智慧服务视角下的图书馆用户学习行为分析

赵 姗

(中共西安市委党校 图书馆,陕西 西安 710056)

0 引言

人工智能自1956年被J·麦卡锡(J.McAarthy)提出已经历63年的发展。据《2017新媒体联盟地平线报告:图书馆版》介绍,在国外已经将人工智能技术列为近5年的重点关注技术之一[1]。在国内,人工智能和智慧服务也成为影响图书馆发展的热点问题[2]。互联网时代的大数据呈现大量(Volume)、多样(Variety)、高速(Velocity)、价值(Value)的4V特性[3]。数据时代的特点影响着图书馆用户学习行为方式。图书馆用户的需求不再是对藏书位置、在馆与否信息的查找,更多的是希望图书馆能为用户提供信息数据的智能服务,让用户在图书馆可以对一个问题进行关联阅读、得到图书馆专业的启发或引导[4],找到最匹配的合理指导。这需要图书馆的用户服务从被动服务向“数据驱动”的智慧服务过渡。

智慧服务在提供数据资源和服务时更注重用户学习的交互性、知识学习的引导性和用户图书馆使用的体验感。要实现图书馆的智慧服务[5]就要依托于大数据、云计算、数据挖掘等AI(Artificial Intelligence)常见的计算机技术的应用,其中分析用户在图书馆的学习行为模型是技术应用的基础。根据用户行为数据分析,向用户提供不同信息资源和服务形式,例如:用户交流会、专家学术交流活动等,通过线下活动来达到帮助和促进不同用户在图书馆的学习实践活动[6]。

1 图书馆服务向智慧服务迈进的必然性分析

信息技术的发展与应用深刻地改变了人们生活的习惯,随着人工智能的应用,必将改变图书馆的硬件设施和信息服务的形式。当前人工智能技术主要应用于图书馆的空间设计、聊天机器人业务[7-8]、信息推荐服务等领域。国内图书馆智慧服务应用有:清华大学的“小图”、深圳图书馆的“小图丁”等,但是因为技术处于实践阶段,人工智能应用过程中仍有很多问题需要改善。

1.1 人工智能技术的革新是智慧服务应用的前提

人工智能技术的发展应用是图书馆智慧服务的前提,它使图书馆传统服务与智能技术融合衍生的智慧服务具有广阔的发展空间,如:智能信息检索系统、参考服务机器人、兴趣推荐系统等。云计算、大数据等技术的发展带动了图书馆数据化环境的发展,图书馆数据环境的成熟为智慧服务提供数据基础。信息技术、人工智能的发展促使图书馆数字化服务向智慧服务发展,智慧服务是机器自动服务、机器学习等图书馆服务在内涵和外延的深入拓展,是新技术和图书馆理念、制度结合形成的特色服务。此类服务的本质是人工智能技术不断发展、技术和图书馆服务融合加深的结果,是技术从实验到应用的过程。

1.2 挖掘用户需求是智慧服务应用条件

需求的发展导致服务的不断创新,技术的革新让图书馆用户对知识学习产生了深层次的应用需求。人工智能时代的到来,对图书馆用户学习行为有着显著的影响作用。图书馆服务的转型、管理理念和制度的革新让技术在图书馆领域更好地发挥作用,满足了知识时代用户终身学习过程中对文化和信息服务的需要。

现代的图书馆用户学习的特点在于学习轨迹的发散性和创新性,用户学习的知识源于现有知识,但在用户和图书馆系统的交互过程中通过图书馆智慧服务使得学习内容之间的关联关系得到多样呈现,创新思维被激发,学习、调查、决策不断交织,反复交互。从图书馆的智慧服务角度出发,智慧服务的最终目标是实现图书馆服务内容范围的拓展、服务方式的智能。除了提供传统的参考咨询、阅读推广、书目查询、借阅等功能外,深度挖掘用户需求,为用户提供精准信息、推荐相关知识和通过需求进行信息趋势预测成为现代图书馆智慧服务的重点。图书馆的智慧服务已经进入机器人阶段,通过互联网技术替代一些传统的人工服务,此类服务局限于服务形式的创新,只有深入挖掘图书馆用户学习过程中的需求才能运用人工智能技术实现服务内容和服务方式上的同步创新。人工智能技术在发掘用户学习需求方面优势明显,大数据的预测是传统统计分析技术的飞跃,只有进行精准的需求分析才能结合计算机技术为用户提供精准服务、特色服务。

