信息资源管理一级学科新发展理念下图情档资源的融合建设

摘 要：在信息资源管理一级学科的推动指引下，在发展新质生产力的时代发展背景下，图书情报与档案资源融合建设有必要性且面临着一系列挑战和问题。这些问题主要集中在数据标准化不足、数据质量参差不齐、数据共享机制不完善以及专业人才短缺等方面。文章通过对这些问题进行深入分析，提出了相应的对策，以期能有效解决当前图书情报与档案资源融合建设中的问题，为信息服务的智能化和创新化提供有力支持，推动新质生产力的发展。

关键词：信息资源管理；新质生产力；图书情报；档案资源；融合建设；数据要素；数据质量

信息时代不仅带来了海量的数据资源，也带来了诸多挑战，信息管理与服务创新已成为应对新时代要求、保障资源高效利用和用户满意度的重要策略。当下在信息管理中，各种资源的融合建设就成为提升管理效率和服务质量的关键，也是适应信息时代和新质生产力发展的必然选择。

1 信息资源管理一级学科发展新理念

2022年9月14日，国务院学位委员会、教育部印发《研究生教育学科专业目录（2022年）》，“1205图书情报与档案管理”一级学科更名为“1205信息资源管理”。此次更名反映了学科发展和社会需求的变化，有利于提高该学科的社会影响力并推动了资源管理理念的更新，具有深远的意义。

信息资源管理的学科建设具体来说涵盖了学科定位、课程体系、教学模式、师资建设、实践环节和科研方向等多个方面。学科定位旨在培养复合型人才，课程体系包括基础课程、核心课程、专业选修课程和实践课程，注重理论学习与实际应用相结合。教学模式则采用传统课堂、在线教育、案例教学和实验教学相结合的方式，师资建设同样强调理论与实践并重，定期开展培训和校内外项目合作实践，鼓励开展国际交流。科研方向近些年更加侧重大数据管理与分析、人工智能应用、智慧图书馆与档案馆、信息安全与隐私保护以及信息政策与法规等领域。此外还需要设立一套评估与改进机制，通过教学反馈、毕业生追踪和行业需求分析不断优化课程设置和教学方法，最终目标是培养具有扎实理论知识、较强实践操作能力和创新思维的专业人才。

学科的基本框架如果从层次性角度来看，分为核心层、价值层、支持层3个层面。核心层涉及本学科的基本硬核，主要是信息资源的组织序化及面向用户信息需求的知识服务，构建完备的国家和社会信息资源体系，解决信息内容基础设施建设问题。[1]信息资源管理学科建设的基本框架应基于社会需求、技术进步、学科理论、教育政策、国际趋势及相关行业标准等。随着信息技术的快速发展，需要培养具备信息资源管理、数据分析和信息系统开发等技能的人才，以满足政府、企业和科研机构对信息管理专业人才的需求。

当下信息资源管理已成为一个综合性学科，涵盖了信息管理、计算机科学、数据科学、图书馆学、档案学等多学科理论。学科框架的建设需要基于这些理论基础，系统地设计课程和研究方向。国际学术交流与合作有助于提升学科建设水平和学生的国际视野。信息资源管理相关行业的标准和规范，为学科建设提供了参考依据。高校应结合行业标准，培养符合职业要求的专业人才。综合以上因素，信息资源管理学科建设框架旨在系统地、全面地培养具备理论知识、实践能力和创新思维的专业人才，适应信息时代的发展要求。

图情档YU/1j34I6jHbOfbo3PU8XAcOLu93ZcOSlboJOBJE2vg=学科被视为“信息资源管理”的学科基础与主体部分，而“信息资源管理学”是“信息资源管理”的进一步创新发展。[2]信息资源管理学科的发展需要以国家发展战略为导向，服务于国家社会重大需求。学科研究方向设计包括图书馆学、情报学、档案学等，强调其在国家公共文化发展、科技情报体系、数字记忆等领域的作用。[3]

