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        “雙一流”建設背景下高校圖書館學科精準服務對策研究

        2018-07-26 03:01:52儲節(jié)旺安徽大學管理學院安徽合肥230601
        現(xiàn)代情報 2018年7期
        關鍵詞:顯性雙一流粒度

        儲節(jié)旺 汪 敏(安徽大學管理學院,安徽 合肥 230601)

        2017年國務院印發(fā)關于“統(tǒng)籌推進世界一流大學和一流學科建設總體方案”的通知中提出了“雙一流”建設。所謂“雙一流”建設是指建設世界一流大學和一流學科,其中,一流學科是一流大學建設的基礎[1]。這一戰(zhàn)略是由中央政府直接主導施行的高等教育發(fā)展戰(zhàn)略,也是我國高等教育發(fā)展領域繼“211工程”和“985工程”后推進的又一重大決策。這有利于提升我國高等教育綜合實力和國際競爭力,推進一批高水平大學和學科進入世界一流行列或前列,實現(xiàn)我國從高等教育大國到高等教育強國的跨越。在信息技術時代,我國高校圖書館在“雙一流”建設方案的指引下,如何實現(xiàn)學科服務創(chuàng)新,開展學科精準服務,切實提高高校圖書館的學科服務能力,并彰顯高校圖書館在新時代的歷史使命和人文精神,是今后至少15年乃至更長時間內需要考慮的重大課題。

        筆者在中國知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中“以學科服務”為主題詞,對近五年的期刊文獻進行檢索發(fā)現(xiàn),學者對學科服務平臺[2-3]、學科服務團隊[4-5]、館員建設[6-7]、嵌入式學科服務[8-9]相關內容研究較多,且很多學者將學科服務從“書本位”轉向“人本位”[10]進行分析,但對學科精準服務相關主題進行探討的文章較為鮮見。因此,本文通過實證調查法對42所“雙一流”高校圖書館網(wǎng)站進行逐個查閱,掌握各高校圖書館開展的學科服務情況,準確了解當前我國圖書館學科服務的現(xiàn)狀,進而提出針對性建議,以期豐富學科精準服務相關研究,為未來我國高校圖書館更好地開展學科精準服務提供新的思路。

        1 基礎理論

        1.1 學科服務

        關于學科服務,盡管早在2003年我國就有學者對此進行了研究,但業(yè)界至今為止尚未出現(xiàn)對學科服務的統(tǒng)一定義。2003年張曉林[11]提出學科化知識服務的概念:他認為學科化知識服務是以學科館員為基礎的學科信息服務模式改革,它不再按照傳統(tǒng)的文獻服務流程工作,而更加關注科學研究(學科、專業(yè)等),提供學科信息化和內容知識化服務。2006年李春旺[12]在一篇文章中將“學科化知識服務”精煉為“學科化服務”,對其概念內涵仍舊保持張曉林教授的說法。陽海燕等[13]將學科服務定義為具有專門圖情信息檢索技術以及有相關學科背景的人才為學??蒲泻徒虒W提供信息檢索、加工、處理、整理的個性化服務。師曉青[14]認為學科服務是基于學科服務模式的創(chuàng)新和改革,認為學科服務模式是學科服務發(fā)展的重中之重。而孫楊[15]、康健等[16]則認為建設學科服務平臺是學科服務必不可少的一方面,建議對高校學科服務平臺進行統(tǒng)一規(guī)劃。在借鑒前人研究的基礎上,筆者將學科服務定義為根據(jù)學科用戶的特定需求,采用現(xiàn)代信息技術和軟科學研究方法,采集、選擇、分析、綜合學科情報和發(fā)展數(shù)據(jù),形成有價值的學科服務產品,在其館藏和館員的基礎上為圖書館用戶的科研和學習提供專業(yè)的學科信息與知識服務[17]。