2 用户学习行为解析

2.1 用户学习行为阶段描述

智慧服务包括引导用户在不熟悉目标领域学习和向用户推荐学习目标不确定的知识学习策略[9]。2006年,马尔基尼尼G(Marchionini G)提出了多分支策略的信息学习过程。根据马尔基尼尼G提出的用户学习模型,我们通过研究用户的学习行为阶段以及各个阶段的行为特征,总结用户学习行为模式,为图书馆智慧服务提供用户需求分析。图1为用户学习阶段特征图。

Fig.1 Learning stage features图1 学习阶段特征

图书馆用户常见的学习行为分为两个阶段:浅层学习(即:浏览式学习)和深度学习。浅层学习的重点在内容浏览,目的是通过浏览的方式粗略了解学习问题所涉及的内容范围,并能快速联系相关知识节点,形成知识学习脉络。用户在学习初期通过图书馆服务系统推荐的相关知识,了解学习内容的概况。在浅层学习过程中,用户通过对所需内容简单抽象,形成知识搜索关键词,再使用关键词查询的方式向图书馆服务系统查询学习内容。学习内容关键词的提取对用户学习效果会有显著的影响。浅层学习呈现出知识学习深度、广度局限,用户学习满意度较低的特点。此阶段用户为了得到需要的学习内容就必须不断调整关键词或搜索方式。

深度学习:学习的过程都是由浅到深,由粗到精的渐进过程。经过浅层学习后逐步进入深度学习阶段,用户已明确所需学习知识的体系,查询使用的关键词或句子语义准确、二义性弱。用户在深度学习阶段会对学习内容进行二次提取,对知识点的关联进行深入挖掘,并对用户学习扩展点进行标注。深度学习阶段下,用户行为特征表现为人机交互时使用复杂问句和精准具体提问数量增多;图书馆服务系统返回结果表现为知识点详细、专业,知识发散性增强,从原始知识节点拓展新知识节点的概率增大。用户学习过程中两个阶段并存于学习始终,对所学知识的理解程度取决于两个过程反复深入的程度。

2.2 基于资源数据空间的学习过程分析

随着计算机硬件设备存储量的不断增大和数据云服务的广泛应用,图书馆的电子资源不论是本地存储量还是云端访问量都达到上万次每日。图书馆服务系统把数据资源按照不同的分类方式划分成相应的资源数据集合。

用户使用图书馆资源数据集和相应服务系统的学习过程为:首先,图书馆用户在面临无法解决的复杂问题时会选择图书馆帮助进行相关知识学习,用户的学习过程是一个不断反复、不断深入学习的持续过程;其次,图书馆用户在使用图书馆资源数据集时需要把待解决的问题抽象成知识需求;再次,用户通过已有知识把所需的知识定位到图书馆服务系统中的合理资源空间;最后,通过图书馆服务系统的引导逐步明确学习脉络、完成学习任务,达到学习目标并最终能培养学习兴趣。

如图2所示,用户在使用图书馆资源数据集时,遵循由浅向深,从集中向发散的规律。随着用户浅层学习完成,用户需求被分解成不同层级的知识点,我们把这个针对需求的知识点的集合称为资源数据空间,在资源数据空间中以用户需求节点为中心节点,通过拓展中心节点形成枝叶节点和关联节点,以节点间的转移作为学习进度推进用户学习过程。如图2所示,用户认识从粗浅模糊到清晰深入,用户在学习的过程中,通过学习进程的推移,用户逐步完善学习问题中所涉及的资源数据空间。构建资源数据空间的过程为:用户从不确定所要学习的知识点,通过图书馆服务系统逐步丰富学习内容,最后确定知识学习系统框架、学习兴趣、学习深度和创新知识关联等。通过图2可知,用户学习过程资源数据空间的大小、学习周期长短与学习内容的复杂程度正向相关。