信息资源管理一级学科的发展需图情档等二级学科不仅要继续强化基础研究，还要不断地推陈出新。目前，图情档学科发展的新理念主要集中在技术融合与创新、跨学科合作与融合、国际化发展以及政策法规与伦理教育等方面。信息资源管理一级学科名称不仅能涵盖图书、情报、档案等不同的信息类别，还能覆盖并适应未来信息科学进步、信息技术变革、信息产品创新等更为广阔的信息领域。[4]

通过跨学科协同研究和联合培养，以及通过政策支持和行业标准的确立以促进多领域的知识交叉融合，使得图情档领域可以借助其他学科的理论和技术来推动自身学科研究的创新和发展。

总之，在信息技术和数据科学的推动下，信息资源管理一级学科发展的新理念深刻地影响了图书情报和档案资源管理，其中数字化和智能化是极其重要的一个方面，也逐渐成了该学科的核心驱动力。

2 信息技术在图书情报与档案资源管理中的应用

图情档部门应加快数字化转型步伐，推动数字学科的高质量创新发展，提高社会服务效率和学科竞争力。[5]

目前，人工智能在图书馆和档案馆中的应用日益广泛，主要涵盖了自动化分类、智能搜索、内容推荐、文本识别和自然语言处理等方面。档案馆在对档案进行图像扫描和处理时，人工智能技术不仅可以对受损的纸质档案进行数字化修复，如提高图像的清晰度，去除档案图像上的污渍、折痕等，还能识别图像中的文字，将其转换为可编辑的文本以便于检索。人工智能技术将对信息资源管理学科的研究对象、研究内容范围、研究方法产生深刻影响。[6]

云计算在图书馆和档案馆中的应用主要体现在资源存储、数据管理和服务提供方面。图书馆和档案馆中海量的数字资源可以通过云存储技术来进行集中管理，还可以依据实际需求动态调整计算和存储资源。除了确保数据的安全性和长期保存，云计算还支持大规模数据处理和存储。借助云计算技术，图书馆和档案馆可以将文献和档案数据存储在云端，用户可以随时随地访问图书馆和档案馆的数字资源，打破了地域和机构的限制，实现资源的广泛共享和协同利用。

其他如区块链技术在图书馆和档案馆中的应用主要集中在数据的安全性和追溯性，通过去中心化和加密机制，防止数据篡改和丢失，确保数据的真实性和完整性。区块链技术可以为图书馆和档案馆的数字资源提供版权保护。通过区块链的不可篡改记录，可以创建独特的、可验证的记录，允许数字材料被唯一地识别、控制和传输。[7-11]物联网技术在图书馆和档案馆的应用主要体现在资源管理和环境监控方面。

馆内的智能化传感器和智能书架还能自动记录文献的借阅和归还记录。书架上有多个RFID读写天线，可以读取该书架上的书本RFID的信息，不仅能实现图书的快速借还、快速盘点、查找以及乱架图书整理等功能，而且图书馆通过IBS（智能图书馆系统Intelligent Library System），可以统计出书架上每本书的状态，通过书本使用率分析，可以完成许多以前图书馆不能完成的功能。

智能环境控制系统监测档案馆内的温度、湿度和光照强度，必要时可自动调节馆内温度、湿度等以维持档案保存的适宜环境。部分物联网设备可以监测和分析用户在馆内的行为和活动数据，为优化馆内布局和服务提供依据。虚拟现实VR与增强现实AR技术则可以创建虚拟图书馆和虚拟档案馆，开展线上展览和教育活动，增强用户体验和参与感。智能机器人可以提供图书推荐、信息咨询、自助借还书等自动化服务以及档案整理与管理，甚至搬运工作，减轻工作人员的负担，提高工作效率。

