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馆员学习与交流(66)

其他分类其他2024-09-25
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Library Insights

馆员学习与交流

● 拓宽学术视野

● 追踪学术动向

● 促进学术发展

Broadening Academic Horizon
Tracking Research Trends
Promoting Academic Development

第66期

2024年6月

世界很大,带着好奇去探索

contents

目录

文章 | ACRL发布2024学术图书馆趋势综述

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推荐文章

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学习资源

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CARL发布数字素养框架
巴纳德学院的AI Literacy框架
CNI 2024春季会议资料

文章 | 图书馆 AI 再培训案例
文章 | 学生想要什么?电子图书还是印刷图书
Plan S 2023年度回顾

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时事快讯

第66期 馆员学习与交流

    内容简介

Library Insights 是北京师范大学图书馆的馆员业务学习与交流网站,于2019年9月上线提供服务,由图书馆办公室负责内容编辑和网站维护。以国外图书馆实践动态、图书馆联盟及图书馆学协会信息、产品和研究项目进展、研究报告、业界标准的制定发展等内容为主,为图书馆员提供全面的学术资讯。网站提供邮件订阅功能,向订阅馆员推送上述内容。为方便在校外阅读,从第32期开始,增加了在线电子刊的发布形式。

No. 66 July. 2024, Library Insights

来源: College & Research Libraries News, Vol 85, No 6 (2024),2024 Top Trends in Academic Libraries,A Review of the Trends and Issue.

ACRL研究规划和审查委员会( Research Planning and Review Committee ) 每两年发布一版学术图书馆发展趋势报告。在发布趋势报告的间隔年,发布一版高等教育环境扫描报告,总结可能对学术图书馆产生持续影响的高等教育最新发展。环境扫描报告和间隔年的学术图书馆趋势报告互为参照,多年来成为ACRL的传统学术出版活动,受到全球图书馆员的重视。

ACRL研究规划和审查委员会成员:略。
本报告探讨了过去两年学术图书馆中呈现趋势性的主题和议题。它借鉴了全行业图书馆员的研究,突出了图书馆面临的变化。ChatGPT 的推出引发了关于人工智能潜在影响的讨论,开放获取和开放科学计划继续获得动力,COVID-19 对图书馆工作空间和学生福祉的影响仍然挥之不去。后附大量的引文为进一步探索研究提供了帮助。
人工智能 (AI) 多年来一直是学术图书馆的一种趋势,但 ChatGPT 和其他生成式 AI 工具的发布引发了人们对该主题的新兴趣。这可能会对未来的学术图书馆产生深远的影响。正如 Andrew M. Cox和Suvodeep Mazumdar所指出的,“它有巨大的潜力,可以从根本上增加对知识的获取,例如通过改进搜索和推荐,通过描述大规模数字化资料,通过转录和自动翻译。1 人工智能还引发了一系列道德和法律问题,从对偏见、隐私、不具代表性的训练数据和错误信息的担忧,到围绕版权、剽窃和剥削的问题。2
由于其易用性,ChatGPT 等生成式 AI 工具变得非常受欢迎。这些工具利用在大量文

人工智能和人工智能素养

文章 | ACRL发布2024学术    图书馆趋势综述

图像数据集上训练的大型语言模型 (LLM)。LLM 使用神经网络和自然语言处理来分析输入提示,并根据从训练数据中学习的统计模式生成响应。除了 ChatGPT 之外,AI 还被整合到文献搜索、摘要和编程工具中,例如 Elicit、Semantic Scholar、scite 和 Copilot for GitHub。3 随着这些工具在学生中的日益普及,教师越来越多地求助于图书馆员来帮助培养人工智能素养,在课堂上讨论人工智能及其对文献检索和引用的影响。4
Duri Long 和 Brian Magerko 将 AI 素养定义为“一组使个人能够批判性地评估 AI 技术的能力;与人工智能进行有效沟通和协作;并将人工智能用作在线、家庭和工作场所的工具。5 Leo S. Lo 概述了一个框架,以帮助图书馆员和学生为生成式 AI 开发更有效的提示,这一过程称为提示工程( prompt engineering)。正如他所说,使用他的框架,“图书馆员可以帮助学生培养批判性思维能力,提高他们对人工智能生成内容的理解,并优化基于人工智能的研究流程。6 提高学生对人工智能相关潜在问题的认识也很重要,包括准确性、幻觉、偏见、道德问题和环境影响。一些机构已开始举办系列研讨会,以讨论和促进与学生就这些问题进行对话,7佛罗里达大学已启动一项人工智能跨课程计划,向所有本科生介绍人工智能,并为未来的劳动力做好更好的准备。8
学术图书馆也一直在寻求人工智能在图书馆内部的可能作用。这包括建立人工智能研究空间、探索机器人技术、调查机器学习中的伦理问题和隐性偏见,以及尝试使用人工智能对图像进行分类、优化元数据和改进发现。9 许多人还认为图书馆在人工智能领域可以发挥更广泛的作用。Fiona Bradley 呼吁图书馆参与国家层面的人工智能讨论,并指出“该部门已经在参与磋商和流程,以确保人工智能的未来是基于权利的、合乎道德的和透明的。10

尽管开放式教育资源(OER)计划并不新鲜,但图书馆最近开始通过调查通过开放式教学法( open pedagogy )丰富学生学习的潜力来扩大其影响力。Mary Ann Cullen和Elizabeth Dill在他们的书中探讨了开放教学法作为高等教育信息素养策略的基础、方法和实施。11 开放式教学法要求学生通过可更新的作业,积极参与开放式教育资源材料的设计、创作和整理。这些作业邀请学生为知识的生产和传播做出贡献,推动他们超越传统的图书馆项目。维基百科作业是最受欢迎的可更新作业形式之一,鼓励学生查找、评估和改进其页面上的信息。12 可更新任务的其他例子包括创建研究工具包、在线课程、电子书和生活网站。13 这些可更新作业中的每一项都使学生将自己视为信息的积极创造者,而不是被动的消费者。
根据Eric Werth和Katherine Williams的说法,为了提高学生的积极性,“开放教育资

