生成式人工智能的迅猛发展正推动数字人文（DH）向AI驱动的智慧人文（AI-DH）范式转型。本研究系统梳理了这一转型的外部形态演进、内在方法革新与底层认知重构。研究形态上，AI-DH呈现人智协同、技术集成泛化、数据智能激活与研究形式涌现生成等特征。认知层面，AI-DH表现为人类智能与机器智能的辩证统一，人文理性与概率猜想的融合，以及深度探索与广度泛化的共生。方法论层面，AI-DH呈现出从工具应用到智能伙伴的理论迁移，从人文为本转向以人为本的研究导向，以及从线性工作流发展为开放生成系统的方法论转型，呈现出生成人文、对话人文、模拟人文和延伸人文四种范式形态。总体而言，AI-DH不仅拓展了数 字人文的研究边界与能力维度，更重塑了其认知基础与实践路径，为人文研究的智能化发展提供了系统性框架。

本文系统分析了人工智能技术，特别是大语言模型在博物馆领域应用时面临的核心挑战。通过剖析LLM自身存在的结构性缺陷，进而探讨了博物馆在应用 AI 时面临的现实困境。针对这些问题提出了系统性的应对策略和一种分层治理框架，为 AI 在文化遗产领域的可控实施提供方法论支持。研究表明，通过审慎的规划与科学的治理，人工智能能够成为增强博物馆核心业务能力的有效工具，为其在文物保护、研究与公众服务方面的创新发展提供可持续的动力。

从2016年到2025年，上海图书馆开放数据竞赛已连续举办十年。作为国内公共文化领域最早探索向社会开放人文数据的实践之一，竞赛从单一机构以家谱专题资源为起点，逐步拓展至多家机构共同参与、涵盖多类数据主题的开放数据生态。十年来，竞赛持续推动开放数据体系建设，形成了“政府指导、图书馆主导、社会协同、企业助力”的合作格局，以及集“竞赛、宣讲、培训、展览和分享会”“五位一体”的办赛模式。竞赛以文化与科技融合的力量，让图书馆的数据“活”起来，让数据真正成为社会的新质生力，推动图书馆的角色从知识的“仓储”转变为智慧的“孵化器”。

民国时期的图书馆和博物馆关系非常密切，这既有外来观念的影响，也有本土的原因。文章采用历史研究法，回顾了“图博一体”观念从英国移植到日本，随后传播到中国并发生本土演变的跨国历程，认为在辅助教育、社会教育、职业教育和新民主主义文化教育等思潮的影响下，“图博一体”观念在我国呈现出“一馆两用”、并立发展、学人共同体、学科联合办学等现象。文章认为，贵族传统下的制度惯性是英国“图博一体”观念及实践形成的重要原因；受到“殖产兴业”政策的驱动，日本对“图博一体”进行了功能性改造；在我国近代“图博一体”观念的演进中，教育因素起到了决定性作用。

随着人工智能（AI）技术的飞速发展与广泛应用，图书馆这一人类知识传承与服务的重要机构，正面临着前所未有的机遇与深刻挑战。AI 的潜力在于能够显著提升图书馆的运营效率，并为用户提供更为个性化、智能化的服务。然而，行业转型、技术应用的实践困境以及馆员能力的适配等问题随之凸显，成为图书馆界亟待解决的课题。本文以第二十一届数智图书馆前沿问题高级研讨会（Advanced Digital Library Seminar，简称ADLS2025）馆长论坛的核心研讨为脉络，结合业界与学术界的相关研究，系统探讨 AI 时代图书馆在资源建设、服务模式、空间布局及专业能力等维度发展的新路径与具体策略。此探讨旨在为图书馆在新时代的转型升级提供理论参考与实践指引，从而推动其在 AI 浪潮中的可持续发展与价值重塑，确保其在智能化信息环境中继续扮演关键角色。

通过主题建模与量化评价对我国人工智能治理政策展开系统性研究，可以为政策优化提供支撑与指引。本研究对我国从2017至2025年3月15日发布的92份国家层面人工智能治理政策中的有效数据进行预处理，使用BERTopic模型识别政策主题，计算关键词c-TF-IDF 权重等3项主题指标，并结合政策内容展开治理政策重点分析。在主题建模的基础上构建PMC政策评价模型，对9项代表性政策文件展开实证量化分析。BERTopic模型共识别出13个主题，涵盖我国人工智能治理9个政策重点。PMC指数模型显示政策总体水平良好，但仍需在治理框架、治理工具以及治理主体等方面进一步优化。据此提出构建分类治理政策框架、配套政策工具组合以及推进协同治理的政策建议，以期服务我国人工智能治理实践。

