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《新空间与新角色中高校图书馆员的功能与焦点演变》

  • 来源专题：图书情报
  • 编译者： lixiaoyan
  • 发布时间：2018-12-28

  • 图书馆建筑经常被重新设想、改造或新建，以满足社区不断变化的需求。从以馆舍为中心到以用户为中心的服务模型转变已经产生了大量关于图书馆作为地点和空间的著作。本文通过实例研究，思考图书馆如何在21世纪初重塑自身所办扮演的角色，重新构想新建筑和翻新的分馆图书馆的角色，图书馆馆员需要重新思考工作流程和组织结构图。本文作者将讨论图书馆领导者如何负责解读图书馆员的新角色，以满足他们在这些新空间中的社区需求，以及图书馆领导者如何超越专业文献的方式促进变革。

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  • 《2025年约翰·科顿·达纳奖聚焦图书馆营销领域的创新成果》
    • 编译者：王江宁
    • 发布时间：2025-07-23
    • （马萨诸塞州伊普斯维奇，2025年6月27日）2025年约翰·科顿·达纳奖（John Cotton Dana (JCD) Award）的获奖者已揭晓，该奖项旨在表彰在战略传播方面表现卓越的图书馆。该奖项由美国图书馆协会（ALA）的核心部门与EBSCO公司合作举办，由H. W. Wilson基金会提供高达8笔1万美元的资助。这些奖金旨在表彰那些提升图书馆服务的知名度和影响力的杰出公关工作。 2025年JCD奖得主为： “希望之弦”芝加哥：埃尔金联合项目——盖尔·博登公共图书馆，伊利诺伊州埃尔金市 从2022到2024年，盖尔·博登公共图书馆区举办了“希望之弦”展览，这是一场极具影响力的乐器展览。通过表演、活动和合作，该活动传播了希望、团结和文化包容的信息。该项目通过艺术手段增强了社区的意识和同理心，产生了深远的影响。 出示您的借书证并享受优惠：2024年图书馆卡注册月——汉密尔顿东区公共图书馆，印第安纳州诺布尔斯维尔 2024年，图书馆启动了一项重新策划的“图书馆卡注册月”活动，旨在与有关参与度和增加会员数量的战略目标相契合。通过利用社区合作关系、人口统计信息以及读者反馈，该活动旨在提高公众对图书馆全方位服务（尤其是非传统服务）的认识，并与新的和不断扩大的受众群体建立联系。 欢庆时刻：哈特福德公共图书馆250年的历史回顾——康涅狄格州哈特福德市，哈特福德公共图书馆 2024年，哈特福德公共图书馆迎来了其250周年庆典，开展了为期一年的系列活动，以纪念其历史并重新诠释其在社区中的不断演变的角色。活动亮点包括推出新品牌、全市范围内的寻宝活动、游行、定制酿造的啤酒募捐活动以及经过大规模翻新的市中心图书馆的重新开放。通过富有创意的活动安排、社区参与以及屡获殊荣的营销策略，哈特福德公共图书馆展示了其持久的影响力和对未来的愿景。 斯普林湖地区图书馆更新项目——斯普林湖地区图书馆，密歇根州斯普林湖 为满足不断变化的社区需求而启动的“图书馆更新项目”对图书馆空间进行了重新设计，旨在优先打造私密的学习区域和充满活力的交流场所。通过为期18个月的内部营销活动，图书馆营造了浓厚的氛围、实现了透明度，并赢得了信任。该活动的成功体现了图书馆与社区的紧密联系以及其致力于保持与时俱进和包容性的决心。 “全免费”运动——斯托-芒罗福尔斯公共图书馆，俄亥俄州斯托市 由于意识到公众对图书馆的数字服务缺乏了解，图书馆的外展团队发起了“全部电子资源，全部免费”的活动，旨在强调只要拥有图书馆卡，所有的电子媒体资源（包括电子书、有声读物和流媒体服务）都是完全免费的。这一活动源于一个贴近生活的契机，并由有策略的外展活动推动，其目的是改变人们的观念，让整个社区都能觉得获取数字资源的过程简单、包容且具有激励性。 