《2020年美國高校圖書館大趨勢》報告解讀

朱 蕾，袁曉萍

(中國地質大學(武漢) 圖書館，湖北 武漢 430074)

2020年6月《2020年高校圖書館大趨勢》(2020 top trends in academic libraries)[1]由美國大學與研究圖書館協會(ACRL)的研究規劃與審查委員會發表在《大學與研究圖書館新聞》(College&Research Libraries News)上。關于美國高校圖書館發展趨勢的報告，最初的名稱是《高校圖書館和館員未來的十大假設》(Top ten assumptions for the future of academic libraries and librarians)。2006年，ACRL執行委員會要求ACRL研究委員會確定十項對學術圖書館和圖書館員有重大影響的未來假設。研究委員會的成員們回顧了之前的類似報告；調查了ACRL的委員會、理事會和部門；回顧了文獻和2003年的ACRL環境掃描，最終完成了報告[2]。隨后在2008年發布的《環境掃描2017》(Environmental Scan 2007)中，對十大假設進行了修訂。2010年報告更名為《高校圖書館十大趨勢》[3](2010 top ten trends in academic libraries)，2014年報告更名為《高校圖書館大趨勢》[4](Top trends in academic libraries)，迄今沿用此名稱。

1 主要內容

1.1 變革管理：新領導力的新技能

隨著時代的發展，知識生產的范式、傳播知識的方式和來源以及獲取日益增多信息的手段已經發生了明顯的變化。圖書館管理有三類緊急變化，包括：學術圖書館與機構合作伙伴關系的變化、學術圖書館組織的變化和技能的變化。圖書館需要為VUCA(易變性、不確定性、復雜性和模糊性)準備一支工作隊伍，目前和未來的領導者需要培養他們變革管理的技能。

1.2 不斷發展的綜合圖書館系統

因為一些圖書館系統產品提供商的大型合并，重新引發了人們對構成現代圖書館系統的不同系統、平臺和設備之間互操作性的擔憂。FOLIO(The Future Of Libraries Is Open)這個開源的圖書館管理系統旨在平息這些擔憂。美國信息標準組織正準備沿著FASTEN(Flexible API STandard for E-content NISO)文件的思路進一步發展。未來的集成圖書館系統應該以用戶為中心，能夠使用和獲取便利的館藏，與其他機構平臺整合，提供現代商業智能功能。

1.3 學習分析

對學習分析的使用出現了爭議。倡導者認為，通過收集和分析學生的學習數據，包括與圖書館使用有關的數據，機構可以更好地了解學生的學習行為，在出現問題時進行干預，甚至有可能在問題發生前預測。批評者認為，在沒有仔細考慮和關注由學生的隱私問題引起的倫理困境和信息政策挑戰的情況下，學習分析不應該進行。

1.4 機器學習與人工智能

由于機器學習和人工智能的發展，圖書館工作正處于急劇變化的尖端。在將新技術融入其空間和實踐時，必須同時確保融入圖書館的專業價值觀。本地化的機器學習和人工智能環境(即內部開發的環境)允許圖書館批判性地檢查培訓數據和計算過程，以確保數據中存在的偏差不會通過這些過程被放大，專業價值體現在數據收集和計算過程中。隨著圖書館員繼續探索人工智能和機器學習環境的用途和潛在的濫用，有機會擴大以素養為重點的課程，將人工智能和機器學習中的倫理考慮納入其中。

1.5 開放存取：過渡和改革

在取消期刊打包訂閱模式之后，出版商與圖書館或圖書館聯盟之間宣布了許多新的變革性協議，包括抵消協議、閱讀-出版協議以及出版-閱讀協議。社會出版層面正在發生進一步的轉型，成立了“社會出版物向開放存取過渡(TransitoningSociety Publications to OA, TSPOA)”小組，為與社會出版合作伙伴的合作提供相關資源或經驗，幫助開發一種適當、有效和可持續的開放獲取出版模式。

1.6 研究數據服務：倫理與成熟

學術傳播革命已經開始觸及科學實踐的倫理核心及其技術工作流程——從開放存取、開放數據、開放科學到公民科學。一些國家和國際組織正在努力協調開放科學和研究數據的工作，使科學與社會價值觀相一致，并對數據的公開利用進行戰略規劃。學術圖書館內研究數據服務的進一步發展面臨著潛在的機遇和實際的困難。從事數據科學和開放科學工作的圖書館員需要具備包括計算能力、程序和服務開發等技能。因此，許多當前的數據圖書館員需要更多相關培訓。