随着信息技术的飞速发展，智慧图书馆建设已成为全球图书馆领域转型发展的核心任务与战略方向。本文立足于“十四五”期间智慧图书馆建设上升为国家战略的背景，深入探讨了智慧图书馆评估范式从注重效率的绩效评估向侧重实际影响的成效评估的转变。文章系统回顾了我国公共图书馆评估历程及其对技术应用的推动作用，辨析了绩效评估与成效评估的核心内涵、理论依据及国际实践，并构建了一个涵盖智慧空间、智慧服务、智慧资源、智慧管理及智慧馆员等多维度的综合评估框架。结合国内外典型案例，文章分析了当前智慧图书馆建设的关键技术、实践成果与面临挑战，旨在为未来智慧图书馆的科学评估与可持续发展提供理论参考与实践路径，最终推动图书馆事业通过管理赋能实现专业发展，在数字智能时代彰显其不可替代的社会价值。

在移民与汇款研究中，亲缘强度对跨国汇款的影响缺乏实证检验。本文据潮汕侨批档案构建 1915—2000年东南亚潮汕移民汇款数据库，在数字人文框架下基于侨批称谓重建亲属结构，量化跨国亲缘指数，并结合宗亲会、同乡会、华文报刊和族谱资料构造社会网络指标。OLS与双向固定效应结果表明，收款人亲缘指数是最稳健的预测变量，亲缘每提升一个等级，汇款次数提高 20%；在控制汇出地和汇入地后，各类社团与媒体解释力减弱，侨批局承担交易通道而非动机来源。交互分析显示，族谱记录指数放大亲缘效应，说明宗族制度通过家族记忆与声誉约束强化跨国汇款义务。研究展示了历史文本与计量模型结合的数字人文路径，为从社会网络视角解释汇款行为提供中国经验。

人工智能（AI）正以前所未有的速度和广度重塑科学研究范式。从蛋白质结构预测到辅助药物研发，AI技术已成为科研活动的重要工具。然而，当前 AI 在推理能力、知识生成和实验设计等方面仍存在显著局限，尚不能完全取代人类科学家的角色。图书馆作为知识基础设施的一部分，必须重新定位其在科研生态中的功能和价值。本文基于当前 AI 科学应用的发展趋势，分析其对图书馆的影响与挑战，并提出面向未来的五项关键行动策略，以实现图书馆从“信息服务者”向“科研协同者”的角色转型。

知识生态与技术环境的深刻变革和图书馆事业转型的深入发展，促使图书馆员的使命不断演进与深化。图书馆新使命有很多，如素养培育者、研究合作者、社区连接者、体验设计者、数字文献保存者以及开放科学推进者等。本文将聚焦数字转型、多元素养和开放科学三个方向，从新使命的角度与图书馆未来发展联系起来，并结合面向2035年的阶段性目标，提出图书馆应成为数字社会的学习枢纽、公民素养的培育空间和开放科学的中介平台。通过行动路线的阶段性规划，展望图书馆员在智能化与人文共生的未来中，如何以专业精神与社会责任塑造知识共享的新格局。

针对中国绘画理论演进研究的静态化局限，运用数字人文技术解析其观念演变规律及艺术创新动力机制。基于先秦至明清1400余篇画论文献，采用文本挖掘方法构建四维评估体系识别频繁词；采用TF-IDF算法探测热词，通过热词权重建立热点指数；利用历时新颖性、代际传承性探测新词，通过新词权重均值建立活力指数。研究发现“笔”“墨”“山”“水”等23个高频核心范畴构成贯穿性概念集群，其演进呈现三个阶段性特征：唐前形神写实体系、宋元写意转向、明清程式固化。艺术创新呈“双峰衰减”模式，宋代为理论峰值，明清因技法总结陷入活力困境。研究为传统艺术理论分析提供量化研究路径。

