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    基于智慧圖書(shū)館的員工勝任力模型改變研究

    2019-09-10 07:22:44王麗萍
    蘭臺(tái)內(nèi)外 2019年20期
    關(guān)鍵詞:勝任力模型智慧圖書(shū)館改變

    摘 要:圖書(shū)館館員的勝任力模型主要有個(gè)人素養(yǎng)、工作能力、職業(yè)素養(yǎng)三個(gè)方面的特征,但隨著智慧圖書(shū)館的建設(shè),大量重復(fù)性勞動(dòng)被替代,以往勝任力模型中的這部分特征將被弱化,同時(shí)科技素養(yǎng)、智慧化設(shè)備的操控能力、溝通協(xié)調(diào)能力、全方位解決問(wèn)題能力、智慧教學(xué)能力等將隨著圖書(shū)館的智慧化而被強(qiáng)調(diào),勝任力模型中館員這方面的素質(zhì)將被更多提及。

    關(guān)鍵詞:智慧圖書(shū)館; 勝任力模型 ;改變

    隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算的蓬勃發(fā)展,智慧城市、智慧校園、智慧圖書(shū)館成為了未來(lái)的發(fā)展方向。2003年芬蘭奧盧大學(xué)的學(xué)者首次提出智慧圖書(shū)館的概念,之后不斷的有學(xué)者參與研究智慧圖書(shū)館,筆者對(duì)它的定義是,智慧圖書(shū)館是智能科技與圖書(shū)館的有機(jī)結(jié)合,它的功能更加強(qiáng)大,超過(guò)了具體空間的限制,在智慧圖書(shū)館中,虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合,人工與智能機(jī)器結(jié)合,讓讀者獲得全新的使用體驗(yàn)。當(dāng)圖書(shū)館往智慧化方向發(fā)展,員工的勝任力模型也將隨之改變。以往被強(qiáng)調(diào)的勝任力將會(huì)弱化,新的勝任力特征將會(huì)被提出。

    一、何為“勝任力”及“勝任力模型”

    1.勝任力概念。勝任力這個(gè)概念最早的提出者是哈佛大學(xué)教授戴維·麥克利蘭(David·McClelland)他于1973年提出,后來(lái)的學(xué)者不斷修正,現(xiàn)在勝任力比較常用的定義是“在特定工作崗位、組織環(huán)境和文化氛圍中績(jī)優(yōu)者所具備的可以客觀衡量的個(gè)體特征及由此產(chǎn)生的可預(yù)測(cè)的、指向績(jī)效的行為特征?!眲偃瘟Φ奶岢鼋o了針對(duì)員工的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),員工對(duì)工作勝任與否,不再只由領(lǐng)導(dǎo)決定,同時(shí),員工在選擇工作的時(shí)候,也能夠?qū)φ諐徫坏膭偃瘟?biāo)準(zhǔn),檢驗(yàn)自己是否適合這份工作,避免人崗不匹配或者人力資源浪費(fèi)。

    2. 勝任力模型。勝任力模型(competence model)就是針對(duì)特定職位表現(xiàn)優(yōu)異的員工素質(zhì)特征組合起來(lái)勝任力結(jié)構(gòu)。勝任力模型是人力資源中選、育、用、留、裁的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。麥克利蘭認(rèn)為勝任力模型是“一組相關(guān)的知識(shí)、態(tài)度和技能,它們影響個(gè)人工作的主要部分、與工作績(jī)效相關(guān)、能夠用可靠標(biāo)準(zhǔn)測(cè)量和通過(guò)培訓(xùn)和開(kāi)發(fā)而改善”。吉爾福德(Guiford)則認(rèn)為,“勝任力模型描繪了能夠鑒別績(jī)效優(yōu)異者與績(jī)效一般者的動(dòng)機(jī)、特質(zhì)、技能和能力,以及特定工作崗位或?qū)蛹?jí)所要求的一組行為特征?!背S玫膭偃瘟δP陀小氨侥P汀保ò褑T工勝任力劃分為冰山上的部分和冰山下的部分)和“洋蔥模型”(如洋蔥一樣有核心部分和非核心部分)。

    3.勝任力模型的構(gòu)建方法。目前勝任力模型比較常用的方法有歸納法、推導(dǎo)法、修訂法。

    歸納法—是以優(yōu)秀員工的特征為研究?jī)?nèi)容,從中歸納出該職位需要的勝任力模型。但是這種方法操作難度高,耗時(shí)長(zhǎng),成本高。

    推導(dǎo)法—是通過(guò)研究組織的戰(zhàn)略和核心價(jià)值觀,以及該職位的職責(zé),推導(dǎo)出需要的員工勝任力模型,但是這種方法主觀成分過(guò)高,容易脫離實(shí)際。

    修訂法—是提出一組通用的勝任力項(xiàng)目,由相關(guān)人員進(jìn)行選擇,然后根據(jù)選擇頻率來(lái)確定勝任力模型,這種方法簡(jiǎn)單易行,但缺點(diǎn)是通用成分較多。在研究中,一般都會(huì)三種方法結(jié)合使用,使研究結(jié)果更科學(xué)。