开放式教学法和教学设计

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

动,加入关于人工智能伦理的辩论,并在我们被淹没在算法造成的错误信息浪潮中之前规范其使用,这些算法使在线偏见永久化。
这让我意识到,信息素养比以往任何时候都更加重要,但由于其他优先事项,它仍然被忽视。今年早些时候,在我参加的一个关于人工智能的研讨会上,一位资深学者认为人工智能需要一种新的素养,并提出了一个想法,即也许是关于如何处理各种形式的信息!“嗯,是的,我礼貌地说,我想你会发现这就是信息素养,而且它已经存在了很长一段时间!”
与此同时,在与Sheila Webber、Bill Johnson、Karen Kaufmann和Clarence Maybee的小组讨论中,我们发现自己(再次)讨论了信息素养的学科专业。在某些方面,我想知道我们是否需要继续绕着这个圈子转圈。当然,IL是一门学科,或者说是一门子学科,但我想问题可能也出在哪里,因为如果我们把它看作是图书馆和信息科学的一个子学科,那么在学科的层次结构中,LIS通常位于类似于教育或媒体研究的地方。也许正如一位会议代表所说,这是一门“元学科”——它绝对是一门东西——吸引了会议、期刊、学术论文和致力于推进其事业的人们。我记得 Sheila 和 Bill 于 2014 年在 Dubrovnik 的 ECIL 上就这一主题进行了热烈的小组讨论。然而,这一次感觉这门学科的基础更加坚实,我期待着即将在 2024 年出版的关于这个主题的 Facet 书。也许它可能会给我们这些经常觉得人们需要用其他术语而不是信息素养来解释他们的工作的人带来更大的信心和保证(是的,我意识到有时我也对此感到内疚!)
信息素养是全球性问题
我想我的一个重要反思是,IL显然是一个全球性问题,这在很大程度上要归功于教科文组织为认识到媒体和信息素养的重要性所做的工作。我有幸参与了来自菲律宾、南非、哈萨克斯坦以及欧洲各地的研究人员和图书馆员的论文。这些论文主要表明,IL主要是图书馆和教育界人士关注的问题,并且才开始被视为影响人们日常生活的东西,例如在搜索健康信息或试图寻找工作时。在我看来,我们需要更多的研究和项目将信息素养和终身学习联系起来,以支持广大公众的信息素养需求。这使我得出结论,英国Stephane Goldstein领导的在英国建立媒体和信息素养联盟(Media and Information Literacy Alliance)的倡议至关重要,可以尝试将IL纳入主流,并倡导其对资助者,政策制定者和政府的重要性。这仍然是 CILIP 信息素养小组 2024 年的优先事项,我希望明年能投入更多时间。
但我也了解到,信息素养并不能使我们免于错误信息或信息过载的问题——它是帮助民众、教职员工和学生建立复原力的一种方式,但它需要他们采取行动。对于人们来说,要检查他们的所有消息来源,或者在网上确定应该信任谁,变得越来越具有挑战性。会议的一个重要主题(一如既往!)是需要合作,图书馆员需要与教育工作者和政策制定者以及第三方组织的人员合作。图书馆员需要大声呼吁人们不具备这些能力的风险,但也需要监管以防止错误和虚假信息浪

潮。IL需要尽早开始,它需要在人们生活的各个阶段得到加强和支持。但令我印象深刻的是,IL需要被视为赋予人们权力的积极因素,而不仅仅是防止在线危害的一种方式。
走过了五十年,展望未来
50 年的信息素养是一个里程碑,但这也是一个采取行动和宣传的时刻,而不是固步抑行。CILIP 信息素养小组计划在 2024 年开展为期一年的庆祝活动和活动,促进和倡导信息素养。我们正在计划一系列活动,包括网络研讨会和现场活动。我们委托制作了一个特殊的纪念标志,并制作了数量有限的可持续徽章。 我们希望您能参加今年的LILAC(第19届会议,明年的LILAC也将庆祝一个大生日,并且征稿已经结束)。他们说 50 岁是新的 40 岁,但就像信息素养一样,现在不是固步自封的时候,我对下一个 50 年有很大的计划,至少要像上一个 50 年一样富有成效和有趣!
作为信息专业人员,我们必须努力适应瞬息万变的世界。这意味着信息素养需要发展,但正如 ECIL 2023 的第一位主讲人 Tim Gorichanaz 告诉我们的那样,我们还需要以道德和原则为基础,这应该作为我们的指南针,以应对日益复杂的信息环境和我们的日常生活。我喜欢他的这一观察,即图书馆的原始座右铭是“治愈灵魂的地方”(house for healing the soul)。但我特别喜欢他的观点,即我们通过生活来学习道德和伦理,他敦促我们采访我们钦佩的人,以找出是什么让他们达成。我想起了我是多么幸运,2013年在ECIL遇到了Paul Zurkowski。
我希望他仍然和我们在一起,帮助我们度过下一个50年。我们需要一些强大的盟友和强有力的信息来努力实现他对信息素养人口的愿景。也许我们可以在2074年之前到达那里? 考虑到这一点,我真的希望 ILG 进行一些简短的采访,我们可以在此博客上发布或作为我们Chatting InfoLit 播客的一部分发布,与我们世界上的信息素养冠军分享他们对 2024 年和 50 年 IL 对他们意味着什么的见解。也许,通过这些对话,我们也许能够获得见解并更快地实现这一目标?谁知道呢,但作为一名历史学家,我确实知道,在我们采取任何举措之前,了解过去和我们来自哪里的重要性。
关于 Information Literacy Group 
Information Literacy Group (ILG) 是 CILIP 的特别兴趣小组。他们的主要工作包括:提供讨论论坛;传播本地、国家和国际倡议的信息;鼓励在国内和国际上发表分享新想法、倡议和经验的文章;鼓励行业合作与支持;推广优良实践。ILG 工作包括:
- 维护电子邮件列表:LIS-InfoLiteracy
- 举办图书馆员信息素养年会LILAC
- 出版Journal of Information Literacy 
- 运营Information Literacy website
- 设立年度 Information Literacy Award
- 组织会议、研讨会和培训活动
- 赞助IL活动
- 提供IL研究资助