在教育强国、数字中国战略背景下，智慧图书馆建设作为国家文化数字化战略的重要组成部分，亟需通过人工智能技术驱动服务模式革新。本文聚焦高校图书馆流通咨询业务场景，以师生读者实际需求为导向，基于通用Agent技术构建了智能问答机器人应用。该应用以流通咨询业务常用问答知识库为数据基础，通过人工智能大模型实现自动化知识推理与应答，有效提升服务效率并释放有限人力资源。实践表明，该方案显著优化了图书馆服务效能，为其他场景的智能化转型提供了可复用的技术参考范例，助力高等教育数字化转型与现代化升级。

本研究针对当前红色资源数字化转型中存在的叙事吸引力不足、用户参与度低、历史准确性与互动体验难以平衡等核心问题，创新性地提出了一种融合心理学、教育学与数字人文学的跨学科解决方案。通过整合自我决定理论与心流理论，构建了契合青少年心理需求的红色教育游戏理论框架，并引入RAG技术实现知识动态检索，结合双层Prompt机制增强内容可控性，在确保历史真实性的同时有效提升了红色教育的趣味性与沉浸感。以上海图书馆与嘉兴市图书馆的红色资源数据为基础，设计开发了《重走一大路》红色教育游戏实例，验证了该框架在提升用户沉浸感、参与度和历史认知准确性方面的有效性。研究成果为红色文化在数字化时代的创新传播提供了理论参考与实践路径。

随着人工智能生成内容（AIGC）技术的快速发展与广泛应用，信息资源管理（IRM）面临本体论与管理逻辑的深刻变革。传统基于“管理者 - 工具 - 资源”静态生命周期的IRM范式，难以应对AI开源生态中资源的极端动态性、大规模协作涌现以及异构复杂性。本文基于对 Hugging Face 等开源社区及国产DeepSeek、Qwen模型的案例分析，识别出生成性信息资源的三大核心维度——吞吐量（T）、质量（Q）、能力上限（C），进而整合多个经典理论，构建了动态信息资源管理理论（IRMT）框架，提出 T-Q-C 权衡三角，用于指导AI资源的匹配与优化。不仅为 AIGC 时代构建 IRM 自主知识体系提供了理论范式，更为在算力受限条件下实现国 产 AI 高效应用与技术自立提供了实践路径。未来可往T-Q-C量化建模、伦理治理内化、多模态与智能体系统拓展等方向深入研究。

大语言模型技术的浪潮促生了生成式人工智能工具的广泛发展，知识内容服务的范式也随之升级换代。在知识内容服务向智慧化转型的趋势下，各类机构选择了不同的升级途径。本文通过案例调研分析了生成式AI工具在知识服务领域的四大应用方向和差异化应用趋势，指出文献数据平台更需要关注其在赋能知识检索智慧化中的应用，并以《全国报刊索引》近代文献智能研究助理的升级路径和实践效果为实例，为其他文献数据平台的智慧化转型提供借鉴。

本文通过对读者荐购服务模式与发展进行分析，针对传统荐购模式中存在的读者参与、流程管理、技术生态等方面的困境，提出基于“需求捕获—人机处理—反馈激励—优化升级”闭环服务链的读者荐购架构。研究详细论述架构的流程设计与功能特点，并构建了以人工智能技术为引擎的荐购智慧化转型路径，期望为传统荐购服务的路径与生态重构提供方案参考，从而进一步提高图书馆读者荐购的服务质量，使其在图书馆服务转型中不断释放效力。

在人工智能快速迭代发展的背景下，组织的知识管理会发生哪些明显的变化是一个值得研究的理论和实践问题。本文在知识管理的经典SECI过程模型和唐·伊德（Don Ihde）人－技关系理论基础上，多维度探讨组织的知识管理在人工智能下的发展趋势。人工智能知识引擎的替代性会推动知识私域的发展变化，以及促使组织更加注重知识私域的建设并强化了新学徒制这一路径。这种知识私域与新学徒制的发展趋势，有望为组织平衡知识安全与创新活力提供宝贵的启示，推动知识管理理论的深入和实践的转型。

以中国人民大学图书馆外文红色文献馆藏为研究对象，界定“外文红色文献”概念；梳理馆藏现状，总结整理工作流程，阐述研究工作路径，剖析遇到的问题并提出相应对策；最后 , 从保护修复、开发利用、人才培育等角度，对高校图书馆加强外文红色文献整理与研究工作提出展望。

