学科馆员与重点学科创新服务模式研究，本文主要内容关键词为：馆员论文,重点学科论文,学科论文,模式论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
1 学科馆员概念与内涵
学科馆员（Subject Librarian）最早出现于20世纪70年代中后期的美国，通常由具有某一学科背景的参考咨询馆员（Reference Librarian）担任。这种以大学科为对象而建立的学科馆员高级专门服务人员对口服务模式，最早发端于美国和加拿大的研究级大学图书馆。1981年美国卡内基梅隆大学图书馆实行了学科馆员制度，俄亥俄大学图书馆也相继推出了网络化馆员免费导读服务（Network Librarian and Free Service），随后，在加拿大的部分研究级大学图书馆也推行了“学科馆员”这种服务模式，受到了用户的欢迎。我国学科馆员服务模式是近几年开展起来的，以清华大学、北京大学、上海交通大学等国内几十所重点大学为首的图书馆率先开展了学科馆员为重点学科的信息服务，但与国外比较，服务模式单一，在提供服务的层次上还不够深入。学科馆员以开发专题信息资源为目的，深入学科专业领域，为学科建设发展提供学术层面上的服务，解答科研中提出的各种问题，对某一学科的基本理论、内在结构、学科历史和现状、学术前沿、学科的主要支撑者、学科经典文献等方面有较深入的了解，对学校的重点学科建设发展方向、目标、最新成果、未来发展动态做到心中有数，将繁杂无序的信息进行加工、分析、整理后，提供给重点学科用户，学科馆员是重点学科建设体系中的重要成员之一。
2 学科馆员重点学科创新服务模式研究意义
1）重点学科是开展科学研究、创造高水平和高质量标志性科研成果的重要阵地，是高等学校进行“211工程”建设的核心，无论从人力资源优势、基础理论研究，还是从科研的基础设施来讲，重点学科都具有开展科学研究、创造高水平和高质量标志性科研成果的能力，学科馆员制度的建立及其创新服务是重点学科建设的前期工作，是重点学科建设的基础工作之一。
2）网上信息资源浩如烟海，从中获取有用信息犹如大海捞针。一些重点学科专家、学者对于网上资料的查询方式和途径还不熟悉，他们无法在网上快速找到自己需要的信息。据统计，我国图书馆界和各类情报所收藏的中文文献70％以上未被利用，外文文献90％以上长期未被利用。而重点学科研究人员在进行科学研究过程中至少要花40％～60％的时间去获取信息。重点学科研究人员从制定科研计划、申请课题、实验研究到出成果都需要大量的信息来支撑。一方面是大量价值很高的文献信息未被开发；另一方面是科研需要的大量有价值的文献信息无法获得，这种矛盾是目前高校中普遍存在的现实问题。重点学科发展迫切需要学科馆员提供主动创新的信息服务。
3）学科馆员制度既是一种新的服务模式，也是管理上的一种创新行为。学科馆员如何针对高校重点学科用户群，围绕重点学科开发专题信息资源并采取一定的创新服务模式，为高校重点学科的教学科研提供信息支持和保障，提高重点学科建设和科学研究能力，最终形成适合我国国情的高校重点学科建设和高校图书馆建设共同发展的合作体系，是新形势下教育和文献信息服务部门所面临的一个重要课题。
3 学科馆员重点学科创新服务模式研究的内容
本课题结合重点学科创新服务实践，利用计算机科学、管理科学、信息学等多个学科的最新技术，研究学科馆员重点学科创新服务模式，内容包括重点学科知识智能管理服务模式、重点学科虚拟资源导航系统服务模式、重点学科用户个性化Web定制服务模式、重点学科用户网络服务平台建设4个方面。
3.1 重点学科知识智能管理服务模式
学科馆员从用户目标和环境出发，进行重点学科知识的收集与捕获管理。主要包括：
1）知识智能获取管理。学科馆员利用各种搜索工具，针对对口重点学科外部知识进行跟踪、搜索、检索和获取，对对口重点学科内部知识尤其是隐含知识进行跟踪和捕获。