    二、圖書(shū)館員的勝任力模型總結(jié)

    1.圖書(shū)館員勝任力特征提取。筆者通過(guò)檢索CNKI(中國(guó)知網(wǎng)),得到以下文獻(xiàn)檢索結(jié)果:主題詞為“圖書(shū)館”+“勝任力”得到檢索結(jié)果101篇,其中研究基礎(chǔ)研究(社科)71篇,行業(yè)指導(dǎo)(社科)23篇,職業(yè)指導(dǎo)(社科)3篇,政策研究(社科) 2篇。主題詞為“圖書(shū)館”+“勝任力模型”得到檢索結(jié)果41篇。此外在智慧圖書(shū)館館員能力研究領(lǐng)域,比較有代表性的觀點(diǎn)有,學(xué)者王金娜在《智慧館員金字塔型能力結(jié)構(gòu)解析》中提到,智慧館員應(yīng)該具備基礎(chǔ)能力、核心能力、競(jìng)爭(zhēng)能力三個(gè)層次的能力;學(xué)者邱圣暉在《智慧圖書(shū)館環(huán)境下智慧館員的培養(yǎng)》中提到,智慧館員需要信息分析能力、數(shù)據(jù)挖掘能力、網(wǎng)絡(luò)安全維護(hù)能力、新知識(shí)吸收能力、人際交往能力、創(chuàng)新能力六大能力;學(xué)者鄭懌昕在《智慧圖書(shū)館環(huán)境下館員核心能力研究》中提到智慧館員核心能力應(yīng)包括認(rèn)知與應(yīng)對(duì)能力、服務(wù)行動(dòng)能力、自我發(fā)展能力。在借鑒了比較有代表性的學(xué)者觀點(diǎn),同時(shí)通過(guò)大量閱讀相關(guān)文獻(xiàn),筆者對(duì)學(xué)者提出的圖書(shū)館員的勝任力特征進(jìn)行了歸納總結(jié)。相關(guān)文獻(xiàn)提到的勝任力特征主要有:

    2.圖書(shū)館員勝任力模型總結(jié)

    在提取了出現(xiàn)頻率較高的圖書(shū)館員勝任力特征后,通過(guò)總結(jié)歸納,以上勝任力特征可以被劃分為以下三個(gè)方面:

    個(gè)人素養(yǎng)—思想政治、身體素質(zhì)、生理素質(zhì)、人格魅力

    工作能力—專業(yè)知識(shí)背景、信息技術(shù)應(yīng)用能力、信息搜集處理能力、科研能力、外語(yǔ)水平、知識(shí)面、學(xué)科背景;

    職業(yè)素養(yǎng)—學(xué)習(xí)能力、創(chuàng)新能力、服務(wù)意識(shí)、敬業(yè)意識(shí)、團(tuán)隊(duì)合作意愿、溝通能力、組織協(xié)調(diào)能力、抗壓能力、適應(yīng)能力、責(zé)任意識(shí)、應(yīng)變能力、人際關(guān)系處理能力、職業(yè)道德;

    三、智慧圖書(shū)館背景下館員勝任力特征的變化

    科技的不斷發(fā)展讓圖書(shū)館員的角色不斷變化。最開(kāi)始館員更像一個(gè)圖書(shū)保管員,負(fù)責(zé)圖書(shū)整理、陳列、借還等工作,和物品的保管員區(qū)別不大。很多工作是重復(fù)性勞動(dòng),對(duì)專業(yè)性要求不高;后來(lái)隨著信息技術(shù)的發(fā)展,信息咨詢服務(wù)、信息素養(yǎng)教育成為了圖書(shū)館員工作的一部分,館員除了日常借還整理等重復(fù)性勞動(dòng)外,信息搜集整理能力、信息素養(yǎng)培訓(xùn)能力、參考咨詢能力得到了重視。如今,隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)的發(fā)展,智慧圖書(shū)館將匯集各種高科技的技術(shù),員工以往的勞動(dòng)模式將會(huì)被逐漸改變,員工的勝任力特征也將隨之變化。

    1.人工智能替代重復(fù)勞動(dòng)

    隨著人工智能等技術(shù)的應(yīng)用,最先被替代的將是重復(fù)性的勞動(dòng)。以往借書(shū)還書(shū)等人工操作的工作,將由高科技產(chǎn)品甚至機(jī)器人替代,我們或?qū)⒖吹?,圖書(shū)館內(nèi)自由行走的機(jī)器人,他們替代了借書(shū)、還書(shū)、圖書(shū)上架、順架、整架等重復(fù)勞動(dòng),員工的這方面的工作能力將變得不那么重要。

    2. 溝通協(xié)調(diào)能力的強(qiáng)調(diào)

