1. 引言
数智技术是数字化和智能化的有机融合，随着互联网、大数据、云计算和物联网等技术不断发展，人工智能正引发可产生链式反应的科学突破、催生一批颠覆性技术[1]。人工智能改变着科学研究的方式，赋能问题解决和决策支持领域，人工智能技术及其应用“横扫”2024年诺贝尔奖自然科学领域奖项，成为最大亮点。以ChatGPT、DeepSeek等大语言模型为代表的生成式人工智能，凭借强大的信息挖掘、数据分析、智能决策能力融入知识生产流程，作为一种知识生产力工具对高校图书馆的服务模式和用户体验产生变革性影响。
数智化浪潮下，高校师生的信息和服务需求随之发生巨大变化，如何满足用户需求、优化用户关系、提升图书馆优势成为高校图书馆的重要命题[2]。馆员是高校图书馆价值的主要创造者，图书馆的精神、价值和经验均是馆员劳动创造的[3]。数智时代背景以及行业融合应用变革，对新时代图书馆员提出更高要求，高校图书馆作为提供知识加工传播服务的重要载体，作为学术性服务型组织，其馆员需练就怎样的能力和素质以保持核心服务力和竞争力，馆员的服务价值定位和新型能力重塑是高校图书馆可持续发展的策略性应对。
2. 数智技术对高校图书馆、用户及馆员的影响
数智技术成为推动图书馆服务创新和转型升级的重要力量，为图书馆领域带来了前所未有的机遇与挑战，高校图书馆正面临着服务功能多元化、服务对象泛在化、服务内容个性化、服务需求动态化等特征，技术变革重塑了图书馆信息生态系统。资源工作和服务工作是高校图书馆的核心业务[4]，新时代高校图书馆高质量发展的主要任务也从强调资源建设的规模转向强调提升服务的质量和效率[5]。尤其是生成式AI出众的知识获取、处理能力，以及知识组织、内容创作、知识问答等功能，为知识服务的核心职能和主体业务带来机遇和挑战[6]。在赋能业务实践层面，各种元素的深度交叉融合发展成为可能，在自然语言交互、多模态、信息量、知识可及性及个性化方面显现优势[7]，在馆藏资源的数字化开发、用户的阅读体验以及馆内服务等多个方面提供高效赋能[8]，如智慧空间场景建设[9]、智能咨询服务建设[10]、智能化搜索[11]、资源描述语义内容组织方式[12]、智慧阅读推广[13]、学科服务[14]、信息素养培训教育[15]，从初步探索阶段迈向更具战略性的数智技术应用。
从服务用户影响层面，数据已经成为关键性生产资料，生成式人工智能大语言模型已成为强大的普惠的知识助手[16]，作为新兴的知识生产力工具，促进知识创造、知识交流、知识传播及知识服务形态急剧转变，其强大的数据计算挖掘能力和智能导航增强了知识学习的体验感和交互感[17]。用户行为与信息需求持续作为重要的研究主题，重点也已转向分析用户与信息系统之间的交互过程[18]，如将用户群体分成研究型用户、学习型用户、情报型用户、合作型用户等七种类型[19]。服务用户是高校图书馆的核心使命，以用户需求为导向，强调资源的可发现与可获取，在基础数据之上基于用户实际需求构建多元化、个性化的服务与交互方式，成为高校图书馆非常重要的转型方向[20]，对高校图书馆馆员的胜任力提出新要求。