2）学科馆员利用各种分类工具对重点学科知识分类整合。各种门类、各种学科的知识进行分类的过程也是一个整合的过程，经过分类整合将杂乱无章、难以利用的知识整合为具有利用价值的知识。分类过程中要清理掉无用的知识、重复的知识，经过分类梳理后的知识再经过整合，会使知识的使用者知道知识的来龙去脉、前因后果，知道要做什么和怎么做。将不同重点学科、不同类别、不同来源的知识整合为符合创新要求的特定的知识，整合为在创新驱动下所生成的新的知识。在对重点学科知识进行整合的过程中可采用立体整合方式，即将重点学科相关知识划分为横向知识和纵向知识，然后分别进行整合的方法。横向知识，是指某一类（或某一学科）知识与其他相关知识的关联程度。例如，关于信息处理方面的知识，其横向知识就涉及到图书情报知识、计算机知识、网络知识、人工智能知识等。而纵向知识则是指某一门类知识的广度和深度方面的知识，是知识内部的变化问题。例如，关于物理学方面的知识，其纵向知识就包括从普通物理到量子物理、核物理等高精尖的理论。立体整合的特点在于通过整合可以通观重点学科某一类知识的历史溯源和发展前景，也可以了解与其他知识的关系及相关程度，对于建立知识的立体架构具有十分重要的意义。在重点学科知识管理过程中，采用知识的立体整合方法，有助于开发重点学科内部的隐性知识和显性知识，促进重点学科内部知识共享，在重点学科建设、科研、教学实践中，处于一个较为主动的地位。知识的立体整合要求学科馆员对某一学科的知识有较为深入的了解，同时具有较强的归纳整理能力。经过对重点学科知识的立体整合，可以构建重点学科知识情报体系，提高重点学科核心竞争力，为重点学科建设提供高效的信息资源保障。在知识整合中，自然科学与社会科学合为一体，为区分研究对象而在抽象中隔离开的知识，在打破学科界限的具体实践需要中，又重新走向统一。科学与技术相互作用，科学成为新技术思想的直接源泉，成为工程设计的工具与方法的源泉，技术也同样是对科学做出新挑战的源泉，这样就达到了知识整合的真正目的。
3）进行知识的智能组织、挖掘和优化管理，经过对重点学科知识分类整合，学科馆员在自身专业知识的基础上，利用信息技术、数据库技术和人工智能技术，从重点学科纷杂的信息流中发现新的知识点及知识间的联系，按相关重点学科知识体系组织到数据库中，并通过计算机存取、检索算法进行智能匹配，使相关重点学科用户能方便地检索有关数据与知识。
4）进行知识交流和知识匹配传送管理。通过数据库、计算机网络群件管理系统、工作流智能控制系统等方法，促使重点学科有关学术信息知识更方便地被用户所知晓和利用，促进重点学科专家与重点学科知识源之间、重点学科知识需求与知识提供之间的准确匹配和传送。
5）进行知识利用的管理。学科馆员利用专家系统、专门分析工具、决策支持系统等支持重点学科用户对知识的分析和运用，利用知识管理系统将知识的应用有机融合在日常教学科研工作过程中，并将所产生的重点学科研究新知识迅速组织到相关重点学科知识管理体系中。
3.2 重点学科资源智能导航服务模式
该模式的核心是建立重点学科资源智能导航服务系统。学科馆员依托成熟的宽带校园网络和丰富的虚拟馆藏资源，为重点学科建立专业资源学术信息导航网站，使重点学科的专家学者能够通过专业导航网站，迅速、快捷、方便地利用网上丰富的信息资源，掌握学科前沿和最新学术动态。重点学科专业学术资源导航网站内容包括：国内外本专业专题研究数据库，虚拟教学参考资源多媒体数据库，链接各国科研机构及专业图书馆的网站网页；学科专业图书、期刊的网站网页；学科教育机构（包括招生、教学计划、课程设置、学位论文）网站网页；学科课件资源网、学科学术活动（会议、展览、讲座）网站网页；学科科研成果和正在进行中的科研项目的网站网页；网上学术论坛有关学科的网站网页；有关的搜索引擎、网络导航库、网络资源指南以及与该学科有关的数据库生产者、软件公司及其产品的网站网页等。该服务模式具有代表性的是清华大学重点学科虚拟资源建设，根据清华大学的学科建设情况，搜集了因特网上与该校学科有关的组织机构、电子出版物、著名学者、计算机软件。目前已建成计算机、传热等4个学科的虚拟导航。从满足普通院校重点学科虚拟资源建设情况来看，无论从内容和形式上都有一定局限性，目前国内许多地方院校也纷纷开展重点学科虚拟资源建设研究，发展趋势是采用智能挖掘技术和非结构化数据库技术，进行网络资源分类抓取和学科资源智能导航，以及学科资源信息的主动推送服务。图1是重点学科用户在线智能导航系统数据流程图。
