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《 国内高校图书馆信息素养教育现状调研分析》

  • 来源专题：图书情报
  • 编译者： xuxue
  • 发布时间：2017-10-18

  • 18家图书馆合作,通过网络问卷调查的形式,对国内高校图书馆信息素养教育的教学硬件与师资的基本信息、面向本科生开设的信息检索课程、面向研究生开设的信息检索课程、新生培训、专题培训讲座、"嵌入式"教学、开展各项信息素养教育活动等七个方面进行了调研分析。调研结果显示,高校图书馆信息素养教育现状的总体情况较好,针对主要的六种教育模式存在的一些问题,该文提出了应对的建议。

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相关报告

  • 《认知与实践：AI技术在高校图书馆应用现状调研分析》
    • 编译者：杨小芳
    • 发布时间：2025-07-23
    • 研究目的 本文旨在通过系统性、综合性的调查分析，准确把握人工智能（AI）技术在当下高校图书馆的应用现状，揭示图书馆从业者对AI技术的认知情况以及AI技术在图书馆的实践应用情况。在此基础上，进一步分析AI技术在图书馆发展中面临的制约因素，从领导建筑层、馆员实践层和校内外合作补充层三个层面提出推进AI技术在高校图书馆应用的可行建议，以促进AI技术在高校图书馆的高质量发展。 研究创新 综合性调研：本文采用文献调研、网络调研和问卷调查相结合的方法，全面覆盖了高校图书馆及技术厂商的视角，弥补了以往研究中数据来源单一、调查面窄的不足。 多维度分析：从图书馆领导者、馆员和校内外合作三个层面提出实践建议，为AI技术在高校图书馆的应用提供了多维度的解决方案。 实证研究：通过大规模的问卷调查，直接获取了图书馆员和技术厂商的反馈，为研究提供了丰富的数据支持。 研究方法 文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解AI技术在图书馆应用的研究现状和不足。 网络调研：通过网络渠道收集高校图书馆和技术厂商的AI技术应用案例和数据。 问卷调查：设计并发放问卷，收集全国范围内高校图书馆员和技术厂商对AI技术的认知、应用现状及面临的问题。问卷包括受访者基本信息、对AI技术的观点认知、AI技术应用及推广情况等内容。 研究结果 AI技术的应用现状：AI技术在高校图书馆的应用已取得一定进展，尤其在智能馆员助手、智能读者服务、智能知识组织和智能馆舍空间等方面表现出显著潜力。 主要问题：资金短缺、技术局限和馆员能力不足是制约AI技术在高校图书馆广泛应用的主要障碍。 馆员认知与能力：大多数图书馆员对AI技术在高校图书馆的发展前景持积极态度，但AI素养普遍有待提升，尤其在AI工具操作、智能问答和数据管理等方面的技能需求较大。 校内外合作：高校图书馆与信息技术部门、教学管理部门和科研管理部门的合作是推动AI技术应用的重要途径。 实践建议：从加强校内外合作、激活馆员能动性、提升馆领导能力三个方面提出了促进AI技术在高校图书馆发展的实践建议。 结论 本文通过系统性、综合性的调查分析，揭示了AI技术在高校图书馆的应用现状及面临的问题，并提出了多维度的实践建议，为推动AI技术在高校图书馆的高质量发展提供了理论支持和实践指导。
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  • 《数据素养能力评价与大学图书馆数据素养教育的思考》
    • 来源专题：数智化图书情报
    • 编译者：饶海侠
    • 发布时间：2024-01-19
    • 数据素养能力评价与大学图书馆数据素养教育的思考 科学研究领域中数据管理方面的专业知识和技能亟待普及和培养。学者王维佳、曹树金和廖昀赟在《图书馆杂志》期刊上发表《数据素养能力评价与大学图书馆数据素养教育的思考》一文。该文章首先从信息素养的价值取向和技能知识的层次结构两方面分析数据素养的内涵，再通过调查问卷和兴趣小组法对科研人员的数据素养能力进行评价，利用因子分析法得出科研人员数据素养能力构成和评价函数，最后根据实验结果给出与数据素养教育相关思考。 一、研究内容 作者在数据素养白皮书中构建的数据素养涵义框架和数据生命周期的基础上设计了评价指标体系，评价指标包括数据管理计划、数据的收集、数据的描述、数据的组织、数据的分析与处理、数据的保存、数据的共享及再利用、数据伦理、知识产权等，结合兴趣小组法和问卷调查法测量“临床研究”相关科研人员的数据素养能力，结果发现数据统计能力和数据管理能力是数据素养能力最重要的两个组成部分 1.数据素养内涵解析 作者从信息素养的价值取向和技能知识的层次结构两方面分析数据素养的具体内容。一方面，类比信息素养的定义，数据素养是能够让人们反思自己所拥有的数据，利用数据包含的内容和所具备的技能获取知识，开展知识交流，从而促进科研成果的转化；另一方面，数据素养包含数据标准化处理、规范化应用的基础层次技能，也包括综合运用主体的专业经验、洞察力和科学方法的高级能力层次 二、研究结论 该文章发现数据素养由统计分析能力、数据管理水平、数据诚信度、数据伦理认知和数据科学基本认知水平多项能力共同组成，由此作者提出以下几点建议：要让图书馆与多方部门合作共同搭建规范的科研数据管理环境，并且将数据教育内容嵌入到专业和科研的情境下，同时图书馆可以借鉴国外图书馆开发的数据素养教育课程和教育实践项目，根据这些实践经验开发适合国内科研人员需求的数据素养教育模式。 以上内容经编译整理，具体内容详见[1]王维佳,曹树金,廖昀赟.数据素养能力评价与大学图书馆数据素养教育的思考[J].图书馆杂志,2016,35(08):96-102.DOI:10.13663/j.cnki.lj.2016.08.015.
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