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                網絡環境下圖書館館員素質培養

                發布時間:2021-10-18 10:04:32

                使圖書館文獻資源得到及時更新,網絡情報功能得到充分發揮,為情報職能滯呆問題的處理奠定良好的條件。

                3.5增強館員業務知識的培訓館員素質的提高是高校圖書館適應當今快速發展時代的決定性因素,環境應實施多種形式,環境例如參加業務培訓、到外地學習、以老帶新等,讓館員的實踐能力、業務水平以及政治思想等素質得到不斷地提高。高校圖書館組織結構需要建立分權型的組織結構,下圖它的特點就是決策權下移,下圖具有彈性化,能夠提升傳遞信息的速度,讓所有館員的決策更有效率和速度,塑造館員的個性化服務能力,在構建圖書館個性化服務中是最根本的一環

                網絡環境下圖書館館員素質培養

                部分縣級圖書館成為了擺設,書館素質閱讀的人數不斷下降,從統計數據來看,我國公民的人均閱讀水平也在低位不斷徘徊,閱讀量低于其它國家。在信息技術的背景下,培養人們更多地通過網絡來獲得信息以及閱讀等,人們在精神文化以及休閑娛樂的方式選擇上也日益多元化??h級圖書館應當充分發揮電子閱覽室的功能,網絡改變傳統圖書館單一的服務模式,網絡使群眾能夠享受到優質的網絡資源,這對于改善群眾的精神面貌也具有重要的幫助。

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                由于經費的限制,環境縣級圖書館建立屬于自己的數據庫并不現實,環境在這種情況下,為了滿足不同層次文化水平讀者的需要,可以通過加強和當地市立公共圖書館或者省級圖書館的合作,實現館藏文獻信息服務的共享。例如圖書館可以借助場地等優勢,下圖聯合其它部門開展各種宣傳活動,舉行圖書宣傳日、圖書閱讀日等活動。

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                在這種情況下,書館素質縣級公共圖書館更應該抓住免費開放的優勢,書館素質加強工作方式的創新,發揮圖書館在文化熱點中的作用和價值,吸引讀者進入圖書館閱讀。3 知識資源建設中的圖書館員能力框架3.1 知識資源建設中的圖書館員角色與作用新信息環境和用戶需求的驅動,使得圖書館的資源建設特別是知識資源建設者已不僅僅只是傳統的文獻采編之職能,通過發展理念與機制、功能定位等方面的轉型,來為圖書館持續提高服務能力、創新服務機制、滿足用戶需求提供資源支撐,已成為他們新時期的工作需求。

                借助縣級圖書館這一公共平臺,培養以文獻信息和數字資源以及宣傳工作等為手段,培養不斷完善和發揮圖書館在社會文化中的服務功能,發揮縣級圖書館的作用和價值。這些積極實踐不但為圖書館界數據素養教育開創了先河,網絡也為我國高校圖書館的數據素養教育積累了借鑒經驗。

                部分學科圖書館員已在這方面做出積極嘗試,環境如在SPOCs嵌入式學科服務模式下,環境圖書館員不僅需向用戶提供信息檢索、版權保護等方面的服務,還需根據用戶的需求提供半結構數據、非結構化數據的統計與分析等[16]。下圖中圖分類號: G250.7。

                2 高校圖書館的數據素養教育實踐與經驗在大數據時代和數據密集型科研環境下,書館素質順應師生用戶的需求和數據社會發展的潮流,書館素質開展數據素養教育如進行師生的數據管理培訓是高校圖書館的基本職能和責任,而許多高校圖書館特別是一些英美發達國家的高校圖書館已經在數據素養教育方面做出了積極地嘗試培養big data。

                4 結語我國對圖書館員能力的研究更多關注的是圖書館員的核心能力或能力結構,對特定工作范圍、領域的館員能力需求分析和研究也主要基于圖書館員職業道德、信息素養等方面的研究,本文通過嘗試從大數據環境下圖書館知識資源建設的特征入手,就知識資源建設館員的角色、定位與能力需求進行了分析,最后提出了知識資源建設館員的培養策略。從知識資源建設中的圖書館員角色與作用來看,基于圖書館員在知識發現(如對隱性知識資源獲取范圍、獲取方式及獲取過程的確定與實現)、知識遴選(如對基于知識發現系統EDS(Find+)、開源網絡爬蟲抓取知識的遴選等)、知識組織(如對知識單元的分類、聚類、描述、布局、監控、編輯、存檢等)、知識增值(如基于知識量增值的知識共享、基于知識質增值的知識創新與評估等)等完整知識資源建設周期中均發揮著重要作用,筆者認為圖書館員既是圖書館知識資源建設的發現與組織者,更是隱性知識資源的提供者、知識資源內容的評價者和知識資源價值增值的驅動者。

                基于教育職能發揮的信息素養教育、數據素養教育等服務。筆者在綜合了國內外研究成果的基礎上,結合圖書館知識資源建設的內外在需求,提出了知識資源建設中圖書館員的能力需求:(1)全面發現、科學評估、深度挖掘、準確認知的能力。同時,采集和來源于智能終端的非結構化數據也是具有極大價值的知識資源,如歐洲粒子中心的大型強子對撞機、天文學領域的泛STARRS 天文望遠鏡陣列等,每天都要產生好幾個千億字節的數據,對這些數據的采集、處理、分析和存儲管理的效果將直接影響科學發現和知識創造[6]。

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