Fig.2 Analysis of user learning process in data resource space图2 数据资源集中的用户学习过程解析

2.3 用户学习行为与采用智慧图书馆服务进行学习的意愿关系模型

用户在图书馆发生的学习行为会因学习内容不同呈现不同的行为特征,行为特征是学习内容本身具有的独特属性。在分析用户学习过程和学习行为特征后提取出学习内容特征,主要包括学习内容的重要性、密集性、主观性和复杂性4个特性。学习内容特征因素对用户心理产生影响。通过实践工作分析,我们认为用户学习心理状态一般包括被动、主动、兴趣三种。自我决定理论认为,人类的行为指向受心理基本需求满足程度的制约,通过分析用户学习心理状态要素,可以明确用户学习心理状态对用户使用智慧图书馆服务的意愿影响。基于此,本文提出的用户学习行为与采用智慧图书馆服务进行学习的意愿关系模型重点关注学习内容特征因素对用户学习心理产生的影响和用户学习心理对用户采用智慧图书馆进行学习的意愿的影响,如图3所示。

Fig.3 Influencing factors model of user learning behavior图3 用户学习行为影响因素模型

2.3.1 学习内容特征对用户心理状态的影响

(1)学习内容的重要性对用户学习兴趣影响分析:重要性是指图书馆资源数据空间中学习内容对用户完成学习任务的意义,学习内容的重要性可以极大地激发用户潜在的学习兴趣,人对爱好兴趣的追求会在心理上给用户带来极大的满足感。用户可以感受到完成学习内容对工作和生活带来的积极影响。当用户接受一项重要任务,就不可避免地产生使命感,最终在任务阶段性结束时由任务重要性向用户长期学习研究的兴趣过渡时,会产生浓厚的学习热情。因此,图3中A1表示重要性对兴趣很大概率会产生正向影响。

(2)密集性是指学习内容的离散程度,其中涉及关联因子概念,关联因子是知识交叉程度的量化系数,会根据用户在学习过程中学习行为的偏重取值的调节系数,其取值在(0,1)之间。联系越紧密,关联因子越靠近1,关联因子越靠近0则表示联系越疏松。密集度低的学习行为完成学习目标的时间越短,浅层学习的离散度越小,学习思路越明确,用户学习行为的自主选择范围越小,受到的限制条件越多,也就是接受图书馆主动推送服务的可能性越高。因此,A2说明密集性对主动学习很大概率会产生负向影响。

(3)主观性是指学习内容涉及到的主观设计部分,主观设计不但需要用户主动学习,还需要不断摸索,通过调整学习方向来解决学习过程中出现的各种问题。学习内容的主观性需要用户饱满的学习热情、学习兴奋度、发散思维和探索精神,主观性越高表示用户的学习主动性越强,用户发现新知识的可能性越大。A3表示主观性对用户学习主动性很大概率会产生正向影响。

(4)复杂性指学习内容的困难程度,复杂问题的学习需要用户在学习过程中不断尝试各种学习方法。复杂问题的出现会在不同程度上打击用户学习的主动性、自信心和学习的积极性。面对复杂问题,图书馆提供的浅层知识服务无法提供有效的学习思路,用户浅层学习受阻,学习行为转而向规定完成时限的被动学习方式靠近。A4表示问题复杂性对主动学习很大概率会产生反向影响,即:复杂问题会使用户学习行为在主动学习和被动学习之间不断偏移。此外,学习内容的复杂性对学习行为心理的影响还会受到学习过程、用户学习心理预期和用户对图书馆智慧服务满意度等因素的影响。这就对智慧服务提出了更高的要求,服务系统需要从用户浅层学习轨迹中分析解决复杂问题的思路,引导用户学习,帮助用户找到学习枢纽,分解复杂问题,顺利让用户进入深度学习阶段。