新质生产力发展理念在图书情报与档案资源管理中的运用不仅提高了信息资源的管理和利用效率，还推动了管理模式的创新和服务质量的提升。这些新技术的广泛应用，不仅提升了信息资源管理的效率和数据的安全性，还促进了资源的最大化利用和知识传播的便捷化，优化了图书馆和档案馆的服务流程，促进了资源共享和知识创新，更好地满足用户需求，对图书情报与档案管理事业的现代化、智能化和融合发展有重要的意义。

3 图书情报和档案资源融合建设的必要性

信息时代的到来使得信息成了重要的生产要素和战略资源。传统的图书情报与档案管理主要集中在物理载体的信息资源管理上，而信息资源管理更广泛地涵盖了数字信息、网络信息和多媒体信息。传统的图书情报与档案管理主要关注信息的收集、保存和检索，而信息资源管理不仅关注信息的静态管理，还关注信息的动态流通、共享和利用，强调信息的价值挖掘和增值服务，扩展了学科的研究范围。从学科建设角度来看，图书情报学和档案学也有了融合建设的趋势。学科内容的相互渗透和交叉研究日益增多。武汉大学信息管理学院的黄颖等学者通过对图情档内外部知识交流演化的分析得出结论，图情档一级学科及其二级学科均具有显著的交叉学科特性，不仅重视与外部学科的彼此渗透、互相影响，也加强了内部学科之间知识的交流与共享。[11]

图书情报学和档案学虽然在传统上有各自独立的理论体系和研究方法，但随着信息技术的发展，两者之间的边界逐渐交叉融合。图书情报学中的信息组织与检索技术在档案管理中得到了广泛应用，而档案学中的数据保存与数字化技术也对图书情报学产生了深远影响。两者在教育体系中的课程设置逐渐融合，许多高校已经意识到图书情报学与档案学融合的必要性，在课程设置上开始进行调整，两领域的学科交流平台共建趋势显现，助力了学术思想和研究成果的共享。图书情报学与档案学的结合可以打破学科壁垒，形成新的研究领域和方向，推动学科的创新和发展，实现资源共享与知识互补，有助于形成更加全面和系统的学术体系。学科融合建设可以提升信息资源管理学科的教育质量和人才培养效果。在一级学科领域融合培养既具备扎实理论基础，又具备实际操作能力的复合型人才，能够充分满足新质生产力发展对高素质专业人才的需求。

新的学科名称强调了信息资源的整体管理和整合，更具包容性，涵盖了图书情报、档案管理以及更广泛的信息资源管理范畴，这将促进图书、情报和档案资源之间的协同发展，各类信息资源通过融合建设，有助于将分散的知识资源整合为一个系统化、共享化的平台。这种资源整合能够促进知识的积累、传递和创新，使各类知识资源能够更有效地服务于科研、教育和生产活动，从而提升整体创新能力。“信息资源管理”这一新名称的确立，不仅反映了学科自身的发展和进步，更是对社会经济信息化和知识化发展趋势的回应。

新质生产力发展理念特别强调数据的重要性和价值，而且将数据作为生产要素也是我国首次提出的重大理论创新，因为数据是数字时代的新型生产要素，其重要性不仅体现在打破了传统生产要素的质态，还体现在能够为组织提供关键的信息支持、优化决策过程、提升生产效率、推动创新、增强竞争力、实现资源优化配置和智能化服务等多个方面。数据要素是发展新质生产力的优质生产要素。

从数据层面来看，图书情报和档案资源的融合建设可以显著提高数据的利用效率和价值。在图书情报和档案资源管理的现代化和智能化发展过程中，数据要素资源整合与共享、提升用户服务质量、提高管理效率、资源保护与保存、决策支持、创新与发展以及风险管理等多个方面均占有十分重要的地位。当前，图书馆和档案馆分别管理着大量的文献和档案资源，然而由于数据标准和管理机制的差异，导致资源难以互通和共享。通过数据标准化和系统对接，实现图书情报数据与档案数据的互联互通，可以形成更加全面和多维的数据资源体系。这些举措不仅提高了数据的准确性和一致性，还能通过大数据分析和人工智能技术，对数据进行深度挖掘和利用，发现潜在的规律和价值，从而为决策和研究提供强有力的支撑，推动信息服务的智能化和精准化。因此，图书情报和档案资源融合建设是符合信息资源管理一级学科数字化和智能化新发展理念的，而且在当下大力提倡发展新质生产力的背景下显得尤为必要。

