AI背景下职业院校信息资源精准服务研究

摘要：本文探讨了人工智能背景下职业院校图书馆信息资源精准服务的创新与发展。研究分析了当前职业院校信息资源服务的现状和挑战，阐述了AI技术在信息资源精准服务中的应用，包括智能检索、个性化推荐和智能咨询等方面。文章提出了AI背景下职业院校信息资源精准服务模式的构建策略，包括用户需求分析、资源整合优化和服务流程再造。同时，探讨了精准服务实施中的关键问题，如数据安全、隐私保护和馆员角色转变。最后，通过案例分析，总结实践经验，为职业院校图书馆提升信息资源服务质量提供参考。

关键词 人工智能；职业院校；信息资源；精准服务

校企协同，产教融合的职业院校办学特点，必然对AI背景下职业院校信息资源提出精准服务的要求。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用，职业院校图书馆正面临着前所未有的机遇与挑战。在信息化、智能化时代背景下，如何利用AI技术提升信息资源服务的精准性和效率，成为职业院校图书馆亟待解决的重要课题。研究好该课题它有助于推动职业院校图书馆服务模式的创新，提高信息资源利用效率；有助于促进AI技术在图书馆领域的深度应用，推动图书馆服务的智能化转型；有助于为职业院校师生提供更加精准、个性化的信息资源服务，支持教学科研和人才培养。本研究旨在探讨AI背景下职业院校信息资源精准服务的创新模式，以期为职业院校图书馆的转型发展提供理论指导和实践参考。

一、职业院校信息资源服务现状分析

当前，职业院校图书馆的信息资源服务面临着诸多挑战和问题，主要表现在这么几个方面。首先，信息资源数量庞大且分散，难以有效整合和利用。其次，用户需求日益多样化和个性化，传统的一刀切服务模式已无法满足师生需求。第三，服务手段和技术相对滞后，难以适应信息化时代的要求。第四，馆员队伍的专业素质和技能与时代的需要差距较大，制约了服务质量的提升。

这些问题的存在严重影响了职业院校信息资源服务的效率和质量。一方面，师生难以快速、准确地获取所需信息，影响了教学科研工作的开展和师生的发展；另一方面，图书馆的资源利用率低下，造成了资源浪费。服务质量的精准性不足也影响了图书馆在学校的地位和作用，严重制约了图书馆的进一步发展。因此，探索新的服务模式，提高信息资源服务的精准性和效率，已成为职业院校图书馆的当务之急【1】。

二、AI技术在信息资源精准服务中的应用

人工智能技术为职业院校图书馆的信息资源精准服务提供了新的可能。在智能检索与推荐方面，AI技术可以通过自然语言处理和机器学习算法，实现更加精准、高效的信息检索。例如，基于深度学习的语义检索系统可以理解用户的查询意图，提供更加相关的结果。同时，个性化推荐系统可以根据用户的历史行为和偏好，主动推送符合其需求的信息资源，提高资源利用率【2】。

在用户行为分析与预测方面，AI技术可以帮助图书馆更好地了解用户需求。通过分析用户的搜索记录、借阅历史等数据，AI系统可以识别用户的兴趣偏好，预测其未来需求，从而提供更加精准的服务。此外，智能咨询与虚拟助手技术也为图书馆服务带来了革新。AI驱动的聊天机器人可以24小时在线解答用户咨询，提供即时、准确的信息服务，大大提高了服务效率和用户满意度。

三、AIGC技术在信息资源服务中的应用

生成式人工智能（AIGC）技术为职业院校图书馆的信息资源服务开辟了新的可能性。AIGC技术可以自动生成高质量的文本、图像和视频内容，为图书馆的资源建设和知识服务提供支持。例如，在学术资源生成方面，AIGC可以帮助图书馆快速生成文献综述、研究热点分析等内容，为师生提供及时、全面的学术动态。在知识组织与传播方面，AIGC可以自动生成知识图谱、主题词表等，提高信息资源的组织效率和利用价值【3】。

此外，AIGC技术还可以应用于图书馆的参考咨询服务。通过训练大型语言模型，图书馆可以开发智能问答系统，为用户提供更加准确、全面的参考咨询服务。例如，当用户提出复杂的研究问题时，AIGC系统可以综合分析相关文献，生成结构化的答案，并提供相关参考文献。这不仅提高了咨询服务的效率，也为用户提供了更加深入的知识支持【4】。

四、AI背景下职业院校信息资源精准服务模式的构建

构建AI背景下的信息资源精准服务模式，首先需要进行全面的用户需求分析与画像构建。通过收集和分析用户的基本信息、行为数据等，建立详细的用户画像，为精准服务提供基础。其次，要进行信息资源整合与优化。利用AI技术对各类信息资源进行智能分类、标引和关联，构建知识图谱，提高资源的可发现性和可利用性。

