现探讨人工智能（AI）技术在地方高校图书馆服务“双一流”学科建设中的应用路径。通过分析当前图书馆面临的挑战与机遇，提出了基于AI技术的创新服务模式，如智能资源推荐、个性化学习支持、科研数据分析与可视化等。同时，提出了加强图书馆与学科合作、提升图书馆馆员AI素养、制定长远规划等实施策略，以期为地方高校图书馆在“双一流”学科建设中的服务提供新思路与方法。
在信息技术飞速发展的时代，人工智能（AI）作为一股不可忽视的力量，正深刻改变着各行各业的面貌，包括高等教育领域。地方高等教育作为我国高等教育制度的重要组成部分，担负着培育高层次人才、推动科技创新、服务地方经济发展的重要使命。“双一流”学科建设是中国高等教育发展的重要战略，也意在增强中国高等教育的全球竞争力和影响力。对地方高校而言，“双一流”学科建设不仅是提升自身办学实力和学术水平的必由之路，也是服务地方经济社会发展、促进区域创新驱动发展战略实施的重要途径。
高校图书馆作为知识传播、信息服务和学术研究的重要支撑机构，在地方高校“双一流”学科建设中发挥着至关重要的作用。图书馆不仅是文献资源等信息的集散地，更是学术交流、知识创新和文化传承的重要平台。然而，随着信息量的爆炸式增长和用户需求的多样化，传统图书馆服务模式已难以满足“双一流”学科建设对高质量信息服务的需求。如何有效利用AI技术，提升图书馆服务效能，有效管理和利用海量信息资源，提升服务质量和效率，更好地服务于“双一流”学科建设，成为当前图书馆界亟须探索的重要课题。因此，本研究旨在深入探讨人工智能时代地方高校图书馆如何创新服务模式，并提出相应的实施策略与建议，为地方高校图书馆在“双一流”学科建设中的服务提供新的思路与方法，为“双一流”学科的建设和发展贡献力量，为提升地方高校的教育质量和科研水平提供有力支撑。
人工智能与地方高校图书馆现状分析
地方高校图书馆的服务现状与挑战
地方高校图书馆作为地方高等教育体系的重要组成部分，一直致力于为师生提供丰富的文献资源、良好的学习环境和专业的信息服务。然而，随着信息技术的快速发展和信息量的急剧增加，地方高校图书馆面临前所未有的挑战。首先，信息资源的海量增长使图书馆在资源采集、整理、存储和利用方面面临巨大压力。传统的图书馆服务模式常以纸质文献为主，电子资源、网络资源的不断涌现，要求图书馆必须转变服务模式，实现信息资源的数字化、网络化和智能化。另外，用户需求的多样化对图书馆服务提出了更高要求。“双一流”学科建设背景下，师生对信息资源的需求更加专业、深入和个性化。图书馆需要提供更精准、更高效的信息服务，以满足不同学科、不同层次用户的需求。此外，地方高校图书馆还面临资金不足、人才短缺、技术落后等问题。这些问题不仅制约了图书馆服务水平的提升，也影响了“双一流”学科建设的进程。
“双一流”学科建设对图书馆服务的新要求
在“双一流”学科建设背景下，地方高校图书馆作为知识传播、信息服务和学术研究的重要支撑机构，面临新的挑战和要求。首先，图书馆需要提供更高质量的信息资源，包括国内外一流的学术期刊、论文、专著等，以及相关的数据库和检索工具。其次，图书馆还需要加强与国内外知名出版机构、学术团体的合作，引进和收藏高质量的信息资源，为“双一流”学科建设提供有力支撑。再次，图书馆要提供更专业的信息服务，包括学科导航、定题服务、科研数据分析等。最后，图书馆需要深入了解“双一流”学科的建设需求和研究方向，为师生提供定制化的信息服务，帮助他们更好地开展科研工作和学术研究。此外，“双一流”学科建设要求图书馆加强与其他高校和科研机构的合作与交流。通过共建共享信息资源、开展联合研究等方式，图书馆可以推动“双一流”学科间的交叉融合和协同创新。
人工智能在地方高校图书馆的应用场景
在图书馆服务中，人工智能技术主要应用于信息资源管理、智能检索、个性化推荐、虚拟参考咨询等方面。
智能资源管理与分类
人工智能技术为地方高校图书馆的资源管理与分类带来了前所未有的变革。在传统模式下，图书馆资源的采集、整理、存储及分类主要依赖人工操作，不仅耗时费力，而且难以保证分类的准确性和一致性。然而，随着AI技术的引入，这一状况得到了显著改善。在智能资源管理方面，AI技术通过自然语言处理（NLP）、机器学习等先进技术，实现了对新入藏文献资源的自动分类与标引。这一过程无需人工干预，即可快速且准确地完成。AI技术能够分析文献的标题、摘要、关键词等关键信息，然后根据预设的分类体系，将其自动归入相应的类别。这种自动化的处理方式，不仅提高了工作效率，还有效降低了人为分类可能出现的误差。