4 资源融合建设过程中数据要素层面的问题

在近些年，我国图书馆和档案馆在智能化建设方面取得了显著的进展和成果，智能化设备与技术的广泛应用，大数据分析和人工智能的兴起，多地市和高校都建起了智慧图书馆和智慧档案馆，通过智能化建设，不仅提升了服务水平和管理效率，还推动了信息资源的共享与协同，促进了知识传播和文化传承。智能化为资源融合建设提供了强有力的支持，而资源融合建设则为智能化发展创造了广阔的应用场景，两者相互促进，共同推动图书情报和档案领域的现代化发展。但是图书情报和档案资源在融合建设过程中也不是一帆风顺的，尤其是在数据要素层面。数据要素指与数据生产、加工及流通环节相关的内容，[12]数据要素虽然不是唯一的决定因素，但确实是一个非常重要的因素，数据要素的优化利用能够带来许多好处，但也会遇到各种挑战和问题。主要表现在以下几个方面：

4.1 数据标准化与规范化。数据标准化是图书情报与档案资源融合建设的基础和前提。它指的是在数据的格式、结构、编码、元数据等方面建立统一的标准，以确保不同系统和平台之间的数据能够无缝对接和互操作。目前不同机构不仅获取数据的来源多样化，如数据源可能包括各类文献、档案文件、数字资源以及社交媒体等，数据的质量也存在一定的差异，如数据的完整性、准确性、时效性等，而且，系统之间的数据标准也不统一，数据编码、元数据描述等存在差异（图书馆常用的MARC格式与档案馆使用的EAD格式存在差异），使得数据在交换过程中面临技术性和语义性障碍，影响数据的流动、整合和共享。此外，不同系统所使用的数据结构和数据库系统也不相同，导致了数据在系统之间的隔离，形成数据孤岛，不同来源、不同格式的数据需要进行统一的标准化处理，确保数据的一致性，否则难以实现数据的无缝对接和整合，而制定统一的数据标准和规范需要协调多个部门和行业的利益，达成共识往往较为困难。

4.2 数据安全与隐私保护问题。近年来，全球范围内发生了不少数据泄露事件，使得数据安全问题越来越受到关注，许多国家和地区出台了更为严格的数据保护法律和法规，如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）、美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）等。虽然加密技术、安全认证和身份验证技术等方面的发展，提高了数据安全的水平，增强了公众对数据保护能力的信心，但是技术的进步同时也为潜在的数据泄露提出了新的挑战和可能性。

数据安全与隐私保护是在图书情报与档案资源融合建设中必须认真对待的重要问题，图书馆和档案馆存储大量用户和机构的敏感信息和个人数据，包括借阅记录、个人身份信息、历史档案等，同时，图书馆和档案馆通常还需要处理大量的数字化信息和在线服务。随着信息技术的发展，系统和应用程序变得更加复杂，可能会在数据传输、存储和利用过程中导致更多的漏洞和安全隐患，使得数据更容易面临黑客攻击等安全风险。这就要求图书馆和档案馆具备强大的网络安全基础设施，以防范各种网络攻击和数据泄露威胁。此外，访问权限的管理和控制也是一个关键问题，以防止未经授权的数据访问和滥用。数据安全和隐私保护问题在某种程度上限制了新技术的使用和用户参与各种新服务模式的意愿，如果这个问题解决不好，同样也会限制数据的有效收集、分析和利用，从而影响到创新能力和决策质量，而发展新质生产力通常依赖于数据驱动的创新和决策，因此，数据安全在发展新质生产力过程中起着关键作用，有效的数据安全措施可以为新质生产力发展提供稳固的基础和支持。