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

来源: June 11, 2024 – CARL Releases Digital Literacy Framework               

加拿大研究型图书馆协会发布了由推进教学委员会数字素养工作组创建的 CARL 数字素养框架。该框架是为加拿大学术和研究型图书馆创建的,用于定义图书馆在日益复杂的数字世界中的教学角色和目标。它以 CARL 的使命为依据,即提高推进研究和高等教育的能力。
该文件的内容摘要由 AI生成 ——
这份文件是加拿大研究图书馆协会(CARL)发布的《数字素养框架》(Digital Literacy Framework),旨在帮助加拿大学术和研究图书馆在日益复杂的数字世界中定义其角色和目标。该框架以联合国教科文组织对数字素养的定义为基础,即通过数字技术安全、适当地访问、管理、理解、整合、交流、评估和创造信息的能力,以促进就业、体面的工作和创业。

CARL数字素养框架

该框架强调了在教育中嵌入数字素养发展的重要性,并鼓励图书馆与学术机构合作,开发相关的教学材料和项目。同时,它也提到了对其他组织在数字素养方面的框架的借鉴,如澳大利亚大学图书馆委员会(CAUL)的数字能力框架和联合信息系统委员会(JISC)的数字能力框架,以及魁北克省教育和高等教育部的数字能力发展连续体。

以下是该框架的核心内容:
发现数字信息:理解相关软件、应用程序、数字工具和内容的范围;了解程序、系统和网络的运作方式;区分用于创造和用于发现及文献搜索的生成性AI工具;掌握基本的计算、编码和信息处理概念以优化发现策略;了解数字资产管理,包括内容的存储、保存和访问。
理解数字信息的产生和价值:了解数字领域内错误信息、虚假信息、恶意信息的产生原因和方式;了解加拿大版权法如何适用于数字信息以及何时选择开放获取替代方案;了解算法的工作原理以及数字工具中内置的偏见如何影响AI生成搜索的结果;了解AI技术的训练过程,以及数据收集和使用的法律、伦理和隐私指南。
有效沟通和协作:在数字环境中有效沟通和协作;使用共享的生产力工具进行有效协作,跨越文化、社会和语言界限;在沟通时表现出尊重和诚信;在数字环境中安全、负责任地行动;考虑使用数字工具对人类和自然环境的影响;批判性地思考AI工具产生的结果及其对社会的影响;在法律版权框架内开发和使用AI工具;正确引用AI生成的内容。
应用数字信息创造新知识:选择适当的研究策略解决问题;使用数字工具和技术收集和分析数据并解释结果;使用数字方法分享证据和发现;批判性地思考AI工具生成输出的方法;设计或创造新媒介(如音频和视觉);使用数字技术和技术发展新的想法、项目和机会。
参与学习、工作和公民生活的伦理:了解信息作为社会、政治和教育工具的角色;了解知识产权(IP)、版权和许可的基础知识;了解适合其学科和学习水平的研究方法范围;了解用户使用AI工具的方法和策略如何影响结果;了解数字媒体和工具的特点,以及它们如何用于协作和沟通;了解数字媒体和网络如何影响社会行为;了解数字参与的声誉好处和风险;了解数字参与对健康和福祉的好处和风险;了解同步和异步学习的机会和挑战;了解作为数字学习者的个人需求和偏好。

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

巴纳德学院的AI Literacy框架

巴纳德学院的学术和技术团队开发了一个AI素养框架,为高等教育机构环境中的人工智能教育和项目开展提供概念化基础。
巴纳德学院是一所女子本科文理学院。它既是一个独立机构,也是纽约更广泛的哥伦比亚大学生态系统的成员。几个小而灵活的校园团队正在努力推进有关生成式人工智能 (AI) 主题的对话。作为教学媒体和学术技术服务 (IMATS) 和参与式教学法中心 (CEP) 的成员,我们为巴纳德社区开发了有关各种 AI 主题的教育计划。在过去的一年里,我们举办了公开实验室会议,以测试不同的基于文本和图像的人工智能工具,邀请了关于版权和合理使用的演讲嘉宾,为教师举办了生成式人工智能教学大纲陈述研讨会,举办了教学研讨会(GenAI 101),并为教师部门举办了个性化教育课程。随着工具的转变和校园社区成员需求的变化,这个过程一直在进行迭代。我们还建立了内部调查、评估和反馈机制,以更好地了解与使用生成式人工智能工具相关的教职员工需求。

 June 3, 2024 ,https://er.educause.edu/articles/2024/6/a-framework-for-ai-literacy
作者:Melanie Hibbert, Elana Altman, Tristan Shippen and Melissa Wright 

IMATS 和 CEP 的成员制定了以下框架,以指导巴纳德学院教职员工、学生和工作人员的人工智能素养的发展和扩展。我们的框架为学习使用 AI 提供了一个结构,包括对关键 AI 概念的解释以及使用 AI 时要考虑的问题。由四部分组成的金字塔结构改编自香港大学和香港科技大学的研究人员所做的工作(见图1)。(香港研究人员的工作建立在布鲁姆分类法的基础上。Footnote2 该框架旨在满足人们的需求,并在他们当前的人工智能素养水平上搭建脚手架,无论他们对人工智能知之甚少或一无所知,还是准备构建自己的大型语言模型 (LLM)。它将人工智能素养分为以下四个级别:

1. 了解 AI
2. 使用和应用 AI
3. 分析和评估 AI
4. 创建 AI
在应用此框架时,重要的是要记住人工智能是一个广阔的领域。人工智能有很多种,有真实的,也有理论的。虽然本文中列举的概念主要集中在生成式人工智能上,但该框架的整体结构可以应用于其他形式的人工智能和技术素养(例如网络安全)。而且,虽然每个级别中的信息都建立在上一级别中讨论的概念之上,但没有必要在进入下一个级别之前先学习一个级别的所有内容。例如,在分析生成式人工智能如何影响劳动力市场时,了解生成式人工智能模型的训练方式是有帮助的;但是,没有必要掌握神经网络的复杂性来进行这样的分析。

