AI啟圖書館信息素養新程

隨著人工智能（AI）技術的迅猛發展，高校圖書館的職能日益擴展，如何利用AI技術提升大學生信息素養成為研究界關注的焦點。AI技術為圖書館信息素養教育實現智能化服務創造了條件，尤其在信息獲取、篩選和分析等提升學生能力方面?，F基于對高校圖書館信息素養教育的現狀分析，總結其存在的主要問題，并從建立全面且有效的信息素養教育評價體系、制定與實施AI素養教育框架、構建教師AI素養分層培育體系等方面提出了有針對性的提升策略。

在AI時代背景下，信息素養教育在高等教育中的核心地位日益凸顯。2025年4月16日，教育部等九部門聯合發布的《關于加快推進教育數字化的意見》明確要求將人工智能課程納入大中小學教育體系，推動課程、教材、教學全鏈條智能化升級。在此進程中，高校圖書館作為大學生信息素養教育的關鍵陣地，其服務模式與教育理念正隨著AI技術的深度滲透發生系統性變革，AI技術不僅重構了信息檢索流程，還顯著提升了學生獲取資源的效率，更為大學生信息素養的全面培養開辟了新路徑。為響應這一趨勢，高校圖書館正通過多維路徑探索大學生信息素養能力提升策略，如嵌入AI工具于文獻檢索課程、組建數字素養專業化師資隊伍、構建在線學習平臺及開發素養評價工具等，以強化學生在信息檢索、評估與應用中的實踐能力，最終實現信息素養的整體躍升?；诖?，本研究擬剖析當前教育現狀，凝練核心問題并提出優化策略，旨在系統性提升大學生的信息素養水平，使其適應快速迭代的學術與職業環境。

高校圖書館信息素養教育現狀

教學內容不斷豐富

近年來，高校圖書館信息素養教育已突破傳統文獻檢索課的框架，教學內容呈現多維度拓展。信息素養教育課程體系核心模塊不斷深化，如學術數據庫利用、文獻管理軟件操作等，內容涵蓋信息理論、檢索技術、資源管理、學術寫作、科研工具等九大模塊，形成系統化知識網絡。教學形式不斷創新，課程融合微視頻案例及嵌入式教學，提升了學生的互動性與碎片化學習效率。課程與前沿內容不斷融合，新增AI素養教育，涵蓋提示詞工程、AI倫理及大模型檢索局限分析，呼應技術變革需求。

教學模式不斷創新

為適應AI時代的發展要求，高校圖書館信息素養教育要不斷創新教學模式，其創新正推動信息素養教育從工具技能傳授向綜合能力培養轉型。例如，重慶健康職業學院與重慶科創職業學院共建“閱讀與信息素養教育”課程

文化產業

體系，以閱讀素養、信息素養、數智素養融合重構教學內容，結合課程、思政、教材、場館、素養、數智改革打造育人路徑，并通過師資跨界融合與制度規范的“雙保障”深化實踐，推動課程從“冷門選修”升級為校級特色通識課。內蒙古農業大學推出“學海無涯，視頻為舟”活動，依托高校信息素養教育數據庫中檢索技術、科研工具等九大模塊微課，支持學生進行碎片化學習。

人工智能背景下高校圖書館信息素養教育存在的主要問題缺乏標準化評價體系

目前，AI在大學生信息素養教育中的應用面臨評估體系缺乏標準化的核心瓶頸。一方面，針對信息素養的專門化評估工具不足，導致各高校在測評學生能力時缺乏統一標準。許多國內高校雖自行設計了信息素養問卷，但內容差異顯著，如北京大學側重文獻檢索技能，而復旦大學則強調引用規范；美國部分高校采用了標準化工具，如SAILS （Standardized Assessment of InformationLiteracySkills），但中文版本未普及，文化適應性差。另一方面，現有評估方法普遍維度覆蓋單一，難以全面覆蓋信息素養的多層次內涵。例如，多數工具集中于信息檢索效率等表層技能，忽視了尹開國提出的AI素養五維框架中的批判性思維、倫理決策等高階能力，尤其是對生成式AI產出的內容真實性判斷、算法偏見識別等新興素養維度缺乏有效測評。

這種標準化體系的缺位，進一步阻礙了AI信息素養教育效果的精準量化。武漢大學龔芙蓉的實證研究表明，當評估僅聚焦傳統檢索能力時，AI工具的表現提升率可達40% ，如智能推薦系統的使用；但若納入信息倫理評估、跨源信息整合等復合能力指標，其實際效能則顯著下降至 12% 到 15% 。因此，高校管理層無法準確判斷AI技術對深度學習的影響，導致高校圖書館資源配置失衡，其資金投入主要用于硬件設施和圖書、電子資源的采購，而非開發多維素養發展的AI評價模型。