本研究以鲁迅居沪时期（1927—1936）的活动实践及其文献资源为研究对象，旨在通过数字化方法系统揭示其在特定历史语境中的行为策略与思想轨迹。首先，结合关联数据与叙事理论，构建了一个支持语义关联与时空可视化的数字叙事模型；其次，系统整合并组织了上海图书馆API资源、鲁迅年谱等相关资源，在此基础上开发了数字叙事平台，实现对鲁迅生活轨迹以及上海城市空间在时空维度上的叙事呈现，并对其展开分析；最后，实现了基于时空语义的可视化叙事，为鲁迅晚期思想研究提供了可验证的数字叙事范式，还拓展了数字人文在历史文献叙事研究中的方法。

为理解宋代学术人物关系的成因，探索数字人文技术与传统史学研究的融合路径，以中国历代人物传记资料库（CBDB）为基础，构建包含1 987 名学者、2 742组关系的宋代学术网络，运用指数随机图模型（ERGM）系统探究该网络的形成机制。研究聚焦三个核心问题——学者个体属性（籍贯、学派身份等）、社会资本（中心性、结构洞等）及网络内生结构（互惠性、传递性等）对学术关系建立的影响。地理接近性和学派身份同质性对学术联系的形成具有显著正向作用；网络呈现强互惠性但传递性受抑制，反映学术互动的双向性与学派间的竞争性排斥；社会资本中，中心性，尤其是度中心性、特征向量中心性对关系构建的影响显著，而结构洞作用有限。本研究为理解宋代学术传播的社会基础提供了实证依据，也为数字人文与传统史学的融合提供了新路径。

本研究围绕冼星海年谱资源的知识图谱构建展开，以秦启明《冼星海年谱简编（1905—1945）》为数据基础，构建了涵盖人物、时间、地点、事件、著作与文献资源等多类核心实体的知识本体模型，并基于Neo4j图数据库实现数据的结构化存储与语义关联查询，利用Vis.js实现动态可视化展示。知识图谱技术的应用显著增强了冼星海生平事迹、社会网络与艺术创作脉络的可解析性与可视化效果，突破了传统年谱线性表达的限制，为理解其跨地域、多阶段的音乐与革命实践提供了新的研究方法与路径支撑。未来研究可进一步优化知识抽取机制、拓展数据来源，并提升可视化交互体验。

元宇宙技术作为推动科技与文化融合的创新引擎，为博物馆行业的数字化转型开辟了新路径。本文以上海天文馆为研究对象，系统探讨元宇宙技术在博物馆管理与服务中的创新应用。通过构建数字孪生平台，上海天文馆实现了场馆运营的智能化管理，显著提升了运维效率和应急响应能力；通过开发“行走的天文馆”XR 项目，有效实现了沉浸式体验，扩大了优质科普资源供给。本研究为推动元宇宙技术在文博场馆中的应用提供实践参考，也为文博场馆的数字化转型提供了借鉴。

本研究面向国家安全情报分析场景，旨在突破单一模态数据分析的信息局限，提升复杂场景下的态势感知能力。本文基于深度学习理论，从多模态数据融合的宏观角度出发，构建了异构数据表征模型，整理了跨模态数据融合框架，并引入动态权重分配机制，实现了社交媒体文本、视频、音频、卫星影像及网络流量等多源异构数据的有效融合。研究表明，在复杂的数据生态下，既要关注开源情报中多模态数据融合粒度，又要兼顾情报任务需求，能够快速、准确融合，形成切实可行的工业化流程。

转换协议在推动开放获取和开放科学的进程中发挥着重要作用。相较于国外，国内内地高校对开放获取转换的认识不足，开展的转换实践相对较少。文章首先分析了全球开放获取转换实践的现状；然后以英国、德国、荷兰为例，从推动开放获取出版、控制出版成本、提高成果影响力等维度分析转换协议的作用；最后以转换方案各具特色的剑桥大学出版社、英国皇家化学学会出版社和美国计算机协会出版社为例，评估电子科技大学实施开放获取转换可行性的具体流程和注意事项，为国内高校图书馆的转换实施提供参考。探索多元化的转换协议模型、出台开放获取出版的支持政策、提供充足资金保障、加大开放获取出版转换的宣传推广可为我国开放获取的转换实施提供有力支撑。

如何满足用户智能时代信息检索的需求，是图书馆信息资源服务平台的新挑战。检索增强生成技术（RAG）有效解决了大语言模型的幻觉现象，为基于大模型的智慧化检索应用提升了准确性与用户满意度。本文基于检索增强生成技术，以构建一个面向《全国报刊索引》馆藏数字资源的智能检索系统为例，通过运用大语言模型对自然语言强大的理解和生成能力，以大小模型协同的形式，融合查询重写、多路召回、重排序等检索策略，将优质的馆藏数字资源构建成私有文献知识库，提升用户查询的准确率，实现了馆藏数字资源的智慧化转型，提升了服务品质。

