面向數據服務的高校圖書館員能力培養策略

常 青，李 慧

黨的十八大以來，以習近平同志為核心的黨中央高度重視發展數字經濟，將其上升為國家戰略［1］。數字經濟已然成為建設“數字中國”及今后中國社會發展和進步的強大新動力。在社會資源共享的時代，高校圖書館不僅是教育職能的天然承擔者，還要利用其知識資源的專業性和權威性為中國的數字經濟發展發揮作用。而建設一支具有較強數據服務能力的圖書館員隊伍，將成為推動中國數字經濟發展、“數字中國”建設的有力保障。

隨著數字信息技術的成熟及網絡技術的發展，高校圖書館海量數字文獻信息資源的出現使高校圖書館用戶對圖書館服務的要求發生了變化，高校圖書館員作為給用戶提供圖書館服務的主導力量，其職業素養和技能水平決定著高校圖書館數據服務的質量。就當下高校圖書館的服務現狀而言，面對數字文獻信息資源的幾何級增長與圖書館用戶需求的改變，傳統的館員服務能力培養模式已經不能滿足當前圖書館提供的數據服務的要求。針對這一現狀，圖書館開展相關研究，如有學者對高校圖書館員數據服務的層次化制定及培養機制構建進行了探討［2］；有學者提出了我國圖書館數據管理和服務人才的多類型、多層次科學培養模式［3］；有學者結合科學數據生命周期理論，將數據管理服務人才分為數據研究型、數據分析型、數據管理型、數據監管型、高層數據服務型5類［4］；有學者針對高校圖書館員的數據素養提升路徑，提出了相應的培養機制和策略［5］；有學者認為數字環境下數據管理服務將成為圖書館服務的主要內容，并著重對館員的數據服務能力提升，特別是館員的自我提升方法進行了研究，同時提出數據服務能力是圖書館員未來培養的重點［6］。本文根據已有的研究成果，通過對高校圖書館員數據服務內容和勝任能力的分析，總結出符合我國國情的高校圖書館員數據服務能力培養策略，以期為高校圖書館數據資源保障能力的提升和發展提供參考意見，最終保障高校教學、科研活動順利進行的前提下，為社會經濟發展提供更好的知識資源數據服務。

1 數據時代高校圖書館服務重心的變化

當前我們身處的時代是伴隨著信息技術發展而出現的數據時代。根據互聯網數據中心（Internet Data Center，IDC）的報道，2020 年全球共創造了約64ZB 的數據（1ZB=10 億TB=1 萬億GB）［7］，而我國的數據量增速則更加迅猛，預計到2025 年中國的數據量將占全球總量的24.8%。海量數據的產生改變了高校圖書館文獻資源的構成，傳統的以紙本資源為主的文獻資源，正逐漸被數字資源所替代。查閱和分析教育部高等學校圖書情報工作指導委員會（以下簡稱“教育部高校圖工委”）官網所列的“2009 年中國高校圖書館發展報告”可見，2019 年全國高校圖書館的文獻資源購置經費館均值為515.6 萬元，其中紙本資源購置經費館均值為221.1 萬元，而數字資源的購置經費館均值為323.3萬元，占文獻資源購置經費館均值的54.6%［8］。國內高校圖書館年度數字資源購置費在文獻資源中的占比在2015 年超過了紙本資源，為51.3%，且占比呈逐年增加的趨勢。教育部高校圖工委公布的數據進一步說明，隨著信息技術的發展，數字資源正在逐漸取代傳統的紙本資源成為體現高校圖書館發展質量的新的重要指標。同時資源的數字化傳遞形態也逐步改變著圖書館用戶的信息獲取方式，面對浩如煙海的數字資源，圖書館用戶更希望通過圖書館的服務使資源的獲取更為精準和快捷，其閱讀特點更趨向即時化、多元化和碎片化，而且體現出很強的閱讀時效性。在數據時代，圖書館應從傳統的以紙本資源為服務重心轉向以滿足用戶對數據資源的需求為服務重心。有學者對2010-2020年高校圖書館用戶（教師和學生）對數字資源和紙本資源的需求進行了調研分析，進一步論證了紙本讀物的借閱量在緩慢下降而數字資源的使用量卻在逐年大幅上升的事實；結果還顯示，在校學生更關注時效性較強的教輔類數字資源，教師卻是數據文獻、不同類型數據庫資料庫的使用主體。高校圖書館如何提供更好的數據服務來幫助用戶準確獲取數據資源，是當前高校圖書館用戶最為關心的問題［9］。圖書館員是高校圖書館數據服務的主要承擔者，數據時代高校圖書館員將從過去的圖書館館藏資源管理者逐漸轉變為幫助圖書館用戶發現資源、鑒別資源、分享資源等的知識服務參與者。因此，在數據時代，高校圖書館員的數據服務能力不僅決定了高校圖書館對教學科研活動的保障能力，也是高校圖書館整體服務水平全面提升的重要支撐。