1.7 社會正義、批判圖書館學與批判數字教育學

各種規模的大學圖書館繼續推動社會公正和批判性圖書館學。批判性圖書館學以圖書館學為基礎，打破現狀，以社會正義和社會變革為中心，直接解決權力集中在少數人手中的問題。批判性數字教學法考慮到任何給定技術的局限性，并以技術為中心進行研究。圖書館員正在將這些價值觀應用于數字圖書館和開放教育學。大力強調學生的主體地位，抵制企業對高等教育的影響，尤其是來自科技和出版公司的影響。

1.8 流媒體

隨著教師對在線課程、混合課程以及翻轉課堂教學法的日益支持，流媒體內容的吸引力和可取性顯而易見。圖書館正試圖找出一條負責任的前進道路，支持用戶的需求。許多圖書館正在更新和發布其流媒體收藏開發的決策工作流程，其中可訪問性的考慮構成了一些圖書館決策樹的重要組成部分。

1.9 學生健康

美國大學生與抑郁、焦慮、睡眠不足、食物不安全、家庭責任等影響學生幸福感的因素作斗爭的比例不斷上升。圖書館由于其中心位置、較長的開放時間和作為安全空間的印象，有能力提供幫助，一些圖書館強調與校園合作伙伴、社會服務機構和專業人士合作的重要性。為了促進正念，支持學生的心理和精神健康，許多圖書館已經創建了空間和項目來滿足這一需求，包括冥想和祈禱室、免費瑜伽課程、食品儲藏室和午睡空間。

2 解讀

2.1 關于圖書館領導者的變革管理技能

報告中所提及的VUCA最早是美軍在20世紀90年代引用來描述冷戰結束后的越發不穩定的、不確定的、復雜的、模棱兩可和多邊的世界。隨后，被應用于商業和教育業。考慮到當今世界的快速變化和不確定性，圖書館的領導者必須了解這個新的環境，并決定如何在缺乏明確性的情況下，使組織朝著正確的方向發展。同時，清楚地向館員們闡明為什么他們應該理解和支持領導者的決策。因為無論是內部的還是外部的快速變化，都在直接或間接地影響著圖書館的各個部門。重新思考組織結構，建立變革管理機制，并為館員們提供切實可行的變革戰略是圖書館領導者的任務。例如，2019年由新型冠狀病毒引起的肺炎疫情引發了公眾公共衛生焦慮情緒，這時候，圖書館不僅需要傳播權威可靠可信的知識和信息，還要教育公眾學習公共衛生常識甚至專業知識，并提供相應的咨詢服務和應急事件服務，疏導和緩解民眾不必要的恐慌心理及情緒。這對圖書館領導者的變革管理能力就是一次考驗，在嚴峻的疫情形勢下，各國圖書館充分利用互聯網開展線上服務，克服困難，不斷創新服務內容和模式，履行了圖書館為公民提供信息和教育服務的社會職責，在全球團結合作戰勝疫情中發揮了重要的精神支撐和文化支撐作用[5]。

2.2 關于開源的圖書館管理系統FOLIO

在2016年的大趨勢報告中[6]，就提及了在館藏發現領域供應商的日益整合，特別是內容平臺供應商(如EBSCO和ProQuest)收購傳統的履行服務供應商(如Yankee和Coutts)，以及收購圖書館系統供應商(如ProQuest收購Ex Libris)。2019年12月，Ex-Libris宣布收購Innovative，重新引發人們對構成現代圖書館系統的不同系統、平臺和設備之間的互操作性的擔憂。FOLIO是由圖書館、開發人員和供應商合作構建的一個開源圖書館服務平臺，旨在促進可持續的、由社區驅動的合作，圍繞創建一個現代技術生態系統，通過開源應用程序賦予圖書館管理圖書館資源和擴大圖書館價值的能力[7]。FOLIO由開放圖書館基金會(the Open Library Foundation)主辦，該平臺為圖書館提供核心功能，包括流通、編目等，并可擴展到其他機構領域。自去年以來，各種規模的機構都在實施FOLIO，瑞典查爾姆斯理工大學是第一個使用FOLIO的圖書館，密蘇里州立大學是美國第一個上線FOLIO的學術機構。西蒙斯大學、華納大學、圣托馬斯大學和華盛頓與杰斐遜學院目前已全面實施FOLIO，阿拉巴馬大學計劃在2020年年底前實施。上海圖書館從 2018年年底開始著手FOLIO應用探索，計劃在2020年發布“上圖Folio平臺”。深圳大學圖書館目前已完成FOLIO平臺的本地化構建，并與新一代管理系統完成應用對接[8]。CALIS從2017年3月便已開始對FOLIO的架構及核心模塊進行研究，目前以FOLIO架構為基礎的新一代圖書館服務平臺CLSP正在不斷發展，并組織成立了CLSP建設聯盟[9]。