图1 重点学科用户在线智能导航系统数据流程图
本系统中，学科馆员首先建立重点学科非结构化导航知识库，利用智能引擎和挖掘工具从WWW上动态存取和管理本校重点学科专业的多媒体网络信息资源，同时与智能导航器在线交换数据。当重点学科用户点击某个主题进行浏览时，该信息流向两个方向：一个方向是直接进入智能导航系统的在线导航模块，用于产生导航信息；另一个方向是进入重点学科非结构化导航知识库，用于更新数据库中的历史记录。在线导航器接到重点学科用户的浏览信息后，进行推理计算，产生实时导航信息，传送给浏览者。当导航知识库发生变化时，数据预处理模块首先对这些变化了的数据进行预处理，经过处理后的数据进入智能导航器的重点学科网站更新模块，由该模块对导航信息进行更新处理，再通过数据预处理模块返回导航知识库。本系统能够通过分析重点学科用户在网站上的浏览记录，并结合用户的现有浏览状态，及时准确地为浏览者提供导航。此外本系统还可以对重点学科网站进行结构优化，通过最大可能配置计算获得的结果。
3.3 学科馆员合作咨询服务模式
面对重点学科用户群服务范围和服务内容的不断扩大，基于个体的和单个机构的学科馆员分散的单独服务模式显然无法更好地满足重点学科咨询服务，必须更多地强调重点学科资源共享，不仅是本地信息资源的共享，更要突出“人”（学科馆员咨询专家）的共享和服务的共享，以此来满足用户多样化的需求。而网络自身的特性为这样的联合提供了极大的可能。因此学科合作咨询模式应运而生。它具体包括以下4种形式：
1）学科馆员与网上专家合作咨询形式。由分布在各个图书馆的学科馆员与信息检索专家、参考咨询专家、学科专家教授协同建立咨询问题的保障机制，满足用户个性化需求。学科馆员与各方面咨询专家建立密切联系，共同探讨疑难问题，对问题进行分析判断和逻辑推理，满足重点学科用户高层次、研究性信息需求服务。
2）学科馆员基于Web的联合表单咨询形式。这种模式是由合作咨询学科馆员在其合作咨询网页（Homepage）上为重点学科咨询用户预留提问空间和学科咨询馆员的问题解答空间（包括各种咨询专栏、咨询讨论组、BBS等），各个大学成员馆之间按照一定合作机制，通过Web建立合作联系，它的特点是学科馆员与重点学科用户参与程度高，范围广，对系统要求也不高，方便灵活，并且用户之间也可以互相咨询答疑。
3）学科馆员网上实时合作咨询形式。由不同地区的成员馆的学科馆员利用基于网络通信技术、多媒体技术、音视频技术的通信软件，通过咨询知识库在线互递问题与答案，为重点学科用户提供全天实时在线式的不间断的合作咨询服务。
4）学科馆员基于分析和基于内容的合作参考咨询服务形式。数字图书馆知识服务的目标化原则，要求其在日常服务时宜采用基于分析和基于内容的参考咨询服务模式。为此，应做到：①将不同专业甚至同一专业的学科馆员按专业详细分工，来保证他们对专业知识和专业信息资源的准确把握（专业化）；②通过按咨询问题类型分工，来促进核心咨询服务的分析性和智力内涵（智力化）；③通过集成化组织数字图书馆咨询资源和技术系统，来提高咨询服务的效率（集成化）；④通过提供强有力的分析组织技术与工具，来保障咨询服务对内容的有效分析和对信息的重组（内容化）；⑤通过稳定的个人化的经常性接触和跟踪服务，来建立用户对咨询服务的信任。
3.4 重点学科用户个性化Web定制服务模式