在开放科学运动中，档案机构已崭露头角。开放科学运动与档案信息服务的双向互动，为探讨面向开放科学的档案信息服务奠定了科学性和必要性。以《开放科学建议书》提及的开放式科学知识、开放科学基础设施、开放式参与、开放式对话四大支柱为依托，面向开放科学的档案信息服务主要有四大实践场景：开放式档案知识服务、开放式档案基础设施、开放式公众参与、开放式对话。面向开放科学的档案信息服务要求档案机构加大档案资源的开放共享力度，加强开放式档案基础设施功能建设，构建开放的参与式档案实践生态系统，重视协同理念在档案服务中的融入。未来，我国档案机构应坚持辩证原则，在开放科学运动中探索档案事业的 新发展道路。

人工智能伦理挑战催生了大量伦理素养测评量表，但其普遍存在的方法学缺陷正引发“可重复性危机”，已成为阻碍伦理教育与治理实践落地的瓶颈。研究引入国际公认的COSMIN指南，通过检索2015—2025年间中外文数据库，筛选纳入20个人工智能伦理素养量表，展开方法学质量的系统性评价。结果显示，现有量表地域分布广泛，中国最多有 7 个量表，测评对象覆盖算法工程师、学生、普通公众等多元群体，评分形式以李克特（Likert）5级量表为主流。评估聚焦伦理认知、态度与行为维度，量表在内部一致性与结构效度等指标上表现良好，但多存在开发流程不规范、内容效度证据支撑不足、跨文化适用性缺失等问题。依据 COSMIN 指南的评价标准，最终4项量表获A级推荐，应用场景聚焦于医疗、教育等特定领域的伦理素养评估。研究为人工智能伦理素养测评工具的科学选择与优化升级提供了实证依据。

在“读屏时代”，用户对视频、音频、图像等媒体的知识内容需求急剧增长。“十五五”是图书馆从智能化向智慧化跃迁的关键阶段，在图书馆优质数据资源建设的宏观框架下，构建全媒体知识组织体系，高效管理媒体资源以及发掘其新的价值，为用户提供多样化的知识获取和服务支持尤为重要。本文以广州图书馆智慧媒资管理和服务平台的建设实践为例，针对目前图书馆媒资管理和应用方面存在的问题，总结解决“痛点”的经验和成效，以及展望在“十五五”期间如何从“深化资源利用、提升人工智能水平、打造人文枢纽”三个维度深化完善媒资智慧化应用，释放平台在公共文化服务、学术研究支撑等领域的潜在价值，以期为图书馆优质数据资源建设和应用提供新的思考路径。

数字化和智能化的深入发展对数智化人才产生了巨大的需求，在培养数智化人才的高校学科专业阵列中，信息管理与信息系统专业占有重要地位。本研究有助于在理论层面形成信管专业在培养数智化人才方面的学术话语，在实践层面回应数智时代对信管人才提出的需求和挑战。本文在界定数智化信管人才能力概念的基础上，采集某大型在线求职网站招聘信管专业毕业生的数智化相关职位数据，采用扎根编码方法构建需求导向的数智化信管人才能力模型。模型提炼出13个主范畴，分别归属于知识、技能和个人品质三个类别。模型显示，数智化重构了信管人才的传统核心能力，拓展了大数据背景下人才的能力结构，更加突出开发技能，并将囊括更多新技能。

本文提出了利用注意力机制的人工智能技术对博物馆数据进行系统管理的概念，探讨了技术实现方法，即整合博物馆所有数据到统一的数据仓库之中，使用大语言模型来理解利用自然语言提出的要求，将其转化为能处理图像、文本、声音等多模态数据的程序语言，执行统计、查询、归纳、推理等任务。通过数据层、处理层、交互层的协作，不仅能够确保提取数据的准确、完整和全面，还能通过数据分析形成信息，由信息融合成为知识，进而形成智慧能力，同时消弭长期存在于博物馆各类业务系统中的数据孤岛状态。

