高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模式與動力機制探討

李小平

關(guān)鍵詞：高校圖書館;智慧型學(xué)科服務(wù);動力機制

摘 要：學(xué)科服務(wù)建設(shè)困境決定了智慧型學(xué)科服務(wù)的必然性，文章構(gòu)建了交互層、數(shù)據(jù)層、技術(shù)層與服務(wù)層的智慧型學(xué)科服務(wù)模型，并從驅(qū)動力、催動力與助動力三個方面分析了高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)動力機制，以期為相關(guān)研究提供參考和借鑒。

中圖分類號：G258.6文獻標識碼：A文章編號：1003-1588（2021）12-0079-04

個性化服務(wù)理念導(dǎo)向下，圖書館用戶的學(xué)習(xí)方式與需求出現(xiàn)了新的變革，尤其表現(xiàn)出萬物互聯(lián)、智能互聯(lián)等時代特征，對圖書館傳統(tǒng)服務(wù)提出了新的要求。高校圖書館在新時代應(yīng)把握“智慧+”的轉(zhuǎn)變，引入人工智能技術(shù)打造智慧型學(xué)科服務(wù)。智慧型學(xué)科服務(wù)的基礎(chǔ)是圖書館學(xué)科用戶信息環(huán)境的構(gòu)建與優(yōu)化，圖書館學(xué)科服務(wù)需要從用戶需求出發(fā)，提供更具個性化與智慧化的服務(wù)，提升圖書館服務(wù)于學(xué)科用戶的能力，為科學(xué)研究提供全面的信息保障服務(wù)[1]。然而，目前高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)仍然存在諸多問題，集中表現(xiàn)為目標定位模糊、智慧服務(wù)滯后等問題，嚴重制約了高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)建設(shè)。

1 高校圖書館學(xué)科服務(wù)現(xiàn)狀

從“雙一流”建設(shè)目的出發(fā)，我國眾多高校圖書館已經(jīng)開始發(fā)力建設(shè)高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)。相關(guān)調(diào)查顯示，我國高校圖書館目前已開設(shè)了諸多學(xué)科服務(wù)欄目，包括館員職責分工、參考資訊、信息檢索、學(xué)科服務(wù)平臺等。從整體來看，館員職責分工、參考資訊、信息素養(yǎng)教育等學(xué)科服務(wù)內(nèi)容在高校圖書館中較常見，而學(xué)科服務(wù)團隊、學(xué)科資源導(dǎo)航、學(xué)科服務(wù)平臺等學(xué)科服務(wù)內(nèi)容僅有少數(shù)高校圖書館開設(shè)[2]。然而，各大高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)建設(shè)水平參差不齊，其建設(shè)內(nèi)容差異性明顯。以學(xué)科服務(wù)平臺為例，目前武漢大學(xué)圖書館在這方面建設(shè)程度領(lǐng)先，武漢大學(xué)圖書館學(xué)科服務(wù)平臺下設(shè)科研數(shù)據(jù)管理平臺，可以幫助用戶提供數(shù)據(jù)保存、管理與共享等服務(wù)[3]。

高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)建設(shè)已成為一種不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，是提升高校圖書館學(xué)科服務(wù)水平的重要手段。雖然我國高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)建設(shè)已取得一定成績，但相關(guān)研究表明，我國高校圖書館仍然未能提供智慧型學(xué)科服務(wù)，且已建設(shè)的智慧型學(xué)科服務(wù)同樣存在諸多問題，嚴重制約了高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)建設(shè)，具體表現(xiàn)在以下兩個方面：一是高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)存在目標定位模糊的問題。當前，部分高校圖書館雖然明確了學(xué)科服務(wù)的整體目標是服務(wù)于學(xué)科發(fā)展，但該目標定位過于模糊，未能細分為從學(xué)校學(xué)科發(fā)展特征出發(fā)的具體服務(wù)目標，從而導(dǎo)致學(xué)科服務(wù)過于標準化、統(tǒng)一化，無法為不同學(xué)科提供差異化服務(wù)，而且也未能考慮到不同類型用戶群體的特征，并匹配相應(yīng)服務(wù)配置的管理人員，導(dǎo)致智慧型學(xué)科服務(wù)弱化[4]。二是高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)存在智慧服務(wù)滯后的問題。智慧型學(xué)科服務(wù)的功能在于滿足圖書館與用戶間互動的服務(wù)需求，滿足用戶個性化資源服務(wù)需求。然而，高校圖書館學(xué)科服務(wù)建設(shè)存在“孤島”問題，資源供給大多是基礎(chǔ)性文獻資源服務(wù)，與館內(nèi)特色資源與服務(wù)的互動性普遍較弱，顯然難以滿足智慧型學(xué)科服務(wù)的功能要求，需要從館內(nèi)特色資源與服務(wù)出發(fā)，打造專項的特色智慧化學(xué)科服務(wù)。