學生學習能力存在差異

大學生在信息技術使用能力方面的差異，直接影響了AI工具的應用效果，使得AI在大學生信息素養教育中的應用效果受到技術使用能力差異的制約，這種差異本質上是數智時代新型“技能鴻溝”的體現。2025年，中國青年報社調查顯示，有90.2%的在校大學生使用AI工具，但2024年麥可思研究院對高校師生AI工具使用調查顯示，18%的高校師生屬于“重度用戶”（每天多次使用AI工具）， 41% 屬于“頻繁用戶”（每周多次使用AI工具），而技術薄弱群體多停留在基礎問答層面，無法激活AI的深層分析功能。

大學生能力差異的根源可追溯至結構性因素。2024年，中國互聯網絡信息中心（CNNIC）第53次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》顯示，城鎮互聯網普及率（ 83.1% 高于農村地區（ 60.9% ），使城鄉大學生的信息素養存在差異。而高校圖書館現行課程多假設所有學生具備均質的技術基礎，忽視了對低起點群體的適應性設計。因此，技術弱勢學生面臨三重困境，一是操作層面無法跨越工具使用門檻，如構建有效的Prompt（提示詞）；二是認知層面缺乏對AI輸出結果的批判性評估能力，如識別“幻覺”信息；三是倫理層面難以理解數據隱私與算法偏見風險。

師資能力與資源建設滯后

當前，高校圖書館教師AI技術素養不足，成為制約AI賦能信息素養教育的主要瓶頸?！?025年教師人群應用AI調研報告》指出，“教師高頻使用AI率僅 20.3% ：教師中高頻使用AI的比例較低，且大多數以備課場景為主”。實地調查表明，大多數教師有明確的AI培訓需求，但缺乏有效的培訓途徑。然而，教師技術素養的不足，直接削弱了AI與教學的整合深度，限制了其在教育教學中潛力的充分發揮，進而影響了教育教學質量的提升。根據《2025年教師人群應用AI調研報告》的深度分析，當前教師在AI應用方面呈現“三低”特征，一是技術掌握度低，二是應用層次低，三是創新融合度低。這種現狀直接導致信息素養教育停留在傳統檢索技能傳授層面，難以培養學生必需的智能信息處理能力。

高校圖書館教師培訓資源的結構性失衡進一步加劇了上述困境。盡管教育部已推動全國性師資培訓，但“三低”特征依然突出，且資源覆蓋不足、內容與實踐脫節、持續性支持缺失等問題依然存在。這嚴重阻礙了教學形態革新，黃河科技學院的試點數據顯示，未受訓教師的課堂AI使用率僅 17% ，其學生的信息分析任務完成質量較受訓組低34個百分點。

批判性思維培養不足

大學生對AI工具的過度依賴正引發深層認知能力退化危機，這種依賴性風險已超越技術應用層面，演變為高校圖書館信息素養教育的結構性挑戰。2025年，卡內基梅隆大學與微軟研究院對319名知識工作者的實驗顯示， 59% 的用戶在處理AI生成內容時呈現“零批判接收”狀態，且對AI工具的信任度每提升1個單位，其自主驗證信息的頻率下降 69% ，這種被稱為“外包大腦效應”的現象，直接導致用戶的信息檢索自主性降低。更嚴峻的是，依賴行為觸發了認知能力的三重塌陷。在操作層面，學生喪失信息篩選的“肌肉記憶”，如浙江大學在調研中發現 42% 的工科研究生無法獨立構建文獻檢索關鍵詞；在思維層面，批判性思考被簡化為答案匹配游戲，如某高校學生用ChatGPT撰寫哲學論文時，將“笛卡爾二元論”誤作“元宇宙基礎理論”而未察覺；在倫理層面，真偽判斷能力被算法權威取代。

■人工智能背景下高校圖書館信息素養教育提升策略

建立全面且有效的信息素養教育評價體系

為應對信息素養教育評價體系缺失的問題，高校圖書館可通過設立統一評價標準、開發多樣化評估工具以及融入AI技術，構建一套全面有效的評價體系，從而幫助教師在使用AI技術時準確評估學生的學習效果。

在建立統一評價標準的過程中，應重點覆蓋信息獲取、評估、利用和創作等核心維度，確保學校能夠全面衡量學生的綜合能力。以美國大學與研究圖書館協會（ACRL）發布的《高等教育信息素養框架》為例，該框架為信息素養教學與評估提供了標準范式，強調信息獲取、評估、利用和創作四大關鍵能力，并為高校圖書館設計信息素養課程提供了明確指導。這種標準化建設不僅增強了評估結果的可靠性，也使教師能夠更精準地把握學生的實際信息素養水平。