4.3 数据质量管理不足。在图书情报和档案资源融合建设中，数据质量问题主要涉及：数据是否准确反映实际情况，是否存在错误、过时的信息；是否有部分数据或字段缺失，或重复、错位以及一致性、及时性和可靠性等问题。发展新质生产力需要基于全面和准确的数据分析，以识别新的市场机会、优化业务流程或推出新产品和服务。如果数据不完整或不准确，可能会错失创新的机会和造成决策失误。

大量历史档案和文献需要进行数字化处理。然而，由于年代久远，部分文献和档案的完整性和清晰度较差，甚至可能存在缺页、污损等情况。这些问题在数字化过程中会影响数据的完整性和可用性，需要采取特殊的技术手段进行修复和还原。除了客观原因，人工操作有时也会出现疏漏，导致数据质量问题。不完整的数据很难提供全面的信息支持，限制了数据的利用价值，进一步导致相关文献也很难被正确识别和利用。

低质量的数据不仅限制了大数据和人工智能技术的有效应用，而且还限制了数据的互操作性，影响新技术的集成和应用，从而阻碍创新，影响新质生产力的发展。数据对于新质生产力至关重要，因此，有效地管理和解决数据质量和完整性问题不仅是确保图书情报和档案资源融合建设顺利进行和数据分析有效性的关键，也是理解和把握新质生产力的发展方向、推动经济社会高质量发展的关键所在。[13]

4.4 数据处理和分析能力问题。数据的高效处理和分析需要先进的技术支持，如大数据技术、人工智能技术等。然而，一些图书馆和档案馆由于自身条件所限，在技术能力方面存在不足，难以有效应用这些新技术。例如，缺乏高性能的数据处理平台和工具，难以处理和分析海量数据。除这些软硬件因素以外，最重要的还是人才问题，数据处理和分析需要专业的人才支持，如数据科学家、信息管理专家等。然而，由于人工智能刚刚兴起，熟悉大数据技术、数据技术以及信息资源管理等相关专业的人才较为稀缺，很多图书馆和档案馆在现有人员基础上，难以有效开展数据处理和分析工作。低效的数据处理能力会导致数据处理过程耗时长，数据处理的延迟会影响整体工作效率，影响项目的进展和效益。例如在对大量历史档案进行数字化时，由于数据的处理过程缓慢，延误项目进度，导致成本增加。

数据分析能力不足还会导致无法充分挖掘数据中的有价值信息，影响决策和资源优化配置。假如图书馆不能及时根据借阅数据分析和预测用户对不同种类书籍的需求，不仅会使某些书籍可能出现短缺或过剩，还会导致推荐的结果不准确。缺乏先进的数据处理和分析技术，将导致这些新技术无法有效应用，从而限制了新技术的应用和创新，相对其他采用先进技术的机构，自身的竞争力就会下降。数据处理和分析能力问题对发展新质生产力的影响是多方面的，除了要加大对先进技术和设备的投入，人才培养和引进应是重中之重。

图书情报和档案资源融合建设过程中，在数据要素层面所遇到的问题是多方面的，需要通过技术创新、管理制度优化和人才培养等措施来逐步解决。

5 解决方案

发展新质生产力的显著特点是创新，既包括技术和业态模式层面的创新，也包括管理和制度层面的创新。[14]随着科技的快速发展，大数据、人工智能和云计算等新技术的运用，使数据已然成为核心资源，如何对数据进行高效的整合和利用，这对图书馆和档案馆在技术创新、管理制度优化和人才培养等方面提出了更高的要求。其中技术创新和人才培养也是信息资源管理学科建设主要的新理念。

