大數據驅動的高校智慧圖書館建設與服務初探

摘 要：隨著信息技術的飛速發展，大數據技術為高校圖書館的智慧化建設和服務模式創新提供了前所未有的機遇。文章簡述了醫學類高校智慧圖書館的特征，探討了大數據驅動下醫學類高校智慧圖書館的建設策略和服務要點，并對數據驅動醫學類高校智慧圖書館的建設觀點進行了梳理，以期為高校智慧圖書館建設提供參考和借鑒。

關鍵詞：大數據驅動；高校智慧圖書館；建設與服務

中圖分類號：G258.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-1588（2024）11-0063-03

1 醫學類高校智慧圖書館的特征

1.1 強大的信息資源整合與精準檢索能力

醫學類高校智慧圖書館擁有海量的醫學文獻資源，包括期刊數據庫、電子圖書、醫學影像數據庫、臨床案例庫等，并通過先進的檢索技術實現這些資源的無縫整合。例如，圖書館系統可以根據用戶的專業背景和研究方向，為其智能推薦相關的文獻資料，并提供精準的文獻檢索結果，大大縮短了科研人員查找資料的時間，提高了科研效率。

1.2 個性化學習與科研支持服務

醫學類高校智慧圖書館能夠為高校師生提供個性化學習和科研支持。例如，圖書館可以根據學生的學習進度和需求為其推薦個性化的學習資源和學習路徑；為科研人員提供文獻管理、數據分析、知識圖譜構建等方面的技術支持；通過在線咨詢、遠程訪問等方式，為師生提供全天候的學習和科研服務。這些服務極大地方便了師生的學習和研究，促進了醫學科研的進步。

1.3 先進的數字化基礎設施與智能化管理

醫學類高校智慧圖書館擁有先進的數字化基礎設施，包括高速網絡、云存儲、大數據分析平臺等，為海量數據的存儲、處理和分析提供了堅實的基礎^[1]。圖書館采用智能化管理系統，實現圖書借閱、資源管理、讀者服務的自動化和智能化，提高了圖書館的管理效率和服務質量，自助借還機、智能書架等設備的應用，既提升了服務效率，也優化了讀者體驗。

2 大數據驅動下的醫學類高校智慧圖書館建設策略

2.1 數字化資源整合與開發

醫學類高校智慧圖書館需將現有的紙質圖書資源、期刊文獻、數據庫資源以及多媒體教學資源進行全面數字化整合，包括對現有文獻進行高質量掃描和OCR處理，建立完善的元數據體系，并將其導入統一的數字圖書館平臺，可以參考《高等學校數字圖書館建設規范》（GB/T32771-2016）的相關要求，確保資源的規范化、標準化和可檢索性。此外，醫學類高校圖書館還需積極開發和引進符合醫學教育教學需求的數字資源，如醫學影像數據庫、虛擬仿真實驗平臺、在線醫學課程等，以滿足不同層次、不同專業學生的學習需求。

2.2 智能化服務平臺構建

醫學類高校智慧圖書館構建智能化服務平臺至關重要。智能化服務平臺包括智能檢索系統、個性化學習推薦系統、智能問答系統，其中智能檢索系統能夠根據用戶的檢索需求，精準地為其推薦相關文獻和資源；個性化學習推薦系統能夠根據讀者的學習進度和興趣，為其推薦個性化學習路徑和資源；智能問答系統能夠及時解答讀者在學習過程中遇到的問題。醫學類高校智慧圖書館的智能化服務平臺建設可以參考《教育部關于加強高等學校數字圖書館建設的意見》（教技函〔2010〕12號）中關于信息化服務平臺建設的相關要求，并結合醫學類高校的學科特點，設計更具針對性的功能模塊。

2.3 數據安全與知識產權保護

在智慧圖書館建設過程中，數據安全和知識產權保護是重中之重。因此，醫學類高校圖書館亟須建立完善的數據安全管理制度和技術保障體系，防止數據泄露和非法訪問，同時嚴格遵守相關法律法規，對數字資源進行有效的知識產權保護，確保資源得到合法使用。醫學類高校圖書館可以依托《中華人民共和國著作權法》以及相關數字資源版權保護政策，一方面建立健全版權管理機制7919abeb0001b33aafe85b0df2e3d11ef4a3db94beed423b57f4b0148496d5c1，另一方面對師生進行版權知識的教育和培訓，多措并舉加大知識產權保護力度。

