大数据驱动的高校智慧图书馆建设与服务初探

摘 要：随着信息技术的飞速发展，大数据技术为高校图书馆的智慧化建设和服务模式创新提供了前所未有的机遇。文章简述了医学类高校智慧图书馆的特征，探讨了大数据驱动下医学类高校智慧图书馆的建设策略和服务要点，并对数据驱动医学类高校智慧图书馆的建设观点进行了梳理，以期为高校智慧图书馆建设提供参考和借鉴。

关键词：大数据驱动；高校智慧图书馆；建设与服务

中图分类号：G258.6 文献标识码：A 文章编号：1003-1588（2024）11-0063-03

1 医学类高校智慧图书馆的特征

1.1 强大的信息资源整合与精准检索能力

医学类高校智慧图书馆拥有海量的医学文献资源，包括期刊数据库、电子图书、医学影像数据库、临床案例库等，并通过先进的检索技术实现这些资源的无缝整合。例如，图书馆系统可以根据用户的专业背景和研究方向，为其智能推荐相关的文献资料，并提供精准的文献检索结果，大大缩短了科研人员查找资料的时间，提高了科研效率。

1.2 个性化学习与科研支持服务

医学类高校智慧图书馆能够为高校师生提供个性化学习和科研支持。例如，图书馆可以根据学生的学习进度和需求为其推荐个性化的学习资源和学习路径；为科研人员提供文献管理、数据分析、知识图谱构建等方面的技术支持；通过在线咨询、远程访问等方式，为师生提供全天候的学习和科研服务。这些服务极大地方便了师生的学习和研究，促进了医学科研的进步。

1.3 先进的数字化基础设施与智能化管理

医学类高校智慧图书馆拥有先进的数字化基础设施，包括高速网络、云存储、大数据分析平台等，为海量数据的存储、处理和分析提供了坚实的基础^[1]。图书馆采用智能化管理系统，实现图书借阅、资源管理、读者服务的自动化和智能化，提高了图书馆的管理效率和服务质量，自助借还机、智能书架等设备的应用，既提升了服务效率，也优化了读者体验。

2 大数据驱动下的医学类高校智慧图书馆建设策略

2.1 数字化资源整合与开发

医学类高校智慧图书馆需将现有的纸质图书资源、期刊文献、数据库资源以及多媒体教学资源进行全面数字化整合，包括对现有文献进行高质量扫描和OCR处理，建立完善的元数据体系，并将其导入统一的数字图书馆平台，可以参考《高等学校数字图书馆建设规范》（GB/T32771-2016）的相关要求，确保资源的规范化、标准化和可检索性。此外，医学类高校图书馆还需积极开发和引进符合医学教育教学需求的数字资源，如医学影像数据库、虚拟仿真实验平台、在线医学课程等，以满足不同层次、不同专业学生的学习需求。

2.2 智能化服务平台构建

医学类高校智慧图书馆构建智能化服务平台至关重要。智能化服务平台包括智能检索系统、个性化学习推荐系统、智能问答系统，其中智能检索系统能够根据用户的检索需求，精准地为其推荐相关文献和资源；个性化学习推荐系统能够根据读者的学习进度和兴趣，为其推荐个性化学习路径和资源；智能问答系统能够及时解答读者在学习过程中遇到的问题。医学类高校智慧图书馆的智能化服务平台建设可以参考《教育部关于加强高等学校数字图书馆建设的意见》（教技函〔2010〕12号）中关于信息化服务平台建设的相关要求，并结合医学类高校的学科特点，设计更具针对性的功能模块。

2.3 数据安全与知识产权保护

在智慧图书馆建设过程中，数据安全和知识产权保护是重中之重。因此，医学类高校图书馆亟须建立完善的数据安全管理制度和技术保障体系，防止数据泄露和非法访问，同时严格遵守相关法律法规，对数字资源进行有效的知识产权保护，确保资源得到合法使用。医学类高校图书馆可以依托《中华人民共和国著作权法》以及相关数字资源版权保护政策，一方面建立健全版权管理机制7919abeb0001b33aafe85b0df2e3d11ef4a3db94beed423b57f4b0148496d5c1，另一方面对师生进行版权知识的教育和培训，多措并举加大知识产权保护力度。

