人工智能賦能閱讀推廣的價值評估研究

伴隨人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的飛速發展與廣泛應用，人類的學習、工作和生活方式發生深刻變革。圖書館界積極探索將AI融合應用于包括閱讀推廣在內的各項業務，并同步開展規范化研究[1]，顯著提升了工作效率。價值評估指通過定性或定量分析，幫助決策者更好地理解目標對象的價值并做出合理的決策。圖書館服務價值評估旨在衡量圖書館各類資源投入產生的價值，確保資金和政策能夠發揮最大效用，為圖書館建設與服務管理的改革創新提供有益建議[2]。數智時代，圖書館對AI賦能閱讀推廣的價值進行評估，能夠驗證技術貢獻，明確AI在業內的應用價值，并且這種評估兼具理論與實踐意義。

一、AI賦能閱讀推廣的價值評估維度

AI的深度應用為圖書館開展閱讀推廣工作開辟了新路徑，閱讀推廣的價值評估應圍繞技術效能、服務效果和社會效益等方面展開，包含用戶參與度、交互流暢性、資源利用效能、服務精準度、文化傳播力、資源普惠性、閱讀轉化率等若干觀測點。AI賦能閱讀推廣的價值評估包含四個維度，第一，AI對資源建設的貢獻。圖書館須運用AI評估館藏資源的流通率和引用率，準確衡量資源采購成效；對館藏資源與區域經濟的關聯性進行分析，了解閱讀推廣資源的特色；對集體館藏的共享情況進行分析，以評估聯盟資源共建機制的科學性。第二，AI對推廣過程的監測。圖書館須運用AI開發專門的服務評估工具包，全面評價閱讀推廣過程；梳理各類管理規范，明確閱讀推廣館員的工作職責；對圖書館的資源檢索與整合、資源推薦等流程進行過程監控，以提升服務質量。第三，AI對館員提升能力的幫助。圖書館須監測并分析閱讀推廣館員將AI工具融入圖書館日常服務的情況，包括PowerBI等數據分析工具的使用、年度報告模板的創建、集中式數據平臺的開發、館藏資源可視化扇形圖的使用等。第四，AI對服務結果的評價。圖書館應從成效、影響和價值等方面來綜合評定AI對圖書館閱讀推廣服務的影響，并基于MISO數據，分析不同用戶群體在閱讀體驗方面的差異，了解用戶對閱讀空間多樣性、文化包容性和資源可訪問性的評價。

二、AI賦能閱讀推廣的價值評估特點

（一）評估指標的個性化

在AI賦能閱讀推廣的價值評估過程中，圖書館須確保觀測指標與傳統服務評估指標的核心要素保持一致。基于此，圖書館應圍繞前述四個維度設計觀測指標，同時聚焦閱讀推廣服務對用戶產生的影響，積極構建以用戶為中心的評估體系，并通過實證研究以及成果證據收集，突出AI在閱讀推廣中的重要價值。在實際評估中，圖書館應結合自身實際情況，應用定量與定性相結合的評估方法，基于評估結果持續優化閱讀推廣工作。

（二）評估方法的新穎性

當前圖書館閱讀推廣的價值評估逐步實現了過程性與結果性評估的有效整合，評估流程已相對成熟并趨于固定化。在AI賦能閱讀推廣領域，價值評估目標更明確，重點在于闡明AI在圖書館閱讀推廣中的貢獻及產生的影響。在評估過程中，圖書館需要從全要素視角出發，探討技術對閱讀推廣工作的促進作用，充分利用新技術審核和驗證新證據，并將新證據融入評估實踐，探索新的分析方法和證據采集方法，以保障證據種類的豐富性和數據的真實性。