人工智能素养框架

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

第 1 级:了解 AI
金字塔的底部涵盖了基本的人工智能术语和概念。巴纳德的大部分项目和教学都集中在第一级和第二级(理解、使用和应用人工智能),因为这是一项快速发展的技术,而且对它仍然有很多不熟悉的地方。
核心竞争力
  • 能够定义术语“人工智能”、“机器学习”、“大型语言模型”和“神经网络”
  • 认识到 AI 工具的优势和局限性
  • 识别并解释各种类型的 AI 之间的差异,这些差异由其功能和计算机制定义
关键概念
1.  人工智能、机器学习、人工神经网络、大型语言模型和扩散模型
2.  狭义人工智能、通用人工智能、超级人工智能、反应式机器、有限记忆、心智理论、自我意识
3.  AI 工具,例如 ChatGPT(见图 2)、Siri、Alexa、 Deep Blue 和 predictive text与 AI 相关的技术框架(开源模型与封闭模型、API 及其使用方式)
思考题
  • 这是什么类型的人工智能?
  • 利用了什么技术?
  • 这个工具的目的是什么?它接受什么样的信息作为输入并响应返回(文本、视频、音频等)?
  • 这个工具有什么特别用途?
  • 它对什么没有用?
第 2 级:使用和应用 AI
人工智能熟知度的第二级表示用户可以使用 ChatGPT 等工具来实现他们的目标;这些用户熟悉提示工程技术,并且知道如何使用生成式 AI 工具协作优化、迭代和编辑。在巴纳德学院, 项目设计的二级流利度,包括动手实验和实时交互提示工程。
核心竞争力
  • 成功利用生成式 AI 工具实现所需的响应
  • 尝试提示技术并迭代提示语言以改进 AI 生成的输出
  • 审查 AI 生成的内容,着眼于检查潜在的“幻觉”、不正确推理和偏见
关键概念
1.  提示工程、上下文窗口、幻觉、偏差、零样本提示和少样本提示( zero-shot prompting, and few-shot prompting )
2.  基于文本的生成式 AI 的提示技术,例如添加特异性、使用上下文和细节,以及要求模型考虑利弊或评估替代位置
3.  输入提示工具的信息的隐私、机密性和版权注意事项
思考题
  • 为什么提示会生成特定的响应?
  • 如何调整提示以获得不同的响应?
  • 可以使用哪些策略来减少偏见和幻觉?
  • 如何检查 AI 输出是否存在偏见和幻觉?

第 3 级:分析和评估 AI
分析和评估 AI 涉及对生成式 AI 的更复杂的元理解。在这个级别上,用户应该能够批判性地反思结果、偏见、道德和提示窗口之外的其他主题。这一级别的教学的一个例子是,一位专家讨论了当前围绕人工智能的版权和知识产权问题,以及生成式人工智能可能产生的环境和气候影响(见图3)。当然,人们可以在不了解所有人工智能定义的情况下参与有关这些问题和想法的对话。然而,熟悉金字塔中的前面几个层次可以告知一个人的基本理解和词汇,帮助个人理解人工智能如何与其他领域相交。
核心竞争力
  • 在更广泛的背景下研究人工智能,从自己的学科或兴趣中汲取知识
  • 批评 AI 工具,并提供支持或反对其创建、使用和应用的论据
  • 分析人工智能开发和部署过程中的道德考量
关键概念
对人工智能的批判性观点
(以下示例并非全部)
  • 环境可持续性
  • labor劳动
  • 隐私
  • 版权
  • 种族、性别、阶级和其他偏见
  • 错误信息
思考题
  • 在评估使用生成式人工智能工具的影响时,还有哪些其他观点或框架可能有用?
  • 人工智能中的偏见可能从何而来?
  • 生成式人工智能工具的使用在哪些方面符合或偏离您的个人价值观?
第 4 级:创造 AI
在这种 AI 流畅程度下,用户能够在创作者级别与 AI 互动。例如,用户可以在开放 API 上构建以创建自己的 LLM,或利用 AI 开发新系统(参见图 5)。目前,巴纳德在第四级提供的教程比其他三个级别少,但在计算科学中心已经举办了研讨会,提供与构建人工智能和机器学习模型相关的技术指导。让各个 AI 流利程度的人都参与进来很重要。
核心竞争力
综合学习以概念化或创建与 AI 相关的新想法、技术或结构。达到这种水平可能包括以下内容:
  • 构思人工智能的新用途
  • 构建利用 AI 技术的软件
  • 提出关于人工智能的理论
思考题
  • 你的想法、技术或结构有什么独特的人性化之处?它们与人工智能所能创造的东西有何不同?
  • 哪些特定的 AI 功能为想法、技术或结构提供了独特的便利性?

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

结论和后续步骤
虽然这个人工智能素养框架并不详尽,但它为人工智能教育和编程工作提供了概念基础,特别是在高等教育机构环境中。其目的是在人工智能使用方面保持中立,认识到技术素养可能导致决定不使用它。人工智能对高等教育的影响可能是巨大的,影响招生、研究和课程。教育和基础素养是社区有效参与这一快速变化的技术的第一步。
巴纳德学院可能会采取许多与生成式人工智能相关的后续步骤,但具体到人工智能素养框架,IMATS 和 CEP 团队可能会探索随着意识和基本素养的增长,在教程、资源和活动中“向上移动”学习金字塔。目前,我们的大部分产品都处于第一级和第二
级,但我们希望将编程重点转移到第二级和第三级。最近的一项调查显示,相当多的教师和学生仍然从未使用过生成式人工智能,并且对这些工具有负面看法,因此我们的团队也在探索更好地促进实践和批判性参与的方法。
人工智能扫盲计划的另一个目标是强调这些技术的人性化方面。虽然使用生成式人工智能几乎感觉像炼金术——通过黑匣子技术从纯文本中纺出金子——但它在很大程度上是建立在人类知识之上的,而人类知识也有其自身的偏见和不平等。在与生成式人工智能互动时,使用批判性的视角可以帮助用户识别现有的偏见,并防止用户加剧这些偏见。

CNI 2024 年春季会议精选的演示幻灯片、视频等部分资源:
Academic Applications of Artificial Intelligence: Building Collaboration Among Libraries, IT, Faculty, and Students at San Diego State University
Scott Walter, San Diego State University
James Frazee, San Diego State University
EJ Sobo, San Diego State University
Abir Mohamed, San Diego State University
YouTube: https://youtu.be/LdseUW7frJY
Webpage: https://www.cni.org/topics/ci/academic-applications-of-artificial-intelligence-building-collaboration-among-libraries-it-faculty-and-students-at-san-diego-state-university