数智技术对馆员素养能力及胜任力影响更是引起国内外业界和学界研究者的共同关注。AI工具可以提升工作效率，成为图书馆员全面发展的有效工具，同时赋能业务行动实践中更应注意积极引导智能技术的合理应用。美国国会图书馆《2024~2028战略规划》将以数字化方式提升馆员数字能力作为未来使命之一，欧洲研究型图书馆协会《2023~2027发展战略》提出新兴技术驱动数字化转型成为未来重要发展趋势。杨沉定义了图书馆新型服务所要求的馆员新型能力包括数字能力、数据能力、阅读推广能力、终生学习能力、学术研究能力，以及发现和创造的能力[21]。张帆总结未来图书馆员应具备的素养及能力维度包括理解基本概念和原理、识别和评估AI工具、数据安全与隐私保护、有效沟通与合作、持续学习和更新知识、伦理意识和道德考量、用户教育与服务指导[22]。郭亚军等探讨了生成式AI背景下，图书馆员的未来角色定位为数据与信息的质检员、知识的导航员、智慧的传播者，应构建基于批判性思维的认知技能、基于行动者网络的共创技能与基于信息生命周期管理的职业技能体系[23]。李秋实等总结了数智化转型目标下高校图书馆馆员数字胜任力形成路径，包括价值感知型、需求导向型、社群影响型和环境支持型[24]。
图书馆作为动态发展的生态系统有机体，其馆员是规划者、实施者和决策者，馆员在高校图书馆服务中发挥主体作用，也是图书馆满意度常规影响因素维度(设施、信息资源、馆员、信息服务)的主导因素，其胜任力的高低决定了服务成效和价值。用户需求是图书馆服务工作的出发点和归宿，以用户为中心的评价模式成为图书馆质量评价的核心[25]，用户关系是高校图书馆新发展格局构建的重要问题[2] [3]。面对当前数字化转型与智能化发展的挑战，高校图书馆肩负着重构和深化用户信任关系的紧迫任务[2]。
3. 基于价值共创的用户关系视角调查分析
借助新一代数智技术尤其是生成式AI这一知识生产力工具，图书馆作为传统主导的学术知识管理者和传播者的边界变得模糊，个体融入到知识流转流程，服务环节一定程度上实现价值共创。因此，基于价值共创的用户关系视角，进行用户理想型服务调研、馆员能力实现度调研，融合发挥各参与主体和参与要素的能力，是数智技术环境下馆员服务价值识别与能力建构的可行性路径。
价值共创理论源自服务经济学领域，Prahalad和Ramaswamy提出互动是共创价值的基本方式，并构建了对话、获取、风险评估、透明四个实践模式构成的DART价值共创模型。价值共创强调以用户为中心，双向互动，注重用户体验，可以全面研究交互双方因素对满意度的影响[26]。价值共创在高校图书馆的知识服务模型[27]、协同价值共创情境[28]、空间服务共创模型[29]等已有研究探讨。还有学者基于关系利益理论[30]、用户参与型营销[31]、知识建构理论[32]等视角探讨图书馆的用户关系管理。
价值共创理论强调用户与服务提供者通过动态交互实现价值迭代，基于高校图书馆的服务特性，价值共创框架包含四大核心要素：价值主张(以知识服务为核心)、交互界面(服务场景触点)、资源整合(数据内容组织关联)、价值分配(服务价值共享)，作用机制表现为双向循环驱动，形成“需求–服务–价值”的闭环迭代，强调资源整合、能力互补与体验融合的多边协同机制。基于上述理论框架与实践背景，在价值共创交互的用户关系视角维度，关系双方的实证调研支撑仍有待丰富，本文通过设计用户理想型服务调查问卷、馆员能力实现度调查问卷，在数据融合分析提炼基础上，进行馆员服务价值识别与能力素质提升路径的构建。
3.1. 问卷设计与发放
基于价值共创的用户关系视角，分别设计面向图书馆用户的理想型服务需求调查问卷、面向馆员的能力实现度调查问卷，通过问卷量化识别用户对共创服务场景需求，评估馆员的能力缺口。问卷分为数智技术赋能力、数智资源组织力、数智服务创新力、关系维系交互力四大维度，在实践总结、文献调研和专家建议的基础上设置了涵盖用户关系管理愿景层和馆员实践层的相关要素指标，采用李克特量表，每个调查维度设计一组题目，以囊括复杂的概念或态度，每一题目分为5级(5非常同意、4同意、3不一定、2不同意、1非常不同意)计分，每组题目回答分值加总计数，辅以开放式题目做概念指标补充，最后得到25个胜任指标要素。
