在高职院校智慧图书馆的建设中,强化馆员的技术能力和技术素养的培养是必不可少的。智慧图书馆依赖于人工智能、大数据、物联网等信息技术,因此馆员必须具备一定的技术能力,包括技术应用研究和创新能力,这对于图书馆的持续发展至关重要。提升智慧馆员的专业素养不应只关注设备的引进,还应重视馆员的技术能力和技术素养的培养,只有两者并重,才能真正推动智慧图书馆的发展。图书馆应在智能智慧社会中找到自己的定位,高职院校应督促图书馆馆员持续关注智慧科技的发展,跟上时代的步伐,不断提升专业素养。在语义关联矩阵中,由起始入口词选择任意某个兴趣点,系统会找出两者之间潜在的5条隐性知识链路。综合智慧导读一体化智慧导读面向平台运...
图书馆构建阅读推广智慧服务体系时,遵循用户中心化原则尤为关键。用户中心化原则强调将用户需求和体验置于所有服务设计和实施的位置,并要求图书馆针对用户需求持续创新和优化。首先,图书馆要在功能设计、服务流程及内容提供等方面,以用户的实际体验为依据精心设计服务,如图书馆网站和在线资源平台应提供清晰和易操作的界面,确保不同年龄层的用户均可轻松访问和利用;其次,用户中心化原则还强调包容性设计的重要性,确保图书馆服务对所有用户开放。图书馆应对物理空间开展无障碍改造,对在线服务实行优化,满足不同用户的具体需求;图书馆应利用反馈机制持续优化服务。图书馆应建立高效的用户反馈系统,定期收集和分析用户使用情况及满意度...
随着智慧社会的发展,高职院校图书馆也迎来了发展的新高峰。智慧图书馆的智慧馆员的专业素养与职业道德决定了高职院校图书馆服务的质量与成效,直接影响着智慧图书馆的发展水平。在智慧图书馆建设中,馆员队伍的培养要求更高、难度更大、更为复杂。培养大量智慧馆员队伍是当前和今后高职院校图书馆发展工作任务。加强智慧图书馆背景下高职院校图书馆馆员的建设也是图书馆转型的必然要求,应培养适应智慧图书馆发展的馆员队伍,跟上智慧社会的步伐,从而提升高职院校图书馆智慧服务的能力,满足高职院校和社会的需要。上海半坡是专门为图书馆提供文献知识服务的公司。天津智慧导读前景随后进行数据清洗,剔除无效、错误或无关数据,保证数据质量。...
智慧图书馆是数字时代图书馆领域的一次**性发展,旨在通过信息技术和AI等,满足日益增长的数字信息需求和不断变化的用户需求。据统计,全球数字数据的产生量已达到每天1.5TB,并以每年20%的速率快速增长。这种大数据环境为用户提供了前所未有的信息量,也对图书馆的服务模式提出了新的要求。智慧图书馆通过整合数字化资源,包括电子书、学术期刊、多媒体内容等,构建了庞大的信息库。这些资源的数字化不仅使用户能够远程访问海量文献,还通过智能化的搜索和检索系统,使资源获取和使用变得更加便捷和高效。此外,智慧图书馆利用AI,采用自然语言处理和机器学习等,分析用户行为和偏好,为其提供了个性化的阅读推荐和学术导航,大幅...
阅读服务包括阅读素养教育、读物供给、辅助阅读等内容。智慧阅读服务是在新一代信息技术支持下,赋予系统或平台“查看”“倾听”“理解”“交流”等功能,并与服务人员、用户交互,实现快速、精细和个性化的阅读服务[5]。研究者对智慧阅读服务的分析通常根据服务构成要素从不同层面展开。智慧阅读服务系统与平台方面的研究主要包括出版与阅读服务系统、图书馆阅读服务系统等。已有研究表明,基于人工智能的英语多模式在线阅读平台能有效提高学生的英语成绩[6]。基于用户画像构建智慧阅读推荐系统是图书馆阅读服务系统的重要研究领域,从而为解决多样化需求与无差别推荐之间的矛盾提供思路[7]。杨新涯等对重庆大学京东阅读平台的用户数字...
