도서관 디자인, 몇 개의 좌석이 필요한가?

도서관의 공간 균형은 주로 책을 보관하는 것에서 다른 프로그램을 위한 충분한 좌석도 제공하는 것으로 바뀌었습니다. 도서관이 재미있는 학습 활동, 능동적인 학습 교실, 학업 서비스 파트너를 통합하여 학생 성공의 허브로 변모함에 따라 균형은 더욱 변화하고 있습니다. 로비, 라운지, 프로젝트 공간 등 캠퍼스 곳곳에 분산된 학습 공간을 제공하면서 균형은 더욱 변화하고 있습니다. 더 이상 도서관이 유일한 공간이 아닙니다!

이 글에서는 도서관이 제공해야 하는 좌석 수를 산정하는 새로운 방법론에 대해 간략하게 설명합니다.

학생당 연간 방문 횟수와 좌석당 연간 방문 횟수라는 두 가지 새로운 지표를 생성함으로써 교육기관은 동료 벤치마킹 데이터를 사용하여 좌석 활용도를 고려한 가중치 예측을 생성할 수 있습니다.

(이 내용은 2018년 연구도서관협회(ARL) 도서관 평가 컨퍼런스에서 저와 QualityMetrics의 마사 키릴리두가 발표한 내용을 바탕으로 더욱 상세히 설명한 것입니다.)

어려운 도서관 디자인 질문: “좌석 수는 몇 개?”

이러한 도서관의 변화는 복잡하지만 여전히 도서관에 몇 개의 좌석이 필요한가라는 간단한 질문이 남아있습니다. 도서관의 목적과 용도가 진화함에 따라 이 질문에 대한 답은 더욱 복잡해졌습니다. 표준이 폐지되고 휴리스틱이 구식이 되어 버렸으며 기관은 마땅한 답을 찾지 못하고 있습니다. 예를 들어

• 학생 인구의 25%를 수용할 수 있도록 하는 1995년 미국 대학 및 연구 도서관 협회(ACRL) 표준이 폐지되었습니다.
• 학부생의 12%, 대학원생의 30%, 교수진의 5%를 위한 A4LE(Association for Learning Environments) 2006 표준 좌석은 시대에 뒤떨어진 것입니다.
• 예를 들어, ARL은 2012년에만 공간 데이터를 수집했으며 기관마다 좌석 수를 다르게 계산합니다(예: 일반 강의실 좌석도 포함되나요?).
• 사용 가능한 경우, 피어 데이터는 좌석당 순 평방 피트 또는 낯선 사람과 함께 앉는 것을 금기시하는 극심한 성수기 외에는 거의 사용되지 않는 대형 테이블의 좌석 비율과 같은 사용률이나 좌석의 품질을 고려하지 않습니다.

확장된 목적을 수용하기 위해 진화하고 계획 기준이 부족함에도 불구하고 새로운 용도에 적응하는 것은 충분히 어려운 일입니다. 하지만 완전한 온라인 교육과 온라인과 캠퍼스 내 상호작용이 혼합된 프로그램이 증가하면서 “몇 석의 좌석을 확보할 것인가?”라는 도서관 설계 문제가 더욱 복잡해졌습니다.

교육기관은 제공해야 할 좌석 수를 파악하기 위해 무엇을 하고 있나요?

이러한 문제에 직면한 일부 기관은 단순히 수요가 공급과 같아지기를 바라며 컬렉션에 할당된 공간을 조심스럽게 줄이고 사람들에게 할당된 공간을 늘려 좌석을 최대화하려고 노력합니다. 다른 기관은 공간의 실제 사용량을 고려하지 않고 이전 기준으로 되돌아가거나 동종 업계 평균을 기준으로 인구의 일정 비율을 목표로 삼기도 합니다. 아예 계획이 없는 곳도 있습니다.

2018 ARL 라이브러리 평가 컨퍼런스에서 참석자들을 대상으로 이 질문에 대한 설문조사를 실시했습니다: “도서관의 좌석 수를 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?” 63명의 응답자 중 67%가 “공간 활용도에 대한 증거 수집”이라고 답했고, “학생의 몇 %를 대상으로 한다”와 “가능한 한 많은 좌석을 제공한다”가 각각 8%, 10%는 다른 아이디어를 제시했습니다. 이는 실제 사용률 데이터에서 예측을 이끌어내고자 하는 욕구를 나타냅니다. 이러한 데이터 중 가장 대략적인 것은 도서관의 출입자 수(연간 공간 방문 횟수)이지만, 도서관에 일반 강의실이 많거나 도서관이 다른 건물 사이의 통로로서 사람들이 지나가지만 반드시 들어가지 않는 경우와 같이 도서관마다 크게 왜곡된 수치를 나타낼 수 있습니다.

좌석에 대한 질문에 답하는 더 좋은 방법은 무엇인가요?

그렇다면 어떻게 하면 교육기관이 필요한 사용자 좌석 수를 더 간단하고 안정적이며 정확하게 예측할 수 있을까요? 도서관 이용률에 대한 동료 분석을 학생 수와 결합하여 단순히 인구 수뿐만 아니라 예상 공간 사용량도 예측할 수 있도록 하면 됩니다.