    由于科技的進(jìn)步總是循序漸進(jìn),在機(jī)器替代人,虛擬化替代實(shí)體化的過(guò)程中,總有科技無(wú)法全方位服務(wù)到的地方,這時(shí),員工的溝通協(xié)調(diào)能力與科技有很好的互補(bǔ)性。比如,智能機(jī)器人在引導(dǎo)讀者借閱的過(guò)程中,如果出現(xiàn)了錯(cuò)誤,這時(shí)館員的及時(shí)溝通和解釋非常重要,這樣能及時(shí)消除讀者的疑惑心理,讓讀者能夠體驗(yàn)到全方位互補(bǔ)的服務(wù)。

    3. 智慧化設(shè)備的操控能力的強(qiáng)調(diào)

    隨著高科技和圖書(shū)館的結(jié)合,智慧圖書(shū)館將會(huì)變成高科技智慧化設(shè)備的集中地,這對(duì)員工的科技素養(yǎng)以及智慧化設(shè)備的操控學(xué)習(xí)能力提出了很高的要求。甚至在設(shè)備出現(xiàn)細(xì)微故障的時(shí)候,館員需要能夠及時(shí)調(diào)試修理,學(xué)會(huì)如何應(yīng)對(duì)突發(fā)故障等等。這對(duì)館員的學(xué)習(xí)能力是一大考驗(yàn),同時(shí)對(duì)科技方面的知識(shí)素養(yǎng),也有了更高要求。因此,館員這方面的能力,將會(huì)在勝任力模型中被強(qiáng)調(diào)。

    4.全方位解決問(wèn)題能力的強(qiáng)調(diào)

    由于從重復(fù)性勞動(dòng)中解放出來(lái)的人力資源,將會(huì)被配置到更多的讀者服務(wù)工作中去,因此智慧圖書(shū)館的館員,需要更加全面的背景知識(shí),除了圖書(shū)資料專業(yè)知識(shí)外,讀者遇到的其他方面的問(wèn)題,需要館員的解決。館員豐富的知識(shí)儲(chǔ)備,將會(huì)讓讀者的體驗(yàn)更好,以讀者為中心的宗旨才能得到加強(qiáng)。智慧館員需要綜合參考咨詢館員、圖書(shū)整理館員、學(xué)科館員的多項(xiàng)綜合能力,才能在一對(duì)一讀者服務(wù)中,更加全面應(yīng)對(duì)。

    5.智慧教學(xué)能力的強(qiáng)調(diào)

    傳統(tǒng)的信息素養(yǎng)培訓(xùn)采用的是傳統(tǒng)的授課加體驗(yàn)的教學(xué)模式,但是在智慧圖書(shū)館中,信息素養(yǎng)培訓(xùn)將會(huì)更加智慧化,對(duì)讀者的培訓(xùn)不再以授課—聽(tīng)講的模式進(jìn)行,體驗(yàn)式、互動(dòng)式、虛擬現(xiàn)實(shí)式的智慧教學(xué)模式將會(huì)被引入。相應(yīng)的,圖書(shū)館員的智慧教學(xué)能力需要被列入智慧館員勝任力模型中。

    綜上所述,以人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算為依托的智慧圖書(shū)館的建設(shè),將會(huì)讓大量重復(fù)性勞動(dòng)被替代,以往勝任力模型中的這部分特征將被弱化,同時(shí)科技素養(yǎng)、智慧化設(shè)備的操控能力、溝通協(xié)調(diào)能力等將隨著圖書(shū)館的智慧化而被強(qiáng)調(diào),此外更加強(qiáng)調(diào)全方位解決問(wèn)題的能力,對(duì)信息素養(yǎng)的培訓(xùn)也更強(qiáng)調(diào)智慧教學(xué)能力。隨著智慧讀書(shū)館的建設(shè),館員的勝任力模型中館員以上幾方面的素質(zhì)將會(huì)更多地被強(qiáng)調(diào)。

    參考文獻(xiàn):

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    [3]耿騫,毛妮娜,王鳳暄,于海波,何 璨.公共圖書(shū)館館員勝任力模型構(gòu)建研究[J].圖書(shū)情報(bào)工作,2016

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    [5]阮湘輝.基于智慧圖書(shū)館環(huán)境下智慧館員隊(duì)伍建設(shè)研究[J].貴圖學(xué)苑,2017

    [6]侯明艷.智慧圖書(shū)館環(huán)境下高校館員的角色轉(zhuǎn)變[J].現(xiàn)代情報(bào),2015

    [7]肖梅.淺析智慧圖書(shū)館環(huán)境下館員角色轉(zhuǎn)變及能力提升[J].福建電腦,2017

    [8]王蕙.構(gòu)建高校智慧圖書(shū)館的幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)研究[J].情報(bào)探索,2015

    作者簡(jiǎn)介:王麗萍(1982-),女,漢,重慶人,四川外國(guó)語(yǔ)大學(xué)圖書(shū)館館員,研究生,研究方向:圖書(shū)資料。

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