图书馆构建阅读推广智慧服务体系时,遵循用户中心化原则尤为关键。用户中心化原则强调将用户需求和体验置于所有服务设计和实施的位置,并要求图书馆针对用户需求持续创新和优化。首先,图书馆要在功能设计、服务流程及内容提供等方面,以用户的实际体验为依据精心设计服务,如图书馆网站和在线资源平台应提供清晰和易操作的界面,确保不同年龄层的用户均可轻松访问和利用;其次,用户中心化原则还强调包容性设计的重要性,确保图书馆服务对所有用户开放。图书馆应对物理空间开展无障碍改造,对在线服务实行优化,满足不同用户的具体需求;图书馆应利用反馈机制持续优化服务。图书馆应建立高效的用户反馈系统,定期收集和分析用户使用情况及满意度...
阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果,而阅读认知策略则影响着阅读理解能力,情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程,认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件,无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试,开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能,助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少,作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下,海量知识存储训练的大模型面世...
基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则,分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中,原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据;构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源;构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案;构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具;构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据;构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据;构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。...
基本原则及立体复合、开放共享等数据资源建设原则,分原生数据存储模块、中间数据存储模块、智慧数据存储模块构建数据存储层。其中,原生数据存储模块分别构建业务场景数据库以存储用户数据、情境数据、态势数据;构建馆藏资源库以存储文本、音频、视频、图像等多模态数据资源;构建服务模型库以存储标准化、可重用的功能模型及服务方案;构建数智技术库以存储技术方案、应用模型、智能工具;构建设备状态数据库及日志数据库以存储架构运维相关软硬件数据;构建元数据库以存储业务元数据、技术元数据、操作元数据。中间数据存储模块分别构建融合数据库以存储模态间关联的融合数据;构建综合信息库以存储由实体、事件、关系组合表示的结构化信息。...
在数字化和信息化快速发展的背景下,图书馆作为知识与信息的重要传递者,亟须革新服务方式。因此,智慧图书馆的概念应运而生,旨在通过高科技手段,如人工智能(artificialintelligence,AI),提升服务效率和用户体验。智慧图书馆不仅是传统图书馆的延伸,还是信息技术与图书馆服务深度融合的产物。AI在信息检索、用户行为分析与个性化服务等方面,展现出巨大的潜力。当前,随着用户对信息服务需求的日益个性化和精细化,智慧图书馆需要提供更贴心和高效的阅读推荐服务。因此,研究并实施基于AI的个性化阅读推荐系统成为智慧图书馆发展的重要方向。这种系统不仅可以大幅提高图书馆的服务质量和运营效率,还能更好地...
智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分,具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集,产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据(即智慧数据),智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据,随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成,首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据,其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据,通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务,具体是将适配各业务场景的多维度标签、...
随着互联网的发展,内容生成方式经历了专业内容生成、用户生成内容、生成式人工智能三个阶段。专业内容生成指内容创作的主体是平台,平台雇用的保障内容的专业性,平台借助专业性的原创内容得到收益,例如,腾讯、优酷、得到等都属于专业内容生成。图书馆资源与专业内容生成结合,达成了图书馆从数据商购买数字资源数据库。用户生成内容指用户成为内容创作的主体,用户从内容的消费者变为内容的创作者,例如,微博等分享见闻的图文平台,抖音、快手等分享生活的短视频平台,豆瓣、知乎等书籍、电影作品的探讨交流平台。图书馆资源与用户生成内容结合,构成以OPAC书目下的书评、用户为自己标注的Tag用户白建生成内容。随着ChatGPT的...
建立激励机制可以激发智慧馆员的学习热情和主动性,这包括为参加培训和学习的馆员报销相关费用,以及对学习表现优异的馆员进行评选和表彰。在培训内容上,不仅要涵盖图书情报的专业知识与技能,还要重视培养专业精神和职业道德。培训方式应根据每个人的学习习惯和兴趣点进行个性化定制,以适应不同馆员的特点,同时结合工作岗位的具体需求,制订有针对性的继续教育计划,以实现高效率的学习成果。高职院校需要将智慧图书馆的建设放在重要位置,制定长期规划,并建立一个科学合理的培训体系。在人才引进方面,应特别注重吸引具有博士学位和高级职称的专业人员,他们的加入对于智慧图书馆的发展至关重要,可以参照引进教师的待遇标准,以确保能够吸...