学习资源 | CNI 2024春季会议资料

来源: April 24th, 2024 ,CNI News / All CNI Spring 2024 Videos Live

Combining Micropublications into a Sustainable Back End and an Integrated Reading Environmen
Gregory Crane, Tufts University
YouTube: https://youtu.be/32JlwEoLGwI
Webpage: https://www.cni.org/topics/ci/combining-micropublications-into-a-sustainable-back-end-and-an-integrated-reading-environment
Handling Academic Copyright and Artificial Intelligence Research Questions as the Law Develops
Jonathan Band, Counsel to the Library Copyright Alliance
Timothy Vollmer, University of California, Berkeley
YouTube: https://youtu.be/GMttBH1oAD4
Webpage:
https://www.cni.org/topics/intellectual-property/handling-academic-copyright-and-artificial-intelligence-research-questions-as-the-law-develops
Linked Data in Production: Moving Beyond Ontologies
David Newbury, Getty
YouTube: https://youtu.be/ApFnMJR4_lM
Webpage:
https://www.cni.org/topics/special-collections/linked-data-in-production-moving-beyond-ontologies
Making Research Data Publicly Accessible: Estimates of Institutional & Researcher Expenses
Shawna Taylor, Association of Research Libraries
Jennifer Moore, Washington University in St. Louis
Jake Carlson, University of Buffalo
Alicia Hofelich Mohr, University of Minnesota
YouTube: https://youtu.be/xaEb3Tt4CXU

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

Webpage:
https://www.cni.org/topics/digital-curation/making-research-data-publicly-accessible-estimates-of-institutional-researcher-expenses
National Research Platform: Open Cyberinfrastructure for Research
Mahidhar Tatineni, San Diego Supercomputer Center
YouTube: https://youtu.be/KLCewzfYxds
Webpage:
https://www.cni.org/topics/ci/national-research-platform-open-cyberinfrastructure-for-research
Navigating Generative Artificial Intelligence: Early Findings and Implications for Research, Teaching, and Learning
Beth LaPensee, ITHAKA
Kevin Guthrie, ITHAKA
YouTube: https://youtu.be/SE4zl7Isy5k
Webpage: https://www.cni.org/topics/information-access-retrieval/navigating-generative-artificial-intelligence-early-findings-and-implications-for-research-teaching-and-learning
Navigating the New Era: The Impact of Generative Artificial Intelligence on Information Discovery and Literacy
Emily Singley, Elsevier
Leo Lo, University of New Mexico
Elias Tzoc, Clemson University
YouTube: https://youtu.be/RF19XeEl70o
Webpage:https://www.cni.org/topics/information-access-retrieval/navigating-the-new-era-the-impact-of-generative-artificial-intelligence-on-information-discovery-and-literacy

A New Approach to Data-Intensive Research Support: Computational Methods and Data at Yale University Library
Rebecca Dikow, Yale University
YouTube: https://youtu.be/coBub4zlY1M
Webpage:
https://www.cni.org/topics/digital-curation/a-new-approach-to-data-intensive-research-support-computational-methods-and-data-at-yale-university-library
So You Made an Institutional Strategy, Now What? A Canadian Approach to Research Data Management Strategy Implementation
Alison Hitchens, University of Waterloo
Caroline Hyslop, University of Ottawa
YouTube: https://youtu.be/kA0G9qsFPBk
Webpage:
https://www.cni.org/pbs/so-you-made-an-institutional-strategy-now-what-a-canadian-approach-to-research-data-management-strategy-implementation
Unveiling Whale Wisdom: Digitizing the Patagonian Right Whale Dataset
Harish Maringanti, University of Utah
YouTube:https://youtu.be/N1W9WruEYVU
Webpage:
https://www.cni.org/topics/digital-libraries/unveiling-whale-wisdom-digitizing-the-patagonian-right-whale-dataset
Transforming Libraries for the Future: Elevating Service Innovation with Generative Artificial Intelligence and Prompt Engineering (Lightning Round)
Yinlin Chin, Virginia Tech University

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

National Information Standards Organization’s Interoperable System of Controlled Digital Lending (IS-CDL) Recommended Practice (Lightning Round)
Peter Brantley, University of California, Davis
Handling Academic Copyright and Artificial Intelligence Research Questions as the Law Develops
Jonathan Band, Counsel to the Library Copyright Alliance
Timothy Vollmer, University of California, Berkeley
The ARL/CNI Task Force on Artificial Intelligence Futures Scenarios for the Research Enterprise and Research Libraries
Christy Long, University of Oregon
Elisabeth Long, Johns Hopkins University
Catherine Steeves, Western University
Keith Webster, Carnegie Mellon University
Clifford Lynch, Coalition for Networked Information
Moderator: Judy Ruttenberg, Association of Research Libraries

文章 | 图书馆 AI 再培训案例

Leo S. Lo是新墨西哥大学图书馆与学习科学学院院长,电子邮件:leolo@unm.edu。Victoria Anderson 是新墨西哥大学的行政助理,电子邮件:vbrown34@unm.edu。
生成式人工智能的快速发展对图书馆来说是一个关键时刻。随着 ChatGPT 等强大系统的广泛采用,图书馆既面临着机遇,也迫切需要对员工进行再培训。波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)最近的分析预测,在二十年内,大多数工作中超过30%的活动可以由机器处理,而超过15%的工作可以完全自动化。1 根据世界经济论坛的《2023 年就业未来报告》,培训员工使用人工智能工具被认为是许多公司的首要任务之一。2 2023 年对学术图书馆员工的一项调查显示,人们对生成式 AI 的专业发展充满热情,但目前只有不到 7% 的受访者使用领先系统的高级版本。3 这种差异可能会使图书馆工作人员对预计在未来十年内普遍存在的人工智能辅助工作流程和角色毫无准备。4 随着图书馆的数字化转型,培养各级工作人员的人工智能素养正成为竞争生存的问题,而不仅仅是创新。
为了积极主动地缩小这一新兴的识字和能力差距,新墨西哥大学图书馆与学习科学学院于 2023 年夏季启动了开创性的 GPT-4 探索计划。该计划为 10 名教职员工提供了对 GPT-4资助访问权限。通过促进前沿人工智能的实践经验,我们试图培养更深层次的技术素养,并使我们的社区能够重新构想人工智能辅助时代的图书馆服务、研究和教学。
至关重要的是,该计划将技能再培训作为当务之急。随着人工智能系统变得越来越先进,所有图书馆工作人员都必须有机会更好地了解和使用这些技术来丰富他们的职业生涯。这种准入差距阻碍了专业能力和创新。通过详细介绍院长创建此试点项目的愿景以及院长助理的第一手见解,本文阐明了在图书馆中扩展 AI 素养和技能提升计划的迫切需求。为各级员工配备优质的生成式人工智能将推动未来重新调整技能组合的进展。