除了自动分类与标引，AI技术还能实现智能馆藏分析。通过大数据分析和可视化技术，图书馆能够实时了解馆藏资源的利用情况，包括哪些资源最受欢迎、哪些资源长时间未被借阅等。这些分析结果有助于图书馆优化资源配置，及时淘汰过时或不再受欢迎的资源，同时增加对热门和新兴学科领域的投入。这种基于数据的决策方式，使图书馆的资源管理更加科学、合理。
智能检索、推荐与虚拟参考咨询
AI技术为图书馆服务带来了革命性的变革，显著提升了服务效率与用户体验。在信息检索方面，通过引入自然语言处理（NLP）和语义理解技术，图书馆成功突破了传统关键词检索的局限。以往，关键词检索严格依赖用户输入的精确性，难以应对复杂多变的查询需求。而今，AI技术能够深入解析用户的查询意图，即便输入的信息模糊或不完整，也能精准匹配并返回相关且有价值的结果。
AI技术推动了智能推荐服务的升级。系统能够综合用户的历史借阅记录、浏览行为、搜索习惯等多维度数据，构建详尽的用户画像，从而深入洞察用户的兴趣偏好和需求特点。在此基础上，系统能够为用户精准推荐与其兴趣紧密相关的文献资源，助力用户发掘新的知识点和研究领域。这种个性化的推荐模式，不仅显著提高了资源的利用率，还激发了用户的知识探索欲望和学术成长动力。
AI技术为图书馆带来了虚拟参考咨询和智能助手服务。虚拟参考咨询系统依托先进的人工智能技术，能够与用户进行多轮对话，逐步澄清问题，并提供深入细致的解答。智能助手则能精准理解用户的复杂查询需求，并提供个性化和精准的回答。用户可以随时随地向图书馆提出咨询请求，无需受限于图书馆的物理开放时间或咨询人员在岗情况。图书馆通过构建智能问答系统，实现了24小时不间断的在线咨询服务，显著增强了图书馆的互动性和趣味性。
值得注意的是，AI技术在地方高校图书馆检索与推荐服务中的应用并非孤立存在，而是与图书馆的其他服务环节紧密相连。例如，智能检索与推荐服务可以与图书馆的学科导航、定题服务、科研数据分析等服务相结合，为用户提供全面且深入的学术支持。同时，AI技术还可以与图书馆的虚拟参考咨询、在线学习等服务相结合，为用户提供便捷高效的学习体验。这种方式不仅极大丰富了图书馆的咨询手段和服务方式，更显著提升了用户体验和满意度。随着AI技术的不断发展和深入应用，这些创新服务模式将在地方高校图书馆中发挥越来越重要的作用。
个性化科研支持与决策辅助
在科研活动日益复杂和数据量激增的当下，地方高校图书馆作为学术研究和知识服务的重要机构，正积极探索利用人工智能技术提升科研数据分析与可视化的能力。这一过程不仅有助于科研人员高效挖掘数据价值，推动学科发展，还增强了图书馆在“双一流”学科建设中的服务支撑作用。通过引入大数据处理和机器学习算法，实现了对科研数据的智能挖掘与分析。这些技术能够从海量的文献、实验数据、专利信息中自动识别并提取关键信息，构建知识图谱，揭示数据间的内在联系和潜在规律。这有助于科研人员发现新的研究方向和热点，提高科研效率和成果质量。
图书馆利用人工智能进行科研数据分析与可视化的最终目的，是为科研人员提供个性化的学术支持和决策辅助。通过数据可视化技术，图书馆可以将复杂的科研数据以直观、易懂的方式呈现出来，如趋势图、热力图、网络图等。通过可视化呈现，科研人员能够迅速把握数据的关键特征和内在规律，发现潜在的研究热点和趋势。例如，在文献计量学分析中，AI技术可以帮助绘制学科领域的文献共被引网络图，揭示不同研究主题之间的关联性和影响力；在科研项目管理中，通过可视化进度表和甘特图，科研人员可以清晰地了解项目执行情况和资源分配状况。这有助于科研人员更好地理解数据和分析结果，从而做出更准确的科研决策。通过深度挖掘用户的行为数据和偏好，AI系统能够构建用户画像，为不同学科背景的科研人员推荐相关的文献资源、研究工具和分析方法。
图书馆智慧学习与空间管理的创新探索