智慧导读调用原生数据后依次通过模态识别、特征提取、融合计算三阶段的数据融合,实现多模态原生数据向聚焦特定服务目标的融合数据转化,经实体、事件、关系三种维度的信息抽取,实现融合数据向结构化综合信息有序转化,进而存储各类中间数据于相应数据库;调用中间数据后依次通过目标设定、方法模型及工具综合应用、结果评估三阶段的数据分析,实现数据价值深度挖掘以获取直接作用于图书馆数智服务的多维主题标签及深度数据,经知识融合、知识评估、知识推理三阶段的知识发现,实现多维主题标签及深度数据向满足任务智能决策需要的通用知识及领域知识转化,进而存储各类智慧数据于相应数据库。将更多的学科专业知识融汇起来,对潜在的相关知识进...
智慧导读**业务层首先以数智技术赋能模块内的技术簇为技术底座,支撑三类技术簇协同赋能数智服务层及智慧数据流转模块,即泛在感知技术簇赋能业务场景全要素智能感知,数据管理技术簇赋能数据资源全生命周期智能管理,情报服务技术簇赋能多方服务主体跨领域融合创新。其次通过智慧数据流转模块接受数智服务层的业务请求并灵活提供业务调用,同时与数据存储层进行高频率、大规模的数据流通业务,具体为通过应用接口、网络、传感器三类渠道的数据采集,实现图书馆外部多源异构数据的原始获取,经流批处理、数据清洗、数据集成三阶段的数据处理,有效增强数据质量并提高组织程度,进而存储各类原生数据于相应数据库;智慧图书馆作为图书馆事业发展...
内容语义组织方面。利用AIGC技术进一步加强馆藏学术资源、开放获取学术资源等质量内容的细粒度加工、对象化表示,如实现对学术论文中研究方法与研究结果等细粒度内容的标注,更好地揭示语义知识内容。比如,在提高中华古籍资源的阅读与利用效率方面,建立基于机器阅读理解的古文事件抽取算法[44],利用大模型从海量古文史料中挖掘结构化知识。(2)多模态内容创建方面。在知识组织的基础上,自动进行主题化、专题化文本分类,自动生成文本、图像、视频、音频等多模态内容,实现多模态内容的语义关联。结合用户阅读需求,还可以自动生成标题、摘要等推广信息,进行个性化学术资源推荐,而且可以预测同类用户的学术资源需求。比如,AIG...
首先,智慧导读系统会收集用户在阅读过程中的各种数据,包括但不限于用户的阅读时长、阅读偏好、阅读历史、点击行为、评论反馈等。这些数据可以通过用户在平台上的行为自动记录,也可以通过用户主动填写问卷或设置偏好等方式获取。收集到的原始数据可能包含噪声、重复或无效信息,因此需要进行数据清洗和预处理。这一步包括去除重复数据、填充缺失值、转换数据格式等操作,以便进行后续的数据挖掘工作。利用机器学习和数据分析技术,对用户数据进行深度挖掘。这包括对用户的阅读习惯、兴趣偏好、情感倾向等进行分析,发现用户潜在的阅读需求和兴趣点。同时,通过对用户数据的聚类、分类和关联规则挖掘等,可以发现用户群体之间的相似性和差异性,...
智慧数据源于大数据且是大数据的组成部分,具体是利用数智技术有效处理、分析海量多源异构的大型数据集,产生呈现多模态、多粒度、强操作性、精确性、高价值等特征的多源融合数据(即智慧数据),智慧数据经数据消费后与其他多源异构数据共同构成大数据,随着领域应用深化与数智技术发展实现智慧数据迭代。智慧数据由动态化的流通转化过程形成,首先是通过数据采集环节获取由各领域业务活动产生的多源异构、价值密度低的原生数据,其次通过原生数据处理环节产生具备可解释性、开放性、相关性的中间数据,通过中间数据分析环节产生可推理、情境化的智慧数据。智慧数据用于智能完成具体业务领域下的特定任务,具体是将适配各业务场景的多维度标签、...
AI在智慧图书馆中的应用主要体现在信息检索和文本分析两大领域,能***提升智慧图书馆的工作效率和用户体验。在信息检索领域以智能搜索引擎为例,数据显示,用户在使用这些工具时,搜索关键词的使用率减少了20%以上。这是因为智能搜索引擎能够更准确地理解用户的查询意图,并提供相关的搜索结果。在文本分析领域,AI能够处理和分析海量文本数据,从中提取出有价值的信息。这对智慧图书馆尤为重要,因为全球存在数十亿份电子文献需要高效管理。利用AI,智慧图书馆可以自动化完成文献分类、关键词提取以及信息摘要生成,从而提升数字文献的管理效率,优化资源整理流程。采用AI,智慧图书馆可实现文献分类、关键词提取以及信息摘要自动...
