基层学科服务能力提升实践

基层学科服务能力提升实践演讲人01基层学科服务能力提升实践02###一、引言：基层学科服务的时代价值与实践意义###一、引言：基层学科服务的时代价值与实践意义####（一）基层学科服务的定位与内涵基层学科服务是面向高校院系、科研团队、地方企业及创新主体，以学科知识为核心、用户需求为导向的嵌入式、专业化信息服务。它不仅是图书馆情报服务的延伸，更是支撑学科建设、驱动科研创新、连接产学研用的重要纽带。其核心内涵在于“精准对接学科需求、深度融入科研过程、有效提升知识价值”，具体表现为对学科前沿的敏锐捕捉、对用户需求的精准洞察、对资源工具的高效整合，以及对服务模式的持续创新。####（二）国家战略需求对基层学科服务的新要求当前，我国正处于创新驱动发展战略深入实施的关键时期，“双一流”建设、科技自立自强、区域产业升级等国家战略对基层学科服务提出了更高要求。###一、引言：基层学科服务的时代价值与实践意义例如，在“双一流”建设中，学科服务需支撑“学科方向凝练—科研团队培育—重大成果产出”全链条；在科技自立自强背景下，需强化关键核心技术领域的文献保障、数据支撑和竞争情报分析；在产教融合进程中，需搭建高校与企业的知识桥梁，推动科技成果转化。这些需求倒逼基层学科服务从“文献提供者”向“创新赋能者”转型。####（三）基层学科服务能力提升的现实紧迫性在实践中，基层学科服务仍面临诸多痛点：部分服务停留在“被动响应”层面，未能主动嵌入科研决策；学科交叉融合趋势下，单一学科知识难以满足复杂问题需求；技术迭代加速，传统服务手段难以应对大数据、人工智能等新技术带来的挑战。以笔者所在高校图书馆为例，2023年对全校200个科研团队的调研显示，仅38%的团队认为“学科服务能有效支撑科研创新”，62%的团队提出“需求响应不及时”“跨学科资源整合不足”等问题。这充分说明，提升基层学科服务能力已成为当前信息服务领域的紧迫任务。03###二、基层学科服务能力的核心构成要素解析###二、基层学科服务能力的核心构成要素解析基层学科服务能力的提升是一个系统工程，需从学科认知、需求洞察、资源整合、服务创新、团队协同五个维度构建核心能力体系，形成“专业引领、需求驱动、技术赋能、协同共进”的综合服务能力。####（一）学科认知能力：深耕专业，把握前沿动态学科认知能力是基层学科服务的根基，要求服务者具备扎实的学科知识、敏锐的前沿洞察和跨学科视野。04学科知识体系的构建与更新学科知识体系的构建与更新服务者需系统掌握所服务学科的理论框架、研究方法、核心文献及发展脉络，建立动态更新的学科知识库。例如，医学学科服务者需定期梳理临床指南、Meta分析、系统评价等类型文献，跟踪《新英格兰医学杂志》《柳叶刀》等顶刊的最新研究；工程学科服务者则需关注IEEE、ASME等学会的标准规范和技术报告。笔者所在团队建立了“学科知识图谱”，收录12个一级学科的核心概念、领军学者、研究热点及发展趋势，每周通过学术数据库自动更新，确保知识体系的时效性。05学科前沿热点的精准识别学科前沿热点的精准识别利用文献计量学、科学知识图谱等方法，结合Altmetric、Dimensions等工具，识别学科新兴研究方向、高影响力成果及潜在突破点。例如，为材料学院团队服务时，通过分析WebofScience中“纳米复合材料”近五年的文献数据，发现“生物基纳米复合材料”是增长最快的研究方向（年增长率达35%），及时为团队整理相关文献和专利信息，助力其调整研究方向。06跨学科视野的培育与拓展跨学科视野的培育与拓展现代科研日益依赖学科交叉，服务者需打破单一学科壁垒，主动学习相关学科知识。例如，服务“人工智能+医学影像”交叉团队时，我们联合计算机学院、医学院的学科馆员，共同梳理AI算法、医学影像标准、临床应用场景等跨学科资源，编写《交叉学科资源导航手册》，有效解决了团队“找资源难、整合难”的问题。