No. 66 July. 2024, Library Insights

第66期 馆员学习与交流

院长 Leo S. Lo 设计培训项目的期待
在开发 GPT-4 探索计划时,我们转向了经过验证的成人教育实践,以最大限度地提高再培训成果。根据马尔科姆·诺尔斯(Malcolm Knowles)的原则,5我们强调由专业需求和兴趣驱动的动手实践、自主学习。参与者没有选择人工智能讲座,而是选择个性化项目,通过实践积极提升技能。这种身临其境的方法刺激了更积极的再培训。
该计划包括三个阶段:介绍和培训(两周)、探索和实验(八周)以及评估和分享(两周)。在探索的核心之前提供基本知识。然后,参与者重新聚集在一起进行反思,通过同伴分享巩固收益。我们愿景的核心是一个跨学科的社区,共同前进。
在来自不同角色的 10 名成员中,我的助手Victoria Anderson 展示了行政工作代表性。从人工智能新手开始, Victoria 维多利亚在12周内迅速进步,获得了行政中采用人工智能的技能和认识。她的学习经历代表了我们未开发劳动力中巨大再培训潜力。
行政助理使用 AI 的经验
Victoria Anderson:作为院长的助理,尽管我之前的人工智能经验有限,但我还是热切地加入了 GPT-4 探索计划。在 12 周的时间里,整合 ChatGPT 及其高级版本 GPT-4,从根本上升级了我的工作流程。我磨练了使用提示的技能,让 GPT-4 协助我完成各种管理任务。为了整篇文章的清晰和简单,我将把这两个版本的工具统称为 GPT-4。
辅助行政的作用不断演变
.行政助理和协调员在任何组织的运作中都发挥着不可或缺的作用。随着机构的发展以满足战略优先事项,行政支持角色也必须如此。这些职责越来越多地包括管理日程安排、旅行后勤、文件、通信以及为院长或高管等领导人物提供的关键支持服务。这种多方面和动态的职位需要适应性、批判性思维和效率,即使职责会随着时间的推移而转移。
.行政人员集成人工智能可以通过自动处理耗时的协调任务和提高书面通信的生产力来增强工作流程。然而,为了释放这种潜力,大学和公司必须投资于量身定制的再培训计划,以支持员工了解生成式人工智能等前沿技术的需求。为管理团队配备最新自动化工具和技能培训组织将获得巨大优势。

通过 GPT-4 集成增强日常工作流程
一个主要的节省时间方法是使用 GPT-4 来做会议记录。通过录制会议,将音频上传到转录工具,然后将文本复制到 GPT-4 中,我可以提示它“以项目符号格式创建详细的会议纪要,总结此会议记录中的关键讨论点和行动项目”。这份报告将数小时的工作浓缩成一份 2-3 页的精美摘要,展示了最相关的细节和决策,可在不到 30 分钟的时间内分发。我估计这为我每周节省了 3-5 小时的手动笔记和写作时间。
然而,需要注意的是,我们在考虑向系统提供了哪些信息时非常谨慎,因为我们仍在了解这些人工智能工具如何使用并可能保留数据。例如,在将成绩单上传到 GPT-4 之前,我总是会编辑成绩单中的所有个人详细信息、敏感信息或专有组织数据。通过采取负责任的数据使用措施,图书馆可以安全、合乎道德地使用 GPT-4 等 AI 工具节省大量时间。
GPT-4 还简化了通信。无论是帮助制作电子邮件以重新安排院长的一系列复杂会议,还是将冗长的文件总结成易于理解的简报(将 12 页的报告减少到 2 页),GPT-4 都提高了生产力。例如,为了压缩一篇长文,我会提示“请用 2 页的格式总结这份 12 页报告中的要点,以项目符号格式涵盖主要建议。此外,GPT-4 与 Kayak 的旅行预订功能等工具的集成实现了物流协调的自动化。通过在聊天中描述院长即将到来的会议旅行需求,Kayak机器人会自动找到航班选项,为我节省了数小时的搜索时间。
我了解到提示是一项需要练习的技能——初始输出可能与所需的语气或深度不匹配。但是,每周我都能更熟练地快速获取有用的内容。我还听取了院长关于负责任地使用数据的指导——鉴于 OpenAI 数据政策的不确定性,我们确保没有敏感信息上传到 GPT-4。
挑战与调整
虽然将 GPT-4 集成到我的工作流程中可以节省大量时间并提高生产力,但该过程并非没有一些必要的调整。当我学习如何最好地提示人工智能时,我注意到了一些关键挑战。
GPT-4 的初始反应有时缺乏与我的沟通风格和需求相一致的特异性、创造力或语气。当要求它生成电子邮件以重新安排会议时,语言通常过于正式或冗长。此外,在寻求对围绕开放教育资源的战略目标做出贡献的意见时,所提供的例子并没有展示我对行政协调员角色的深刻理解。
我意识到,掌握人工智能的使用需要学习如何正确地提出问题并及时做出回应。通过反复试验和院长对及时制定的指导,我能够随着时间的推移改善结果。然而,很明显,GPT-4 更像是一种增强工具,提供支持性内容,几乎总是需要一定程度的修改。来回细化响应也带来了一些效率低下的问题。