阅读理解能力直接关系到学术阅读的效果,而阅读认知策略则影响着阅读理解能力,情境、技术、体验等要素影响阅读认知过程,认知神经科学视角下的数字阅读认知机制包含注意吸引、识别聚焦、关联推理和学习建构4个阶段[47]。以前受制于技术条件,无法提供个性化、动态性与精细性的阅读认知策略服务。人工智能环境下,AMiner、YewnoDiscover、PaperDigest等平台开展尝试,开发自动综述、生成解读视频、研究要素分享提供等功能,助力于“识别聚焦”与“关联推理”过程。但提供此种服务的平台数量仍较少,作为学术用户常用数字入口的文献数据库在此方面有待优化。AIGC技术环境下,海量知识存储训练的大模型面世...
建立激励机制可以激发智慧馆员的学习热情和主动性,这包括为参加培训和学习的馆员报销相关费用,以及对学习表现优异的馆员进行评选和表彰。在培训内容上,不仅要涵盖图书情报的专业知识与技能,还要重视培养专业精神和职业道德。培训方式应根据每个人的学习习惯和兴趣点进行个性化定制,以适应不同馆员的特点,同时结合工作岗位的具体需求,制订有针对性的继续教育计划,以实现高效率的学习成果。高职院校需要将智慧图书馆的建设放在重要位置,制定长期规划,并建立一个科学合理的培训体系。在人才引进方面,应特别注重吸引具有博士学位和高级职称的专业人员,他们的加入对于智慧图书馆的发展至关重要,可以参照引进教师的待遇标准,以确保能够吸...
AIGC即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,AIGC技术可以被看作是用户生成内容(UserGeneratedContent,UGC)及专业生产内容(ProfessionalGeneratedContent,PGC)的进一步扩展和深化,开创了一种全新的内容创作方式。在技术层面,AIGC技术融合了自然语言处理、预训练模型、多模态技术、深度学习等先进技术,通过计算机算法及相关模型自动产生多样化的内容,构成了一个用于自动生成内容的综合性技术体系。智慧导读可以根据读者的需求和兴趣进行个性化推荐。福建智慧导读联系人大数据和人工智能...
图书馆构建阅读推广智慧服务体系时,遵循用户中心化原则尤为关键。用户中心化原则强调将用户需求和体验置于所有服务设计和实施的位置,并要求图书馆针对用户需求持续创新和优化。首先,图书馆要在功能设计、服务流程及内容提供等方面,以用户的实际体验为依据精心设计服务,如图书馆网站和在线资源平台应提供清晰和易操作的界面,确保不同年龄层的用户均可轻松访问和利用;其次,用户中心化原则还强调包容性设计的重要性,确保图书馆服务对所有用户开放。图书馆应对物理空间开展无障碍改造,对在线服务实行优化,满足不同用户的具体需求;图书馆应利用反馈机制持续优化服务。图书馆应建立高效的用户反馈系统,定期收集和分析用户使用情况及满意度...
AIGC即人工智能生成内容,是一种利用先进的人工智能技术自动生成文本、图片、语音、视频等各种形式内容的过程。在应用层面,AIGC技术可以被看作是用户生成内容(UserGeneratedContent,UGC)及专业生产内容(ProfessionalGeneratedContent,PGC)的进一步扩展和深化,开创了一种全新的内容创作方式。在技术层面,AIGC技术融合了自然语言处理、预训练模型、多模态技术、深度学习等先进技术,通过计算机算法及相关模型自动产生多样化的内容,构成了一个用于自动生成内容的综合性技术体系。将更多的学科专业知识融汇起来,对潜在的相关知识进行有效整合,切实提升图书馆馆藏资源...
随着互联网的发展,内容生成方式经历了专业内容生成、用户生成内容、生成式人工智能三个阶段。专业内容生成指内容创作的主体是平台,平台雇用的保障内容的专业性,平台借助专业性的原创内容得到收益,例如,腾讯、优酷、得到等都属于专业内容生成。图书馆资源与专业内容生成结合,达成了图书馆从数据商购买数字资源数据库。用户生成内容指用户成为内容创作的主体,用户从内容的消费者变为内容的创作者,例如,微博等分享见闻的图文平台,抖音、快手等分享生活的短视频平台,豆瓣、知乎等书籍、电影作品的探讨交流平台。图书馆资源与用户生成内容结合,构成以OPAC书目下的书评、用户为自己标注的Tag用户白建生成内容。随着ChatGPT的...