3 大数据驱动下的医学类高校智慧图书馆服务要点

3.1 精准的资源推荐与个性化学习支持

医学类高校智慧图书馆通过大数据技术分析学生的学习习惯、研究方向、阅读偏好等，形成对每个学生的全面了解，能够构建精准的用户画像，从而为其提供针对性服务。具体来说，医学类高校智慧图书馆可以在以下维度进行精准推荐：一是专业课程推荐。例如，图书馆可以为修读《人体解剖学》的读者优先推荐关于人体揭破的相关电子教材、期刊文章、包含高清解剖图谱的数据库资源，以及相关的教学视频和在线课程等。二是科研课题推荐。例如，系统如果检测到读者正在进行相关课题研究，会智能为其推荐相关的文献综述、最新研究成果、临床试验数据以及相关专家的研究论文等，甚至可以推荐其参与相关学术会议。三是阅读历史推荐。医学类高校智慧图书馆会根据读者以往的阅读记录为其推荐相似的文献、期刊，以及相关领域的专家学者信息，帮助其拓展阅读范围，深入学习。这种精准的资源推荐不再是简单的关键词匹配，而是基于对读者学习需求的深度理解，实现真正意义上的个性化学习支持^[2]。

3.2 高效的资源管理与服务优化

在馆藏结构优化方面，医学类高校智慧图书馆通过分析读者借阅数据能够清晰了解不同资源的利用率，一旦发现某类期刊的借阅率较低，可以及时调整订购计划，将资源配置转向更受欢迎的领域，从而避免资源浪费。在服务方面，医学类高校智慧图书馆可以通过分析读者咨询数据充分了解读者遇到的问题和需求，从而针对性改进服务内容，如：检测到读者关于数据库使用方法的咨询量较大时会及时更新、完善数据库使用指南，或增加相关的培训课程，以满足读者需求^[3]。在空间布局方面，医学类高校智慧图书馆可依据空间利用数据，如区域读者流量等优化空间布局，增加座位数量，调整座位安排，提高空间利用率。为实现高效的资源管理与服务优化，医学类高校智慧图书馆需建设完善的数据分析平台，配备专业的技术人员进行数据分析和解读，为制定科学合理的资源管理和服务优化策略提供支持。

3.3 智能化的知识服务与学术支持

大数据技术为医学类高校图书馆提供了构建智能化知识服务和学术支持平台的可能性。在医学知识图谱构建方面，图书馆可利用大数据技术构建医学知识图谱，将分散的医学知识点有机联系起来，帮助师生快速查找相关的医学知识，并理解知识间的内在联系。在智能问答方面，图书馆可通过自然语言处理技术构建智能问答系统，以解答师生关于医学文献、数据库、图书馆服务等方面的疑问，提供即时便捷的知识服务。在学术合作促进方面，图书馆利用数据挖掘技术分析师生的研究方向、论文发表、科研项目等数据，能够发现潜在的学术合作机会，促进学术交流与合作。为实现智能化知识服务与学术支持，医学类高校图书馆只有引进先进的智能化技术，如自然语言处理、知识图谱构建等技术，并培养具备数据分析和人工智能应用能力的专业人才，才能真正发挥大数据的价值，实现智慧图书馆的建设目标。