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为了应对这些挑战,我专注于改变我在使用 GPT-4 时的思维方式。我开始不再期望人工智能提供完全成型的解决方案,而是将其视为一种协作工具——要求它“协助我完成”任务,而不是依靠它独立完成任务。这有助于设定适当的期望,进而改进我的提示和输出的后处理。
虽然集成人工智能确实需要克服学习曲线,但这样做已经释放了巨大的潜力,可以提高我的生产力和贡献。我的经验表明,在正确的支持和培训下,所有技能水平的行政专业人员都可以克服最初的挑战,并在领先的人工智能的帮助下茁壮成长。
结论和下一步
我们首届 GPT-4 探索计划的成功证实了动手 AI 再培训计划的巨大价值。超过 70% 的参与者使用 GPT-4 实现了更大的流利度,大大超过了平均程度。随着参与者成为与同行分享见解的宣传大使, AI 就绪文化得到了更广泛的传播。
在此势头基础上,我们将推出该计划的进化版本,专注于替代领先的人工智能系统。我们始终如一的愿景仍然是在新兴技术中体验式、基于社区的学习。针对学术应用量身定制的伦理和专业项目的增强内容将丰富下一轮回。
此外,我们将通过与其他校园部门合作开展人工智能扫盲计划,促进更广泛的采用。受到Victoria的启发,我们还提倡对行政人员进行集中的再培训,这是一个巨大的机会。Victoria 在部署 GPT-4 以协调事件和通信方面的敏捷性揭示了自动化在关键支持角色中的巨大效率潜力。
然而,她的经历也凸显了人工智能在创造力和判断力方面的实际局限性。尽管这些工具功能强大,但在行政和学术领域负责任地实施需要将人工智能视为一种辅助性解决方案,而不是完全自主的解决方案。通过透明地传达潜力和陷阱,我们扩展的项目将使更广泛的大学社区能够谨慎和自信地评估和整合人工智能。
我们的试点计划证明了为各级学习者提供 GPT-4 等新兴技术的优质访问和培训的价值。我们敦促全球机构通过实践、基于道德的学习计划,优先考虑社区对人工智能的推动,这些计划被证明可以释放令人难以置信的能力。

文章 | 学生想要什么?
电子图书还是印刷图书

上大学可能是许多年轻人生活中的一个重要里程碑。对一些人来说,这是一条几代人走过的老路,而对另一些人来说,这是一段不熟悉大学环境期望的新旅程。第一代大学生没有几代人的经验和知识可以依赖或参考学术界隐藏的政策和程序。因此,了解大学生活中能够加强第一代学生在整个大学旅程中取得成功的努力对于图书馆至关重要。今天的大学管理部门倾向于认为第一代学生是数字原住民,他们更喜欢电子资源,因为他们是在这种技术的包围下长大的。另一方面,图书馆目睹了第一代学生尽管拥有数字原生身份,但仍对当前技术感到沮丧,这为成功增加了另一个障碍。
除了警惕学生对技术的参与程度外,图书馆还从根本上意识到,根据学生的阅读风格,纸质书籍和电子书籍会导致不同的结果。2纸质书籍与更深层次的联系相关集中注意力,更好地整合概念,更容易记忆。相比之下,电子书与快速决策、快速模式识别、即时满足有关,并且在不能立即得到结果时往往会缺乏耐心。3阅读材料的选择通常与学生所需的阅读风格相一致以达到最佳结果。
在准备课堂作业和考试时,图书馆也许比以往任何时候都更应该了解学生对阅读材料的偏好。当大学管理部门单方面决定关闭实体图书馆而转向虚拟版本时,并很少听取受影响者的意见时,这一点尤其重要。4幸运的是,最近此类努力的例子在社区反对后并未实现。对数字资源的关注需要政策制定者仔细考虑图书馆政策,以确保它们反映大学的公共使命并确保所有学生的成功。在罗文大学,一项此类努力就是开展这项研究,以确定我们的政策是否真正反映了学生团体使用图书馆馆藏的方式。

引文: Matthews, J., & Johnson, A. (2024). What Students Want: Electronic v. Print Books in the Academic Library. College & Research Libraries News, 85(5), 190. doi:https://doi.org/10.5860/crln.85.5.190

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罗文大学是美国东北部的一所四年制公立研究机构。它的本科生人数迅速增长,其中超过三分之一的人属于代表性不足的群体,另外还有 5,711 名自我认定的第一代学生。与许多研究机构一样,它拥有一个多图书馆系统,其中有两个主要面向研究生的医学图书馆和一个主要面向本科生群体的中央图书馆。由于第一代学生人数众多,由一名图书馆员博士生及其导师组成的研究团队有兴趣了解图书馆当前的电子优先馆藏政策可能会如何影响这一群体,因为该政策要求购买首先是电子书,印刷版图书的购买很少。
罗文大学自 2015 年起成为一所电子资源优先大学,以解决包括空间不足在内的许多问题。罗文大学图书馆的馆藏开发政策进行了调整,以反映这一需求,并要求图书馆首先购买电子格式的资料,但课程和格式需求除外。在实践中,这项政策导致学生无法访问自己喜欢的载体资料,从而对图书馆感到沮丧和烦恼。

2022年秋季,研究团队设计了一项混合方法研究来探索电子优先政策的有效性,并获得了IRB的批准。数据分两个平行阶段收集,并采用内在案例研究设计,重点关注罗文大学的第一代大学生。5该研究旨在更好地了解该人群对罗文大学图书馆印刷或电子书籍的行为和偏好。定量阶段的重点是学术阅读问卷调查6,之所以选择该问卷是因为李克特量表衡量个人的态度,而个人表现出的态度表明了积极的行为理念。 7 通过分析这些结果,研究团队了解了对纸质书或电子书的行为和观点。该调查采用分层随机抽样方法,在秋季学期进行了两次,调查对象包括新生代大学生,共收到 318 份回复。下载通过罗文大学 Qualtrics 收集的数据,然后使用 SPSS 软件进行分析。所有个人信息均保存在匿名且受密码保护的文件中。然后使用列联表分析调查问题。
调查显示,80 人表示有兴趣,但有 19 名第一代大学生表示愿意接受采访。然后,调查团队对这些学生进行了定性阶段,收集他们的大学需求,评估他们对图书馆资源的参与度,并使用 Stake 的分类聚合技术进行分析。8 在访谈过程中,参与者可以强调并扩展他们的使用罗文大学图书馆印刷版或电子书馆藏的偏好。所有数据均在 2021-2022 学年收集。

