高校圖書館智慧型學科服務模式與動力機制探討

李小平

關鍵詞：高校圖書館;智慧型學科服務;動力機制

摘 要：學科服務建設困境決定了智慧型學科服務的必然性，文章構建了交互層、數據層、技術層與服務層的智慧型學科服務模型，并從驅動力、催動力與助動力三個方面分析了高校圖書館智慧型學科服務動力機制，以期為相關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

個性化服務理念導向下，圖書館用戶的學習方式與需求出現了新的變革，尤其表現出萬物互聯、智能互聯等時代特征，對圖書館傳統服務提出了新的要求。高校圖書館在新時代應把握“智慧+”的轉變，引入人工智能技術打造智慧型學科服務。智慧型學科服務的基礎是圖書館學科用戶信息環境的構建與優化，圖書館學科服務需要從用戶需求出發，提供更具個性化與智慧化的服務，提升圖書館服務于學科用戶的能力，為科學研究提供全面的信息保障服務[1]。然而，目前高校圖書館智慧型學科服務仍然存在諸多問題，集中表現為目標定位模糊、智慧服務滯后等問題，嚴重制約了高校圖書館智慧型學科服務建設。

1 高校圖書館學科服務現狀

從“雙一流”建設目的出發，我國眾多高校圖書館已經開始發力建設高校圖書館智慧型學科服務。相關調查顯示，我國高校圖書館目前已開設了諸多學科服務欄目，包括館員職責分工、參考資訊、信息檢索、學科服務平臺等。從整體來看，館員職責分工、參考資訊、信息素養教育等學科服務內容在高校圖書館中較常見，而學科服務團隊、學科資源導航、學科服務平臺等學科服務內容僅有少數高校圖書館開設[2]。然而，各大高校圖書館智慧型學科服務建設水平參差不齊，其建設內容差異性明顯。以學科服務平臺為例，目前武漢大學圖書館在這方面建設程度領先，武漢大學圖書館學科服務平臺下設科研數據管理平臺，可以幫助用戶提供數據保存、管理與共享等服務[3]。

高校圖書館智慧化學科服務建設已成為一種不可逆轉的趨勢，是提升高校圖書館學科服務水平的重要手段。雖然我國高校圖書館智慧型學科服務建設已取得一定成績，但相關研究表明，我國高校圖書館仍然未能提供智慧型學科服務，且已建設的智慧型學科服務同樣存在諸多問題，嚴重制約了高校圖書館智慧型學科服務建設，具體表現在以下兩個方面：一是高校圖書館智慧型學科服務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科服務的整體目標是服務于學科發展，但該目標定位過于模糊，未能細分為從學校學科發展特征出發的具體服務目標，從而導致學科服務過于標準化、統一化，無法為不同學科提供差異化服務，而且也未能考慮到不同類型用戶群體的特征，并匹配相應服務配置的管理人員，導致智慧型學科服務弱化[4]。二是高校圖書館智慧型學科服務存在智慧服務滯后的問題。智慧型學科服務的功能在于滿足圖書館與用戶間互動的服務需求，滿足用戶個性化資源服務需求。然而，高校圖書館學科服務建設存在“孤島”問題，資源供給大多是基礎性文獻資源服務，與館內特色資源與服務的互動性普遍較弱，顯然難以滿足智慧型學科服務的功能要求，需要從館內特色資源與服務出發，打造專項的特色智慧化學科服務。

2 高校圖書館智慧型學科服務模型構建

2.1 總體架構

圖書館與人工智能技術的跨界融合為學科服務跨越式發展提供了可行性，從而引發了高校圖書館智慧化學科服務的技術變革[5]。高校圖書館資源類型分為結構化資源與非結構化數據，較為繁雜，智慧化學科服務首要解決的關鍵問題是實現各類型資源與用戶需求的精準對接[6]。因此，高校圖書館構建智慧型學科服務模型需要聚焦于技術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]。據此，筆者構建了以用戶需求為導向的高校圖書館智慧型學科服務模型，該模型分為四個層面，分別是交互層、數據層、技術層、服務層，可以實現面向用戶需求的智慧化學科服務，具體架構見圖1。智慧型學科服務模型可借助交互層搜集用戶行為特征數據，從而形成用戶需求響應，由數據層支撐技術層運作，分析辨別用戶精準需求，并向服務層傳遞數據，由服務層輸出精準化學科服務產品[8]。