2 高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模型構(gòu)建

2.1 總體架構(gòu)

圖書館與人工智能技術(shù)的跨界融合為學(xué)科服務(wù)跨越式發(fā)展提供了可行性，從而引發(fā)了高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)的技術(shù)變革[5]。高校圖書館資源類型分為結(jié)構(gòu)化資源與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，較為繁雜，智慧化學(xué)科服務(wù)首要解決的關(guān)鍵問題是實現(xiàn)各類型資源與用戶需求的精準對接[6]。因此，高校圖書館構(gòu)建智慧型學(xué)科服務(wù)模型需要聚焦于技術(shù)支持下的用戶需求識別、資源精準供給、用戶與資源的泛在化交互渠道等核心價值目標[7]。據(jù)此，筆者構(gòu)建了以用戶需求為導(dǎo)向的高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模型，該模型分為四個層面，分別是交互層、數(shù)據(jù)層、技術(shù)層、服務(wù)層，可以實現(xiàn)面向用戶需求的智慧化學(xué)科服務(wù)，具體架構(gòu)見圖1。智慧型學(xué)科服務(wù)模型可借助交互層搜集用戶行為特征數(shù)據(jù)，從而形成用戶需求響應(yīng)，由數(shù)據(jù)層支撐技術(shù)層運作，分析辨別用戶精準需求，并向服務(wù)層傳遞數(shù)據(jù)，由服務(wù)層輸出精準化學(xué)科服務(wù)產(chǎn)品[8]。

2.2 具體架構(gòu)

2.2.1 交互層。交互層主要用于用戶同高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模型的交互，高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)建設(shè)應(yīng)堅持服務(wù)人本化的價值訴求，從學(xué)科用戶的根本需求出發(fā)，將模型深度嵌入高?？蒲信c教學(xué)活動一線需求場景中[9]。用戶可以通過智能移動終端或PC端接入，隨時隨地通過模型獲取圖書館學(xué)科服務(wù)，實現(xiàn)泛在化交互。

2.2.2 數(shù)據(jù)層。數(shù)據(jù)層主要用于交互層與服務(wù)層的信息交互，將模型收集到的用戶信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變?yōu)橛脩粜枨髷?shù)據(jù)，以支撐模型的學(xué)科服務(wù)業(yè)務(wù)處理。高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)的用戶需求識別問題依賴數(shù)據(jù)層加以解決，因此數(shù)據(jù)層核心運作模塊的設(shè)計非常重要，筆者構(gòu)建了數(shù)據(jù)層的業(yè)務(wù)處理流程，見圖2。高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)模型數(shù)據(jù)層共分為三個模塊，分別是數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊與需求預(yù)測模塊。在技術(shù)層的支持下，用戶產(chǎn)生學(xué)科服務(wù)需求，登錄模型形成行為數(shù)據(jù)后，數(shù)據(jù)采集模塊從交互層的不同用戶群體收集用戶數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)采集模塊將收集到的用戶數(shù)據(jù)傳輸至數(shù)據(jù)分析模塊，由數(shù)據(jù)分析模塊對冗雜的用戶數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，根據(jù)用戶需求偏好通過智能標簽劃分用戶群體，生成用戶數(shù)據(jù)庫。新形成的用戶數(shù)據(jù)均經(jīng)過用戶數(shù)據(jù)庫傳遞至需求預(yù)測模塊，并借助行為預(yù)測模型生成行為預(yù)測報告，再由用戶數(shù)據(jù)庫的過往數(shù)據(jù)生成用戶需求報告，并反饋至服務(wù)層。