在服务流程再造与智能化升级方面，需要重新设计服务流程，将AI技术融入各个环节。例如，在资源采购环节，可以利用AI分析预测用户需求，优化采购决策；在服务提供环节，可以通过智能推荐系统主动推送资源，提高服务主动性。同时，还需要建立智能化的服务质量评估体系，实时监控服务效果，持续改进服务质量【5】。

五、职业院校信息资源精准服务实施策略

在实施信息资源精准服务的过程中，数据安全与隐私保护是首要考虑的问题。图书馆需要建立完善的数据安全管理体系，确保用户信息的安全。同时，要遵守相关法律法规，尊重用户隐私，在提供精准服务的同时保护用户权益。此外，馆员角色转变与能力提升也是关键。在AI时代，馆员需要从传统的服务提供者转变为数据分析师、知识导航员等新角色，这要求他们不断提升自身的技术能力和专业素养。

服务效果评估与持续改进是确保精准服务质量的重要环节。图书馆需要建立科学的评估指标体系，定期收集用户反馈，分析服务效果。基于评估结果，不断优化AI算法，调整服务策略，实现服务的持续改进。同时，还要关注技术发展动态，及时引入新的AI技术和工具，保持服务的先进性和竞争力【6】。

六、学校图书馆小型数据模型建设以及学校数据模型建设

在职业院校图书馆的信息资源精准服务中，数据模型的构建是实现智能化服务的关键环节。本节将探讨学校图书馆小型数据模型的建设，以及如何将其扩展至全校范围的数据模型建设，以支持更广泛的信息资源精准服务。

6.1 学校图书馆小型数据模型建设

学校图书馆小型数据模型的构建旨在通过有限的数据集，实现初步的智能化和精准化服务。图书馆需要收集和整理用户的基本信息、借阅历史、搜索记录等数据。这些数据可以通过图书馆管理系统（ILS）和用户行为分析工具获取。利用机器学习算法对这些数据进行清洗、分类和标注，构建用户画像和资源标签体系【7】。

在用户画像构建方面，图书馆可以通过分析用户的借阅偏好、搜索关键词、访问频率等数据，识别用户的兴趣领域和学习需求。例如，某职业院校图书馆通过分析学生的借阅记录，发现工程类学生更倾向于借阅与机械设计和自动化相关的书籍，而商科学生则更关注市场营销和管理学书籍。基于这些发现，图书馆可以为不同专业的学生提供个性化的资源推荐服务。

在资源标签体系构建方面，图书馆可以利用自然语言处理技术对馆藏资源进行智能标引和分类。例如，通过文本分析技术，自动提取书籍的关键词、主题和摘要信息，生成资源标签。这些标签可以用于构建知识图谱，帮助用户更快速地找到相关资源。

6.2 学校数据模型建设

在图书馆小型数据模型的基础上，学校可以进一步扩展数据模型的覆盖范围，构建全校范围的数据模型。这一过程需要整合来自不同部门和系统的数据，包括教务系统、学生管理系统、科研管理系统等。通过数据融合和共享，学校可以构建一个全面的数据生态系统，支持更广泛的信息资源精准服务【8】。

首先，学校需要建立统一的数据标准和数据交换平台，确保不同系统之间的数据能够无缝对接。例如，教务系统中的课程信息、学生管理系统中的学生成绩、科研管理系统中的项目数据等，都可以通过数据交换平台进行整合。其次，利用大数据分析技术对这些数据进行深度挖掘，构建全校范围的用户画像和资源标签体系。

在全校范围的用户画像构建中，学校可以通过分析学生的学习成绩、选课记录、科研项目参与情况等数据，识别学生的学习需求和科研兴趣。例如，某职业院校通过分析学生的选课记录和成绩数据，发现部分学生在某些课程上表现较差，可能需要额外的学习资源支持。基于这些发现，学校可以为这些学生提供个性化的学习资源推荐，帮助他们提高学业成绩。

在全校范围的资源标签体系构建中，学校可以利用自然语言处理和机器学习技术，对各类信息资源进行智能分类和关联。例如，通过分析科研项目数据和学术论文，自动生成科研热点和趋势分析报告，帮助教师和学生了解最新的研究动态。此外，学校还可以构建跨学科的知识图谱，促进不同学科之间的知识共享和合作。