게이트 수와 인구에 대한 ARL 데이터를 사용하여 ‘좌석당 방문자 수’와 ‘학생당 방문자 수’라는 주요 지표를 사용하여 향후 좌석 수요를 파악하는 새로운 방법론을 개발했습니다.

1. 교육기관은 미래의 학생 수를 ‘학생당 방문 수’의 피어 평균으로 나누어 미래의 게이트 수를 예측할 수 있습니다(최근에 리노베이션을 완료하여 미래 상태를 더 잘 나타내는 게이트 수를 가진 동료를 선택적으로 사용해야 함).
2. 이 미래 예상 게이트 수를 ‘좌석당 방문자 수’의 피어 평균으로 나누면 교육기관은 향후 필요한 좌석 수를 결정할 수 있으며, 이를 학생 인구의 백분율로 이해할 수 있습니다.

예를 들어, 성장하는 캠퍼스가 향후 30,000명의 학생을 수용하기 위해 도서관에 필요한 좌석을 예측하고자 한다고 가정해 보겠습니다. 먼저, 관련 동료 및 지원자 교육기관 그룹을 선택하고 학생당 평균 방문 횟수를 계산합니다. 학생당 평균 방문 횟수 65회를 계산하면 연간 방문 횟수가 195만 건으로 예측되고, 이를 좌석당 연간 방문 횟수 600회인 동료 평균으로 나누면 3,250석의 예상 좌석 수가 산출됩니다.

어떤 데이터를 사용할 수 있으며 그 데이터로 알 수 있는 것

활용도 데이터를 미래 예측에 통합하기 위해 미국 교육부의 통합 고등교육 데이터 시스템(IPEDS)의 데이터를 사용하여 도서관 좌석 수에 대한 ARL 2012 설문조사를 사용하고 풀타임 등가 학생 수(FTE)를 추가했습니다.

ARL 회원 도서관 중 94개 도서관이 좌석 수와 출입구 수 데이터를 제공했습니다. 그런 다음 각 도서관의 웹사이트에서 수집한 운영 시간을 추가했습니다. ARL 데이터에 별도로 표시된 강의실 좌석의 영향을 고려하기 위해 주당 나머지 45시간은 예정된 수업에 사용하지 않을 때 도서관을 이용할 수 있다고 가정한 주당 시간으로 비례 배분했습니다. 예를 들어 도서관이 일주일에 168시간 모두 개방하는 경우 강의실 좌석은 0.73석으로 계산됩니다(168-45=123/168=0.73).

이 분석을 통해 결론을 내렸습니다:

1. 도서관의 주당 개방 시간과 사용량(좌석당 방문 횟수) 사이에는 상관관계가 없습니다(r = 0.04).
2. 도서관에 제공되는 좌석 수와 도서관의 사용량(좌석당 방문 횟수) 사이에는 약한 상관관계(r = 0.36)가 있습니다.
3. 도서관의 학생당 연간 예산(달러)과 도서관 이용률(좌석당 방문 횟수) 사이에는 중간 정도의 상관관계(r = 0.51)가 있습니다.

특히 공간의 활용도와 관련된 투자 비용에는 고려해야 할 더 많은 요소가 분명히 있습니다. 더 많은 자금을 지원받는 도서관이 더 편안하고 더 다양한 공간을 제공하여 편안함, 음식, 기타 다양한 방식으로 창의적인 활동을 할 수 있는 더 나은 공간을 제공하고 있나요? 이러한 환경에서 도서관 학생 경험에 더 중점을 두는 긍정적인 피드백 루프가 있는가? 서비스가 학생의 요구에 더 잘 대응하고, 다양한 수준의 요구를 수용할 수 있도록 유연하며, 직원이 정책을 경직되게 고수하기보다는 사용자의 이익을 위해 정책을 사용할 수 있도록 권한을 부여하고 장려하고 있습니까? 기본적인 기본 관리 서비스가 더 잘 지원되어 화장실이 항상 청결하고, 음식 행동이 더 잘 관리되며, 모든 근무 시간 동안 청결이 완벽하게 제공됩니까?

온라인 학습의 영향

완전 온라인 교육과 온라인과 캠퍼스 내 상호작용이 혼합된 프로그램의 증가로 인해 구식 계획 기준과 단편적인 계획 데이터의 문제를 넘어 “정원은 몇 명인가?”라는 질문이 더욱 복잡해졌습니다. 미국 국립교육통계센터의 최신 보고서에 따르면 온라인 교육은 매년 약 6%씩 성장하고 있으며, 15%의 학생이 완전히 온라인으로, 18%는 온라인과 캠퍼스 수업을 병행하고, 33%의 학생이 적어도 한 과목 이상을 온라인으로 수강하는 것으로 나타났습니다. 따라서 도서관 좌석의 필요성이 줄어들 것이라고 생각하기 쉽습니다. 그렇지 않습니다. 적어도 가까운 미래에는 온라인 학습으로 인해 도서관 공간의 필요성이 줄어들지 않을 것입니다. 그 이유는 두 가지 핵심적인 이유 때문입니다:

1. 완전한 온라인 프로그램도 사람들이 물리적 공간에서 만날 필요성을 느끼고 있습니다. 예를 들어, 영리 및 비영리 기관 모두 학생들이 만나 서비스를 받고 수업에 참석할 수 있는 ‘마이크로 캠퍼스’를 만들고 있습니다. 온라인 교육 회사 2U는 학생들이 유연한 오피스 공간에서 협업할 수 있도록 WeWork와 파트너십을 맺었습니다. 온라인 교육의 대부분이 지역에 머물러 있다는 점을 고려하면 이 모든 것이 이해가 됩니다. 밥슨의 설문조사 연구 그룹에 따르면 2016년 온라인 강의만 수강한 학생 중 약 56%가 소속 학교와 같은 주에 거주했으며 공립 대학 학생의 경우 이 비율이 84%에 달했습니다.
2. 대면과 온라인 상호작용이 혼합된 학습으로의 전환은 도서관을 찾는 더 많은 트래픽을 유도할 것입니다. 온라인의 경우, 이러한 혼합형 학습 패러다임의 한 예로 학생들이 녹화된 강의를 시청한 후 강사의 안내에 따라 수업 중에 함께 프로젝트를 수행하는 ‘플립형 교실’이 있습니다. 이러한 학생들은 소규모 그룹으로 강의를 시청하면서 일시 정지, 되감기, 토론을 하는 경향이 있습니다. 이러한 학생들에게는 수업 프로젝트를 진행할 장소도 필요합니다. 도서관은 유연하고 예약 가능한 공간, 도구와 기술, 직원 지원을 통해 이러한 프로젝트를 지원하는 데 적합합니다.

온라인 학습은 사용자 좌석 외에 다른 유형의 도서관 공간을 추가하는 경우가 많다는 점도 주목할 필요가 있습니다. 예를 들어, 대부분의 캠퍼스에는 교수진과 대학원생 강사에게 교수 설계, 미디어 제작, 교육 기술 지원 등의 서비스를 제공하는 ‘교수 학습 센터’ 또는 ‘우수 교수 학습 센터’가 있습니다. 이러한 센터는 미션에 부합하는 파트너이자 캠퍼스 중심 자원으로서 도서관에 위치하는 것이 가장 좋으며, 직원이 일할 수 있는 공간, 교수진과 상담할 수 있는 공간, 비디오 및 그래픽을 제작할 수 있는 공간, 교수진이 서로에게 정보를 제공하고 영감을 주는 이벤트 장소가 필요합니다.

더 나은 도서관 설계를 위한 좌석 예측 사용

교육기관은 좌석 수 및 게이트 수 데이터가 있는 94개 도서관의 ARL 데이터 집합을 분석하여 사용률 기반 좌석 예측을 바로 시작할 수 있습니다. 그러나 이것은 시작점이고 데이터 세트에 포함된 기관의 수와 2012년으로 거슬러 올라간다는 사실 때문에 한계가 있지만, 학술 도서관 커뮤니티는 두 가지 병행 경로로 나아갈 수 있을 것으로 예상합니다:

1. 도서관은 캠퍼스 전체의 좌석 데이터를 여기에 설정된 공개용 오픈 액세스 Google 시트에 제출할 수 있습니다: http://bit.ly/LibSEAT. 이 시트는 더 많은 기관에서 사용할 수 있는 데이터 집합을 제공하며 더 많은 업데이트된 데이터에 의존할 수 있습니다. 이 시트는 네트워크 효과가 있어 더 많은 사람들이 기여할수록 더 유용해질 것입니다. 궁극적으로 이 시트는 더 세분화될 수도 있습니다. 예를 들어 캠퍼스 전체 합계를 사용하는 대신 캠퍼스의 각 도서관에 대한 열을 만들 수 있습니다.
2. 도서관은 보다 세분화된 사용률 데이터를 수집하여 연간 게이트 수보다 더 정확하고 상세한 방식으로 예측을 알릴 수 있습니다. 사용률 측정을 위한 여러 가지 유망한 기술이 있습니다. NC 주에서 개발한 SUMA 태블릿 앱은 사람이 반자동 방식으로 거주자 및 활동을 무료로 간단하게 집계할 수 있는 방법을 제공합니다. Vantage Space 앱에서는 사용자가 소정의 수수료를 지불하고 평면도를 업로드한 다음 태블릿 앱을 사용하여 관찰자가 평면도의 특정 지점을 터치하면 앱이 자동으로 표, 그래프 및 히트 맵을 생성하여 일정한 간격으로 재실자 수를 계산합니다. 가장 유망한 앱으로 꼽히는 Occuspace는 UC 샌디에이고에서 시범적으로 “Waitz“라는 앱을 개발하여 공간 사용을 실시간으로 추적하고 이러한 데이터를 온라인 대시보드에 게시하여 학생이 방문 계획을 세우는 데 사용할 수 있고, 교육기관이 공간 계획 및 운영에 활용할 수 있도록 했습니다.