学科馆员在为重点学科提供个性化定制服务时，根据重要的用户群确定服务方向，创建友好的用户界面，通过个性化定制服务系统，使用户拥有自己的个人图书馆（Mylibrary）系统。学科馆员定期调研用户课题的方向，抓住规律，跟踪重点学科用户群的需求，及时制定服务对策，因地制宜开发信息资源，改造虚拟图书馆的技术系统，从而更深入、主动、有针对性地为重点学科用户服务。重点学科用户个性化Web定制服务系统见图2。
1）重点学科知识仓库的建立。学科馆员利用学科背景以及数字图书馆馆藏重点学科资料，确定设计重点学科知识仓库结构，设计重点学科知识仓库与馆藏数字资源以及外部因特网虚拟资源的接口和动态存取算法。知识仓库设计的主要步骤是：①数据库的逻辑设计（对信息、事实表和维表进行详细的定义）；②数据库的物理设计（数据具体存储方式比如分区存放、集中存放或是驻留内存）；③源数据获取、统一定义的格式转换、筛选、整理及装载入库设计；④数据表达及访问设计。
图2 重点学科用户个性化Web定制服务系统结构图
2）用户描述（Profile）模型库的构建。学科馆员利用其掌握的相关重点学科用户的专业背景，建立初始的重点学科用户描述，它是用以记录用户各种特征的详细说明，用户Profile是由一组向量集构成，用以表示用户在行为模式、知识模式、兴趣偏好、认识模式等方面的模型。本质上而言，创建用户Profile就是创建用户模型，但是在不同的应用背景下，所用方法有所不同。在本系统中，采用用户背景信息和用户反馈信息相结合，采用向量集表示的方法，构建用户Profile。性别、所属系科、所学专业、当前研究重点等这些背景信息可以由用户直接提交给系统，将用户的背景信息作为用户Profile的初始值或缺省值。
3）信息过滤Agent系统。这是整个重点学科用户个性化Web定制服务系统的核心，它的主要功能是对数字图书馆以及WWW虚拟资源中重点学科相关的各种文档进行表示、分类，并将各种文档的特征向量和用户Profile进行相关性计算，然后按照相关性从高到低排列。由学科馆员对过滤结果进行智能组织和处理。
4）学习和知识发现Agent。这也是个性化Web定制服务系统的核心部件之一。学科馆员采用机器学习和Web使用挖掘的数据算法，对用户的访问数据进行挖掘，从重点学科用户的浏览行为数据（用户的Log文件）中，发现和分析重点学科用户的行为模式和用户的兴趣所在。在此主要采用了聚类，将对行为相似的用户分组，采用路径挖掘的算法，挖掘用户的浏览行为模式，分析用户的访问兴趣。通过挖掘方法得到的规则，可以补充和修改用户Profile的初始值。在获得用户初始Profile之后，通过用户的正面反馈——不断地浏览行为，可以跟踪用户兴趣的变化，从而使得用户Profile处于不断更新的状态之中。根据用户的显式反馈（用户正面的评价）和隐式反馈（用户的浏览行为等），挖掘用户的兴趣所在，更新用户模型。
5）智能搜索引擎。将数字图书馆系统中自带的搜索引擎（搜索数字图书馆内部资源）和WWW中门户搜索引擎（如Infoseek、Google等）整合起来，使得数字图书馆内部的搜索引擎不仅可以搜索到数字图书馆馆藏实体资源，而且还可以搜索到因特网中分散的海量虚拟资源。
6）个性化智能代理。重点学科用户通过个性化智能代理构件和系统交换信息，用户提交的查询信息以及系统经过处理最终传递给用户的查询结果信息，都通过该构件进行智能处理，它可以捕获到重点学科用户对数字图书馆的各种浏览行为，这些行为记录构成文件，即形成重点学科用户Log日志文件。个性化智能代理构件自动将用户的浏览行为写到重点学科用户日志文件，同时它还与信息过滤Agent构件系统交换数据，并自动将过滤结果提交给重点学科用户。
7）重点学科用户个性化Web界面。这是整个系统最顶层构件，重点学科用户可以通过重点学科用户个性化Web定制服务系统定制个性化个人Web网页，并通过Web浏览器与学科馆员建立动态联系，获取定制信息，利用系统智能引擎搜索学科教学、科研信息，反馈各种交流信息，学科馆员通过智能过滤系统将用户定制信息通过用户个性化Web反馈给用户。