在数字化转型浪潮中，图书馆正逐步迈入智慧化发展的新阶段，积极探索将物联网、大数据和人工智能技术融入智慧学习与空间管理领域。这一创新举措旨在提供更加高效、便捷、个性化的服务，以充分满足师生日益多样化的学习需求，并同步优化图书馆的空间资源配置和利用率。
图书馆借助先进的AI技术手段，构建全方位的智慧学习环境。在这个环境中，智能感应设备如同图书馆的“眼睛”，时刻监测学习空间的使用情况。当监测到光线不足或温度过高时，这些设备会迅速作出反应，自动调节光线和温度，为师生提供舒适宜人的学习环境。这种智能化的环境调节，不仅提高了学习的舒适度，更彰显了图书馆的人文关怀。
此外，图书馆还通过数据分析深入挖掘用户的学习习惯和需求。借助大数据技术，图书馆能够精准描绘每位用户的学习画像，进而为他们推荐个性化的学习资源和建议。这种个性化的服务，帮助师生在浩瀚的知识海洋中迅速找到适合自己的学习材料，从而提高学习效率。
为了满足师生对学习空间灵活预约的需求，图书馆可以开发具备空间查询功能的移动应用技术。用户只需通过手机应用，就能轻松查看学习空间的实时使用情况，并预约适合自己的学习空间。这种智能化的预约方式，有效避免了空间冲突和重复预约的问题，大大提高了空间利用率。
人工智能服务“双一流”学科建设的路径探索
加强图书馆与“双一流”学科的深度合作
图书馆应与地方高校的“双一流”学科合作，共同建设具有学科特色的数据库，如专题文献库、学位论文库、专家成果库等，为学科研究提供丰富的信息资源支持。根据“双一流”学科的研究方向和需求，优化图书、期刊、数据库等资源的采购策略，同时推动与其他高校、研究机构的资源共享，扩大资源覆盖范围。
利用图书馆的空间和资源优势，定期举办学术讲座、研讨会、工作坊等活动，邀请“双一流”学科的专家学者进行学术交流，促进学科间的交叉融合。为“双一流”学科的科研项目提供文献检索、数据分析、知识产权咨询等服务，助力科研项目的顺利进行和成果产出。
此外，将图书馆作为“双一流”学科学生的实训基地，为学生提供图书情报、数据分析、信息技术等方面的实践机会，培养学生的实践能力和创新思维。与“双一流”学科合作开展图书情报、信息管理等相关专业的联合培养项目，共同设计课程体系、实习计划，提升学生的专业素养和就业竞争力。
提升图书馆馆员的专业技能与AI素养
图书馆组织图书馆馆员学习AI技术的基本原理、发展趋势和应用场景，增强其对AI技术的理解和认识。同时，鼓励图书馆馆员在实际工作中应用AI技术，如参与智能系统的开发、测试和优化，提升AI技术的实践应用能力。此外，制订涵盖图书馆学、情报学、信息技术等领域的图书馆馆员的专业技能定期培训计划，确保图书馆馆员具备扎实的专业知识和服务技能。针对AI技术在图书馆的应用，开展机器学习基础、数据挖掘与分析、智能系统操作等专项培训，提升图书馆馆员的AI技术应用能力。
制定长远规划与持续改进措施
根据地方高校的整体发展战略和“双一流”学科的建设目标，明确图书馆在AI时代的发展战略和定位，确保图书馆的发展方向与高校和学科的发展需求相契合。同时，明确图书馆在AI技术应用方面的阶段性目标，如智能检索系统的优化、智能推荐系统的上线、大数据分析平台的建立等，稳步推进图书馆的AI技术应用。
建立用户反馈机制，定期收集用户对图书馆服务的意见和建议，及时发现并解决问题，不断优化服务流程，提高服务质量。关注AI技术的最新发展动态，及时将新技术应用于图书馆服务中，保持图书馆在技术方面的领先性和创新性。定期对图书馆的服务进行评估和调整，包括服务效率、用户满意度、资源利用率等方面，根据评估结果及时调整服务策略和资源配置。加强与国内外其他高校、研究机构、企业的合作与交流，共同探索AI技术在图书馆领域的新应用和新模式，推动图书馆的创新发展。
高校图书馆在“双一流”学科建设中扮演着举足轻重的角色。AI技术的引入，不仅显著提升了图书馆的服务效能，更促进了图书馆与“双一流”学科的深度融合。通过智能分析用户行为，精准匹配资源需求，图书馆能够为用户提供个性化、定制化的信息服务，助力科研人员攻克学术难题，推动学科发展。同时，AI技术还使图书馆在资源整合、服务提供等方面展现前所未有的高效与便捷，为“双一流”学科的建设和发展提供了全面有力的支持。在AI技术的赋能下，地方高校图书馆正逐步成为“双一流”学科建设的智慧引擎，为地方高校的学科建设和发展贡献着不可或缺的力量。
