人工智能赋能高校图书馆服务高质量发展

一、引言

高等教育数字化战略的深入推进，要求高校图书馆从传统文献服务向智慧知识服务转型。人工智能作为新一代信息技术的核心，通过机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术重构图书馆服务链条，推动服务模式从“被动响应”向“主动智能”转型。本文基于技术赋能理论，系统阐释人工智能与高校图书馆融合的理论基础、应用逻辑及发展路径，为实践提供学理支撑。

二、人工智能赋能高校图书馆的理论基础

技术接受模型（TAM）表明，用户对技术的感知有用性与易用性直接影响其采纳行为。人工智能通过降低信息获取门槛（如智能检索的“自然语言交互”）、提升服务响应效率（如自动化资源推荐），显著增强用户对图书馆服务的感知价值。知识管理理论进一步指出，人工智能通过知识抽取、关联与可视化，推动图书馆从“文献存储”向“知识生态”转型，实现知识服务的增值。

智慧服务生态理论强调，图书馆作为学术共同体的知识枢纽，需构建“人- 技术- 资源”协同的智慧环境。人工智能通过数据感知（如用户行为分析）、智能决策（如资源动态调配）与精准服务（如个性化推荐），形成“感知- 响应- 反馈”的闭环，推动服务从“标准化”向“精准化”升级。

三、人工智能赋能高校图书馆服务的理论框架

（一）资源建设：从经验驱动到数据智能

传统资源建设依赖馆员的学科经验与主观判断，存在资源结构失衡、供需错配等问题。人工智能通过构建“需求预测 - 资源采选 - 质量评估”智能链条，实现资源建设的精准化与动态化。

在需求预测层面，基于机器学习的用户行为分析模型（如借阅频率、学科关联规则挖掘），可预测学科发展趋势与资源需求热点；在资源采选层面，智能采选系统通过整合学术影响力指标（如被引量、下载量）、用户评价数据与学科规划目标，生成资源采购优先级清单；在质量评估层面，自然语言处理技术可对资源内容进行语义分析，识别低质量或冗余文献，优化馆藏结构。

（二）用户服务：从被动响应到主动智能

人工智能通过构建“需求感知 - 服务匹配 - 效果反馈”的智慧服务链，推动用户服务从“被动满足”向“主动赋能”演进。

在需求感知层面，基于计算机视觉与传感器技术的用户行为捕捉系统（如智能摄像头、RFID 标签），可实时记录用户在馆内的空间移动轨迹、停留时长及资源交互行为；在服务匹配层面，知识图谱技术通过关联用户学科背景、研究主题与资源属性，生成个性化服务方案（如定制化文献包、学术趋势报告）；在效果反馈层面，情感计算技术通过分析用户的语言反馈（如咨询记录、评价文本），识别服务满意度与潜在需求，驱动服务持续优化。

（三）空间重构：从物理场域到虚实融合

人工智能推动图书馆空间功能从“文献存储”向“知识交互”转型，形成“物理空间- 虚拟空间- 社会空间”融合的智慧场景。

在物理空间层面，物联网技术通过感知设备（如温湿度传感器、智能照明系统）实现空间的自适应调节；在虚拟空间层面，数字孪生技术构建图书馆的虚拟镜像，用户可通过移动终端远程访问资源与服务；在社会空间层面，智能社交系统（如学术社群推荐、虚拟学术沙龙）促进跨学科交流，推动知识共创。

四、人工智能赋能高校图书馆的实践路径

（一）技术嵌入：构建“云- 边- 端”协同的智能基础设施

技术嵌入是人工智能赋能的基础条件。高校图书馆需构建“云- 边-端”协同的技术架构：云端部署大模型训练与数据分析平台，实现资源调度与知识计算；边缘端（如智能终端设备）嵌入轻量化算法模型，支持实时交互；终端层（如用户移动终端）通过API 接口接入智能服务，形成无缝衔接的服务网络。

同时，需建立数据治理体系，制定统一的数据标准（如元数据规范、用户画像标签体系），解决异构系统间的数据孤岛问题，为人工智能模型训练提供高质量数据支撑。

（二）服务创新：以用户需求为导向的场景化设计

服务创新需遵循“场景驱动”原则，围绕用户学术生命周期（如课程学习、科研创新、职业发展）设计智能服务场景。例如：在课程学习场景中，智能辅导系统通过分析课程大纲与学生提问记录，生成知识点图谱与学习路径推荐；在科研创新场景中，智能文献分析工具通过主题聚类与趋势预测，辅助研究者识别研究空白与创新方向；在职业发展场景中，智能生涯规划系统通过关联行业需求与学术技能，提供技能提升建议与资源导航。

（三）治理优化：构建“技术- 伦理- 制度”协同的保障体系

人工智能的应用需平衡效率提升与伦理风险。高校图书馆需建立“技术 - 伦理 - 制度”协同的治理框架：技术层面，引入可解释人工智能（XAI）技术，确保算法决策的透明性与可追溯性；伦理层面，制定《人工智能应用伦理准则》，明确数据隐私保护、算法公平性与责任归属原则；制度层面，完善智能服务标准与应急预案，建立用户反馈机制，推动技术的持续迭代与优化。

五、人工智能赋能的理论反思与发展展望

（一）理论反思：技术赋能的边界与人文坚守

人工智能的应用需警惕“技术万能论”的误区。图书馆的核心价值在于人文关怀与学术传承，技术赋能的本质是工具理性与价值理性的融合。过度依赖算法可能导致服务同质化、用户隐私泄露等问题，需通过“人机协同”模式（如馆员与智能系统的协作）保留人文温度，避免技术异化对学术生态的冲击。

（二）发展展望：从智能服务到智慧生态

未来，人工智能将推动高校图书馆从智能服务向智慧生态跃迁。一方面，认知智能技术的突破（如情感计算、因果推理）将使图书馆具备更强的情境感知与主动服务能力；另一方面，开放科学理念的普及将促进图书馆与科研平台、学术社区的深度融合，构建“资源- 服务- 社区”一体化的智慧学术生态。

六、结论

人工智能赋能高校图书馆服务高质量发展，既是技术驱动的必然选择，也是高等教育数字化转型的内在要求。通过构建“技术嵌入- 服务创新- 治理优化”的协同框架，高校图书馆可推动服务从“精准化”向“智慧化”升级，最终实现“以用户为中心”的学术支持使命。未来需进一步深化理论研究，探索技术应用与人文价值的平衡路径，为高等教育高质量发展提供坚实支撑。

参考文献：

[1] 潘琼 . 高校“ 人工智能 + 图书馆” 智慧服务体系的创建[J]. 科技资讯 ,2024(13)

[2] 李丽丽 . 人工智能赋能公共图书馆智慧服务研究 [J]. 采写编 ,2025(06)