（三）評估內容的豐富性

AI在提高圖書館服務效率的同時，也引發了信息倫理等問題。深度偽造技術的濫用以及算法推薦導致的信息繭房效應，顯著降低了用戶對數字化內容的信任度。在科學發現和醫療健康等領域，用戶更傾向于信任科學家、同行評議的成果以及權威機構認證的信息［3]。在此背景下，構建可信的信息生態成為圖書館閱讀推廣服務評估的重要議題，圖書館利用AI推動開放獲取的發展，成為評估領域的重要觀測點。科研論文調查、開放獲取資源的質量審查、知識組織和揭示等將成為圖書館閱讀推廣服務評估中的觀測點。

（四）評估協作的常態化

針對AI賦能閱讀推廣的價值評估，圖書館需要形成以自身為樞紐，行業協會、文化服務機構、用戶群體以及跨領域專家共同參與的評估聯盟，以整合內外部評估要素，進一步強化協同效應，培育共同體意識，提升各方參與價值評估的自覺性與專業能力。圖書館應通過常態化協作，致力于消除評估過程中的組織隔離現象，提倡資源共享，完善評估社區的治理架構，優化協同流程，明確各協同主體的責任，以共同應對評估中出現的工具選擇、流程設計、策略制訂等關鍵問題。

三、AI賦能閱讀推廣的價值評估主要觀測點

AI賦能閱讀推廣的價值評估指標體系不僅應涵蓋服務評估的通用指標，還應突出前文所述四個維度的評估內容，圖書館應結合評估內容、評估指標、評估方法和評估協作的新要求，設計核心指標。同時，其應秉承以評促建的原則，對現行工作的不足之處進行深入分析，使相關內容得以在評估體系中體現。AI賦能閱讀推廣的價值評估的觀測點主要有三點，第一，與素養教育相關的評估指標。當前，圖書館對數據素養教育、媒介信息素養教育以及AI素養教育評估的重視程度不足，圖書館應充分展現其在提升用戶數據素養、媒介信息素養和AI素養方面的價值，設計相關指標并納入評價體系。第二，與數據服務相關的評估指標。圖書館對數據資源的關注度有待提高，數據作為優質生產要素，能夠促使新的生產力形成。圖書館需要通過數據資源評估來優化數據標準、提高數據質量、打破數據孤島、加速數據流通并釋放數據價值。數據服務作為閱讀推廣的新增內容，應在價值評估中得到體現。第三，與館員能力建設相關的評估指標。圖書館對閱讀推廣館員能力評估的關注不足，圖書館需要通過開展館員培訓，全面提升館員的專業素養與服務能力，增強圖書館的服務效能。綜上所述，基于AI賦能閱讀推廣價值評估的四個維度，并結合對現行工作不足之處的深入思考，文章初步構建AI賦能閱讀推廣的價值評估維度和主要觀測指標（如表1所示）。

四、AI賦能閱讀推廣的價值評估優化路徑

（一）健全評估框架

伴隨AI與圖書館業務的深度融合，圖書館智慧化轉型加速推進，傳統的資源導向型評估體系亟待升級，轉向以服務質量和實際效益為核心的新型評估范式。圖書館應設立專門的研究小組，通過探索構建專項評價模型，以及開展深入的實證研究和廣泛的意見征集，構建一個邏輯嚴謹的價值評估框架。第一，探索構建專項評價模型。AI賦能閱讀推廣的價值評估應以科學的理論模型為指導，圖書館應明確評估框架的基本要素，包括評價目標、評價主體、評價內容等方面[4]。第二，深入的實證研究。圖書館應通過文獻綜述、比較研究、焦點訪談等多元化的研究方法，對評估的主要內容進行多級分解，細化為具體可操作的評估觀測點。第三，廣泛的意見征集。在初步構建評估框架后，圖書館應向文化服務機構、用戶等廣泛征集意見，以促進評估框架的持續優化。