2.3 關于學習分析

從2016年起，學習分析的研究連續在大趨勢報告中被列出。人們對挖掘現有的數據系統以分析學習過程和改善教學、學習和/或學生體驗的興趣越來越濃厚。各機構正在使用學習分析方法來跟蹤個別學生的互動和學術進步。從2012年9月～2014年7月， LAW Project(learning analytics workgroup)計劃并舉辦了4個不同的研討會，策劃并展示了3個會議小組，委托編寫了11份關于各種對于建立學習分析領域至關重要的問題，并完成了《為大規模個性化學習建立學習分析領域的報告》(report on building the field of learning analytics for personalized learning at scale)[10]。英國聯合信息系統委員會(JISC)在2015年6月發布了《學習分析實踐守則》[11](A Code of practice for learning analytics)，并于2018年8月進行了更新。盡管高等教育加強了學習分析的使用，但學習分析可能違背《美國圖書館協會道德規范》( ALA’s Code of Ethics) ，并與“促進知識自由的專業承諾；保護讀者的隱私和保密性；平衡圖書館用戶、用戶機構以及內容創作者和供應商之間的知識產權利益”構成重大沖突[12]。隨著大學和研究圖書館參與分析項目的進展，需要考慮用戶服務與用戶隱私之間的矛盾，從倫理層面探討學習分析這一領域變得越來越重要。由美國博物館與圖書館服務局(IMLS)資助的Data Doubles項目[13]將進行一個以學生為中心，為期3年的研究議程，研究學生對與學術圖書館參與學習分析計劃相關隱私問題的看法。也有文章[14]通過分析對圖書館從業人員的訪談來探討他們如何看待學習分析的倫理問題，強調了為什么在學習分析方面出現了職業道德上的不和諧，以及圖書館實踐如何更好地解釋學習分析的危害和益處。

2.4 關于機器學習與人工智能在圖書館的應用

由于人工智能和機器學習系統的普及，圖書館的工作在不久的將來會受到巨大的影響。目前，圖書館網站上的聊天機器人可以處理方向性的問題，告訴讀者圖書什么時候到期，為用戶指出相關的圖書館資源，甚至回答簡單的信息請求。雖然聊天機器人的互動不能代替深入的參考采訪，但這些智能助手可以減少圖書館工作人員對常規問題的答復，同時將無法處理的請求直接轉給信息專家。機器學習、聲音和圖像識別技術正被用于分析數字館藏——文本、圖像、音頻和數據集——以識別主題和實體，分配元數據，并實現非文本搜索和發現。信息專業人員正在與機器學習技術合作，以增強分類方案，提高搜索召回率和精確度[15]。人工智能的真正影響不在于改進現有的圖書館流程，而在于使全新的功能能夠滿足圖書館用戶可能意識不到的信息需求。圖書館使用人工智能工具不僅提供信息，而且提供深度情報——“洞察即服務”。OCLC的《負責任的操作：數據科學、機器學習和人工智能在圖書館的應用》[16](Responsible Operations: Data Science, Machine Learning, and AI in Librarie)報告，探討了機器學習和人工智能在圖書館行業中的潛在影響，以及如何以負責任的方式指導其采用的建議。除了對文化遺產、元數據創建和其他領域的技術基礎設施和戰略提出實質性建議外，圖書館還應考慮將信息素養教育作為一種載體，介紹算法概念及其倫理含義。