2 高校圖書館數據服務內容調查與分析

2.1 高校圖書館數據服務的特征

高校圖書館普遍將“在相關領域里，通過科學分析和研究且經過實驗、調研等科學活動所產生并具有研究價值和利用價值的文字、數字、聲音、圖片、視頻等多種媒體資源”視為“數據”。在數據環境下，高校的教學、科研模式已經發生了質的變化，處理海量的數據已經成為教學、科研活動中的重要內容。“數據服務”理念早在20 世紀90 年代便由著名圖情專家雅各布斯提出，他指出數據服務包括“通常的數據服務、計算機服務和圖書館的數據服務”，并由此提出了3 個數據服務層次。隨后，雅各布斯與漢弗萊又提出了“通過設置數據館員崗位來幫助研究者進行數據管理、保障研究者生產的數據能長期保存和重新利用”的數據館員理論，與其觀點接近的圖情學者列茲尼克·艾倫提出了數據服務的3 層支持服務，即教學服務、咨詢服務和建立基礎設施服務［10］。這些學者在提出科研數據服務理論和觀點時都談到，圖書館員可以通過提供數據服務參與科研人員的學術活動。這些觀點也為后來圖書館數據服務理論奠定了基礎。在此背景下，國內圖情研究學者經過總結將高校圖書館的數據服務的定義歸納為：在高校的教學科研活動中高校圖書館員對數據進行挖掘、整理、收集、分類存儲等技術處理，然后將高價值數據分享給從事教學、科研的圖書館用戶，并為該類用戶提供貫穿全部數據生命周期的個性化服務［11］。就高校圖書館的數據服務活動而言，圖書館員的數據服務能力成為了決定該項服務質量高低的關鍵性因素。

2.2 高校圖書館數據服務的主要內容

國內高校圖書館數據服務研究尚處于起步階段，主要的研究成果多為對國外高校圖書館數據服務成功案例的介紹及經驗分享。目前國內北京大學、上海交通大學、復旦大學、武漢大學及廈門大學等多所高校的圖書館正在積極探索圖書館數據服務實踐。相比之下，歐、美、澳等國外的高校圖書館數據服務比較成熟，形式與內容也較為豐富，技術含量也較高。本文采用文獻分析法調研了國內外高校圖書館具有代表性的數據服務內容，歸納總結出高校圖書館六大數據服務項目，并標明數據服務項目案例及來源（表1），為國內高校圖書館員的數據服務能力提升研究提供借鑒。

表1 高校圖書館數據服務典型案例歸納

續表1

3 高校圖書館員數據服務能力構成

以CNKI 學術期刊庫為檢索平臺，以“圖書館員”+“數據服務能力”為主題詞進行全文檢索，檢索時間截至2022 年4 月26 日，共獲得相關文獻24 篇。這些文獻多為2015 年以后的研究成果，其中有學者將數據服務由淺入深地劃分為數據匯集與支持層、數據精加工層和知識提取層3 個層次，并提出從事數據服務的館員應具備4 種素質［20］；有學者在比較分析了國內外科學數據素養的內涵后，將圖書館員科學數據服務能力定義為基本能力、應用能力和意識態度3 個方面［21］；有學者則通過讀者需求問卷調查，根據讀者的需求將館員的數據服務能力分為研究服務型和讀者服務型［22］；有學者則從圖書館員創新服務的角度出發將數據服務館員的服務能力定義為教育教學和人際交往協同創新能力、數據處理與分析能力、科研項目管理能力［23］。身處數據時代，高校圖書館員未來所面臨的數據服務業務量將會越來越多，服務項目也會越來越細化，并且數據服務將成為一種常態化的服務項目。從事該項工作的館員應該是具備較強數據處理能力的高素質、復合型人才，不僅要掌握文獻資源建設、學科服務、閱推推廣等專業知識，還要具有良好的溝通協作能力和正確的服務態度等基本素養。因此，參考對從事數據服務館員職業能力構成的分析研究成果［24］，將從事數據服務的高校圖書館員的職業能力分為基礎服務能力、專業服務能力和應用服務能力3 個層次，具體見表2。