在数据要素市场化背景下，揭示科学数据与新质生产力各要素的融合机制，可为推动科学数据价值转化、加快新质生产力发展提供理论参考与实践指导。遵循“路径维度－实现路径”框架，先从技术、制度、生态三个横向维度剖析科学数据赋能新质生产力形成的路径维度，再从新质劳动者、新质劳动资料、新质劳动对象三个纵向维度提出科学数据赋能新质生产力实现的具体路径。科学数据通过驱动科研范式创新、促成数据要素市场化配置、构建跨主体协同创新网络等三条路径来赋能新质生产力形成。可通过提升新质劳动者的数据驾驭能力、科学数据的法治化治理、赋予传统劳动对象新特性，来实现科学数据赋能新质劳动者、新质劳动资料、新质劳动对象。

DeepSeek作为一款高质量国产开源大语言模型，将加速生成式人工智能技术在千行百业中的应用。高校图书馆正处在AI时代的转型关键期。云瀚联盟邀请多位高校图书馆一线专家，围绕DeepSeek部署模式、应用场景、知识库构建、AI素养教育介绍了当前高校图书馆的AI应用现状，讨论了高校图书馆在推进AI服务时，在算力与数据、技术与业务融合、角色转型、学术伦理规范方面面临的挑战，提出通过联盟实现资源共享、建设面向开放科学的学术知识库、构建多层次的AI素养教育体系、重构以大语言模型为基座的知识服务模式，推动图书馆在AI时代实现服务范式转变，实现高质量发展。

文章梳理四种阅读推广方式及其局限性，分析AI播客的双人对话、自然语音合成、人机交互潜能等特征，揭示其通过口语化讲解、碎片化阅读、个性化选择，降低阅读门槛的作用机制。研究发现AI播客在丰富阅读生态、革新推广策略、促进人机协同方面具有重要意义，同时针对内容准确性、版权保护、伦理透明等问题，提出质量审核、合法授权等应对策略，强调应理性看待AI播客的工具属性，发挥人类推广者不可替代的作用。

在生成式人工智能深度赋能科研的背景下，本文立足于智能化匹配机制的视角，旨在推动产学研协同创新与产业应用能力的提升。本文基于大语言模型与检索增强生成技术框架，以多维度用户与专家画像建模和语义对齐方法为基础，引入异构数据处理机制、多维度排序算法与可解释性推荐框架，构建端到端专家推荐系统。该系统在提升匹配精准度、结果可解释性和系统适应性方面取得显著突破，为提高企业与学术界之间的协作效率提供了理论基础与实践支撑。

近年来，我国开放获取（OA）出现蓬勃发展的态势，在国际开放获取领域的参与度和贡献度正不断提升。本文系统梳理了我国开放获取的实践进展与成效，深入剖析了面临的短板与问题，并针对现有的问题提出了相应的建议和对策，以期为我国开放获取实践发展提供参考。研究认为，面对当前我国高质量OA期刊数量不足、出版结构不均衡、学科覆盖不全面、尚未接轨主流OA模式以及服务水平有待提升等问题，提出我国需进一步完善政策与配套服务，推进OA资源长期保存，优化OA期刊出版转型，关注S2O新模式，整合知识库资源，提升图情机构在OA服务中的作用，同时也提出要在开放获取模式中警惕知识产权风险等问题。

传统人工编目模式在信息资源规模与类型的爆炸式增长下面临可持续性瓶颈，成为图书馆知识服务的关键制约。生成式人工智能虽为自动化元数据生产提供了技术契机，但现有探索普遍存在流程嵌入不足、质量控制困难、跨类型文献适应性弱等问题。为系统性解决上述挑战，本文构建了一个面向多类型文献的整体性智慧编目框架，将当前零散的AI编目探索纳入一个可扩展、可实施的体系之中，为图书馆系统性引入大模型提供了结构化的方法基础。本框架不仅在技术上提出了适应各种不同类型文献的方案，也针对传统编目规则在人工智能背景下的适配性难题，提出了MAC与OAC双路径机制，解决了AI技术与编目规范之间的结构性冲突。最终，本文通过特藏文献戏单与普通文献图书两个层次的案例，证实了该框架的有效性与可扩展性，为实现AI驱动的高质量元数据生产提供了理论依据与实践范式。