2.2 具體架構

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科服務模型的交互，高校圖書館智慧型學科服務建設應堅持服務人本化的價值訴求，從學科用戶的根本需求出發，將模型深度嵌入高校科研與教學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科服務，實現泛在化交互。

2.2.2 數據層。數據層主要用于交互層與服務層的信息交互，將模型收集到的用戶信息數據轉變為用戶需求數據，以支撐模型的學科服務業務處理。高校圖書館智慧化學科服務的用戶需求識別問題依賴數據層加以解決，因此數據層核心運作模塊的設計非常重要，筆者構建了數據層的業務處理流程，見圖2。高校圖書館智慧化學科服務模型數據層共分為三個模塊，分別是數據采集模塊、數據分析模塊與需求預測模塊。在技術層的支持下，用戶產生學科服務需求，登錄模型形成行為數據后，數據采集模塊從交互層的不同用戶群體收集用戶數據。數據采集模塊將收集到的用戶數據傳輸至數據分析模塊，由數據分析模塊對冗雜的用戶數據進行數據挖掘，根據用戶需求偏好通過智能標簽劃分用戶群體，生成用戶數據庫。新形成的用戶數據均經過用戶數據庫傳遞至需求預測模塊，并借助行為預測模型生成行為預測報告，再由用戶數據庫的過往數據生成用戶需求報告，并反饋至服務層。

2.2.3 技術層。技術層用于保障高校圖書館智慧型學科服務模型的整體運行，與各層之間均具有信息互動關系，是整個模型的關鍵所在。技術層主要嵌入的關鍵技術分為四類，分別是物聯網技術、大數據技術、人工智能技術與VR技術。物聯網技術主要包括配置傳感網絡技術與嵌入技術，主要負責對模型運行的信息數據進行全面感知與實時監控。大數據技術主要負責支持數據層的運作，包括Flume集群、Hadoop集群與Spark集群。Flume集群支持數據采集模塊的運行，輔助數據采集模塊全面采集用戶數據，包括用戶的網頁日志、業務事件等數據，并形成用戶數據庫。Hadoop集群主要幫助數據分析模塊對用戶數據進行高效處理，Hadoop集群的優勢在于提高數據分析模塊的數據分析效率，在模型為各模塊配置數據分析計算任務時，確保各模塊不會出現數據分析計算荷載過重的情況，且當數據分析計算失敗時可重新進行數據分配，確保模型的穩定運行。Spark集群則可幫助模型建立機器學習，配合人工智能技術實現用戶數據的自我迭代計算、實時分析與智能預測。VR技術的獨特可視化優勢可以幫助模型構建仿真空間，從而提供具有感知力的學科服務，提升用戶滿意度。

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

3 高校圖書館智慧型學科服務動力機制

3.1 驅動力——用戶需求

用戶需求是高校圖書館智慧型學科服務的驅動力。高校圖書館智慧化學科服務發展的根本出發點在于提升圖書館服務用戶的能力，如同其他服務一樣，同樣需要堅持用戶至上的根本發展原則[10]。因此，智慧化學科服務需要尊重用戶的主體地位，轉變傳統圖書館員在學科服務供給中處于主導地位的局面，彰顯用戶需求的價值。學科服務的作用對象通常為學科或科研關鍵期的用戶，用戶需要以其創造性思維取得同學科服務供給內容的深度交互，得到目標學科知識資源，并從中提升學生的信息素養能力。因此，用戶需求是學科服務的根本出發點，不僅要求新時代的學科服務應深度嵌入學科用戶科研與教學活動的一線需求場景，還要求提高學科用戶的使用體驗，從泛在化、精準化、可感知化等體驗出發不斷提高智慧化學科服務供給能力[11]。本研究構建的高校圖書館智慧型學科服務模型借助于智慧技術識別用戶需求，做到了從用戶的根本需求出發，堅持服務人本化的根本服務原則。

