AIGC與場景適配：高校圖書館學科智慧服務的沉浸式交互設計研究

[分類號]G258

1引言

隨著信息技術的快速迭代發展，人工智能生成內容（AIGC）技術正在深刻改變和重塑多個領域的信息服務模式。高校圖書館作為知識傳播與學術研究的重要文化機構，傳統的服務模式已然難以滿足用戶多樣化、深層次、個性化的學科知識服務需求。AIGC技術的出現，能夠自動生成諸如學術文獻綜述、學科前沿動態報告等豐富多樣的學科內容，大幅提高用戶信息處理與整合的效率。當然，這需要AIGC技術與具體場景的深度適配。通過沉浸式的交互設計，為用戶打造更具真實感和參與感的服務環境，提升用戶獲取和利用學科信息的體驗。筆者以此為主題，探討AIGC技術與沉浸式交互設計的有機結合，構建相應的模態選擇邏輯、動態優化機制、數據脫敏規則與內容真實性保障機制，希望能為高校圖書館學科服務的創新發展提供有益參考。

2 場景適配視角下AIGC應用于高校圖書館學科智慧服務的優勢

2.1將館藏資源高效整合，提供精準服務

高校圖書館在數字化轉型的浪潮中，面臨著資源整合效率低下與服務精準度不足的雙重挑戰。針對這一問題，引入AIGC技術后，高校圖書館能夠運用其強大的數據處理和分析能力，對館藏資源進行深度整合，并結合用戶需求實現精準化服務。AIGC技術可以實現資源匯聚，通過算法模型將分散的館藏數據聚合成統一云端數據庫，保證信息資源的實時更新與完整性。AIGC技術還能根據用戶行為和偏好，構建用戶畫像，利用機器學習算法準確預測用戶潛在需求，實現推薦系統的個性化定制，使得用戶滿意度大幅提升。

通過自然語言處理技術，AIGC可實現對文獻內容的深度理解，能夠在跨語言、跨領域的查詢中提供準確匹配，提升服務覆蓋率。AIGC技術可確保圖書館服務過程中生成的數據在快速被處理的同時，保持數據結構和內容的穩定性與準確性。通過融合傳統服務方法和AIGC技術優勢，高校圖書館可構建完備的知識發現體系，實現從信息檢索到知識發現的升級跨越。

在此背景下，圖書館資源高效整合機制的構建，不僅強化了本身數據倉庫的構架，也顯著提升了用戶的真實體驗，符合智慧圖書館發展的時代要求，這在眾多大學圖書館數字化建設案例中已有清晰證明[1-2]。通過AIGC技術的引入，圖書館轉型升級之路走得更穩、更快、更精確，使得高校圖書館的智慧轉型成為可能。

2.2將用戶數據精準畫像，滿足用戶需求

在高校圖書館的數字資源服務中，精準畫像用戶數據是關鍵一環，它直接關系到資源服務是否能夠切實滿足用戶的個性化需求。在傳統服務模式下，盡管圖書館已經積累了大量的用戶數據，但往往受限于數據處理技術和應用場景的限制，難以實現用戶需求的精準識別。借助AIGC技術，圖書館能夠通過算法處理和分析用戶行為數據、借閱記錄、在線查詢日志等信息，從而構建起動態更新且細致入微的用戶畫像。

利用先進的數據分析手段，可以發現用戶的研究興趣、借閱偏好和使用習慣等多維度信息。例如，在查找學術資源時，圖書館系統可以根據用戶畫像推薦相關領域的新書、熱門文章和高引論文，或者根據用戶的研究方向提供個性化的文獻檢索策略和路徑。在滿足單個用戶需求的同時，圖書館還能夠基于用戶畫像數據，識別出不同用戶群體（如研究者、教師、學生等）在數字資源使用上的共性需求。

借助于AIGC的技術優勢，圖書館能夠在確保用戶個人隱私和數據安全的前提下，通過對用戶數據的精準畫像與分析，提供更為個性化和高效的服務，滿足用戶在不同學術研究階段的需求，從而大幅提升圖書館的服務質量和用戶的滿意度。

2.3將場景服務有效提升，多模態適配

在高校圖書館數字資源智慧服務的實踐中，引入人工智能技術通過多模態適配引領場景服務的有效提升顯得尤為重要。多模態適配不僅要求服務系統能夠處理和響應多種類型的用戶輸入，如語音、圖像、文本等，還要求系統能夠根據不同的服務場景，提供定制化的輸出，以適應用戶的具體需求。

為了實現上述要求，應借助人工智能深度學習算法，對用戶行為數據進行深入挖掘，精細劃分用戶群體，以使系統能夠通過智能分析對不同用戶群體提供個性化的服務體驗。如在進行文獻檢索服務時，系統能夠根據用戶的專業背景、研究方向、歷史借閱記錄等因素，推薦最相關的文獻資源，并以圖形化界面、自然語言等多種形式展示檢索結果，充分考慮到用戶的接受習慣和檢索習慣。