此次调查问卷发放采用线上线下途径同时进行，调研时间2025年2月~3月，面向高校图书馆用户(本科生、研究生、教师)和馆员(涉及资源建设、读者服务、技术保障、学科服务、阅读推广等业务岗位)，回收有效用户问卷122份，馆员问卷77份，覆盖20余所高校。
3.2. 调查数据分析
面向图书馆用户的调查，着眼于用户需求分析，能够了解到不同层次读者对数智技术背景下高校图书馆服务现状的满意度、期待需求。面向馆员的调查，能够了解到馆员对业务能力的自我认知、职业能力提升规划。课题组充分梳理、借鉴吸收数智时代高校图书馆发展政策指引、文献成果，结合图书馆职能和读者满意度评价维度(资源、环境、人员、设施、服务) [33] [34]，凝练设计了用户角度和馆员角度的四大维度25个要素指标，将问卷用户需求与馆员能力建立起映射关系，构建用户–馆员双向需求映射模型。本文以复合型馆员多维素质能力建立为愿景，通过调查问卷对胜任力要素进行数据收集、均值统计、对比分析(见表1)，同时运用行为事件访谈法对部分调研对象进行访谈补充，然后构建馆员胜任力要素体系。各能力维度具有相对独立的能力标准，又交融交叉、递进促进，形成相互联系、相互支持的有机整体，作为一个完整系统中的要素协同支撑馆员胜任力的构建和提升。
Table 1. Statistics of questionnaire indicators
表1. 调查问卷指标统计
维度组 |
指标，读者角度阐述 |
用户均值 |
馆员能力映射 |
馆员均值 |
B1数智技术赋能力 |
A1智能设备服务、A2智慧业务服务、A3及时高效的智能咨询问答、A4可信赖的数据服务、A5跨媒体内容整合揭示、A6个人隐私安全保障 |
4.12 4.21 4.37 4.60 4.52 4.31 |
C1AI嵌入业务应用、C2智慧智能服务、C3智能高效交互咨询、C4数据管理分析、C5跨媒体内容生成展示、C6数据安全 |
3.56 3.51 3.36 3.71 3.11 3.81 |
B2数智资源组织力 |
A7采购学科专业权威的文献、A8智能化的资源导航、A9精准对接学科方向的资源服务、A10个性化多模态资源推送、A11一站式资源获取与挖掘 |
4.71 4.52 4.62 4.67 4.74 |
C7文献质量把控、C8资源组织揭示、C9学科化导航、C10个性化推荐、C11数据治理挖掘 |
4.65 4.33 4.42 3.89 4.07 |
B3数智服务创新力 |
A12个性化服务选择、A13知识重组挖掘、A14服务场景化支持、A15跨学科服务、A16服务互联互通、A17协同育人、A18知识服务共创 |
3.89 3.91 4.26 4.23 4.31 4.22 4.35 |
C12个性化服务供给、C13知识图谱、C14融入科研学习流程、C15跨学科知识服务、C16服务联动、C17成长支持、C18知识服务共创 |
3.31 3.56 3.25 3.12 3.30 3.61 3.45 |
B4关系维系交互力 |
A19用户行为数据分析、A20用户需求洞察、A21丰富的文化活动、A22根据读者信息行为推送资源、A23成长陪伴、A24跨学科学习交流社群组织、A25学习力引导 |
4.32 4.56 4.59 4.61 4.53 4.31 4.42 |
C19用户画像、C20需求联结、C21场景化活动、C22资源渗透、C23虚拟馆员学习陪伴、C24社群服务、C25持续终身学习 |
4.07 3.81 3.73 3.96 3.56 3.51 3.68 |