2.2.3 技術(shù)層。技術(shù)層用于保障高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模型的整體運行，與各層之間均具有信息互動關(guān)系，是整個模型的關(guān)鍵所在。技術(shù)層主要嵌入的關(guān)鍵技術(shù)分為四類，分別是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、大數(shù)據(jù)技術(shù)、人工智能技術(shù)與VR技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要包括配置傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與嵌入技術(shù)，主要負責對模型運行的信息數(shù)據(jù)進行全面感知與實時監(jiān)控。大數(shù)據(jù)技術(shù)主要負責支持數(shù)據(jù)層的運作，包括Flume集群、Hadoop集群與Spark集群。Flume集群支持數(shù)據(jù)采集模塊的運行，輔助數(shù)據(jù)采集模塊全面采集用戶數(shù)據(jù)，包括用戶的網(wǎng)頁日志、業(yè)務(wù)事件等數(shù)據(jù)，并形成用戶數(shù)據(jù)庫。Hadoop集群主要幫助數(shù)據(jù)分析模塊對用戶數(shù)據(jù)進行高效處理，Hadoop集群的優(yōu)勢在于提高數(shù)據(jù)分析模塊的數(shù)據(jù)分析效率，在模型為各模塊配置數(shù)據(jù)分析計算任務(wù)時，確保各模塊不會出現(xiàn)數(shù)據(jù)分析計算荷載過重的情況，且當數(shù)據(jù)分析計算失敗時可重新進行數(shù)據(jù)分配，確保模型的穩(wěn)定運行。Spark集群則可幫助模型建立機器學(xué)習(xí)，配合人工智能技術(shù)實現(xiàn)用戶數(shù)據(jù)的自我迭代計算、實時分析與智能預(yù)測。VR技術(shù)的獨特可視化優(yōu)勢可以幫助模型構(gòu)建仿真空間，從而提供具有感知力的學(xué)科服務(wù)，提升用戶滿意度。

2.2.4 服務(wù)層。服務(wù)層用于調(diào)動館藏資源庫并提供精準化學(xué)科服務(wù)。服務(wù)層是唯一具有館藏資源庫調(diào)動資格的模塊，在從數(shù)據(jù)層需求預(yù)測模塊獲取到用戶需求后調(diào)動館藏資源庫，為用戶提供滿足其需求的智慧化學(xué)科服務(wù)，實現(xiàn)圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)與用戶需求的精準對接，輸出個性化學(xué)科服務(wù)產(chǎn)品，提高學(xué)科服務(wù)供給的精準性。服務(wù)層共分為三個服務(wù)版塊，分別是學(xué)科知識服務(wù)、空間服務(wù)與特色專項服務(wù)。學(xué)科知識服務(wù)主要包括個性化學(xué)科資源供給、學(xué)科競賽特色資源、學(xué)科科研項目評估等，是高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)的主要學(xué)科服務(wù)版塊。個性化學(xué)科資源供給主要是指用戶的日常學(xué)科資源，學(xué)科競賽特色資源專用于服務(wù)學(xué)科相關(guān)競賽，學(xué)科科研項目評估主要服務(wù)對象為科研團隊，幫助進行科研項目的可行性評估等。空間服務(wù)主要包括學(xué)科專屬空間、跨學(xué)科研討空間與虛擬仿真空間等，在VR技術(shù)的支持下得以創(chuàng)建，可以實現(xiàn)用戶的可視化交互體驗，是提升用戶服務(wù)感知的關(guān)鍵所在。特色專項服務(wù)主要是指課題項目服務(wù)，可以為一流學(xué)科建設(shè)提供課題項目工作的全流程跟蹤服務(wù)，深度推進模型與科研服務(wù)的深度交互。不同服務(wù)版塊間并非相互獨立的，服務(wù)響應(yīng)完全取決于用戶需求，可以為用戶制訂一套個性化學(xué)科服務(wù)供給方案，達到助力學(xué)生個人成長與一流學(xué)科建設(shè)的服務(wù)目標。