3.2 催動力——服務訴求

服務訴求是高校圖書館智慧型學科服務的催動力。高校圖書館傳統學科服務因技術支持受限而無法深度分析用戶行為特征數據，用戶個性化服務需求因此無法得到滿足。高校圖書館學科服務在傳統服務模型下陷入了“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創新訴求，提高自身的資源供給效率是服務訴求的根本目標。同時，用戶需求驅動下的用戶體驗新要求同樣對學科服務提出了創新要求，如何引入人工智能等新技術提升圖書館學科服務水平，成為當前高校圖書館發展的新命題。高校圖書館智慧型學科服務重塑了傳統學科服務流程，依托大數據技術，從被動的學科服務轉變為主動的智慧型學科服務，主動搜集用戶行為特征數據，并從大量冗雜的數據中提取有效數據，深度挖掘用戶個性化服務需求，在用戶行為特征數據分析的基礎上提供個性化學科服務，優化已有的學科服務流程。

3.3 助動力——技術支持

技術支持是高校圖書館智慧型學科服務的助動力。隨著5G技術的普及與人工智能技術的逐漸成熟，泛在化服務不再停滯于理論研究層面，智能技術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科服務探索在各項智能技術的支持下開始走向實踐。智慧化學科服務的建設環境為移動信息環境，移動端用戶可隨時隨地享受學科服務，使高校圖書館智慧化學科服務體系形成了高度自由化、開放性特征。物聯網技術可支持用戶與圖書館服務的雙向互動互聯，大數據技術可以全面采集、分析并預測用戶行為數據，使學科服務更加精準化。人工智能技術與VR技術的高度發展，使高校圖書館智慧化學科服務可以嵌入不同學科的一線需求場景，以虛擬與現實相結合的新型服務方式實現學科服務供給。在各項智能技術的合力支持下，高校圖書館智慧型學科服務才能獲得根本的助動力，從理論研究轉到實踐應用。

參考文獻：

[1] 董同強，馬秀峰.“人工智能+圖書館”視域下智慧型學科服務空間的構建[J].圖書館學研究，2019（2）：85-90.

[2] 馬秀峰，鐘歡，張鐠心.智慧視域下高校圖書館學科服務模型：訴求與架構[J].圖書館學研究，2020（19）：66-71.

[3] 鐘歡，馬秀峰.四位一體：“雙一流”建設背景下高校圖書館學科服務價值掣肘與消解[J].圖書館學研究，2020（10）：87-93.

[4] 沈洋.高校圖書館學科服務內容建設的調查與研究[J].圖書館學研究，2016（20）：75-80.

[5] 劉柏嵩，豆洪青，楊春艷.從數字化到數據化：關于“圖書館大腦”的思考[J].數字圖書館論壇，2018（3）：2-6.

[6] 儲節旺，汪敏.“雙一流”建設背景下高校圖書館學科精準服務對策研究[J].現代情報，2018（7）：107-112，127.

[7] 任萍萍.“雙一流”驅動下高校圖書館學科知識服務能力體系建設研究[J].情報科學，2019（12）：93-97.

[8] 蘭小媛.高校圖書館智慧型學科服務平臺功能需求研究[J].圖書館建設，2014（2）：70-73.

[9] 劉妍，王天泥.“雙一流”背景下高校圖書館智慧化學科服務研究[J].圖書館工作與研究，2019（10）：5-10.

[10] 董同強，馬秀峰.融合與重構：一流學科建設中高校圖書館智慧型學科服務平臺的設計[J].國家圖書館學刊，2019（3）：54-62.

[11] 董同強，馬秀峰.融入“雙一流”建設的高校圖書館智慧型學科服務平臺構建[J].現代情報，2019（5）：97-103.

[12] 李燕，魏群義，孫銳，等.高校圖書館面向一流學科建設的資源保障策略與服務模式探索[J].圖書館建設，2017（9）：51-57.

（編校：崔 萌）