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生成式人工智能视角下的图书馆评价研究:关键视角、理论内核与驱动前因

Library Evaluation Research from the Perspective of Generative Artificial Intelligence:Key Perspectives,Theoretical Core,and Driving Factors
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摘要 文章旨在应用生成式人工智能技术,系统梳理和总结中国图书馆评价领域的研究现状,以期为图书馆事业的发展提供理论支撑,推动图书馆服务质量的提升和管理实践的改进。研究发现,当前图书馆评价领域的研究集中在图书馆统计、图书馆评价、资源建设、编目工作、数字图书馆、参考咨询服务等核心领域。绝大多数研究集中在图书情报与数字图书馆领域,计算机软件及应用领域也占有重要地位。图书馆统计与评价研究经历了初期阶段、稳定增长阶段、显著增长阶段和波动调整阶段。图书馆评价研究涵盖了科技社会结构理论、评价与数字图书馆管理结合的方法、市场营销策略等。图书馆评估的驱动前因主要包括政府机构主导的政策法规支持、资金及资源支持,图书馆及其组织间的统计评估,以及第三方机构提供的专业评估标准和方法。 Using generative artificial intelligence technology,this article systematically reviews and summarizes the research status in the field of library statistics and evaluation in China,aiming to provide theoretical support for the development of library services and to improve service quality and management practices.The research finds that current library evaluation studies focus on core areas such as library statistics,library evaluation,resource development,cataloging work,digital libraries,and reference services.Most research concentrates on library information and digital library fields,with the computer software and application field also holding significant importance.The research in library statistics and evaluation has gone through initial,stable growth,significant growth,and fluctuation adjustment stages.Library evaluation research covers theories of techno-social structures,methods combining evaluation and digital library management,and marketing strategies.The driving factors for library evaluation include policy and regulatory support led by government agencies,funding and resource support,statistical evaluations among libraries and their organizations,and professional evaluation standards and methods provided by third-party institutions.
作者 赵悦言 周文杰 Zhao Yueyan;Zhou Wenjie
出处 《图书馆理论与实践》 2024年第4期9-17,共9页 Library Theory and Practice
基金 四川大学2024年中央高校自主立项项目“数智赋能公共文化服务创新机制研究——以智慧文旅平台为例”(项目编号:2024自研-公管12) 2023年国家自然科学基金面上项目“循证信息贫困研究”(批准号:72374170)的研究成果之一。
关键词 图书馆评价 关键视角 理论内核 驱动前因 生成式人工智能 Library Evaluation Key Perspectives Theoretical Core Driving Factors Generative Artificial Intelligence
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