总体来看，读者对图书馆服务的期望高于馆员对自己能力的自我评估，尤其是在数智技术应用和创新服务方面，因为读者往往对新技术抱有更高的期望，而馆员可能更倾向于保守地评估自己的能力，同时受到技术资金应用限制等因素的影响，对智慧服务的创新开展持观望态度。
数智技术赋能力维度：用户的核心诉求集中在A4可信赖的数据服务、A5跨媒体内容整合揭示和A3及时高效的智能咨询问答。同时，跨媒体内容整合揭示和智能高效交互咨询两项指标体现出用户的高期待与馆员的实现度存在显著差距，读者期望图书馆能够提供更广泛的资源整合和高效的交互体验，而馆员认为现有的数智技术配置尚不能实现这一能力。从目前教育部属高校图书馆范围内AI馆员的应用现状来看(2025年3月21日各馆主页及微信公众号调研整理)，目前仅有1/3的高校馆部署了智能咨询馆员，且提供咨询范围与各馆本地知识语料库丰富程度密切相关，限制了智能咨询服务质量的提升。
数智资源组织力维度：用户的核心诉求集中在A11一站式资源获取与挖掘、A7采购学科专业权威的文献和A10个性化多模态资源推送。读者对便捷高效获取挖掘个性化多模态的资源仍是高需求项，也反映了资源发现和流通效率有待提升。馆员在C7文献质量把控自评中得分最高，表明馆员对自身在文献质量把控方面的业务素养较为自信，这也体现了图情业务素养作为基础胜任力的重要性。
数智服务创新力维度：用户对A18知识服务共创、A16服务互联互通(馆内、校内)和A14服务场景化支持期待较高。同时，在C15跨学科知识服务、C14融入科研学习流程、C16服务互联互通几个方面读者期待值和馆员能力差距明显，且馆员在跨学科知识服务自评中得分最低，认为跨学科服务的实施存在困难。表明图书馆在跨学科融入服务方面需要进一步加强能力建设，探索建立更紧密的“用户–馆员”协同机制，以满足读者对创新服务的需求。
关系维系交互力维度：用户的需求较为多样化，重点关注A22根据信息行为推送资源、A21丰富的文化活动和A20需求洞察三个方面。在场景化文化活动和学习成长陪伴方面用户需求与馆员自评出现显著差距，表明智能化交互能力和学习支持需强化，以更好地满足读者的个性化需求。
4. 基于用户关系的馆员胜任力跃迁路径
基于调研数据，我们从用户关系提升的视角，试图展示馆员能力聚焦要素指标和交互共创的优化策略，如表2所示：
Table 2. Hierarchical division of user relationships and interaction strategies
表2. 用户关系层级划分与交互策略
层级 |
特征要素 |
交互共创策略 |
无关系层 (引入期) |
用户特征：首次接触图书馆服务，无主动交互行为 关键指标：智能设备使用率、咨询响应速度 馆员能力：技术工具普及、数据采集分析、用户引导 |
通过智能推送建立初步信任；多元介绍资源服务；便捷的操作指引 |
微关系层 (探索期) |
用户特征：低频访问，需求模糊 关键指标：资源导航易用性、一站式获取效率 馆员能力：资源揭示推介、学科知识图谱、用户需求识别 |
智慧空间引导；个性化资源列表；读者活动 |
弱关系层 (成长期) |
用户特征：定期使用基础服务，交互深度有限 关键指标：个性化推荐准确率、科研学习流程嵌入度 馆员能力：动态用户画像、科研数据治理、用户行为分析 |
触发式响应服务；定制化推送；常态用户反馈机制 |
强关系层 (成熟期) |
用户特征：高频深度互动 关键指标：协同嵌入场景、学习力陪伴指数 馆员能力：跨学科情报分析、知识共创引导 |
虚实融合的共创工坊；交流共享活动；个性化学习研究支持 |
超强关系层 (共生期) |