5.1 技术创新。在图书情报和档案资源融合建设中，数据标准化是关键的一步。可以组织图书馆和档案馆成立联合工作组，制定统一的元数据标准和格式规范。通过引入国际通用的元数据标准如Dublin Core、MARC、EAD等，制定和采用统一的数据标准，确保数据格式和描述的一致性，并根据行业发展和新技术的出现，定期更新和完善数据标准，保持数据标准的先进性和适用性。同步开发自动化数据转换工具，将不同格式的数据转换为统一标准，减少人工转换的工作量和错误率，后期通过实际应用测试和用户反馈，不断优化和改进转换工具。数据标准化不仅提高了数据的互操作性和兼容性，还显著提升了资源融合的效率和质量，使得不同图书馆和档案馆之间的数据进行整合和共享成为可能。

大数据处理和人工智能技术在资源融合建设中发挥了重要作用。在图书馆和档案馆内部搭建大数据处理平台，采用分布式计算和存储技术来处理海量数据，提高数据处理效率。引入云计算服务：利用云计算平台提供的弹性计算和存储资源，满足不同规模和类型数据处理需求。此外，还可以利用AI和机器学习技术开发智能数据分析系统，进行数据挖掘、分析和预测，提供决策支持。AI通过分析用户行为和偏好，应用智能推荐算法，提供智能推荐、个性化服务和自动化管理，提升用户体验。各种新技术的应用不仅提高了资源的利用效率，还推动了资源融合的创新发展。

在资源融合建设中，数据安全和隐私保护至关重要。采用先进的加密技术保护数据传输和存储安全，确保数据在传输和存储过程中的安全性，防止数据被窃取或篡改。使用基于角色的访问控制（RBAC）机制，严格控制敏感数据的访问权限，确保只有授权人员能够访问和操作数据。对敏感数据进行脱敏处理，自然语言处理技术能够使AI理解档案内容的语义，识别出涉及敏感信息的段落，从而辅助工作人员做出更精准的判断。部分图书馆和档案馆存有大量的机密信息，AI可以自动检测并有效识别，从而确保相关文献和档案信息的安全，防止泄露。同时，AI系统还可以实时监控档案访问行为，通过异常行为分析预防潜在的安全威胁。这些技术创新不仅提高了数据的利用价值，为资源融合建设提供了安全保障，还促进了知识的传播和创新，推动图书情报和档案资源的融合建设。

5.2 管理制度优化。建立统一的数据管理体制是解决图书情报和档案资源融合建设中数据问题的关键。专门的数据管理部门能够集中和专业地管理数据，数据的采集、存储、处理和共享变得更加规范和高效，避免分散管理带来的不一致和低效问题。通过成立数据管理委员会，明确数据管理的政策和流程，确保了数据在采集、存储、处理和共享各个环节的规范性和一致性。制定数据质量管理规范和标准是提升数据质量的重要措施。数据质量管理规范和标准的制定，定期的数据质量检查和评估，有助于识别和纠正数据中的错误和缺失，确保数据的可靠性。整体的数据质量和管理效率的提升为资源融合建设提供了高质量的数据基础。

数据管理和共享平台的建立也是优化管理制度的重要手段。一个集中化的数据管理平台能够集成数据质量检查、数据清洗、数据安全监控等多种工具，为数据管理提供一站式服务。这不仅提高了数据管理的效率，还通过实时监控数据状态和质量，及时发现和处理数据问题，确保数据的准确性和完整性，这种高效eml8hL3E3EqQp26fc12iBRmK3tiEj4a7MChDZ5KTMUI=的数据管理方式有助于资源的优化配置。跨机构的数据共享平台可以实现数据的无缝对接和共享，制定数据共享和开放策略，明确数据共享的范围、权限和流程，打破数据孤岛，实现跨机构的数据整合。制定严格的数据安全和隐私保护政策，规范数据的采集、存储、使用和共享，确保敏感数据的安全和用户隐私的保护。数据在安全和隐私保护的前提下实现最大化利用，是提升资源整合的效率和效果的重要保障。