        1.2 學科精準服務

        目前學界對學科精準服務也沒有明確定義。國外學者對精準服務研究主要基于信息技術的應用方面。Mobasher等[18]、Pierrakos等[19]學者認為將web挖掘技術用于網(wǎng)絡內容個性化服務十分有效。Castellucci等[20]相關學者研究具體的信息技術分析方法用于精準服務便利性,包括關聯(lián)分析、聚類分析等。而國內學者對其精準服務也有相關見解。朱韶華[21]將學科化精準服務定義為集成圖書館資源,精準捕捉用戶需求,滿足用戶個性化要求的服務。孫彤[22]將學科化精準服務概括為是基于現(xiàn)代化信息和知識管理技術對用戶個人小數(shù)據(jù)而提供的新型服務模式。馬曉亭[23]和鄭曉軍[24]認為提高學科精準服務的有效手段是利用大數(shù)據(jù)分析技術。據(jù)此,本文在借鑒前人定義的基礎上,將學科精準服務定義為基于圖書館不同層次的用戶需求,合理布局專業(yè)學科資源,利用各種信息技術來滿足用戶需求的一種個性化學科服務。學科精準服務是學科服務的更高階段,它強調服務精準,關注用戶體驗,它在克服傳統(tǒng)學科服務模式不足的基礎上,建立了以用戶為中心、以技術為支撐、以個性化定制服務為主導的新型服務理念。

        2 現(xiàn)階段我國高校圖書館學科服務調查研究

        2.1 學科服務現(xiàn)狀調查

        筆者通過訪問我國42所“雙一流”大學的圖書館學科服務網(wǎng)站,并對各高校的學科服務內容進行仔細搜尋,再對其進行統(tǒng)計分析后得到表1。從整合的調查數(shù)據(jù)可以看出,42所“雙一流”高校圖書館學科服務內容不盡相同、服務廣度也有所差別。值得一提的是,在這幾乎代表了我國所有高校中最高水平的42所雙一流學校中,有8所高校尚未開展圖書館學科服務,而且在剩余的34所高校中,有些高校雖然開設了學科服務,但只提供了部分信息內容,沒有展開具體服務。從各高校圖書館開展的學科服務內容來看,大體可以分為3個方面,其一是學科館員設置,主要包括館員聯(lián)系方式、館員職責、館員制度內容;其二是信息檢索方面,包括文獻信息檢索、科技查新、校內資源查詢等內容;其三是學科服務平臺建設,包括網(wǎng)站鏈接服務、院系平臺、資源推進、咨詢服務等內容。

        表1 42所“雙一流”高校圖書館網(wǎng)站學科服務內容

        表1(續(xù))

        2.2 學科服務與精準服務的差距

        從42所“雙一流”高校圖書館的學科服務調查現(xiàn)狀來看,其與學科精準服務之間還存在較大差距。主要體現(xiàn)在:一是學科服務意識不同,與精準服務理念存在差異。學科服務比較注重圖書館內部資源建設,以圖書館為主線。而學科精準服務以用戶為中心,圍繞不同的用戶提供差異性服務。二是學科服務內容單一化,主要概括為館員設置、信息檢索、服務平臺建設3個方面,缺乏創(chuàng)新性。而學科精準服務內容多元化,根據(jù)用戶不同需求,其服務內容也會相對應地發(fā)生變化。三是學科館員專業(yè)素養(yǎng)有待提高,給用戶提供專業(yè)性的咨詢解答以及洞悉用戶潛在需求是對學科館員基本的素質要求。精準服務利用信息技術給用戶提供專業(yè)性服務,根據(jù)用戶顯性需求預測用戶潛在需求。四是雖學科服務建立學科服務部門,但缺乏合理的管理機制,缺少統(tǒng)一的制度規(guī)范。而精準服務建立學科服務統(tǒng)一制度,再根據(jù)不同專業(yè)差異性區(qū)分。五是學科精準服務采取個性化定制服務,這是目前學科服務難以達到的層次。