本文旨在应对数字时代图书馆特藏资源普遍存在的“隐藏馆藏”困境，即大量珍贵文献因未被充分著录而无法为学界所用。传统人工著录效率低下，而光学字符识别（OCR）技术在处理版式复杂、字体多样的历史文献时存在根本性局限。为突破此瓶颈，本研究构建并验证了一种基于多模态大模型（MLLM）的智能著录新模式，其核心是一个集成了视觉语言模型（VLM）、大语言模型（LLM）与人机协同的“VLM+LLM+HITL”工作流。以版式极为复杂的戏单为实证案例，本研究从效率、准确率、成本效益与用户体验四个维度进行了全面的量化评估。实验结果表明，该模式可将单份文献的平均处理时间从1小时缩短至20分钟，效率提升66.7%; 在AI初始准确率达75% 的基础上，通过人机协同可实现近乎100%的最终准确率。成本效益分析显示，该模式的效益成本比高达 2.78。此外，面向专业编目员的用户体验评估获得了82.5分的系统可用性量表（SUS）高分。本研究的核心贡献在于: 技术上，验证了VLM 在复杂文档智能处理上的优越性; 方法上，提出了一个包含错误类型分析、成本效益与用户体验的多维评估框架; 实践上，为解决“隐藏馆藏”问题、活化海量特藏资源提供了一套经过验证、具备经济可行性与良好用户接纳度的可扩展解决方案，为国家文化遗产数字化战略的深度实施提供了关键的技术与方法论支撑。

数据成为新型生产要素，对信息资源管理（IRM）学科人才培养提出新的要求。本科专业类课程体系作为人才培养的关键一环，是 IRM学科迈向数据要素领域的重要突破口。通过文献梳理与文本分析方法，系统回顾了IRM类本科专业课程体系现状。研究发现，当前IRM类本科专业课程体系设计呈现出“叠加式”特征，难以灵活适应国家政策需要与学科专业改革方向。数据与IRM学科具有天然黏性，能够连接各个领域，是在数据要素化背景下整合IRM课程体系的重要抓手，能够形成具有层次感的人才培养模式。基于此，论文提出以数据为基座的“整合式”课程体系重构策略: 一是在大类平台课层面，将原有的数据知识单元进行下沉和集成，以数据为基座，技术与管理并重，并同步优化学科基础理论; 二是在专业核心课层面，深度嵌入数据要素，形成面向不同专业的“理论—技术—管理”课程整合框架。该课程体系既能助力IRM类本科专业动态调整，又能支持IRM学科学术研究需要，为灵活的就业市场和学术深造培养优秀人才，从而更好地服务经济社会发展。

生成式人工智能的快速发展为图书馆智能化转型带来战略机遇，然而当前研究与实践在项目决策层面存在明显脱节，图书馆普遍缺乏评估 AI 项目可行性与适配性的中观分析工具，导致创新路径碎片化、资源错配及战略焦虑。本文聚焦学术图书馆场景，构建一个涵盖技术难度、成本门槛、合规风险、用户价值与战略窗口五个维度的AI 创新项目评估框架。在明确各维度定义与评估内容的基础上，结合“AI 学术检索”与“AI 素养教育”两个典型案例，系统展示该框架在项目分析与决策权衡中的实践应用，并归纳出分阶段迭代的评估流程与项目分类策略。研究表明，该框架能够帮助图书馆在多元选项中识别速赢项目、战略项目与谨慎项目，实现从“是否采用人工智能”向“如何科学选择与实施人工智能”的决策跃迁。研究成果可为图书馆在智能化转型中建立战略清晰、风险可控、价值可持续的创新路径提供理论支撑与实践指引。

推进公共文化设施两权分置改革是激发公共文化机构活力、推动公共文化服务高质量发展的关键路径。从理论上看，两权分置改革是在坚持设施所有权与公益属性不变的前提下，通过整体或部分使用权的让渡，达到提质增效的目的，从而有助于破解基层公共文化设施运营难题、培育孵化优质运营主体、推动普惠性非基本公共文化服务发展、提升政府公共文化治理能力和促进社会就业。为确保两权分置改革不偏向，应进一步构建“准入退出有标准、运行发展有规范、参与运营有保障、运行成效有反馈”四位一体的关联机制。从实践上看，两权分置改革应率先在五大重点领域展开 : 一是落实公共文化设施延时服务，提高服务效能; 二是助力优质文化资源直达基层，提升公众获得感; 三是促进文创产品研发高质量发展，提升文化传播力; 四是推动公共文化共同体建设，激励全社会参与; 五是促进公共文化机构内部深度改革，激发发展活力。