3 大數據驅動下的醫學類高校智慧圖書館服務要點

3.1 精準的資源推薦與個性化學習支持

醫學類高校智慧圖書館通過大數據技術分析學生的學習習慣、研究方向、閱讀偏好等，形成對每個學生的全面了解，能夠構建精準的用戶畫像，從而為其提供針對性服務。具體來說，醫學類高校智慧圖書館可以在以下維度進行精準推薦：一是專業課程推薦。例如，圖書館可以為修讀《人體解剖學》的讀者優先推薦關于人體揭破的相關電子教材、期刊文章、包含高清解剖圖譜的數據庫資源，以及相關的教學視頻和在線課程等。二是科研課題推薦。例如，系統如果檢測到讀者正在進行相關課題研究，會智能為其推薦相關的文獻綜述、最新研究成果、臨床試驗數據以及相關專家的研究論文等，甚至可以推薦其參與相關學術會議。三是閱讀歷史推薦。醫學類高校智慧圖書館會根據讀者以往的閱讀記錄為其推薦相似的文獻、期刊，以及相關領域的專家學者信息，幫助其拓展閱讀范圍，深入學習。這種精準的資源推薦不再是簡單的關鍵詞匹配，而是基于對讀者學習需求的深度理解，實現真正意義上的個性化學習支持^[2]。

3.2 高效的資源管理與服務優化

在館藏結構優化方面，醫學類高校智慧圖書館通過分析讀者借閱數據能夠清晰了解不同資源的利用率，一旦發現某類期刊的借閱率較低，可以及時調整訂購計劃，將資源配置轉向更受歡迎的領域，從而避免資源浪費。在服務方面，醫學類高校智慧圖書館可以通過分析讀者咨詢數據充分了解讀者遇到的問題和需求，從而針對性改進服務內容，如：檢測到讀者關于數據庫使用方法的咨詢量較大時會及時更新、完善數據庫使用指南，或增加相關的培訓課程，以滿足讀者需求^[3]。在空間布局方面，醫學類高校智慧圖書館可依據空間利用數據，如區域讀者流量等優化空間布局，增加座位數量，調整座位安排，提高空間利用率。為實現高效的資源管理與服務優化，醫學類高校智慧圖書館需建設完善的數據分析平臺，配備專業的技術人員進行數據分析和解讀，為制定科學合理的資源管理和服務優化策略提供支持。

3.3 智能化的知識服務與學術支持

大數據技術為醫學類高校圖書館提供了構建智能化知識服務和學術支持平臺的可能性。在醫學知識圖譜構建方面，圖書館可利用大數據技術構建醫學知識圖譜，將分散的醫學知識點有機聯系起來，幫助師生快速查找相關的醫學知識，并理解知識間的內在聯系。在智能問答方面，圖書館可通過自然語言處理技術構建智能問答系統，以解答師生關于醫學文獻、數據庫、圖書館服務等方面的疑問，提供即時便捷的知識服務。在學術合作促進方面，圖書館利用數據挖掘技術分析師生的研究方向、論文發表、科研項目等數據，能夠發現潛在的學術合作機會，促進學術交流與合作。為實現智能化知識服務與學術支持，醫學類高校圖書館只有引進先進的智能化技術，如自然語言處理、知識圖譜構建等技術，并培養具備數據分析和人工智能應用能力的專業人才，才能真正發揮大數據的價值，實現智慧圖書館的建設目標。