4 大数据驱动下医学类高校智慧图书馆建设观点梳理

4.1 第一种观点：谨慎乐观

一部分学者和图书馆管理者持谨慎乐观的态度，他们认为大数据技术为医学类高校图书馆的现代化转型提供了强大的动力，能够有效提升图书馆的服务效率和资源利用率，如：通过分析读者借阅数据可以精准预测读者需求，从而优化馆藏资源配置，减少资源浪费^[4]；利用大数据技术构建个性化的读者推荐系统，能够为读者提供更精准、更有效的文献检索服务等。此外，大数据分析还可以帮助图书馆管理者更好地了解读者的阅读习惯和偏好，从而改进图书馆的服务模式和管理策略。同时，他们也强调大数据技术并非万能药，在应用过程中需要充分考虑数据安全、隐私保护以及技术成本等问题，而医学类高校图书馆的数据往往涉及患者隐私和临床研究数据，数据安全和隐私保护更为重要。盲目追求技术的先进性，而忽视数据安全和伦理规范，会带来不可估量的风险。因此，谨慎派主张在稳步推进大数据应用的同时，要加强数据安全管理和伦理审查，确保大数据技术能够安全有效地被应用于图书馆建设。谨慎派认为智慧图书馆建设应该是一个循序渐进的过程，不能急于求成，要根据实际情况逐步推进，避免出现技术风险和管理混乱，可以先从一些简单的应用入手，如读者行为分析、个性化推荐等，积累经验后再逐步推广到更复杂的应用领域，如基于大数据的文献资源建设和知识服务等。

4.2 第二种观点：激进革新

一部分学者则持激进革新派的观点，他们认为大数据技术将彻底改变高校图书馆的运作模式，传统图书馆模式已经无法适应时代发展需求，主张大力投入资金和技术，积极探索大数据技术在图书馆各个方面的应用，如：构建基于大数据的知识图谱，实现文献资源的智能化管理和服务；开发基于人工智能的文献检索和推荐系统，为读者提供更加便捷高效的文献服务；利用大数据技术分析教学科研数据，为师生提供个性化的学习和科研支持。激进派认为医学类高校图书馆应充分利用大数据技术，构建医学知识图谱，将分散的医学文献资源进行整合，形成完整、可搜索的医学知识库，这将极大提高医学科研人员和临床医生的文献检索效率，促进医学科研成果的转化和应用。他们甚至设想，未来医学类高校智慧图书馆将不再只是简单的文献存储和服务场所，而将成为集文献资源、科研数据、教学资源于一体的综合性知识服务平台，为医学教育、科研和临床实践提供全方位的支持^[5]。这种激进的观点当然也面临一些挑战：首先，大规模的技术投入需要大量的资金支持，这对于大部分高校而言是一个巨大的负担；其次，激进的改革可能会导致图书馆传统服务的弱化，从而影响一部分读者的使用；再次，大数据技术应用的复杂性对图书馆员的技术能力提出了挑战，也对高校图书馆的人才队伍建设提出了更高的要求。

4.3 第三种观点：保守观望

还有一部分人持相对保守的观望态度，他们认为大数据技术虽然具有巨大的潜力，但在高校图书馆的应用仍然存在许多不确定性，如有可能导致数据和隐私泄露以及大数据分析结果被误读或滥用等。此外，保守派还担心大数据技术的应用成本过高，会给高校图书馆带来沉重的经济负担。他们主张在引入大数据技术前需进行充分的调研和评估，仔细权衡利弊，并制定完善的数据安全和隐私保护机制，既要确保大数据技术能够带来实际效益，又要避免相应的风险。持保守观望态度的学者认为，高校图书馆应优先解决一些基础性的问题，如馆藏资源数字化、图书馆服务的标准化和规范化等，然后再逐步探索大数据技术的应用。在医学类高校图书馆中，这种保守态度尤为突出，由于医学数据涉及患者隐私，数据安全和伦理问题更为敏感。保守派认为，在数据安全和隐私保护没有得到充分保障之前，不宜大规模应用大数据技术。

参考文献：

[1] 兰鹰.大数据驱动的高校智慧图书馆建设与服务初探[J].中外交流，2021（4）：880.

[2] 刘曼，杜砚如.高校智慧图书馆空间与服务创新初探：以西安建筑科技大学草堂图书馆为例[J].科技视界，2024（1）：34-37.

[3] 陈芸.基于智慧服务的高校图书馆管理与服务初探[J].吉林工程技术师范学院学报，2022（6）：64-67.

[4] 蒲姗姗.高校智慧图书馆建设[J].石家庄职业技术学院学报，2022（6）：33-35.

[5] 杨洁.大数据时代高校智慧图书馆建设研究[J].数字通信世界，2024（2）：20-22.

（编校：徐黎娟）