通过优化数据管理制度，建立统一的数据管理平台和实时数据监控机制，管理人员能够更好地掌握和利用数据。例如，通过数据分析和可视化工具，管理人员可以实时监控和分析资源的使用情况，发现问题并及时调整策略。这种基于数据驱动的决策和创新，不仅提升了资源的利用效率，还推动了资源融合建设的科学化和智能化，从而在发展新质生产力背景下实现高效、创新和可持续的发展。

5.3 人才培养。为了适应新质生产力的发展及图书情报和档案资源的融合建设，信息资源管理专业在人才培养上需要进行全面的升级和创新。首先，课程设置应紧密结合新质生产力发展需求，突出对信息资源管理全方位、全过程的管理，[15]信息资源管理学科就是探索信息资源开发利用与管理规律的科学，[16，17]在传统信息管理相关课程的基础上，增加大数据处理、人工智能、云计算等新兴技术的相关课程，培养学生既掌握技术技能，又具备管理知识，强调专业化教学和人才分类培养，[18，19]形成具有综合能力的人才。此外，信息资源管理学科建设的学理探讨不能与行业实践相脱节。对于信息资源管理这样的应用型学科而言，有生命力的、历久弥新的理论是深深地扎根于信息资源行业实践之中的。[20]在人才培养的过程中应始终重视实践环节，鼓励学生参与真实项目和实习，提升其实际操作能力和问题解决能力。

在教学方法上，高校需要创新传统的教学模式，采用多样化的教学手段。在线课程、虚拟实验室和远程协作平台等现代化教学工具可以使学生随时随地进行学习和实践。与行业合作，邀请行业专家和学者开设讲座和工作坊，让学生了解最新的行业动态和技术前沿，并鼓励师生参与科研项目和创新创业活动，推动学术研究与实际应用相结合，培养学生的创新思维和实际应用能力。

图书馆和档案馆可以与高校和培训机构合作，组织馆员在线上或线下进行与数据科学和分析相关的专业学习培训，系统地提升技术人员的数据处理和分析能力。人才的培养是一个持续的过程，特别是通过定期的技术交流、研讨会和经验交流会，可以不断激发技术人员的创新意识和主动性，形成推动资源融合建设的人才动力。

高质量数据资源建设是发展新质生产力的核心资产和创新驱动力。[21]首先，如大数据分析、人工智能等新技术的应用，使得各类信息资源能够被更广泛地发现、整合和分析，从而加强了数据的实时处理能力和资源之间的关联性。统一的数据标准和元数据管理，促进了资源的共享和利用效率。其次，管理制度的优化则确保了数据的安全性和质量。最后，人才培养的加强不仅提升了从业人员的技术能力，还培养了跨学科的综合型人才，能够在技术应用和管理实践中协调各方面的需求和创新。

数字化转型、大数据和人工智能技术的应用，使得图书情报和档案资源的管理方式趋于一致，也使得图书馆学、情报学和档案学在理论和实践上相互借鉴，共同发展。[22]

6 总结与展望

数据要素在信息资源管理学科建设和图情档资源融合建设过程中占据重要地位。数据要素的价值需要通过先进技术的应用、多学科知识的融合、专业人才的培养和科学管理的保障加以实现。对此，需要适应新的机遇和挑战，构建适应国家数字化、智能化发展需要的信息资源新形态和新模式，强化自身学科建设在经济社会发展中的价值和作用。同时，信息资源管理学科应构建与新时代相适应的教育体系，推动创新性教育进展，培养适应数字化转型的高素质人才。通过不断优化技术工具、加强管理规范、培养高素质人才，实现资源的高效整合和数据的智能化应用，推动图书情报和档案资源的融合建设和学科的持续创新，为社会高质量健康发展提供信息资源管理学科动力。

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（作者单位：郑州铁路职业技术学院 王欣，硕士，档案科科长 来稿日期：2024-06-20）