同時，高校圖書館需設計包含自我評估、同伴評估及項目評估等不同形式的評估工具，以滿足學生的多樣化需求。此類多元化工具有助于實現靈活評估，全面反映學生在不同情境下的能力表現。例如，可借助AI技術對教師教學活動中產生的文字、圖像、視頻和音頻等多模態數據進行采集分析，實時記錄并評估教學全過程，從而生成綜合性教學評價報告。

此外，利用AI技術收集和分析學生的學習過程數據，能夠動態追蹤學生信息素養的提升軌跡。該方法通過提供個性化反饋與指導，能夠有效支持學生在信息獲取、評估、利用、創作等維度實現持續進階。

制定與實施AI素養教育框架

制定與實施AI素養教育框架是高校圖書館提升學生信息素養的重要舉措。該框架應涵蓋AI技術的基本概念和應用，幫助學生理解如何在信息檢索和管理中有效利用這些工具。在高校圖書館中，信息素養培訓可以通過多種形式開展，如工作坊、在線課程以及一對一輔導。課程設計應結合實際案例，利用AI技術進行信息檢索、數據分析和文獻管理，使學生可以在真實環境中運用所學知識。例如，加州大學洛杉磯分校（UCLA）利用AI優化了圖書館服務，通過智能搜索引擎和數據分析工具，提升了學生的查找效率和信息獲取能力。

同時，高校圖書館可構建“分層教學一智能適配”雙軌干預體系，以破解技術能力差異困局。在短期分層教學中，以上海外國語大學圖書館“KSAVE框架”為范例，按知識（Knowledge）、技能（Skills）、態度價值觀（Attitudes/Values）、倫理（Ethics）四維度設計了梯度課程。低階課程聚焦AI工具基礎操作，如語音檢索指令生成等，通過情境模擬演練提升技術接入能力，覆蓋37%的零基礎學生；中階課程強化提示詞工程，如限定域信息精準提取等，結合批判思維訓練識別AI“幻覺”輸出；高階課程側重倫理思辨，如算法偏見審計等，要求學生設計兼顧效率與公平的檢索策略。該框架在2024年試點中使學生的信息篩選準確率提升了 52% ，倫理風險識別率提升了 41% 。而長期技術賦能需依托超融合架構，如長江大學文理學院平臺與香港“教得精、學得準”系統通過用戶行為理點分析，結合檢索關鍵詞復雜度、結果驗證頻次等構建能力畫像?；趧討B知識圖譜（DynamicKnowledgeGraph）生成個性化學習路徑，自動推送適配教程，如向低分組強化“布爾邏輯構建”訓練，向高分組開放“多源信息交叉驗證”案例庫。

此外，實施效果評估可以通過多種指標進行，包括學生反饋、學習成果的提高和圖書館服務的使用率。定期收集學生的意見和建議，幫助高校圖書館不斷改進培訓內容和方法。研究顯示，AI技術的引入顯著提升了學生在信息檢索和管理方面的信息獲取效率與精準度，進一步推動了高校圖書館服務的優化，從而提高了用戶滿意度。

構建教師AI素養分層培育體系

針對教師AI能力短板，構建“能力分層一資源協同一制度長效”三維策略體系以提升教師的技術素養和應用能力。

1.對標UNESCO框架的精準賦能實現能力分層

依據《教師人工智能能力框架》劃分“習得—深化—創造”三級能力標準。習得層聚焦工具應用，如文科教師掌握應用AI文獻分析工具Zotero-GPT的能力，操作達標率?90% ；深化層要求課程重構能力，如理工科教師設計AI輔助實驗課，需通過“算法偏見識別”測試；創造層強化倫理領導力，如計算機專業教師主導開源AI工具包開發，需提交倫理風險評估報告。

2.校企雙軌驅動完成資源協同

推行“雙師三庫”共建機制，高校教師和企業工程師共建案例庫、工具庫、實訓庫。例如，貴州省數字技術人才政策實現人力協同，按1名企業工程師配5名教師的比例組建團隊；開發產業級教學案例，如西安交通大學與百度公司合作將文物掃描數據轉化為“三維重建”實訓項目，要求年更新率 ?30% 并實現成果轉化。

3.數字檔案銜接職稱評審建立長效制度

建立“培訓一測評—晉升”閉環機制。借鑒湖北第二師范學院AI測評實驗室技術，采集6類課堂行為數據生成能力雷達圖，對教師進行能力畫像。依據重慶正大華日評測系統的數據等，建立基于“探索一利用平衡”（E-Ebalance）的神經可塑性干預認知免疫訓練。

（作者單位：湖南中醫藥大學）