3 高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)動力機制

3.1 驅(qū)動力——用戶需求

用戶需求是高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)的驅(qū)動力。高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)發(fā)展的根本出發(fā)點在于提升圖書館服務(wù)用戶的能力，如同其他服務(wù)一樣，同樣需要堅持用戶至上的根本發(fā)展原則[10]。因此，智慧化學(xué)科服務(wù)需要尊重用戶的主體地位，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)圖書館員在學(xué)科服務(wù)供給中處于主導(dǎo)地位的局面，彰顯用戶需求的價值。學(xué)科服務(wù)的作用對象通常為學(xué)科或科研關(guān)鍵期的用戶，用戶需要以其創(chuàng)造性思維取得同學(xué)科服務(wù)供給內(nèi)容的深度交互，得到目標學(xué)科知識資源，并從中提升學(xué)生的信息素養(yǎng)能力。因此，用戶需求是學(xué)科服務(wù)的根本出發(fā)點，不僅要求新時代的學(xué)科服務(wù)應(yīng)深度嵌入學(xué)科用戶科研與教學(xué)活動的一線需求場景，還要求提高學(xué)科用戶的使用體驗，從泛在化、精準化、可感知化等體驗出發(fā)不斷提高智慧化學(xué)科服務(wù)供給能力[11]。本研究構(gòu)建的高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)模型借助于智慧技術(shù)識別用戶需求，做到了從用戶的根本需求出發(fā)，堅持服務(wù)人本化的根本服務(wù)原則。

3.2 催動力——服務(wù)訴求

服務(wù)訴求是高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)的催動力。高校圖書館傳統(tǒng)學(xué)科服務(wù)因技術(shù)支持受限而無法深度分析用戶行為特征數(shù)據(jù)，用戶個性化服務(wù)需求因此無法得到滿足。高校圖書館學(xué)科服務(wù)在傳統(tǒng)服務(wù)模型下陷入了“有資源、無供給”的困境中，面對如此困境，高校圖書館自然而然地形成了服務(wù)創(chuàng)新訴求，提高自身的資源供給效率是服務(wù)訴求的根本目標。同時，用戶需求驅(qū)動下的用戶體驗新要求同樣對學(xué)科服務(wù)提出了創(chuàng)新要求，如何引入人工智能等新技術(shù)提升圖書館學(xué)科服務(wù)水平，成為當前高校圖書館發(fā)展的新命題。高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)重塑了傳統(tǒng)學(xué)科服務(wù)流程，依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，從被動的學(xué)科服務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥闹腔坌蛯W(xué)科服務(wù)，主動搜集用戶行為特征數(shù)據(jù)，并從大量冗雜的數(shù)據(jù)中提取有效數(shù)據(jù)，深度挖掘用戶個性化服務(wù)需求，在用戶行為特征數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)上提供個性化學(xué)科服務(wù)，優(yōu)化已有的學(xué)科服務(wù)流程。

3.3 助動力——技術(shù)支持

技術(shù)支持是高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)的助動力。隨著5G技術(shù)的普及與人工智能技術(shù)的逐漸成熟，泛在化服務(wù)不再停滯于理論研究層面，智能技術(shù)與移動端工具建立了泛在化智能連接，用戶與圖書館資源間形成了高度自由化的互聯(lián)渠道[12]，使原本停滯于理論研究層面的高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)探索在各項智能技術(shù)的支持下開始走向?qū)嵺`。智慧化學(xué)科服務(wù)的建設(shè)環(huán)境為移動信息環(huán)境，移動端用戶可隨時隨地享受學(xué)科服務(wù)，使高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)體系形成了高度自由化、開放性特征。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可支持用戶與圖書館服務(wù)的雙向互動互聯(lián)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以全面采集、分析并預(yù)測用戶行為數(shù)據(jù)，使學(xué)科服務(wù)更加精準化。人工智能技術(shù)與VR技術(shù)的高度發(fā)展，使高校圖書館智慧化學(xué)科服務(wù)可以嵌入不同學(xué)科的一線需求場景，以虛擬與現(xiàn)實相結(jié)合的新型服務(wù)方式實現(xiàn)學(xué)科服務(wù)供給。在各項智能技術(shù)的合力支持下，高校圖書館智慧型學(xué)科服務(wù)才能獲得根本的助動力，從理論研究轉(zhuǎn)到實踐應(yīng)用。

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（編校：崔 萌）