####（二）需求洞察能力：精准识别，靶向服务需求洞察能力是提升服务针对性的关键，要求服务者从“用户被动表达”转向“主动预判”，实现“显性需求满足”与“隐性需求挖掘”并重。07显性需求的挖掘与梳理显性需求的挖掘与梳理通过问卷调查、深度访谈、需求管理系统等方式，系统收集用户的文献获取、数据分析、成果发表等显性需求。例如，针对新入职教师，我们设计了“科研起步期需求调研表”，重点了解其“研究方向文献缺口”“实验数据管理工具”“基金申报信息”等需求，建立“新教师服务档案”，提供个性化资源包。08隐性需求的发掘与预判隐性需求的发掘与预判科研用户的隐性需求往往隐藏于研究过程中，需通过观察、参与和深度交流挖掘。例如，为某生物医学团队服务时，我们发现其长期关注“肿瘤免疫治疗”领域，但未明确表达对“临床试验数据”的需求。经主动沟通，了解到团队正探索“个体化治疗方案”，我们随即整理全球临床试验数据库（如ClinicalT）、患者报告结局（PRO）数据集，并协助其建立数据筛选模板，间接支持了其国家自然科学基金项目的申报。09个性化需求的响应与适配个性化需求的响应与适配基于用户画像（如学科领域、职称、研究方向、项目阶段等），构建“分层分类服务体系”。例如，为研究生提供“文献检索—分析工具使用—论文写作”全流程支持；为资深学者提供“学科战略分析—大项目申报—成果影响力提升”高端服务；为地方企业提供“技术趋势分析—专利布局—产学研合作对接”定制化服务。####（三）资源整合能力：汇聚资源，构建生态资源整合能力是基层学科服务的物质基础，要求打破资源孤岛，实现“文献—数据—工具—人才”的协同配置。10文献资源的深度整合与导航文献资源的深度整合与导航整合中外文学术数据库、预印本平台、开放获取资源等，建立学科资源导航系统。例如，针对人文社科领域，我们整合了CNKI、读秀、JSTOR、ProjectMUSE等平台资源，按“马克思主义理论”“中国史”“外国语言文学”等学科分类，实现“一站式”文献检索；同时，嵌入“文献传递—馆际互借—全文获取”服务链，解决部分资源缺失问题。11数据资源的开放获取与共享数据资源的开放获取与共享面对科研数据密集型趋势，整合机构知识库、学科数据平台、政府开放数据等资源，提供数据管理、存储、共享服务。例如，为地球科学学院团队建设“科研数据管理平台”，支持数据汇交、元数据规范、长期保存及共享，协助其通过国家科技基础条件平台申报“科学数据成果”。12工具资源的协同配置与优化工具资源的协同配置与优化整合文献管理工具（EndNote、Zotero）、数据分析工具（SPSS、R、Python）、可视化工具（Tableau、CiteSpace）等，提供工具培训、技术咨询和联合开发服务。例如，针对理工科师生的“科研数据处理”需求，我们联合信息学院开设“Python科研数据处理”工作坊，2023年累计培训500余人次，有效提升了用户的数据分析能力。####（四）服务创新能力：模式突破，价值提升服务创新能力是基层学科服务发展的动力，要求从“传统服务”向“智慧服务”“嵌入式服务”转型，实现服务价值最大化。13服务场景的嵌入式创新服务场景的嵌入式创新将服务嵌入教学、科研、管理全流程。例如，嵌入课程教学，与教师合作开发《信息素养与学术研究》课程，讲授“文献检索与分析”“学术规范”等内容；嵌入科研项目，在“立项—实施—结题”各阶段提供针对性支持，如立项阶段提供“国内外研究现状分析”，实施阶段提供“实验数据管理方案”，结题阶段提供“成果查新与影响力评估”。14服务内容的定制化延伸服务内容的定制化延伸围绕用户核心需求，延伸服务链条。