2.5 關于開放存取

開放存取運動于20世紀90年代末在國際學術界、出版界、信息傳播界和圖書情報界大規模地興起。其初衷是解決當前的學術期刊出版危機，推動科研成果利用因特網自由傳播，促進學術信息的交流與出版，提升科學研究的公共利用程度，保障科學信息的長期保存。2001年12月，開放協會研究所在匈牙利的布達佩斯召集了一次有關開放訪問的國際研討會，并起草和發表了《布達佩斯開放存取倡議》(BOAI)。2003年10月，德國、法國、意大利等國的科研機構在德國柏林聯合簽署《關于自然科學與人文科學資源的開放使用的柏林宣言》(Open Access to Knowledge in the Sciences and Humanities)。2014年的大趨勢提及開放存取，是因為美國繼《聯邦研究公眾獲取法案》(Federal Research Public Access Act，FRPAA)之后，《公平獲得科學和技術研究成果法案》(Fair Access to Science and Technology ResearchAct，FASTR)也提交了國會。后者2015年7月獲得通過。2018年的大趨勢[17]從館藏管理的角度談及開放獲取館藏發展政策和資助計劃，認為館藏預算和政策面臨的一個持續挑戰是圍繞著開放存取舉措的供資，包括支持文章處理費。館藏管理人員有責任制定明確的政策，為支持和資助具體的開放存取倡議和項目列出指標，即將開放存取的發展納入館藏決策。近年來，出版商與圖書館或圖書館聯盟之間宣布了許多新的變革性協議，在收集了開放存取市場數據和相關事實的ESAC(efficiency and standards for article charges)網站上可以瀏覽相關信息。2018年歐洲11國資助機構發起的S計劃旨在從公共和私人基金資助的研究中全面和立即開放同行評審的學術出版物，現在cOALition S根據出版商、學術圖書館和研究人員的反饋對其進行了一些修改：計劃實施時間推遲到2021年；OA出版成本不設上限；圍繞混合題名和轉化協議的規則進行了調整；在做出資助決定時忽略期刊的聲望；在獲得資助者批準后將允許更多限制性的開放許可[18]。在2018年10月的選擇OA工作論壇上，一群來自圖書館、學術機構、出版商和聯盟的志同道合者組織起來成立了TSPOA小組[19]，將社會期刊編輯和出版商(以及任何支持他們的圖書館或聯盟)與支持和有用的資源聯系起來，以實現社會出版物向開放存取的過渡。

2.6 關于研究數據服務(RDS)

2016大趨勢報告[6]中提及美國和加拿大的大學研究圖書館已經在提供或計劃研究數據服務，但多數采用傳統方法提供信息和咨詢服務，技術服務較少。大多數圖書館將現有的工作人員調到數據崗位，而不是聘用新的數據館員。FAIR(可發現性、可訪問性、互操作性和重用性)數據原則[20]自2016年首次發布以來，已成為研究數據管理(RDM)的一個廣為接受的指導方針，強調機器可操作的數據標準。負責任的RDM[21]是國際科學理事會數據委員會(CODATA)的中心主題。目前，一項跨國倡議GO FAIR[22]正在建立一個網絡，通過協調政策、技術、認識和技能建設活動來倡導FAIR原則。《2019年開放數據狀況報告》[23]顯示，盡管大多數受訪研究人員支持國家和資助者的開放數據授權，但FAIR數據原則對他們來說仍然比較陌生，主要是由于對濫用開放共享數據的擔憂。在提供高級RDS(包括數據分析、數據可視化和數據完整性方面的培訓或幫助)的圖書館中，大多數是在過去3年里才開始的。發展RDS的障礙包括缺乏資源(資金、人員和技能)和研究人員的參與。美國醫學圖書館的一個研討會[24]為從事數據科學和開放科學工作的圖書館員確定了7個技能類別，包括數據技能、研究和主題知識、開發項目和服務的技能、人際交往能力、終身學習技能。

3 結束語

在我國，教育部高等學校圖書情報工作指導委員會自從2006年開始發布《高校圖書館發展報告》[25]，但其主要內容是對高校圖書館現狀的概括與分析，僅僅在2011年和2012年的報告中包括了高校圖書館事業展望與發展趨勢。另外，高等教育出版社出版的《高校圖書館發展藍皮書2015》和《高校圖書館發展藍皮書(2016)》，其最后一章為“高校圖書館發展趨勢”，該章節反映了國內高校圖書館在技術、服務、管理、人才、合作共享等方面的發展狀況，從技術發展趨勢、服務發展趨勢、管理體制創新、人才隊伍建設、合作與共享聯盟等5個方面進行宏觀分析，得出相關結論。與美國相比，國內對高校圖書館發展趨勢的報告不具有連續性。

通過美國的高校圖書館大趨勢報告，一方面可以了解美國高校圖書館的發展趨勢；另一方可在此基礎上對比我國高校圖書館的現狀，根據國情選擇性地借鑒，并結合專家調研和文獻分析，周期性發布我國高校圖書館發展趨勢相關的報告，從而指導高校圖書館的建設，使其既有中國特點，又與國際接軌。