用户特征：成为图书馆价值共创伙伴 关键指标：用户活跃度、用户行为数据反哺 馆员能力：激励机制设计、社群管理能力 |
双向赋能管理模式；战略研讨活动 |
结合馆员胜任力的四个维度，数智技术赋能力是基础，为其他能力维度提供技术支持；数智资源组织力是核心，确保图书馆资源的高质量和高效利用；数智服务创新力是动力，推动图书馆服务不断适应时代发展和用户需求；关系维系交互力是保障，促进图书馆与用户之间建立良好的互动关系。例如，清华大学图书馆以“AI + 工作坊”为服务形式开展的跨学科知识服务共创的AI赋能模式，工作坊以人工智能为纽带，汇聚多方资源，助力图书馆从传统服务模式向智能化、个性化、数据驱动的服务模式转型。通过技术工具融合部署基于大语言模型的知识资源组织，设计用户和馆员共创机制，双方共同迭代优化，知识获取效率和服务效能得以提升，馆员能力提升路径呈现出系统化、场景化与协作化的特征，验证了价值共创框架中“技术赋能–能力建构–服务深化”的闭环逻辑。
数智时代馆员胜任力的跃迁路径可以从以下四个方面展开，以提升馆员服务价值，增强用户与馆员之间的良性互动，促进高校图书馆提升整体服务水平和竞争力，也为高校图书馆的数智化转型提供了可复制的实践范式。
4.1. 聚焦用户需求，强化数智技术应用能力
高校图书馆作为知识传播与科研支撑的核心枢纽，需以用户需求为锚点，构建“技术认知–工具应用–场景融合”的数智能力提升体系，打开AI + 融合创新业务新局面，以支撑科研创新工作开展和面向未来的人才培养。加强AI嵌入业务应用，馆员应积极学习和掌握AI技术，将其嵌入到日常业务中，提升智能设备服务和智慧业务服务的能力，如智能咨询问答、数据管理和分析等。提升跨媒体内容整合揭示能力，馆员需要具备跨媒体内容整合揭示的能力，能够将不同形式的信息资源进行有效整合，提供更加丰富和全面的信息服务。这要求馆员不仅要掌握传统的文献管理技能，还要熟悉多媒体内容的处理和展示技术。如上海交通大学图书馆注重馆员的数智技术应用能力培养，定期组织馆员参加人工智能、大数据等前沿技术的培训课程，提升馆员的技术水平。
然而，技术更新换代快，馆员可能难以及时跟上技术发展的步伐。为此，图书馆需要建立持续的培训机制，定期组织馆员参加技术培训和学习交流活动。同时，可以与高校信息技术部门、数据库服务提供商等合作，共同开展技术研究和应用项目，为馆员提供实践机会。
4.2. 精准资源组织，提升数智资源组织能力
高校图书馆员是学术文献信息服务的保障员、导航员、联络员，是知识资源与知识受众之间的“经纪人”[35]。图书馆知识发现主要通过资源的整体规划与整合，以知识为单位进行聚合，为精准、可信的知识服务提供资源储备[36]。图书馆作为知识与文化的重要载体与传播机构，作为高校的智慧载体，图书馆应紧跟数字化发展的步伐，有效提升自身核心竞争力，为读者解锁阅读新体验。经费紧缩形势下，统筹纸电资源一体化建设、优化配置，通过横向联盟、自建专题、开放获取资源整合等途径规范补充保障机制。馆员借力生成式AI技术在内容生产、与业务管理等方面进行创新协作和服务增值，激活馆藏数据要素价值。强化一站式资源获取与挖掘，馆员应致力于提升一站式资源获取与挖掘的能力。提升个性化多模态资源推送能力，馆员应根据用户的个性化需求，通过用户行为数据洞察用户需求，提供多模态资源的精准推送服务。
图书馆作为传统主导的学术知识管理者和传播者的边界变得模糊，针对服务功能泛在化、服务内容个性化、服务需求动态化等特征，应以学科为导向，缩小信息需求者与中介的信息差，遵循科研学习流程及知识传播规律，在不同阶段活动中，嵌入与之相契合的资源内容，提升资源服务的实效性、精准度和系统性。