例如，为服务地方产业升级，我们与地方科技局合作开展“技术需求对接会”，组织高校专家与企业负责人面对面交流，梳理企业技术痛点，提供“专利分析—技术方案—专家对接”全流程服务；2023年累计促成28项校企合作项目，带动企业研发投入超亿元。15服务手段的智能化升级服务手段的智能化升级运用人工智能、大数据等技术，提升服务效率与精准度。例如，开发“智能学科服务平台”，集成“智能问答”（基于ChatGPT的学科问题咨询）、“文献推荐”（基于用户画像的个性化推送）、“科研趋势预测”（基于文献计量学的热点分析）等功能；引入AI文献分析工具，自动提取文献核心观点、绘制知识图谱，为用户提供“秒级”文献分析服务。####（五）团队协同能力：跨界协作，形成合力团队协同能力是基层学科服务的组织保障，要求构建“学科馆员+专业教师+技术专家+用户代表”的协同团队，实现优势互补。16学科馆员与专业教师的协同学科馆员与专业教师的协同建立“学科馆员联系学院”制度，每个学科馆员固定对接2-3个学院，定期参加学科例会、学术研讨会，深入了解学科发展动态和用户需求。例如，与机械工程学院合作成立“学科服务协同小组”，由学科馆员、学院科研秘书、青年教师代表组成，每月召开“需求对接会”，共同解决科研中的信息问题。17跨部门资源的联动整合跨部门资源的联动整合打破图书馆内部部门壁垒，推动采编、流通、咨询、技术等部门协同；同时，与学校科研处、研究生院、教务处等部门联动，形成“信息支持—科研管理—人才培养”的服务合力。例如，与科研处合作开发“科研项目管理系统”，嵌入“文献查重—成果登记—情报分析”模块，实现科研信息与管理的无缝对接。18校内外机构的合作共建校内外机构的合作共建加强与公共图书馆、科研院所、企业、行业协会的合作，共享资源、共建服务。例如，与省科技情报研究院共建“区域产业情报中心”，联合开展“产业技术路线图绘制”“竞争情报分析”等服务；与本地高新技术企业共建“联合实验室”，提供“专利导航—标准制定—人才培养”定制化服务。###三、当前基层学科服务面临的核心挑战尽管基层学科服务的重要性日益凸显，但在实践中仍面临诸多挑战，制约着服务能力的提升，需正视问题、破解难题。####（一）需求多样化与服务供给标准化的矛盾19学科差异带来的服务需求分化学科差异带来的服务需求分化理工科与人文社科、基础研究与应用研究对学科服务的需求存在显著差异。理工科科研强调“数据支撑”“实验工具”“专利布局”，需求更侧重“技术性”“实操性”；人文社科研究侧重“文献梳理”“理论构建”“学术传承”，需求更侧重“思想性”“系统性”。例如，为理工科团队提供“实验数据管理”服务时，需关注数据格式、存储规范、隐私保护等技术细节；为人文社科团队提供服务时，则需侧重“古籍数字化”“口述史料整理”等特色资源建设。然而，当前基层学科服务多采用“标准化供给”模式，难以满足不同学科的个性化需求。20用户层次不同导致的服务难度增加用户层次不同导致的服务难度增加高校用户包括本科生、研究生、青年教师、资深学者等，不同层次用户的需求差异显著。本科生需求侧重“课程文献获取”“学术规范入门”；研究生需求侧重“文献综述撰写”“数据分析方法”；青年教师需求侧重“基金申报技巧”“成果发表渠道”；资深学者需求侧重“学科战略规划”“国际学术影响力提升”。传统“一刀切”的服务模式难以覆盖多层次需求，增加了服务精准化的难度。21个性化服务与规模化效率的平衡难题个性化服务与规模化效率的平衡难题个性化服务需投入大量人力、时间成本，而基层学科服务人员往往面临“一人多岗”“任务繁重”的困境。以笔者所在图书馆为例，12名学科馆员需服务全校20个学院、2000余名教师，人均服务167名教师，难以深入满足每位用户的个性化需求。如何在保证服务质量的前提下提升服务效率，成为亟待解决的问题。