        2.3 學科精準服務構建重點

        學科精準服務通過對資源的有效管理來進行學科化知識服務,最大限度滿足圖書館用戶的各種需求,支撐用戶教學科研學習工作[25]。學科精準服務是針對個體用戶提供個性化服務,其精準服務構建重點體現(xiàn)在兩個方面:其一在于合理配置資源,根據(jù)公共服務系統(tǒng)、移動終端、社會監(jiān)控等數(shù)據(jù),分析用戶群體行為特征,重點配置圖書館資源,包括最基本的圖書資源、信息設備、部門設置、財務資金等,進行動態(tài)調整,避免固化。其二在于信息技術支撐,精準服務注重個體發(fā)展,需要大數(shù)據(jù)技術識別個體用戶需求,人工智能技術再針對不同用戶提供個性化服務。例如清華大學圖書館利用機器人“小圖”[26]的各項功能(它具有強大的“逗悶子”功能,可以與用戶進行任意對話,為用戶提供咨詢服務,幫助用戶搜索資源,提供專業(yè)性的解答;并且具有自我學習功能,可以學習用戶教給它的知識)來滿足不同用戶的需求。學科精準服務既離不開基本的信息資源,也離不開信息技術的支撐。因此本文針對學科精準服務構建重點,提出相應對策,旨在促進高校學科服務能力進一步提高。

        3 “雙一流”建設背景下,圖書館學科精準服務對策

        為迎合高校“雙一流”建設的需要,高校圖書館學科服務需要尋求一條創(chuàng)新發(fā)展之路[27],目前大數(shù)據(jù)、人工智能技術的應用給圖書館學科服務帶來新的發(fā)展前景,圖書館學科精準服務在傳統(tǒng)學科服務的基礎上,可從以下4個方面進行完善。

        3.1 基于大數(shù)據(jù)的用戶需求精準識別

        隨著云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)以及物聯(lián)網(wǎng)等技術的發(fā)展以及它們和其它行業(yè)的跨領域融合,各行各業(yè)都開始引入這些技術來解決實際性問題。就高校圖書館學科服務而言,圖書館擁有豐富的數(shù)據(jù)資源,不但包括公開出版發(fā)行的文獻、期刊等靜態(tài)數(shù)據(jù),還包括各類用戶參與相關學科服務而生成的動態(tài)數(shù)據(jù),用戶如何從海量的數(shù)據(jù)中獲取有價值的數(shù)據(jù)是目前圖書館學科服務研究的重要方向。

        高校圖書館學科服務的對象具有差異性,每個用戶需要的資源也有所區(qū)別。圖書館利用大數(shù)據(jù)技術對用戶特征數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)進行挖掘、分析和整理,從而獲取有價值的,關聯(lián)性大的信息,以便于精準識別用戶需求。具體步驟包括:①根據(jù)大量的web日志[28],找出訪問該站點的用戶的瀏覽記錄,也可以查找IP地址、操作系統(tǒng)信息、數(shù)據(jù)查詢記錄、網(wǎng)頁瀏覽記錄等獲取原始數(shù)據(jù);②對獲取的原始數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗[29],刪除與圖書館學科服務的用戶不相關的信息數(shù)據(jù),提高數(shù)據(jù)的價值密度;③再利用相關數(shù)據(jù)技術以及數(shù)據(jù)軟件,如SPSS[30]、Python[31]等對清洗后的數(shù)據(jù)進行可視化分析,統(tǒng)計分類熱點區(qū)域,確定不同用戶群體的信息需求。此外,圖書館特別要注意識別用戶的顯性和隱性需求,而這種識別只有在大數(shù)據(jù)、機器學習等技術的幫助下才能更好實現(xiàn)[32]。大數(shù)據(jù)精準識別流程圖如圖1所示。

        圖1 大數(shù)據(jù)精準識別流程圖

        3.2 基于人工智能的服務個性化

        隨著人工智能(AI)技術不斷發(fā)展,相關技術已廣泛應用在各個領域,在信息爆炸時代,如何在海量的信息中找出自己需要的價值信息離不開相關信息技術的支撐。人工智能技術可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡算法的學習能力,篩選出用戶所需要的資源,根據(jù)用戶需求進行分析,得出相關行為的用戶特征并賦予不同標簽,再根據(jù)不同的標簽用戶推送不同的學科服務內容,從而實現(xiàn)個性化服務,其實質便是利用算法來猜用戶之所想,供用戶之所需[33],如圖2所示。

