2026年MLIS图书情报教育技术应用实践评估试卷

2026年MLIS图书情报教育技术应用实践评估试卷考试时长：120分钟满分：100分试卷名称：2026年MLIS图书情报教育技术应用实践评估试卷考核对象：图书情报专业硕士研究生题型分值分布：-判断题（20分）-单选题（20分）-多选题（20分）-案例分析（18分）-论述题（22分）总分：100分一、判断题（共10题，每题2分，总分20分）1.机器学习中的“过拟合”现象是指模型对训练数据拟合过度，导致泛化能力下降。2.图书馆管理系统（LMS）的核心功能不包括用户行为分析。3.元数据标引是数字资源长期保存的关键环节。4.深度学习模型通常需要大量标注数据进行训练。5.信息检索系统的查准率与查全率呈正相关关系。6.语义网技术通过RDF三元组实现知识图谱构建。7.图书馆自动化集成系统（ILS）的数据库主要用于存储图书条目。8.人工智能在图书馆中的应用可完全替代人工编目工作。9.大数据分析在图书馆用户画像构建中具有重要作用。10.用户体验设计（UXD）在数字图书馆界面开发中属于次要考虑因素。二、单选题（共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪种算法不属于监督学习？（）A.决策树B.K-means聚类C.线性回归D.逻辑回归2.图书馆资源发现系统常用的排序算法是？（）A.快速排序B.PageRankC.冒泡排序D.堆排序3.数字资源长期保存中，哪种技术可抵抗数据丢失？（）A.压缩编码B.增量备份C.数据加密D.分布式存储4.语义网的核心语言是？（）A.JSONB.XMLC.PythonD.MATLAB5.图书馆用户行为分析中，哪种指标反映用户点击率？（）A.跳出率B.转化率C.点击率（CTR）D.平均停留时间6.以下哪种技术不属于自然语言处理（NLP）范畴？（）A.主题模型B.图像识别C.词嵌入D.文本分类7.图书馆自动化系统中的“条码扫描”属于哪种交互方式？（）A.触摸交互B.物理交互C.虚拟交互D.言语交互8.大数据技术中，哪种方法用于数据去重？（）A.主键约束B.哈希函数C.索引优化D.数据分片9.数字图书馆界面设计中，哪种原则强调用户操作便捷性？（）A.美观性B.一致性C.可用性D.响应式10.机器学习中的“交叉验证”主要用于？（）A.数据清洗B.模型选择C.特征工程D.结果可视化三、多选题（共10题，每题2分，总分20分）1.以下哪些属于机器学习的常见应用场景？（）A.推荐系统B.智能问答C.图像识别D.数据挖掘2.图书馆自动化系统的主要功能包括？（）A.借阅管理B.用户认证C.资源检索D.系统维护3.数字资源长期保存的关键要素有？（）A.技术更新B.法律保障C.环境控制D.数据备份4.语义网技术涉及哪些标准？（）A.RDFB.OWLC.SPARQLD.JSON-LD5.图书馆用户画像构建可利用哪些数据？（）A.借阅记录B.搜索日志C.社交媒体数据D.问卷调查6.大数据技术中的分布式计算框架包括？（）A.HadoopB.SparkC.TensorFlowD.Flink7.自然语言处理（NLP）的主要任务有？（）A.机器翻译B.情感分析C.命名实体识别D.文本生成8.图书馆自动化系统中的“条码技术”可用于？（）A.物品识别B.安全验证C.数据统计D.远程控制9.数字图书馆界面设计需考虑哪些因素？（）A.可访问性B.响应式布局C.多语言支持D.视觉美观10.机器学习中的“过拟合”可通过哪些方法缓解？（）A.数据增强B.正则化C.网络简化D.早停法四、案例分析（共3题，每题6分，总分18分）案例1：某高校图书馆计划引入智能推荐系统，提升用户资源发现效率。现有数据包括用户借阅历史、搜索关键词、学科兴趣标签等。请分析该系统可采用的推荐算法，并说明其优缺点。案例2：某数字图书馆面临长期保存挑战，部分资源格式已过时，存储设备老化。请提出至少三种技术方案，并说明其可行性。案例3：某图书馆用户反馈现有检索系统查全率低，尤其在跨学科检索时表现不佳。请分析可能原因，并提出改进建议。五、论述题（共2题，每题11分，总分22分）1.结合图书情报领域实际应用，论述机器学习技术如何提升用户体验。2.阐述数字图书馆中语义网技术的应用价值，并分析其面临的挑战及解决方案。标准答案及解析一、判断题1.√2.×3.√4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×解析：-2.LMS核心功能包括资源管理、用户管理、借阅管理等，用户行为分析属于增值功能。-8.人工智能可辅助编目，但无法完全替代人工，尤其在复杂资源处理中。-10.UXD是数字图书馆设计的核心，直接影响用户满意度。二、单选题1.B2.B3.B4.B5.C6.B7.B8.B9.C10.B解析：-6.图像识别属于计算机视觉范畴，NLP处理文本数据。-7.条码扫描属于物理交互，如RFID技术也属于此类。-8.哈希函数通过唯一映射实现数据去重，其他选项与去重无关。三、多选题1.A,B,C,D2.A,B,C,D3.A,B,C,D4.A,B,C,D5.A,B,C,D6.A,B,D7.A,B,C,D8.A,B,C9.A,B,C,D10.A,B,C,D解析：-6.Flink是流计算框架，不属于批处理框架。-8.条码技术主要用于本地交互，远程控制需结合其他技术。四、案例分析案例1：推荐算法：协同过滤、基于内容的推荐、混合推荐。优点：协同过滤利用用户行为数据，精准度高；基于内容的推荐适用于冷启动场景；混合推荐结合两者优势。缺点：协同过滤需大量用户数据，基于内容的推荐依赖标签质量。案例2：技术方案：1.格式迁移：将过时格式转换为当前标准格式（如PDF/A）。2.存储升级：采用分布式存储系统（如Ceph）。3.预警机制：建立数据完整性监测系统。案例3：原因：检索系统可能缺乏跨学科语义关联，或索引粒度过粗。改进建议：1.增加概念映射，实现语义检索。2.细化索引粒度，支持多主题组合检索。五、论述题1.机器学习提升用户体验机器学习通过个性化推荐、智能问答、资源发现优化等提升用户体验：-协同过滤推荐系统根据用户历史行为推荐资源，提高查准率。-NLP驱动的智能问答系统（如Chatbot）提供24小时服务，减少用户等待时间。-用户