2.3.2 用户心理状态对其采用智慧图书馆服务进行学习的意愿影响

(1)学习兴趣应该是用户学习的最高境界,解决问题或许是用户使用图书馆学习的直接动因,但是培养学习兴趣一定是图书馆服务的最终目的。图书馆服务就是要让更多的用户爱上图书馆,把读书学习培养成兴趣爱好,成为一种长期的,不断深入的习惯性过程。用户的兴趣对使用图书馆服务具有正向影响趋势,有促进的作用。A5表示用户的兴趣对使用图书馆智慧服务很大概率会产生正向作用。

(2)主动性表示用户在面对学习内容和图书馆服务系统反馈的知识时选择学习的随意性较大,图书馆服务对用户的约束条件较少,用户对学习内容有较大的自由选择权,这类用户一般有明确的学习目标或学习兴趣。此类用户学习思路清晰,学习的范围和学习的时间随意性较大,图书馆智慧服务若能切中用户自主学习的关键点,能对用户有所启发,就能抓住用户使用满意度,让用户的心理得到极大的满足。这恰恰是图书馆智慧服务的优势。A6表示用户的主动性对用户采用智慧图书馆服务进行学习的意愿很大概率会产生正向影响作用。

(3)被动性是一种用户消极应付的学习心态,这种学习状态的持续必定会影响学习效果。上节中讲到内容的复杂性会影响用户学习的积极性,用户在受到学习打击后,学习心理需求也会从主动学习向被动学习转移。被动学习状态的减弱需要图书馆智慧服务发挥作用。图书馆智慧服务对内容复杂的问题通过知识拆分、降维等方式,帮助用户产生新的学习思路,让用户在学习过程中建立学习自信心,并通过发散联系的方式让用户对学习内容从被动学习向主动学习过渡。A7表示用户学习的被动性与智慧图书馆服务产生很大概率的负向相关影响。

3 结束语

随着大数据和互联网+的广泛应用,图书馆已经成为人们生活中必不可少的工作、生活助手。越来越多用户参与到图书馆的读书学习中,图书馆开展智慧服务已成为必然性趋势,智慧服务的目标是为人群提供更切合需要的特色化服务。对于使用图书馆的用户来说,智慧服务对用户解决难题、培养创新思维提供了重要的指引和帮助。

文章首先对图书馆迈向智慧的必然性进行论述,再对智慧图书馆服务环境下用户学习行为阶段进行划分,以及对基于资源数据空间的学习过程进行描述,最后通过人的自我决定理论从学习行为与学习内容的天然关系出发,指出学习内容特征、用户学习心理状态和用户采用智慧图书馆服务进行学习的意愿三者之间的关联关系,构建用户学习行为与采用智慧图书馆服务进行学习的意愿关系模型(图3),通过该模型,对使用图书馆智慧服务接受度分析,为推广图书馆的智慧服务提供的参考依据。

图书馆用户学习行为的两个阶段都受到对图书馆服务心理预期和实际心理感受度的双重影响。要让用户在遇到问题时选择进入图书馆学习,就需要让用户的学习行为过程的心理需求:兴趣、主动性两个因素对图书馆智慧服务都产生正向影响,即积极作用,同时,消除被动性的负面影响——让用户被动学习的心理需求产生向主动学习需求的转变。用户只有在使用图书馆服务顺利解决学习问题后,心理才会对图书馆的服务产生满意感,同时心理会有满足感。图书馆智慧服务只有通过帮助用户顺利解决学习问题来实现用户心理上的满足感,让怀有被动学习心态的用户主动学习,同时可以激发用户的潜在学习兴趣点。因此,对于图书馆的智慧服务不但要考虑用户学习行为阶段特征,更要满足用户心理需求,只有做到图书馆服务细节都达到用户需求才能让用户心理得到满足,才能让图书馆智慧服务区别于传统服务,实现图书馆服务质的飞跃,为用户不断发展的需要提供相适应的服务。