同時，系統還需要支持跨模態資源的融合與同步推送功能。利用圖書館豐富的數字資源素材庫，可以實現視頻講座同步字幕生成、圖文資源與聲音導覽相結合、三維虛擬場景中書籍信息展示等服務，不僅提升了用戶的參與感和互動體驗，也大大拓寬了服務的邊界和深度。

總的來說，AI技術在高校圖書館的場景化服務中的深入應用，從智慧化資源整合到個性化服務提供，再到隱私保護和效果評估，構建了一個高度協同、智能互動、安全可靠的服務新體系3。這不僅為用戶帶來了前所未有的信息服務體驗，也為高校圖書館轉型升級開辟了新路徑，標志著學術信息服務向著更加智慧化和個性化的方向邁進。

3 AIGC在高校圖書館學科服務中的場景分類

3.1科研支持場景

高校圖書館在科研支持方面承擔著重要的角色。隨著科研工作的深人，教師及研究人員對圖書館提供的研究支持服務有了更高的要求。在科研信息檢索習慣和行為的調查中，研究者對大型數據庫和文獻的獲取表現出迫切的需要，也有教師認為圖書館應提供更多與科研直接相關的服務，并希望圖書館能夠在提供靜謐的研究空間方面發揮作用。針對這些需求，AIGC技術的運用對于優化圖書館的科研支持服務至關重要。通過深度學習和自然語言處理技術，能夠實現科研文獻的智能推薦，為研究人員提供精準而及時的文獻資料，使得研究內容和資源的匹配度大大提高。研究人員在進行課題探索和文獻回顧階段，能夠通過預設關鍵詞獲取更新頻度更高、更為相關的文獻和研究報告，提升科研效率與成果的質量。

在文獻管理和引用方面，高校圖書館可以利用AIGC技術提供輔助服務。例如，可以推廣使用EndNote或者Zotero這類工具，以實現文獻資料的規范化管理和高效引用，縮短論文撰寫周期，減輕研究人員的負擔。此外，圖書館可以通過AIGC技術提供定制化的研究簡報和趨勢分析，來輔助教師和研究人員洞察學科前沿，并發現跨學科的合作機會。

通過引入AIGC技術，高校圖書館可以向用戶提供一個整合性更強、智能化程度更高的學術平臺，滿足其日益增長的科研支持需求，從而有效促進學術研究的深人發展。

3.2教學輔助場景

在教學輔助場景的構建中，高校圖書館應該著力發揮AIGC技術的交互設計優勢，實現資源共享和知識傳播的多樣性與個性化。在教學資料的整合過程中，通過對學科的深度理解和教師需求的精準把握，圖書館能夠利用AIGC算法動態生成和推薦教學資源。以課程內容為依托，結合教師教學計劃和學生學習進度，圖書館不僅能夠提供標準化的文獻資料，還能夠推送定制化的案例、習題等輔助教學元素。

針對不同類型的授課模式，AIGC系統能夠進行模態選擇，設計相應的教學輔助工具，如課堂互動小游戲、虛擬現實實驗室等，有效提升學習體驗和教學效果。對于線上課程或者翻轉課堂，運用AIGC生成的教學輔助材料可以通過云平臺實現及時更新和迭代，使得學習內容始終保持最新性，促使學生能夠跟上學科前沿的步伐。

針對學生反饋和學習成果，AIGC技術可以實現對學生學習行為的監測和分析，及時調整推送的資源和輔助方式，以滿足不同學生的學習需求和喜好。圖書館采用高效的動態優化機制，能夠基于學生互動數據和成績反饋，優化資源推薦算法，實現反饋的閉環。

3.3文化服務場景

在高校圖書館的文化服務場景中，利用AIGC技術可以塑造更加豐富且互動性強的文化體驗。AIGC技術在處理和呈現文化藝術資訊、展品解讀、互動導覽等領域顯示出了巨大潛力。特別是在虛擬現實（VR）和增強現實（AR）技術的支持下，用戶能夠在虛擬空間中體驗到仿佛置身于真實博物館和圖書館的感受，進而更加深入地理解和感悟文化內容。此外，AIGC技術的應用還能夠針對不同用戶群體的文化背景和偏好，自動生成定制化的內容和推薦，有效提升用戶的滿意度和服務體驗。

為了實現文化服務的個性化推送和交互式體驗，在用戶數據處理上需引入復雜的算法和大數據分析技術，精準分析用戶的興趣點、歷史行為數據和偏好設置。通過這些數據分析結果，圖書館能夠為用戶設計更加個性化的文化內容和服務路徑，例如基于用戶興趣的古籍推薦，史料背景的深度解析，以及與特定文化主題相關的線上講座活動。

總之，通過AIGC技術在高校圖書館文化服務中的應用，結合場景適配和交互模式的持續優化，可以極大地提高用戶的互動體驗。隨著技術的不斷進步，未來圖書館會在保護和傳承文化遺產的同時，變成創新和智慧分享的重要平臺。