        圖2 人工智能服務個性化圖

        3.2.1 智能獲取信息

        如圖3所示,人工智能獲取信息可以分為兩種:靜態(tài)獲取與動態(tài)獲取。靜態(tài)是指獲取圖書館服務系統(tǒng)里存儲的用戶的基本信息,也就是注冊賬號時填寫的個人信息內容,包括姓名、專業(yè)、學歷、愛好等;動態(tài)是指圖書館根據(jù)用戶的瀏覽記錄、搜索查詢記錄來抓取用戶動態(tài)的信息行為。同時可以利用人工智能對用戶動態(tài)信息進行跟蹤記錄,獲取用戶的個性化信息。從用戶顯性和隱性行為進行跟蹤獲取(通過用戶對其學科服務的訪問意見、搜索內容,推薦用戶需要的相關信息是顯性跟蹤,根據(jù)用戶瀏覽網(wǎng)頁記錄、搜索查詢記錄來分析出用戶潛在需求資源是隱性跟蹤),人工智能技術根據(jù)用戶的實際情況和隱性操作來獲取用戶需求信息,推測用戶意圖。

        圖3 人工智能獲取信息圖

        3.2.2 智能推送資源

        根據(jù)獲取的用戶個性化的基本信息,建立用戶興趣模型數(shù)據(jù)庫[34]。根據(jù)用戶不同的興趣,篩選出用戶需要的信息資源,精確了解用戶的顯性和隱性需求信息,從而向用戶推送關聯(lián)性大的興趣資源。并且有效獲取用戶在圖書館的搜索查詢記錄、以及咨詢的服務記錄,向用戶推送搜索及查詢內容相關的信息資源;根據(jù)用戶的網(wǎng)頁瀏覽、智能下載記錄分析用戶的潛在意圖,推送用戶潛在興趣資源。采用智能推送服務模式[35],是根據(jù)用戶的愛好需求,在用戶興趣模型數(shù)據(jù)庫基礎上,更高效地向用戶推送學科信息資源。

        3.2.3 智能定制服務

        在網(wǎng)絡時代,數(shù)字資源尤為豐富。在數(shù)據(jù)系統(tǒng)中,可根據(jù)用戶的興趣模型智能定制一套適合用戶的信息資源系統(tǒng)[36]。用戶在登錄定制化服務系統(tǒng)時,系統(tǒng)會記錄用戶專業(yè)、愛好等相關學科資源,當用戶在系統(tǒng)中進行檢索時,系統(tǒng)會根據(jù)數(shù)據(jù)庫中保存的用戶記錄來向用戶推薦其最需要的服務或資源。而且定制化系統(tǒng)能夠不定時更新,從而為用戶提供更為精準的服務。

        3.3 細粒度化的知識集成服務

        所謂粒度[37]是知識的基本組成單元,它的大小是度量知識的抽象程度。從不同的角度和層次把知識劃分為不同的知識塊,每一個知識塊就是一個知識粒度。每一個粒度的大小都是由內部屬性(知識關聯(lián)描述)、外部屬性(其它知識關聯(lián))以及情景屬性(外部情景關聯(lián))三個方面構成。知識集成[38](Knowledge Integration)是運用科學的方法對不同層次、不同來源的知識進行分析整合,使分散的、陳舊的、顯性的以及隱性的知識集成為新的知識體系。細粒度化的知識集成是根據(jù)用戶所要求的信息要求,根據(jù)不同的用戶對知識進行分類,把用戶所需要的知識細粒度化,根據(jù)不同的知識服務動態(tài)調整知識粒度,再根據(jù)不同的粒度集成知識體系,再將其反饋給用戶,可以用四個模塊來表示細粒度化的知識集成服務:

        1)細粒度化顯性知識集成服務:首先確定顯性知識的細粒度化程度,把顯性知識進行分類,確定用戶的學科知識粒度,其次圖書館學科館員對每個學科顯性的知識粒度進行管理,整合成為新的顯性的知識,使其顯性知識更加整齊有序,顯性知識粒度方便用戶查找。