表2 館員數據服務能力構成

3.1 面向數據服務館員的基礎服務能力

3.1.1 超前的數據服務意識

高校圖書館員主要面向教師和科研人員，必須具備超前的數據服務意識，否則提供的服務只能局限于簡單的文獻信息檢索服務。數據服務中用戶的需求是多元化的，所面臨的問題也復雜多變，所以館員要主動發現和掌握用戶所需要的數據及數據源，快速識別數據資源的價值及真偽，準確理解圖書館用戶的顯性需求，并在第一時間予以協助，還能夠深入挖掘用戶的隱性需求，通過多種途徑將其需求顯性化。這就要求館員具備較強的職業敏感性，能夠多角度地對數據進行甄別、加工、分析，發現隱藏數據，實現數據價值增值。在數據服務過程中，部分數據很可能涉及研究對象的隱私，這就需要館員具備較強的自律意識，始終保持在法律和道德范疇之內進行數據服務活動。衡量館員數據服務的實際效果，不能僅局限于其為用戶的教學科研活動提供了多少可用數據，更要關注怎樣幫助教學科研工作者發現、利用并管理好這些數據，促進教、學、研的良性發展。

3.1.2 協作溝通能力

高校圖書館要根據用戶需求開展形式多樣的跨機構、跨學科、跨地域的數據服務，以促進科研交流活動。而從事數據服務的館員，通常是數據文獻資源與用戶、知識信息與用戶，甚至是圖書館與用戶之間溝通的橋梁。館員必須具備與不同專業背景教學科研人員交流、合作的能力，形成平等和諧的工作關系。隨著移動通信技術的進步和即時通信軟件的廣泛應用，館員與用戶線下面對面交流的機會逐漸減少，取而代之的是線上交流的機會增多。因此要更加注重培養館員的線上服務職業素養，特別是提高自身的網絡素養。

3.1.3 教學、科研素養的自我提升及協同、帶動能力

教學素養和科研素養是指人們在開展教學和科研活動時必須具備的素質與能力。數據館員要嵌入到學校的教學、科研團隊之中，為他們提供及時、優質的數據服務，必須具備基本的教學、科研素養，以一絲不茍的教學態度和嚴謹的科研態度為用戶提供數據服務。面向數據服務的高校圖書館員需要了解掌握教學和科研活動中數據的產生規律，同時還要具備發現問題的能力和一定的書面表達能力。高校圖書館員應通過參與學校的課程建設活動及相關的科研課題項目申報活動，持續不斷地提升自身的教學素養和科研素養。

3.2 面向數據服務館員的專業服務能力

3.2.1 對數據和館藏資源進行整合的能力

高校圖書館員必須熟悉和了解圖書館館藏資源的分布情況，這是開展圖書館服務的基本條件。面向高校師生及教學科研人員的數據服務，館員應具備對不同來源、不同類別、不同格式的數據資源進行整合的能力，即將數據格式清理、轉換、聚類后，再進行數據關聯與整合，把多種邏輯上不統一的數據集整合成為邏輯上的統一體，幫助用戶獲得教學科研所需的數據資源的同時減少用戶訪問數據源的次數。館員在進行數據整合的過程中，要將館藏資源與所掌握的數據資源實現關聯，挖掘數據與其相關的文獻之間的隱藏資源，配合教學科研團隊的教學進度和研究進展，及時推介相關的館藏資源，幫助團隊進行數據創造和知識生產。此外，館員還應具備數據鑒別能力，能夠去粗取精，去偽留真，甄別出更具價值的核心數據，將其永久保存，方便更多的用戶使用。

3.2.2 熟練使用數據管理平臺的能力

僅靠傳統的服務技能和檢索工具，館員已無法應對海量數據信息服務所帶來的復雜性和規模性。選擇合適的數據管理平臺，使用相應的數據管理工具是必不可少的。館員必須了解和掌握諸如EPrints、Dspace 此類開源軟件，并通過數據管理平臺對數據進行二次開發和維護。館員要能夠熟練使用這些數據管理平臺工具，及時解決教學科研人員在數據資源發現、保存、管理、分析提交過程中所遇到的問題，并能對數據管理平臺功能的完善提出改進建議。