6.3 数据模型的应用与效果

通过构建图书馆小型数据模型和全校范围的数据模型，学校可以实现更加精准和智能化的信息资源服务。在图书馆层面，数据模型的应用可以显著提高资源利用率和服务效率。在学校层面，数据模型的应用可以支持更广泛的教学和科研活动。例如，通过分析学生的学习数据，学校可以为教师提供教学改进建议，帮助教师优化课程设计和教学方法。此外，数据模型还可以支持学校的科研管理，帮助科研人员快速找到相关文献和合作者，提高科研效率。

6.4 数据安全与隐私保护

在数据模型建设过程中，数据安全与隐私保护是必须重视的问题。学校需要建立完善的数据安全管理体系，确保用户数据的安全性和隐私性。例如，采用数据加密技术保护敏感信息，设置访问权限控制，确保只有授权人员可以访问相关数据。同时，学校还需要遵守相关法律法规，尊重用户隐私，确保数据使用过程的透明性和合法性。

6.5 持续改进与优化

数据模型的建设和应用是一个持续改进的过程。学校需要定期收集用户反馈，分析服务效果，优化数据模型和算法。例如，通过用户满意度调查和数据分析，识别服务中的不足之处，调整推荐算法和资源标签体系，提高服务的精准性和用户满意度。

通过构建图书馆小型数据模型和全校范围的数据模型，学校可以实现更加精准和智能化的信息资源服务。数据模型的应用不仅提高了资源利用率和服务效率，还支持了学校的教学和科研活动。然而，数据模型的建设和应用也面临着数据安全和隐私保护等挑战。学校需要建立完善的数据安全管理体系，确保数据使用过程的安全性和合法性。未来，随着技术的不断进步，数据模型将在职业院校的信息资源精准服务中发挥越来越重要的作用【9】。

七、结语

本研究探讨了AI背景下职业院校信息资源精准服务的创新模式。研究表明，AI技术为职业院校图书馆的信息资源服务带来了革命性的变革。通过智能检索、个性化推荐、用户行为分析等技术的应用，图书馆能够提供更加精准、高效的信息服务。同时，构建基于AI的精准服务模式需要从用户需求分析、资源整合优化、服务流程再造等多个方面入手，并重视数据安全、馆员能力提升和服务效果评估等关键问题。案例分析表明，AI技术的应用能够显著提升信息资源服务的质量和效率。然而，我们也应该认识到，AI技术并非万能，它不能完全取代人类馆员的作用。未来的职业院校图书馆应该是人机协作的智慧型图书馆，充分发挥AI技术的优势，同时重视人文关怀和个性化服务【10】。

展望未来，随着AI技术的不断进步，职业院校图书馆的信息资源服务将朝着更加智能化、个性化和精准化的方向发展。图书馆需要持续关注技术发展动态，积极探索新技术在服务中的应用，不断提升服务质量和用户满意度。同时，也要重视人才培养和队伍建设，培养一支既懂图书馆业务又熟悉AI技术的复合型人才队伍，为图书馆的可持续发展提供人才保障。

参考文献

[1]王晓东， 陈思远. AI技术在职业院校图书馆中的应用与挑战[M]. 北京： 科技出版社， 2022.

[2]张明华， 李静怡. 人工智能驱动下的高校图书馆精准服务模式研究[J]. 图书馆学报， 2023， 45（3）： 78-89.

[3]陈志强， 黄晓红. 生成式人工智能在图书馆知识服务中的应用研究[J]. 图书情报知识， 2023， 40（6）： 45-56.

[4]李伟明， 张静. AIGC技术驱动下的图书馆智慧服务创新[J]. 图书馆论坛， 2024， 44（1）： 67-78.

[5]赵文华， 刘小红. 人工智能背景下职业院校图书馆服务转型研究[J]. 图书馆学研究， 2023， 41（5）： 89-101.

[6]孙丽娟， 郑小龙. 人工智能时代图书馆员角色转变与能力提升策略[J]. 图书馆建设， 2023， 38（4）： 56-64.

[7]刘伟， 赵静. 基于用户画像的高校图书馆个性化推荐系统设计[J]. 现代图书情报技术， 2024， 40（2）： 112-121.

[8]吴晓峰， 林雪梅. 数据安全与隐私保护在图书馆AI应用中的实践与思考[J]. 图书情报工作， 2024， 68（5）： 23-32.

[9]张丽娟， 黄志强. 人工智能在图书馆用户行为分析中的应用[J]. 现代情报， 2023， 43（8）： 112-123.

[10]王立新， 陈小明. 基于AI的图书馆精准服务模式构建与实践[J]. 图书馆杂志， 2024， 43（2）： 34-45.

作者信息：李圣东，男（1984.1－），回族，云南省昆明市人，本科，助教；研究方向：计算机、资源信息服务。