《大故事小书》——社区图书馆，爱达荷州凯彻姆 社区图书馆推出了《大故事小书：爱达荷州图书馆之书》这一活动，旨在展示爱达荷州各地读者的真挚心声，以此来颂扬社区对图书馆所给予的深厚信任和重视。该活动旨在强调开放获取文学的重要性，以及爱达荷人具备的同理心、对话能力和相互理解的能力。通过讲故事的方式，该活动进一步强化了图书馆在公民生活中的持久作用。 “125周年，让我们一同庆祝！”——西蒙特公共图书馆，加拿大魁北克省西蒙特市 为了庆祝西蒙特公共图书馆成立125周年以及西蒙特市成立150周年，该图书馆于2024年发起了一项为期一年的活动，该活动的灵感来源于杰出的图书馆馆长玛丽·萨克斯。在市议会的支持以及一个专门的周年纪念委员会的协助下，这项活动突显了图书馆的历史遗产，加深了社区的参与度，并确保了对活动和服务的包容性访问。该活动不仅纪念了图书馆的影响，还为未来的建设奠定了基础。 “猫猫三月”：一场由社区主导的图书馆宣传/互动活动——伍斯特公共图书馆，马萨诸塞州伍斯特市 2024年3月，伍斯特公共图书馆启动了“猫猫三月”活动，这是一项由社区主导、充满趣味性的举措，旨在消除使用图书馆资源的障碍，通过免除费用并要求提交猫咪照片来实现这一目标。该活动旨在减轻歧视现象，并重新吸引用户，特别是那些来自边缘化社区的用户，他们的账户曾因丢失或损坏物品的费用而被封锁。通过将费用减免转变为一种有趣且包容的体验，图书馆强化了其对无障碍性和社区联系的承诺。 2025年JCD获奖者将于2025年ALA年会期间揭晓。如需了解更多信息及有关典礼的详情，请访问JCD网站。 ### 2025年评审委员会 今年的评审小组成员包括：马莎·安德森，阿肯色大学组织发展部主管兼数字服务部门负责人；珍妮·布兰登，密歇根州立大学图书馆的图书管理员/网页设计师；特丽·卡罗尔，托莱多卢卡斯县公共图书馆的传播、设计和分析部门主管；萨拉·尼尔，盐湖县图书馆的营销和传播经理；评审主席凯利·西茨曼，先锋图书馆系统的传播与员工发展部主管。 关于约翰·科顿·达纳奖（JCD） 约翰·科顿·达纳奖由H.W.威尔逊公司于1946年在美国图书馆协会的年度会议上设立。该奖项以约翰·科顿·达纳（1856-1929）的名字命名，他是被誉为现代图书馆之父的图书馆管理员。该奖项的资金由H.W.威尔逊基金会提供。 关于H.W.威尔逊基金会 该基金会由哈立斯·W·威尔逊于1952年创立，旨在满足公司员工和退休人员的需求。自1957年以来，H.W.威尔逊基金会一直致力于通过援助、支持以及与慈善、慈善机构、教育机构和宗教机构的合作，为对改善最多人的精神、心智和身体状况具有最大影响的事业提供资金援助。该基金会的主要捐赠者包括哈立斯·W.威尔逊夫妇以及H.W.威尔逊公司。 关于Core：领导力、基础设施与未来 Core：领导力、基础设施、未来是全国性的协会，致力于推动图书馆员和信息提供者这一职业的发展，其核心职能包括领导与管理、馆藏与技术服务以及技术应用。我们的使命是通过社区建设、倡导和学习来培养并提升图书馆工作人员在核心职能方面的集体专业能力。Core是美国图书馆协会的一个分支机构。请关注我们的博客、Instagram或LinkedIn账号。 关于EBSCO EBSCO信息服务公司（EBSCO）是全球领先的在线研究内容及前沿搜索技术提供商，为世界各地的图书馆、医疗保健和医疗机构、企业以及政府机构提供服务。作为一家具备人工智能能力的服务提供商，EBSCO提供从研究、采购管理、订阅服务和发现服务到临床决策支持和患者护理、学习、研究与开发等全面解决方案。凭借对人工智能驱动创新的承诺，EBSCO走在行业前沿，使我们能够满足信息服务领域不断变化的需求。欲了解更多信息，请访问EBSCO网站：www.ebsco.com，或者访问博客EBSCOpost，或关注X、Facebook、LinkedIn和Instagram。