3.2.3 數據服務過程中的指導與咨詢能力

參考咨詢是高校圖書館的傳統服務項目之一，面向數據服務的參考咨詢則包括基于數據生命周期的數據服務計劃的制定、對相關政策的解讀，以及對數據處理軟件、數據監管和發布流程的咨詢。這就要求館員不僅要充分了解數據管理流程，也要對學校制定的教學、科研和數據管理政策了然于胸，同時具備一定的與知識產權和數據管理相關的法律知識，能對用戶所提出的相關問題予以詳盡的分析并給出相對完善的解決方案。因此，從事數據服務的圖書館員除了要具備圖書情報專業知識和計算機知識之外，還必須掌握所服務學科的基礎知識，并能主動了解所服務學科的前沿理論和發展趨勢。此外，圖書館員要有意識地幫助用戶提高數據素養，這要求館員具備一定的教學經驗和實踐指導能力，通過舉辦有針對性的教學科研輔助活動，有效提升用戶的數據素養。

3.3 面向數據服務館員的應用服務能力

3.3.1 跨學科專業的數據服務能力

在數據時代，圖書情報學、信息管理和計算機技術等方面的知識是高校圖書館員必須具備的基本知識，而數據服務是跨學科跨專業的圖書館服務，要求館員具有更加多元化的知識結構。從事數據服務的館員，除了原有的知識結構之外，還應具備良好的專業背景，熟練掌握一門或多門人文學科知識，了解一定的數理學科知識，并能準確把握這些學科的研究現狀和發展趨勢，這樣才能更為有效地參與到相關的人文項目、數理項目之中，做好相關的數據服務工作。

3.3.2 項目管理能力

高校的科研項目團隊大都聚集了來自不同學科、不同專業的學者和研究人員。圖書館所提供的數據服務也要嵌入到具體的項目團隊之中進行“項目制”管理。因此，從事數據服務的館員要具備管理經驗及合作意識，熟悉項目申報的基本流程及項目進展周期，能夠深入了解所參與項目的計劃、協調、組織、控制等各個環節，緊跟課題項目的研究進度，適時提供項目所需的資源和服務，使項目順利推進。

3.3.3 數據挖掘與數據分析能力

面向數據的高校圖書館員應具備較強的數據挖掘與數據分析能力。館員要掌握一定的計算機、統計學和數學知識，通過挖掘和分析與用戶相關的數據信息，更精準地把握用戶的需求，實時調整自身的服務策略和工作方法，為不同的用戶提供更具針對性的服務。數據特別是科研數據本身可能并不具備太大價值，而經過處理、分析，便有可能產生出巨大的價值。高校圖書館員在從事數據服務時要能夠從大量的數據中甄選出有效的數據并通過數學建模等方式進行表達，這一是獲取有效信息并對數據中的隱性信息進行顯性展示而最終用于指導科學決策的過程。這需要館員熟練掌握常用的數據分析軟件，如SPSS、STATS 等，同時要能夠對數據進行綜合化系統分析及對數據進行抽取、歸納、對比、總結等工作，深度解讀數據的內在規律和演進趨勢，并以多種方式對數據分析的結果進行呈現，之后及時提供給教學科研人員使用。如通過Citespace 工具對數據進行可視化分析，以方便用戶決策和科學研究。

4 高校圖書館員數據服務能力培養策略

目前，國內高校圖書館員在面對日漸增加的圖書館數據服務量時，其知識儲備、服務技能及數據素養已表現出不足，這已經成為制約數據服務有效開展的最大阻礙。國內圖書情報學專家為此進行了很多研究，如有學者提出效仿美國麻省理工大學、耶魯大學、英國劍橋大學、牛津大學等歐美高校圖書館設置數據館員專門崗位［25］的做法；有學者設計了高校圖書館數據館員勝任模型［26］；有學者則提出了“從學科館員到數據館員的升級理論”，即我國高校圖書館數據服務館員是學科館員在技術能力、服務內容及崗位職責等多方面升級的產物［27］。但研究成果大都為“通過設置數據館員崗位或依照數據服務對館員的能力要求來聘用新入職圖書館員的途徑來解決當前面臨的大量增加的數據服務需求”，這顯然是不現實的。所以，高校圖書館應在現有館員結構的基礎上研究和制定相應的圖書館員數據服務能力提升策略，對圖書館員進行系統全面的培訓，提升館員的數據服務能力，同時輔以對口人才的引進，滿足用戶需求。如在明確館員數據服務能力分層的前提下積極探索有關的數據館員資質認證辦法，加強激勵機制創新；仔細研究數據服務所包含的服務內容，制定培訓方案，通過多交流、多培訓、多學習的方法建設面對數據服務的館員隊伍，以此優化館員的知識結構和業務素養，有效提升館員的數據服務能力［28］。針對數據服務的高校圖書館員能力培養，提出以下建議。