####（二）学科交叉融合对服务深度的挑战22跨学科知识壁垒的突破困境跨学科知识壁垒的突破困境学科交叉研究要求服务者具备“一专多能”的知识结构，但现有学科馆员多为单一学科背景，难以应对复杂交叉学科需求。例如，“人工智能+生物医学”研究涉及计算机算法、生物医学影像、临床数据分析等多个领域，单一学科背景的馆员难以全面把握资源需求。23交叉研究资源的整合难度交叉研究资源的整合难度交叉研究资源分散于多个学科数据库、平台中，缺乏统一的整合机制。例如，“新能源材料”研究涉及化学（合成方法）、物理（性能表征）、工程（应用场景）等多个学科资源，需整合ACS、RSC、AIP、IEEE等多个平台的文献、数据、标准，整合难度大、成本高。24复杂科研问题的服务能力短板复杂科研问题的服务能力短板面对国家重大战略需求（如“卡脖子”技术攻关、“双碳”目标实现），科研问题日益复杂，涉及多学科、多主体协同，对学科服务的“系统性”“战略性”提出更高要求。当前基层学科服务多聚焦“单点问题解决”，缺乏对复杂科研问题的全流程、系统性支持能力。####（三）技术迭代加速带来的服务能力滞后25新技术应用的认知与实践差距新技术应用的认知与实践差距人工智能、大数据、区块链等新技术快速发展，但基层学科服务者对新技术的认知和应用能力不足。例如，部分馆员对ChatGPT、大语言模型等AI工具的应用停留在“文献检索”层面，未能深入探索其在“科研问答”“文献分析”“成果预测”等场景中的深度应用。26数字素养不足制约服务创新数字素养不足制约服务创新用户和馆员的数字素养不足，制约了新技术在服务中的应用。部分科研用户对数据分析工具、可视化工具的使用不熟练，难以有效利用数据资源；部分馆员缺乏编程、数据管理等技能，难以开展智能化服务。27技术平台建设的投入与维护压力技术平台建设的投入与维护压力智能化服务平台的建设需投入大量经费、技术人才，且需持续迭代升级。例如，开发“智能学科服务平台”需投入数十万元，后续还需维护、升级，这对经费紧张的基层机构（尤其是地方高校）构成较大压力。####（四）服务评价体系不完善导致的动力不足28评价指标的科学性与针对性不足评价指标的科学性与针对性不足当前基层学科服务评价多侧重“文献借阅量”“培训场次”等数量指标，忽视“需求满足度”“用户满意度”“服务支撑成果”等质量指标。例如，某高校将“学科服务年度培训次数”作为考核指标，导致馆员为完成任务而开展“低效重复培训”，未能真正解决用户需求。29服务效果的量化与质性评价失衡服务效果的量化与质性评价失衡学科服务的效果具有“间接性”“滞后性”特点，难以量化。例如，学科服务支撑的科研项目立项、成果发表、人才培养等效果，需长期跟踪才能体现，但当前评价体系缺乏对这类质性指标的评估，导致服务者“重短期轻长期”。30评价结果与激励机制脱节评价结果与激励机制脱节部分高校的学科服务评价结果未能与职称晋升、绩效奖励等激励机制挂钩，导致服务者缺乏提升能力的动力。例如，某高校图书馆的学科服务评价仅作为“年度考核参考”，不直接影响职称评定，导致馆员对学科服务的重视不足。####（五）基层资源条件限制的瓶颈31经费投入不足制约资源建设经费投入不足制约资源建设基层学科服务机构的经费来源多为学校专项拨款，金额有限，难以满足资源采购、平台建设、人才培养等需求。例如，某地方高校图书馆2023年学科服务专项经费仅50万元，需覆盖20个学院的资源采购、培训、平台建设等，人均经费不足2.5万元，难以支撑高质量服务。32专业人才短缺影响服务深度专业人才短缺影响服务深度基层学科服务机构普遍面临“人才引不进、留不住”的困境。一方面，学科馆员需具备“学科知识+信息技术+服务能力”的复合背景，招聘难度大；另一方面，基层机构的薪酬待遇、职业发展空间有限，难以吸引高素质人才。