（二）完善評估要素

圖書館應結合具體業務情境，聚焦評估模式、方法和技術等要素建設，推動圖書館評估服務的創新發展。第一，創新評估模式。在服務能力評估層面，圖書館應由過去側重于服務資源能力的評估模式逐步轉向服務領導力、服務保障能力、服務運作能力等并重的評估模式。服務領導力涉及圖書館在閱讀推廣領域的戰略定位、使命與愿景、資源配置等；服務保障能力涉及在閱讀推廣過程中的技術支撐、內部服務協同度等；服務運作能力涉及直接或間接為用戶創造利益的閱讀推廣相關活動。第二，創新評估方法。圖書館應引入多元評估主體，打破數據孤島，激活組織內各系統數據，融合應用數據證據、推斷性證據、征集性證據、觀察性證據以及其他定性定量證據，以客觀評估閱讀推廣的價值。第三，創新評估技術。圖書館應推動數字技術、智能技術在閱讀推廣價值評估領域的創新應用，在確保用戶數據安全和其個人隱私得到充分保護的前提下，利用機器學習與數據挖掘技術分析和處理用戶的閱讀數據和檢索痕跡，捕捉用戶需求，利用數據可視化技術展示相關結果，以不斷優化評估工作。

（三）強化評估協作

圖書館需要梳理評估流程，成立多方參與的協作評估聯盟，明確各方角色，并構建高效溝通機制以推動評估實踐創新。第一，明確評估主體。圖書館應對評估過程中涉及的利益相關方進行梳理，如用戶群體、信息技術部門、數據分析師、系統供應商，以及參與合作的其他社會機構等。第二，明確評估任務。圖書館應根據評估周期各階段需求，結合利益相關方的專業技能優勢，科學分配其在規劃制定、實施推進、成果轉化等環節的具體職責。第三，加強溝通交流。圖書館應建立利益相關方之間的信任關系，確保利益相關方全面參與評估過程；制訂溝通計劃，完善定期溝通和定期反饋機制，明確溝通的頻率、方式、內容及參與者；通過定期開展會議、問卷調查等手段收集各方反饋意見，以便及時發現評估中存在的問題并采取相應的改進措施。第四，推動經驗分享。圖書館應推動利益相關方圍繞閱讀推廣評估的挑戰，以問題為導向，開展項目化合作，引導參與者分享實踐經驗、表達觀點和意見，包括合作開發服務評估框架、評估工具包，發展研究數據服務項目，完善基礎設施等。

（四）提升館員能力

為全面提升館員的服務評估能力，圖書館應設立專職崗位，明確能力標準，并通過開展培訓來持續提升館員的實操技能。第一，設立專職崗位。圖書館應設立評估館員崗位，并制訂工作實施細則，以明確崗位職責、任職資格與條件、行政級別、任用程序以及管理考評等相關事宜。第二，明確能力標準。圖書館應從評估基礎知識、評估倫理、評估方法與策略、研究設計能力、數據采集與分析能力、交流與匯報能力、宣傳與推廣能力、協作能力、項目管理能力、培訓與輔導能力等多個維度，按照初、中、高三個層級，詳細列舉具體能力要求，設計多維度的館員能力評估標準，以協助館員識別自身能力差距，并在職業生涯中尋求持續提升。第三，強化培訓與實踐。圖書館應制訂評估館員培訓計劃，通過講座與報告、專題研討和工作坊、專業課程學習、國內外學術會議學習等多種形式，強化館員的評估意識、優化其知識結構、提升其業務技能和職業素養。同時，圖書館應強化考核，鼓勵和引導評估館員積極參與實踐項目評估，學習不同評估領域的知識，及時記錄實踐過程，積極反思與總結實踐經驗，開展同伴學習，在交互與反饋中發現問題并尋求建議，持續提升評估能力。

［參考文獻］

[1］李丹.圖書館規范應用人工智能技術的策略思考[J].傳播與版權，2025（07）：53-55.

[2]潘雨亭，劉培旺，何穎芳，等.評估的力量：推動公共圖書館改革與創新［J］.四川圖書館學報，2024（02）：19-27.

[3]IFLA.Facing the future with confidence：IFLA TrendReport2024[EB/OL].（2024-09-30）[2025-04-30].https：//www.ifla.org/news/trend-report-2o24-report-launched/.

[4］葉繼元.圖書館學期刊質量“全評價”探討及啟示[J].中國圖書館學報，2013（04）：83-92.