4.1 開展有針對性的館員數據服務培訓教育活動

首先，國內要積極建設高校圖書館員教育培訓機構。目前，國內僅有國家圖書館、中國圖書館學會、中國高教文獻保障系統等機構承擔著對高校圖書館員的教育培訓任務。由于高校圖書館員隊伍規模較大且素質參差不齊，較大的培訓需求與少量的培訓機構形成的矛盾導致高校圖書館員培訓參與比例較低。因此，圖書館界應積極設立專業性的館員能力提升培訓和館員素養教育培訓機構，建立單獨的高校圖書館員培養體系，以促進高校圖書館人才隊伍的建設。

其次，根據高校圖書館數據服務的主要內容，對館員開展有針對性的數據服務培訓教育活動。高校圖書館應精細化準備數據服務課程內容，采用多元化的教學手段對館員開展教育培訓，設置與數據服務相關的課程內容，加大館員數據服務能力提升培訓力度。從培訓形式看，可以采取課程培訓、會議討論、專家討論或線上學習等方式進行。由圖書館學會等專業組織舉辦的數據服務專題培訓是快速提升高校圖書館員數據服務能力的有效手段。當下廣泛應用的開放式網絡課程（MOOC）比較適合館員利用自身的碎片時間進行學習。從培訓內容設置來看，要根據不同圖書館員的學科背景和知識構成，依托館藏文獻數據資源，結合擬使用的數據管理服務平臺，將理論學習與實踐相結合，在數據管理服務計劃的制定、數據分析、文獻計量、數據挖掘與分析方面加強理論培訓。加強館員數據發現與分享、開放獲取等專業技能訓練，注重對館員在團隊中的嵌入式服務開展及合作溝通能力的培養。同時注意把對館員數據服務能力的培養與對教學科研人員的數據運用能力培養區別開，著重培養館員形成多維度的數據服務視角。另外，館員要密切關注國內外圖書館數據服務研究的發展趨勢和最新研究成果，對該領域的新知識、新理論、新技術持續開展學習。加大與數據服務內容相關的館際交流，共享新技能和服務經驗。如北京大學圖書館開展的與科研數據相關的培訓與教學，通過專題形式，內容涉及大數據時代數據利用和創新案例，通過介紹數據管理及數據開放的未來趨勢，為圖書館員提供數據使用、管理和可視化展示的新思路［25］。

4.2 制定面向數據服務的館員職業能力標準

高校圖書館員在圖書館數據服務中發揮著關鍵性作用，是數據時代圖書館提升服務能力的人才基礎。從事數據服務的館員需要有較強的綜合素質，高校圖書館必須對其工作職責和角色分工做出準確的闡述，參考對高校圖書館員數據服務能力進行分層界定的相關文獻，設定明確的館員職業能力標準，對高校圖書館數據服務工作流程、標準要求和服務指南進行統一規范［14］。面向數據服務的館員職業能力標準設定將是一把標尺，有助于高校圖書館對從事數據服務的館員進行崗前培訓后的評價，也有助于從事數據服務的館員進行自我對照，通過工作實踐進一步提高自身的服務能力，以適應未來圖書館的建設發展。

4.3 建立完善的數據服務考核評價與激勵機制

根據高校圖書館數據服務的標準，建立科學完善的考核評價與激勵機制是促進館員不斷自我提升的重要保證，也是確保數據服務質量的重要手段。首先，高校圖書館應完善對圖書館員服務的考核評價機制，注重對館員數據服務能力的引導與提升，將從事數據服務工作館員的考核與館內其他服務崗位的館員考核區別進行，對從事數據服務館員的業績考核要側重以用戶為中心，重視“量”，更要注重“質”，將他們所參與的教學或科研團隊對其的評價作為重要參考依據，同樣把館員的數據服務技能考核做為硬指標。其次，高校圖書館應引入競爭機制，對不合格的館員，應堅決調整其崗位；對考核優秀者，應當在績效獎金、培訓進修、職稱晉升等方面予以適當傾斜，以鼓勵其進一步發揮自身的優勢，推進數據服務水準提升。如上海交通大學圖書館在對館員進行考核的過程中，以學校教職工考核的整體要求為前提，從不同層面的人員中收集考評信息，從多個視角對館員進行績效考評，促使館員的個人職業發展規劃與圖書館發展目標相結合，近年又加入數據服務內容項，以實現以考核促發展［29］。再次，高校圖書館應建立完整的館員激勵機制，從情感激勵、文化激勵和物質激勵等多方面入手，充分調動館員參與數據服務的積極性。圖書館要關心館員的成長與能力發展，尊重其探索性工作，積極營造和諧向上的成長環境，在情感上給予他們無形的支持。數據服務特別是科研教學數據服務是一項附加值較高的創造性工作，嵌入科研教學團隊的圖書館員常常需要加班加點，所以圖書館應當結合其工作實際給予適當的獎金或補貼。對主動學習服務相關專業知識技能的館員，館里應在資金允許的前提下給予一定資助。