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  • 《IFLA：人工智能对图书馆的影响及图书馆应对策略》
    • 编译者：杨小芳
    • 发布时间：2024-10-31
    • 人工智能对图书馆的影响 人工智能可能对图书馆工作产生“广泛而深刻”的影响。 从下表1中我们可以看到，人工智能对图书馆诸多服务产生影响，有些带来根本性的改变，有些只带来微小的变化。预计图书馆将以符合现有角色、与用户需求紧密相关或需要最少资源的方式来应用人工智能。 表 1 人工智能对图书馆运营的影响 我们已经强调了描述性人工智能与提高图书馆馆藏可访问性之间的紧密联系。人工智能技术被应用于生成初始元数据，此技术有望在搜索引擎中发挥作用，并助力综述的某些环节（如结果筛选）。 随着越来越多的学者在研究中使用人工智能技术，对数据科学家社区的支持需求也将增长。图书馆可以在数据发现、版权问题、数据管理和数据保存方面提供支持。 人工智能可能会改变日常的知识工作，例如自动翻译、摘要和文本生成。大量人工智能工具和应用程序可以应用于图书馆专业工作。例如ResearchRabbit、Scite、elicit和openread等工具有助于文献综述。生成式人工智能在图书馆宣传中得到了应用，因为其具备根据特定受众需求调整文本的能力。 因为人工智能能够准确执行复杂的常规性任务，故而具备了在图书馆后端系统中应用的可能。例如，采用机器人流程自动化（RPA）技术处理书目数据，便是一个典型的应用场景。 鉴于图书馆接受的咨询量大，图书馆已倡导采用聊天机器人多年。聊天机器人因为其技术障碍降低而变得可行。聊天机器人可承担如下职责： 回应常规问题 收集用户信息  遵循标准流程提供用户支持 成为新用户的伙伴 人工智能技术将被应用于打造更智能的图书馆空间。一些图书馆已研发了实体机器人用于读者咨询，机器人还被用于执行上架和盘点等任务。此外，已有图书馆采用自动存储与检索系统（ASRS），可以根据需求检索馆藏。通常，此类应用需开展大规模的重建工程。 对于学校图书馆而言，其他人工智能在教育领域的应用，如自适应学习内容创建或聊天机器人等，皆与其相关。（Jisc，2023b）。 因用户的广泛使用，生成式人工智能成为了讨论的焦点，这使得教职员工和学生需要具备一定的人工智能素养（包括数据和算法素养）。图书馆有责任推广信息素养和数字技能。人工智能素养涵盖对人工智能各种表现形式的理解，涉及“批判性评估人工智能技术；与人工智能进行有效沟通与协作；以及在网络、家庭和工作场合运用人工智能作为工具”（Long and Magerko，2020）。 人工智能素养在未来职场中显得至关重要；运用人工智能或与其协同工作的技能案例不断涌现；而其具体实施方式可能因不同学科领域而有所差异。 人工智能也可以应用于预测用户行为模式，从而辅助决策制定。 下表调查结果显示了在撰写本文时的AI发展水平。人工智能素养已迅速成为关注的焦点。（编者注：此为根据111份样本调查数据的结果；受访者包括高等教育和继续教育图书馆员，主要来自英国。） 表 2 图书馆计划中、试点和成熟应用的人工智能服务 如何更新资料以跟上人工智能不断变化的特性？ 哪些应用需求资源最少且最符合用户需求和现有图书馆角色？ 哪些发展对重塑图书馆角色最为关键？ 哪些最有可能发生，在多长时间内发生？ 人工智能技术如何提升图书馆服务？人工智能能帮助解决哪些挑战？潜在的风险和伦理考虑是什么，如何减轻这些风险？ 如何持续关注并及时了解新兴的人工智能的趋势和进展？ 图书馆如何有效地培养用户人工智能素养？ 需要哪些关键的学习成果，在各个学科中的差异性如何？ 随着人工智能发生变化，教材应如何更新？ 