        2)細粒度化隱性知識集成服務:細粒度化的隱性知識集成就是如何把隱性的知識表示出來更好的為學科建設提供服務。隱性知識集成是指在學生、專家以及教師之間的知識轉移和共享,根據(jù)不同的用戶形成不同粒度的知識模塊,進而為學科用戶所共享。

        3)從隱性到顯性知識集成:把學科服務用戶的理論、實踐經(jīng)驗以及思想表示出來,也就是知識外化,集成顯性的知識粒度提供給用戶。

        4)從顯性到隱性知識集成:根據(jù)學科服務用戶所共享的顯性知識,用戶在一定基礎上,對顯性知識有一定理解后,將顯性知識內部化,形成新的思想,這是學科服務隱性需求的擴張。

        從這4個方面,將知識粒度集成服務用于學科建設,大大提高檢索的效率,構建“用戶需求—知識集成—實體資源”三級映射[39],滿足用戶的多粒度知識學科服務,將用戶的初始需求分為多個粒度的知識塊,從用戶瀏覽、搜索、咨詢等記錄收集各個粒度知識,把用戶對應的知識進行相應的整理分析,集合成不同粒度大小的知識系統(tǒng),從而根據(jù)用戶顯性和隱性知識粒度提供學科精準服務,使學科服務更有針對性。

        3.4 用戶精準定位和管理

        銷售理論的“二八定律”[40]定義是:服務收益的80%來自消費者總數(shù)的20%的高端消費者,而占據(jù)消費者80%的普通消費者只占服務的20%的消費收益,這一定律也同樣適用于圖書館學科需求服務領域。在圖書館學科服務中,根據(jù)服務需求的不同對用戶進行分類管理,將占服務需求總數(shù)80%的用戶定為高層次用戶,占服務需求總數(shù)20%的用戶定為中低層次用戶。根據(jù)用戶的不同層次進行定位,對高層次用戶提供需要的顯性資源以及潛在資源,制定特定的服務對策,使學科服務效益最大化,促進學校學科服務交流發(fā)展。對中低層次用戶我們要對其進行加強專業(yè)素養(yǎng)培訓,提供適宜的學科資源。

        各個高校的圖書館學科服務缺乏統(tǒng)一的管理機制,給學科精準服務帶來一些管理上的困難,因此圖書館需要構建一個統(tǒng)一的管理機構,制定嚴格的管理制度。針對每個學科部門,要明確管理要求,建立學科對接服務,每個學科服務部門建立個性化的管理對策,根據(jù)不同學科制定不同的管理方案;針對圖書館員,要設置激勵機制[41],提高館員服務積極性,增強館員專業(yè)素養(yǎng)。例如就某高校管理學院的圖情檔專業(yè)的學科需求而言,要了解圖書館、情報學以及檔案學不同方向的學生分別有什么需求,安排館員進行對接,再對用戶進行分類管理,了解圖情檔專業(yè)不同學歷的用戶的不同要求,建立這3個不同專業(yè)方向的學科服務管理制度,使其更好的服務用戶,同時也需要建立一個統(tǒng)一的管理機制,使其3個學科方向交叉融合,促進圖情檔專業(yè)更深層次的發(fā)展。

        根據(jù)這4個精準服務對策,在滿足普通用戶服務的前提下,制定個性化的精準服務對策,以此來提升圖書館的服務強度。通過“一對一”的個性化服務模式[42]的構建,滿足用戶顯性以及隱性的信息需求,加強圖書館與高層次讀者之間的粘合度,降低服務的邊際成本,提升圖書館學科精準服務的公共效益。

        4 結 語

        全文首先對學科服務及精準服務理論進行闡述,采用實證研究法對雙一流高校學科服務內容進行調查,分析學科服務與精準服務之間存在的差距,進而總結出相應的對策。盡管全文關于精準服務對策在圖書館實踐應用的分析還很粗淺,但是不影響對相關主題研究的重要性和必要性,在一定程度上還能夠推動圖書館學科精準服務進步,對圖書館學研究和圖書館事業(yè)產生積極影響,并能為未來該領域的發(fā)展提供理論和實踐借鑒。

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