4.4 推進高校圖書館員的數據服務資質及水平等級認證

從事數據服務的館員必須具備一定的專業技能和學科背景。為保證該項服務的質量，并帶動全體館員服務水平的提升，政府部門和圖書情報學相關組織應結合高校圖書館的發展實際，努力推進高校圖書館專業圖書館員的數據服務資質認證和服務水平等級認證。通過政府有關部門與圖書館學會一同制定數據服務的職業技能標準和任職條件。根據數據服務能力構成，分級撰寫能力規范，便于館員確定日后服務能力目標并逐級自我提升，為最終數據館員崗位的設置奠定基礎。在資質認定中，既要考查館員的數據素養和科研素養，也要考核館員對數據管理平臺的實際操作能力和運維能力，館員對圖書情報學知識及所服務專業的學科知識的掌握也是重要的考核內容。基于崗位職能與需求特征分析對數據服務館員進行的職業資質認證研究［30］便是一種較好的嘗試。

4.5 實施數據服務的標桿化管理

標桿化管理是目前國際上最具影響力的管理方法之一。它通過識別并引進業內業績突出者或設定某一領域里的最佳案例為參照對象，互相對比發現自身差距，進而持續改善自身的不足，以此提高自身的服務水平和工作業績。高校圖書館的數據服務領域可以引進此類管理模式，開展標桿化的管理方式，如以國內外某個高校圖書館優秀的數據服務實踐案例為參照標桿，學習和效仿其先進的服務理念、服務流程，促進從事數據服務的館員在服務工作中自覺提升各方面能力。高校圖書館員個人以行業內或團隊里的先進分子為標桿，學習他們的服務技能、溝通協調能力等，不斷提升專業技能，培養服務創新意識，使館員將自身的發展與圖書館數據服務工作緊密結合在一起，在“比、學、趕、超”的氛圍中實現自我超越。

4.6 強化對高校圖書館員繼續教育相關的法律法規建設

目前，國內圖書館相關法律法規及制度建設不夠完善。2017 年11 月4 日通過并頒布的《中華人民共和國公共圖書館法》作為中國首部圖書館專業法，主要適用于公共圖書館的事業發展，而并適用各種不同類型圖書館的法律法規尚未出臺，高校圖書館目前所能參考的法規條文主要是2002 年教育部頒布并于2015 年修訂的《普通高等學校圖書館規程》。進行繼續教育是提升高校圖書館員業務能力的重要途徑，但如果進行自我提高的途徑并沒有通過法律條文的形式體現，將很難從法律制度層面上保證館員繼續教育的實施。所以呼吁我國盡早出臺適用于本國國情的高校圖書館法律法規，為我國高校圖書館員接受繼續教育提供堅實的法律保障［31］。

5 結語

面向數據服務的高校圖書館員應當是具備較高素質的復合型人才，除了具有圖書情報學基礎知識之外，還要有較高的數據素養、科研素養，以及必備的數據管理服務操作技能。當然，熱情的服務態度和良好的溝通協作能力也必不可少。要實現數據服務水準的提高需要高校圖書館與館員的共同努力，除了采用人才引進與全面培養相結合的方式以外，高校圖書館更應加強考核和激勵機制的構建與創新，通過多交流、多學習、多培訓等多種方法為館員的成長創造條件。數據服務是高校圖書館知識服務的新領域，服務效果取決于從事該項服務的館員的能力水平。高校圖書館要努力加強對從事數據服務的館員的培養力度，提升其知識、技能和綜合素養等各方面的能力，使其更好地參與到教學、科研數據服務之中，真正實現高校圖書館由傳統的文獻服務向知識服務的轉型。