4 AIGC在高校圖書館學科服務中的場景化交互模式構建

4.1模態選擇邏輯

在人工智能與內容生成技術的輔助下，高校圖書館的模態選擇邏輯已經成為學科智慧服務設計的重要組成部分。模態選擇邏輯不僅需要考量用戶對信息內容的偏好，同時也要考慮到交互方式與信息接收的有效性。具體到實施層面，系統需要根據用戶的歷史行為數據和場景需求，采用智能推薦算法，從大量館藏資源中篩選出最符合用戶興趣和查詢意圖的信息資源。在這一過程中，系統結合知識圖譜與用戶畫像技術，可以顯著提升信息資源匹配的準確率和效率。

進一步而言，系統還應該根據用戶的實時互動反饋，動態調整資源推薦策略，以形成閉環的優化機制5。如當用戶對推薦的資源進行評分、評論或者標記為“不感興趣”時，系統應即時捕捉這些信號，并將其作為未來推薦的關鍵輸入。另外，模態選擇邏輯也需要在不同的場景下進行有針對性地調整。在科研支持場景中，重點推送的是與研究主題緊密相關的高質量學術文獻；而在教學輔助場景中，則可能更加傾向于推送易于理解和教學使用的圖書資源。不同場景下的用戶需求差異性，要求系統具備高度的靈活性和可定制性。

4.2 動態優化機制

圖書館的服務質量在大數據環境下的優化需要構建一套能夠跟蹤用戶需求、評價反饋并據此調整服務內容的機制。動態優化機制的核心在于實施基于用戶行為和反饋的實時數據捕獲和分析，并據此靈活調整服務資源。在建立此機制時，考慮到服務平臺本身的多樣性和內置智能分析的需求，將利用先進的用戶行為追蹤算法來監測用戶在不同數字資源間的互動路徑，從而映射出用戶偏好的詳細畫像。

該動態優化機制以模糊邏輯和機器學習算法為基礎，對用戶的信息檢索行為、閱讀時間、資源下載量等行為特征進行數據挖掘，再透過深度學習網絡精準預測未來的信息需求。這一過程中，采集到的用戶數據量起始閾值設為100GB，確保有足夠的樣本量以供深度學習訓練使用，同時也利用隨機森林算法來提高預測的準確率與抗噪能力。通過這樣的動態優化機制，高校圖書館可以更精細化地滿足師生的學習和研究需求，并可根據用戶的實際使用情況對信息資源服務進行持續的改進和優化，從而提升圖書館的整體服務質量與用戶滿意度。

4.3數據脫敏規則

在構建AIGC交互式應用系統的過程中，對于用戶數據特別是敏感信息的處理，是確保用戶隱私安全和倫理合規性的關鍵一環。數據脫敏規則的設立，不僅要依靠先進的技術手段確保數據在傳輸和存儲過程中的安全性，還應結合法律法規與行業標準，構建一套全面而嚴謹的規則體系。

基于人工智能的深度學習算法和加密技術，設計了一系列數據安全策略，包括但不限于對敏感特征如個人身份信息的哈希處理，結合數據訪問等級設計的多重加密協議以及基于用戶行為的動態數據掩碼。在數據處理階段，利用先進的數據識別技術將含有敏感信息的數據自動檢測并標記出來，進而應用預先設計的多種脫敏方法，如欺騙數據生成、屬性抽取替換或范圍化處理，確保這些信息在后續的數據運算和分析中不被直接暴露，并保留數據在統計和分析上的可用性4。數據脫敏的最終目的是在保證圖書館服務智能化和個性化的同時，切實保護每一位用戶的隱私安全，防止因技術濫用導致的個人隱私泄露和相關權益受損。通過綜合運用數據治理技術和倫理規范建立起的數據脫敏規則，為圖書館智能化服務提供了堅強的后盾，不僅在理論上對數據隱私保護有著重要的貢獻，在實際操作中也能更好地為用戶提供安全、可靠的智能服務體驗。

4.4內容真實性保障

在人工智能技術快速發展的背景下，高校圖書館學科服務構建的場景化交互模式中，內容真實性保障環節發揮著至關重要的角色。實現內容真實性的關鍵在于準確對內容生成過程中的每個環節進行有效監控，保證信息來源的透明性和內容的準確性。對此，還應該設計一種基于深度學習和自然語言處理技術的內容審核系統，其核心是構建一個綜合性的評估模型，該模型能夠根據預設的真實性標準對生成內容進行實時審核。

該內容真實性保障機制的首要環節是構建一個規模龐大且持續更新的事實數據庫，該數據應庫涵蓋各學科領域的權威數據集，并與世界知名數據庫如PubMed、Scopus等進行鏈接，確保獲取的信息與最新研究成果相吻合。此外，數據庫通過不斷吸納來自學者和專家的校正和反饋，進一步提高內容的準確度和可信度。其中，信息對比核驗模塊能與該數據庫進行智能匹配，從而對生成的內容進行快速驗證，確保所生成內容的事實基礎不被歪曲。

確保學科服務內容真實性的機制設計不僅是為了滿足用戶對信息質量的高標準，也是對學術誠信的有力維護。通過結合最新的AI技術和復雜的檢驗流程，可以大幅降低虛假或誤導性內容對學術生態系統造成的危害。

參考文獻：

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孔蘭女，1984年生。研究生學歷，館員。研究方向：圖書館學理論與實踐。

（收稿日期：2024-12-29；責編：婁明輝。）