4 大數據驅動下醫學類高校智慧圖書館建設觀點梳理

4.1 第一種觀點：謹慎樂觀

一部分學者和圖書館管理者持謹慎樂觀的態度，他們認為大數據技術為醫學類高校圖書館的現代化轉型提供了強大的動力，能夠有效提升圖書館的服務效率和資源利用率，如：通過分析讀者借閱數據可以精準預測讀者需求，從而優化館藏資源配置，減少資源浪費^[4]；利用大數據技術構建個性化的讀者推薦系統，能夠為讀者提供更精準、更有效的文獻檢索服務等。此外，大數據分析還可以幫助圖書館管理者更好地了解讀者的閱讀習慣和偏好，從而改進圖書館的服務模式和管理策略。同時，他們也強調大數據技術并非萬能藥，在應用過程中需要充分考慮數據安全、隱私保護以及技術成本等問題，而醫學類高校圖書館的數據往往涉及患者隱私和臨床研究數據，數據安全和隱私保護更為重要。盲目追求技術的先進性，而忽視數據安全和倫理規范，會帶來不可估量的風險。因此，謹慎派主張在穩步推進大數據應用的同時，要加強數據安全管理和倫理審查，確保大數據技術能夠安全有效地被應用于圖書館建設。謹慎派認為智慧圖書館建設應該是一個循序漸進的過程，不能急于求成，要根據實際情況逐步推進，避免出現技術風險和管理混亂，可以先從一些簡單的應用入手，如讀者行為分析、個性化推薦等，積累經驗后再逐步推廣到更復雜的應用領域，如基于大數據的文獻資源建設和知識服務等。

4.2 第二種觀點：激進革新

一部分學者則持激進革新派的觀點，他們認為大數據技術將徹底改變高校圖書館的運作模式，傳統圖書館模式已經無法適應時代發展需求，主張大力投入資金和技術，積極探索大數據技術在圖書館各個方面的應用，如：構建基于大數據的知識圖譜，實現文獻資源的智能化管理和服務；開發基于人工智能的文獻檢索和推薦系統，為讀者提供更加便捷高效的文獻服務；利用大數據技術分析教學科研數據，為師生提供個性化的學習和科研支持。激進派認為醫學類高校圖書館應充分利用大數據技術，構建醫學知識圖譜，將分散的醫學文獻資源進行整合，形成完整、可搜索的醫學知識庫，這將極大提高醫學科研人員和臨床醫生的文獻檢索效率，促進醫學科研成果的轉化和應用。他們甚至設想，未來醫學類高校智慧圖書館將不再只是簡單的文獻存儲和服務場所，而將成為集文獻資源、科研數據、教學資源于一體的綜合性知識服務平臺，為醫學教育、科研和臨床實踐提供全方位的支持^[5]。這種激進的觀點當然也面臨一些挑戰：首先，大規模的技術投入需要大量的資金支持，這對于大部分高校而言是一個巨大的負擔；其次，激進的改革可能會導致圖書館傳統服務的弱化，從而影響一部分讀者的使用；再次，大數據技術應用的復雜性對圖書館員的技術能力提出了挑戰，也對高校圖書館的人才隊伍建設提出了更高的要求。

4.3 第三種觀點：保守觀望

還有一部分人持相對保守的觀望態度，他們認為大數據技術雖然具有巨大的潛力，但在高校圖書館的應用仍然存在許多不確定性，如有可能導致數據和隱私泄露以及大數據分析結果被誤讀或濫用等。此外，保守派還擔心大數據技術的應用成本過高，會給高校圖書館帶來沉重的經濟負擔。他們主張在引入大數據技術前需進行充分的調研和評估，仔細權衡利弊，并制定完善的數據安全和隱私保護機制，既要確保大數據技術能夠帶來實際效益，又要避免相應的風險。持保守觀望態度的學者認為，高校圖書館應優先解決一些基礎性的問題，如館藏資源數字化、圖書館服務的標準化和規范化等，然后再逐步探索大數據技術的應用。在醫學類高校圖書館中，這種保守態度尤為突出，由于醫學數據涉及患者隱私，數據安全和倫理問題更為敏感。保守派認為，在數據安全和隱私保護沒有得到充分保障之前，不宜大規模應用大數據技術。

參考文獻：

[1] 蘭鷹.大數據驅動的高校智慧圖書館建設與服務初探[J].中外交流，2021（4）：880.

[2] 劉曼，杜硯如.高校智慧圖書館空間與服務創新初探：以西安建筑科技大學草堂圖書館為例[J].科技視界，2024（1）：34-37.

[3] 陳蕓.基于智慧服務的高校圖書館管理與服務初探[J].吉林工程技術師范學院學報，2022（6）：64-67.

[4] 蒲姍姍.高校智慧圖書館建設[J].石家莊職業技術學院學報，2022（6）：33-35.

[5] 楊潔.大數據時代高校智慧圖書館建設研究[J].數字通信世界，2024（2）：20-22.

（編校：徐黎娟）