33技术基础设施相对薄弱技术基础设施相对薄弱部分基层机构（尤其是地方高校、科研院所）的技术基础设施落后，缺乏智能化服务平台、高性能计算设备等，制约了新技术在服务中的应用。例如，某地方高校图书馆的服务器仍为2015年配置，难以支撑大数据分析、AI模型训练等技术应用。###四、基层学科服务能力提升的实践路径探索针对上述挑战，基层学科服务能力提升需以“需求驱动、技术赋能、协同共进”为原则，从服务模式、内容创新、手段升级、团队构建四个维度探索实践路径。####（一）构建“需求驱动-精准对接-深度嵌入”的服务模式34需求调研机制的系统化建设需求调研机制的系统化建设（1）常态化需求调研方法设计：结合定量与定性方法，建立“线上+线下”需求调研体系。线上通过图书馆官网、微信公众号、企业微信等平台发布“需求调研问卷”；线下通过“学科座谈会”“一对一访谈”“实验室走访”等方式深入了解用户需求。例如，我们每学期开展“学科服务满意度调研”，回收有效问卷1000余份，形成《需求分析报告》，为服务改进提供依据。（2）多维度需求数据分析模型：利用SPSS、Python等工具对调研数据进行统计分析，构建“用户需求画像”，包括“学科领域”“职称”“研究方向”“项目阶段”“需求类型”等维度，实现需求的精准分类。例如，通过分析发现，35岁以下青年教师的需求集中在“基金申报”“文献管理”，45岁以上资深学者的需求集中在“学科战略”“国际交流”，据此制定差异化服务策略。需求调研机制的系统化建设（3）动态化需求反馈闭环管理：建立“需求收集—分析—响应—反馈—改进”闭环机制，对用户需求实行“台账式管理”，明确责任人和完成时限。例如，为某团队提出的“专利布局分析”需求，我们指定专人负责，2周内提供分析报告，并通过电话、邮件等方式收集反馈，持续优化服务。35精准对接服务的场景化实施精准对接服务的场景化实施（1）学科联络员制度的优化升级：推行“1+N”学科联络员制度（1名学科馆员对接N个学院），要求学科联络员每月至少参加1次学院例会，每学期开展2次“学科服务进院系”活动。例如，我们为每个学院制作“学科服务手册”，内容包括“服务内容”“联系方式”“资源导航”，通过学院例会发放，提高用户对服务的认知度。（2）用户画像与标签化管理：基于需求调研数据，建立“用户画像数据库”，为用户打上“学科方向”“职称”“需求类型”等标签，实现“精准推送”。例如，为“人工智能”方向的教师推送“顶刊最新论文”“AI工具培训”“学术会议信息”；为“地方企业用户”推送“技术需求对接会”“专利分析服务”等信息。精准对接服务的场景化实施（3）分层分类服务体系的构建：根据用户层次和需求类型，构建“基础层—提升层—高端层”分层服务体系。基础层面向本科生、研究生，提供“文献检索—信息素养—学术规范”服务；提升层面向青年教师，提供“基金申报—成果发表—数据分析”服务；高端层面向资深学者、企业，提供“学科战略—竞争情报—产学研合作”服务。36深度嵌入服务的全周期覆盖深度嵌入服务的全周期覆盖（1）科研选题阶段的前沿分析：为用户提供“国内外研究现状分析”“热点领域预测”“竞争对手分析”等服务，协助其确定研究方向。例如，为某教授申报“国家自然科学基金”项目，我们提供“近5年相关领域文献计量分析”“高被引论文梳理”“未解决问题总结”报告，帮助其优化选题。（2）研究过程中的数据支持：为用户提供“数据获取”“数据管理”“数据分析”全流程支持。例如，为某生物医学团队提供“实验数据存储方案”“SPSS数据分析培训”“结果可视化”服务，助力其顺利完成实验。（3）成果转化阶段的推广服务：为用户提供“成果查新”“专利申请”“技术推广”“产学研对接”服务。