三个重要策略 鉴于人工智能影响的广泛性，图书馆可以采取多种策略以应对。 以下列举三项重要策略建议。 策略一：利用图书馆的AI能力，构建负责任且可解释的描述性AI应用 在拥有大量需要改进资源描述的特色馆藏的情况下，图书馆可以应用描述性AI来创建符合伦理、负责任和可解释的AI的范例，以对抗大科技公司的产品（（Lee, 2023; Padilla et al., 2023）。这可以通过遵循良好治理原则来实现，比如： 揭示馆藏的来源，以便使用者全面了解信息来源的性质; 确保应用人工智能的馆藏选择是适当的，考虑到技术和版权问题，同时尊重包容性、土著权利和非殖民化问题；尊重那些在收藏中被代表的人以及所有其他利益相关者的权利；适当奖励/认可志愿者和众包工作者；尊重知识产权问题，例如藏品中的版权/内容许可; 使服务对目标用户易于使用、可访问且可解释; 充分记录项目以确保可解释性; 尽可能公开地共享代码、训练数据、工具包等; 从可持续性角度评估项目，包括环境影响的角度 实现这一目标仍然存在许多挑战，例如如何： 考虑优先应用人工智能的馆藏 评估经济可承受的现成工具是否适用于图书馆馆藏历史数据 解决概念性挑战，例如如何对图像进行分类 将概念验证项目转化为可持续服务 策略二：利用图书馆员的数据能力增强组织的AI能力 并非所有图书馆都拥有需要使用人工智能的馆藏，但图书馆员在的数据相关领域的专长对于机构应用人工智能具有较高价值，因为当今的人工智能是数据驱动的。 这种专业知识可以支持图书馆所在的更广泛组织内的数据科学家，如学术环境中的多学科社区数据科学家，或在卫生服务或政府机构分析数据的分析师。相关行为包括： 在复杂的信息环境中寻找数据源 推广数据共享、开放性和互操作性的价值 解释数据来源、有效性和质量的重要性，以了解如何适当使用该数据 根据版权、知识产权等解释哪些数据可以使用，哪些不可以 使用标准描述数据及其价值 存储、保存（或销毁）数据 所有这些做法都符合信息治理和管理的专业知识，但需要将这些知识转化到数据领域。 策略三：推广人工智能素养以提升组织和社会的AI能力 在推广人工智能素养方面发挥领导作用，是最符合现有图书馆实践和图书馆员身份的策略，特别是在大学、学校和公共图书馆中。人们普遍认识到，公众作为公民和从业者需要了解新技术。各个专业的学生都需要这样的知识来提高就业能力。 图书馆员已经开发了信息素养项目，人工智能某些方面素养可以纳入其中。他们已经发展了所需的教学知识和技能。 人工智能素养可能包括识别人工智能何时被使用的能力；理解狭义人工智能和通用人工智能之间的差异；了解人工智能擅长解决哪些类型的问题；了解机器学习模型如何训练。另外还包括对诸如偏见、隐私、可解释性和社会影响等伦理问题的认识。 由于人工智能基于数据，因此数据素养被认为是人工智能素养的组成部分。算法素养是一个已经发展起来的概念，用于描述搜索和推荐等服务如何越来越多地由算法塑造，以使内容个性化，但也可能限制信息的可见性并产生信息茧房效应。更正式地说，它被定义为“了解在线应用、平台和服务中算法的使用，了解算法的工作原理，能够批判性地评估算法决策，以及拥有应对甚至影响算法操作的技能”（Dogruel et al, 2022: p.4）。将算法素养扩展到搜索范畴之外与人工智能素养相关。 人工智能很复杂且难以解释。它有多种应用和形态。它基于难以理解的计算思想和统计数据。通常即使是人工智能的设计者也难以理解人工智能作出的决策结果，因为机器从数据中学习模式。虽然一些人工智能的形象让我们期望去使用一个明确的AI服务（如ChatGPT），但实际上它通常嵌入在基础设施中，不容易识别或抵制。的确，可以公平地说，大型科技公司不一定希望人工智能的工作方式为人所知，因为这是商业机密。
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