荷数大于0.7的有2个因子指标，分别是知识资源聚合（0.823）、知识资源细颗粒度（0.839），根据前文分析可界定为“知识资源抽取”因子。第2个成分因子载荷数大于0.7的有2个因子指标，分别是知识组织（0.721）、知识图谱度（0.736），根据前文分析可界定为“知识资源重构”因子。第3个成分因子载荷数大于0.7的有2个因子指标，分别是可视化模型（0.806）、故事化表达（0.811），根据前文分析可界定为“知识资源呈现”因子。由此可以得出，知识资源聚合、知识资源细颗粒度、知识组织、知识图谱度、可视化模型、故事化表达等指标的权重值分别为0.823、0.839、0.721、0.736、0.806、0.811。

5.3 指标平均值

本研究同样采用李克特量表的形式将关键实践（KP）的6个指标设计为6个问题，邀请被调查者评价指标目前的成熟度水平，每个问题设计5个选项，如果被调查者认为该指标目前处于初始级水平，则赋值为1，依此类推，起步级水平赋值为2，发展级水平赋值为3，规范级水平赋值为4，优化级水平赋值为5。本研究共邀请了200名图书馆员填写问卷，得到有效问卷147份，问卷有效率为73.5%。

被调查对象的选项分布及指标平均值见表4。“知识资源聚合”和“知识资源细颗粒度”指标的平均值分别为4.40和4.27，“知识组织”和“知识图谱度”指标的平均值分别为3.17和3.01，“可视化模型”和“故事化表达”指标的平均值分别为3.88和3.84。

5.4 成熟度测算

本研究基于指标权重值和指标平均值测算成熟度值，见表5。关键实践（KP）层面，“知识资源聚合”和“知识资源细颗粒度”的成熟度值分别为3.62和3.58，介于3.5～4.5，处于规范级阶段；“知识组织”和“知识图谱度”的成熟度值分别为2.29和2.22，介于1.5～2.5，处于起步级阶段；“可视化模型”和“故事化表达”的成熟度值分别为3.13和3.11，介于2.5～3.5，处于发展级阶段。关键过程域（KPA）层面，“知识资源抽取”的成熟度值为3.60，介于3.5～4.5，处于规范级阶段；“知识资源重构”的成熟度值为2.25，介于1.5～2.5，处于起步级阶段；“知识资源呈现”的成熟度值为3.12，介于2.5～3.5，处于发展级阶段。智慧图书馆知识资源建设层面的成熟度值为2.99，介于2.5～3.5，处于发展级阶段。由此可以得出，智慧图书馆知识资源建设总体上处于发展级中等水平，关键过程域（KPA）“知识资源重构”及其对应的关键实践（KP）“知识组织”和“知识图谱”的成熟度值均低于总体成熟度值，说明智慧图书馆知识资源建设中的“知识资源重构”是关键过程域和关键实践中的弱项。

6 结语

知识资源是智慧图书馆建设的核心要素，智慧图书馆知识资源建设可以分为知识资源抽取、知识资源重构、知识资源呈现三个关键过程，又可以细分为知识资源聚合、知识资源细颗粒度、知识组织、知识图谱度、可视化模型、故事化表达六个关键实践。基于成熟度模型（CMM）的评估结果显示，智慧图书馆知识资源建设处于中等水平，主要不足表现为知识组织、知识图谱度的水平较低，即知识资源重构较差，图书馆员在工作过程中应努力解决这一问题，促进智慧图书馆的建设和发展。

参考文献：

[1] 周笑盈.我国智慧图书馆体系下的知识资源建设：内涵、路径和策略分析[J].图书馆理论与实践，2022（6）：84-91.

[2] 张新娜.大数据时代智慧图书馆建设路径分析[J].图书馆研究，2019（1）：9-13.

[3] 柯平，胡娟，邱永妍，等.我国智慧图书馆建设的目标与路径[J].四川图书馆学报，2022（3）：2-10.

[4] 秦中云.大数据环境下高校图书馆数据治理及成熟度模型研究[J].新世纪图书馆，2019（11）：62-67.

[5] 吴锦池，余维杰.图书馆数据治理成熟度评价体系构建[J].情报科学，2021（1）：65-71.

[6] 苏杰初.高校图书馆学科服务能力成熟度模型及评价研究[J].图书馆研究与工作，2023（10）：34-38.

[7] 苏杰初，杨霞.基于CMM理论的高校图书馆学科服务评价研究[J].新世纪图书馆，2023（7）：20-25.