例如，为某企业用户的“新型环保材料”成果，我们提供“专利侵权分析”“市场需求调研”“技术对接会”服务，促成其与本地环保企业达成合作意向。####（二）深化“学科化-场景化-个性化”的服务内容创新37学科化服务的深耕与延伸学科化服务的深耕与延伸（1）学科知识图谱的构建与应用：与学院合作，构建“学科知识图谱”，梳理学科核心概念、研究脉络、领军学者、研究机构等信息，为用户提供“知识导航”。例如，为“马克思主义理论”学科构建的知识图谱，包含“马克思主义基本原理”“马克思主义中国化”“思想政治教育”等分支，点击任意概念可查看相关文献、学者、研究机构。（2）学科发展报告的定制化生产：定期为学院、地方政府提供“学科发展报告”，分析学科国内外发展现状、趋势及建议。例如，为某地方政府提供“区域人工智能产业发展报告”，梳理国内外人工智能产业发展现状、技术瓶颈及政策建议，为政府决策提供参考。（3）学科教育资源的整合开发：与教师合作开发“信息素养课程”“学科特色资源库”。例如，与历史学院合作开发“中国古代史数字资源库”，整合“二十四史”“地方志”“考古报告”等资源，为本科生、研究生提供学习支持。38场景化服务的突破与拓展场景化服务的突破与拓展（1）科研场景：从文献获取到决策支持：围绕科研全流程，提供“选题—立项—实施—结题—转化”全链条服务。例如，在“实施阶段”，为用户提供“实验数据管理”“文献计量分析”“竞争对手跟踪”服务；在“结题阶段”，提供“成果查新”“论文投稿指南”“影响力评估”服务。（2）教学场景：从资源提供到素养培育：嵌入教学过程，提供“课程资源建设”“信息素养教育”“学术诚信指导”服务。例如，与教师合作开发《信息素养与学术研究》课程，采用“理论讲授+案例分析+实操训练”模式，提升学生的信息检索、分析、利用能力。（3）产业场景：从技术对接到成果转化：面向地方企业，提供“技术需求调研”“专利分析”“产学研合作”“人才培养”服务。例如，与某科技园区合作开展“企业技术需求对接会”，组织高校专家与企业负责人面对面交流，促成12项技术合作项目。12339个性化服务的精准与高效个性化服务的精准与高效（1）“一人一策”服务方案的制定：为每位用户制定个性化服务方案，明确服务内容、方式、周期。例如，为新入职教师制定“科研起步期服务方案”，包括“核心文献推送”“基金申报指南”“学术会议推荐”等内容；为资深学者制定“学科战略服务方案”，包括“国际前沿动态”“学科评估分析”“高端学术会议组织”等内容。（2）定制化工具与平台的开发：根据用户需求，开发定制化工具和平台。例如，为理工科师生开发“实验数据管理工具”，支持数据汇交、元数据规范、共享功能；为人文社科师生开发“古籍数字化平台”，支持古籍检索、转录、可视化功能。（3）全程化跟踪服务的保障：建立“用户服务档案”，记录用户需求、服务过程、反馈意见，实行“全程跟踪”。例如，为某团队提供“专利布局分析”服务后，定期跟踪其专利申请进展，提供“专利年费提醒”“专利续展”等后续服务。####（三）强化“技术赋能-数据支撑-平台整合”的服务手段升级40技术赋能的融合应用技术赋能的融合应用（1）人工智能在文献检索与分析中的实践：引入ChatGPT、大语言模型等AI工具，开发“智能文献检索系统”，支持“自然语言检索”“文献摘要生成”“核心观点提取”等功能。例如，用户输入“人工智能在医疗诊断中的应用”，系统自动检索相关文献，生成摘要，提取核心观点，并推荐高被引论文。（2）大数据在用户需求预测中的探索：利用大数据技术，分析用户检索记录、浏览行为、借阅数据等，预测用户需求。例如，通过分析某教师的检索记录，发现其近期频繁检索“机器学习算法”，主动为其推送“机器学习最新论文”“算法工具培训”等信息。（3）区块链在资源溯源与共享中的尝试：利用区块链技术，实现学术资源溯源、版权保护