智慧导读是一种利用人工智能技术进行个性化阅读推荐的服务。它基于用户的兴趣、阅读习惯和历史记录等信息,自动分析并推荐符合用户兴趣的文章、新闻、书籍等内容,帮助用户更快速地获取到自己感兴趣的内容。智慧导读的实现离不开大数据和机器学习技术,它需要对用户的数据进行深入的分析和挖掘,并建立相应的推荐算法模型,才能提供准确、实用的推荐服务。在教育领域,智慧导读也发挥着重要的作用。例如,在激发学生的阅读兴趣方面,智慧导读可以根据学生的年龄阶段和心理状态,提供具有吸引力的插图或儿歌因素的读物,以激发学生的阅读兴趣。同时,通过影视动画、电影等多媒体形式,也可以帮助学生更加简单地理解书中的内容,增强书本的吸引力。...
个性化阅读推荐系统的设计始于高效且精确的数据采集、处理与分析。在智慧图书馆中,用户每天进行搜索、阅读和下载等互动行为均会产生大量数据。以大型智慧图书馆为例,其每月会新增数千份电子书和期刊,且数百万用户的日常活动会生成海量数据记录,包括搜索查询、点击和下载等行为数据。这些数据是设计个性化阅读推荐系统的基础,需要收集和处理,以便后续进行分析和应用。数据采集必须***覆盖用户数据,包括用户的注册信息、借阅记录、阅读习惯,以及用户与智慧图书馆资源的交互方式等。依托上述数据,个性化阅读推荐系统可掌握用户的基本兴趣和偏好,鉴别用户潜在的兴趣领域和行为模式,从而为推荐给予数据方面的支持。信息社会快速发展下,...
智慧阅读虽被预设为数字阅读的高级形态,但其实现面临多重挑战。比如:数字媒介文本具有链接、分叉选择、非顺序等特性,读者阅读时需要采用与印刷时代迥然不同的阅读方式,因此,略读、跳读、信息检索式、瞬时性反馈阅读成为当下阅读的主流;认知神经科学研究发现,跳读导致前额叶皮层***减弱、长时记忆编码效率降低,人类元认知能力面临衰退的风险[10];数字时代的电子阅读进一步剥夺作者对文本意义阐释的权利,文本的网状结构使得“它有上千个进出口,读者可以从这些通道进进出出,作出自己的理解和解释”[11],这使得读者的主体性被算法逻辑主导,超链接架构带来的游牧式阅读使得人类的认知面临无根的困境。随着计算机技术的迅猛发...
智慧导读面向数智技术赋能多源异构数据资源有效融合、数智业务实现智慧数据高效流转的需求,遵循业务流程化、业务智能化思想,分数智技术赋能模块、智慧数据流转模块构建业务层。其中,数智技术赋能模块迭代以大数据、人工智能为**的数智技术体系,按照数智服务的技术需要以技术簇为基座划分泛在感知、数据管理、情报服务技术簇,深度赋能以智慧数据流以及融合智慧数据的数智服务,提供聚焦图书馆生态协同应用场景的数据资源价值挖掘、流通转化、创新服务等能力。在语义关联矩阵中,选择任意概念节点作为兴趣点(x),可以找到与该兴趣点语义直接关联的概念节点(y)。品牌智慧导读便捷近年来人工智能生成内容(AI-GeneratedCo...
学术阅读具有专业性、持久性和高难度的特点,阅读过程中会面临阅读中辍、阅读拖延、信息回避、消极情感等,除了自我控制与管理之外,用户需要阅读行为管理服务。比如,上海师范大学开发的论文阅读系统[51],能助力学生深度阅读与学习,旨在提高学生的元认知能力。智慧图书馆等学术平台可记录、采集、分析用户在阅读前、中、后的数据,加强阅读行为管理服务。在阅读前,学术用户可利用AIGC技术生成自己的过往阅读报告、陪伴式答疑、个性化建议等,明确阅读方向与目标。比如,科大讯飞与北京师范大学联合推出“学科潜能和专业兴趣双核测评”,帮助学生了解、认识自己的能力,帮助学生测评在某一方面的水平。在阅读中,一些学生不了解自己在...