4.3. 创新服务模式，深化数智服务创新能力
知识服务共创要求馆员从“服务提供者”转型为“生态协作者”，构建“人机协同–学科融合–价值迭代”的创新体系。积极参与推动知识服务共创，与用户共同开发和提供知识服务。需要馆员具备良好的沟通和协作能力，能够与用户建立紧密的合作关系，共同探索和实现知识服务的创新。加强跨学科服务能力，馆员应提升跨学科服务能力，具备跨学科的知识背景和学习能力，能够理解和满足不同学科用户的需求，能够在不同学科领域提供专业的服务支持。图书馆应注重跨学科服务团队的建设，通过引进跨学科人才、开展跨学科培训等方式，提升馆员的跨学科服务能力。如清华大学图书馆组织了多次跨学科知识服务活动，邀请不同学科领域的专家与馆员共同为学生提供学术指导，还开展了丰富的文化活动，通过线上线下结合的方式，吸引了大量师生参与，增强了用户与图书馆之间的互动和联系。
构筑立体化、广覆盖的知识服务体系，为高校师生读者的教学科研、成长成才提供全方位支撑。利用广泛的信息资源为用户创造价值的知识和能力，把资源的潜力转为服务的现实能力。创新力包括创新意识、创新能力、创新行动和创新效用，激发馆员个体创新意识和终身学习意识，促进服务质量的提高，持续完善创新力标准，使之成为馆员全面发展的参照、衡量发展水平的标尺、评价服务质量的依据[37]。
4.4. 稳固用户关系，增强关系维系交互能力
数智时代的用户关系管理需建立“数据驱动–情感连接–价值共生”的三维体系。在需求洞察方面，建立用户需求反馈机制，通过问卷调查、用户访谈、数据分析等方式，强化用户行为数据分析和需求洞察，馆员应具备数据分析能力，通过数据分析技术，深入洞察用户行为和需求。同时，馆员需要不断提升自身的服务创新能力，能够根据用户需求设计和提供个性化的服务方案。场景化活动设计是增强用户粘性的关键。提升场景化活动和学习成长陪伴能力，馆员应具备良好的组织和沟通能力，能够设计和实施多样化的文化活动和学习支持项目，通过场景化活动和学习成长陪伴，增强与用户的互动和联系。资源和服务融入科研全生命周期，通过学科情报服务、科研支持服务、信息素养教育等建立起全方位合作伙伴关系。
高校人才培养目标应从以知识能力为目标的人才培养模式向复合型人才培养模式转型，要不断与人工智能技术创新融合并实现与技术变革的和谐共振，充分利用馆藏丰富资源和引导教育以促进学生终身教育，发展以学习者为中心的智能化学习平台，提供丰富的个性化学习资源，创新服务供给模式，实现终身教育定制化。
5. 结语
高水平的智慧馆员是图书馆建设成功与否的关键和可持续发展的重要保障，高校图书馆的智慧化转型不能单单依靠技术，更要以知识生产模式的变革为逻辑起点，以人才培养为目标，在理论和制度上从头思考并进行组织再造，以资源再升级创造新供给，以数字新基建壮大新动能，以未来学习空间促进再创新[38]。数智时代将使馆员的角色更加多元化，除了传统的资源管理和服务提供者角色外，馆员还将承担知识导航员、数据分析师、智能技术应用者等角色。
受限于调研样本的局限性，本课题的分析数据仍有待进一步丰富和优化，用户需求导向有待进一步科学、客观、系统地描述，以此为基础规划馆员的成长地图和培育体系。未来，馆员需要不断提升自身的综合素质，以适应角色的多元化需求。
基金项目
中央高校基本科研业务费专项“面向AIGC时代人才培养的信息素养教育——基于素质模型的多维探索”(项目编号202553005)；CALIS全国农学文献信息中心研究项目“数智时代高校图书馆员胜任力模型构建研究——基于用户关系实证分析视角”(项目编号2025070)。