图书馆政策调查

我们得到了什

通过这项混合方法的研究,研究小组发现,第一代学生和其他非第一代主要更喜欢纸质书籍作为课程材料。事实上,动觉学习(kinesthetic learning)是学生偏好的一个重要组成部分,并且与学生使用的略读或精读的阅读类型有关。具体的调查或访谈问题没有涵

盖此属性。它首先出现在调查问卷的开放问题文本中,但在研究团队的采访中被完全展开。在对第一代大学生的采访中,他们经常提到自己需要接触课程材料。下面探讨了参与者动觉学习体验的三个关键方面。

虽然调查中没有涉及接触课程材料的必要性,但一些参与者确实在调查的开放题目文本中提到了这一点。参与者表示,“实际用手持有这些材料是有一定意义的。它使我能够更好地理解材料,”并且“我更喜欢在打印版本上进行注释和工作。如果我能自己翻页,我的工作效果会最好,而且更容易跟踪我需要参考的地方。”一位参与者简单地说:“我认为使用动觉方法对学生有好处。”同样,参与者没有被问及动觉学习,而是被问及对课程材料的整体偏好,而不是具体细节,例如他们是否喜欢翻页或滚动屏幕。无论如何,接触材料的需要对于他们的学习至关重要。

动觉学习 Kinesthetic Learning

召回材料Recalling Material

在许多情况下,触觉与学习时回忆事实或强化主题的能力有关。对于这些第一代参与者来说,翻页对材料的强调与无休止地滚动电子书页不同。大多数参与者认为,拿着一本书或翻页的触觉体验增强了他们学习时的信息保留。 Sabrina 表示:
“我喜欢把它放在我面前。我喜欢翻阅页面,试图找到文本。对我来说集中注意力更好,总的来说,我只是喜欢把它放在我面前我可以接触的地方。”
其他参与者,比如Dave,也表达了同样的观点,他说:“如果没有这本书在我面前,我就不会记住那么多。我想你会得到额外的触觉反馈。”因此,实际握住文本、专注于材料以及随后回忆之间存在直接联系,使其成为他们学习习惯的重要方面。

相比之下,参与者认为电子书(带有永无休止的屏幕)在设计上过于短暂,如果不做大量手写笔记、打印信息或突出显示和注释这些文档,就很难查明信息。几乎作为一个群体,参与者提到他们阅读电子书的深度不如纸质书。例如, Nazir 指出:
“ 我知道我会很快完成它。我不会想坐下好好地吸收它。你知道人们怎么说的,“哦,略过它?”第一,我不太擅长,但当我使用数字技术时,它会让我这样做。”
事实上,直接接触课文成为参与者培养学习能力的活动。 Nazir 提到,他更喜欢印刷

更深入的参与

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书籍,这样他“就可以去图书馆。我可以坐下来,打开它。我知道我要用这本书来举办一场活动。我喜欢真正培养它并真正经历它。”寻求物理元素的参与者能够通过更深入地参与内容来更好地强化和培养他们的学习。

这项研究表明,虽然本科生同时使用印刷媒体和电子媒体,但无法预测一组学生与另一组学生的共同偏好。与图书馆管理部门和教务长办公室分享这项研究的结果将有助于讨论罗文大学当前的政策和实践,从而反思学生的阅读风格和可能影响这些偏好的购买要求。此外,与校园内的第一代工作组合作可以帮助制定有关图书馆资料和阅读偏好的更明智的政策,从而消除该人群的隐藏障碍。最后,该研究的扩展版旨在了解所有代表性不足的群体如何使用图书馆资料,这将为罗文大学图书馆带来更好的政策和实践。
Conclusion结论
对于第一代学生来说,上大学充满挑战,存在许多障碍和障碍。大学管理部门和图书馆通常认为第一代学生是数字原住民,并且制定的政策在很大程度上没有考虑这些学生最终如何使用图书馆资料。
这项研究中进行的工作强化了第一代学生根据课堂作业和考试选择阅读材料的偏好。像罗文大学这样实行电子资源优先政策的图书馆不仅对第一代学生群体造成了伤害,而且正如这项研究表明的那样,也对校园内的其他学生群体造成了伤害。从管理角度来看,通过电子资源包广泛提供资源似乎对学生群体有利,电子资源包可以从多个地点并由最大数量的个人访问。然而,接受采访和调查的参与者强烈表示,这并不能充分取代研究和关注对纸质文献的需求。对于政府来说,以电子方式提供这些资源也更便宜,因为他们不再需要为印刷版本提供物理空间。相反,电子材料通常也是以数据库形式购买的(例如“ Big Deals”),虽然图书馆经常尽最大努力进行谈判,但其价格仍然比普通印刷书籍版本高出数千美元。
罗文大学图书馆和类似类别的图书馆(例如,为第一代学生群体提供服务的公共研究机构)必须继续为该群体和具有类似偏好和需求的其他学生群体提供更多的印刷书籍服务,尽管有电子优先政策。随着大学管理部门继续推动建立纯电子图书馆,有必要提供此类研究的硬数据以表明对印刷馆藏的持续需求。图书馆需要继续大力倡导提供符合学生最大利益的资源,以促进学生的成功和就学。通过联合对话,罗文大学图书馆和类似图书馆可以继续确保制定和维护政策和程序,不会损害未来特定的学生群体,而是影响这些群体在大学取得成功的因素。

下一步

结论

对于第一代学生来说,上大学充满挑战,存在许多障碍和障碍。大学管理部门和图书馆通常认为第一代学生是数字原住民,并且制定的政策在很大程度上没有考虑这些学生最终如何使用图书馆资料。
这项研究中进行的工作强化了第一代学生根据课堂作业和考试选择阅读材料的偏好。像罗文大学这样实行电子资源优先政策的图书馆不仅对第一代学生群体造成了伤害,而且正如这项研究表明的那样,也对校园内的其他学生群体造成了伤害。从管理角度来看,通过电子资源包广泛提供资源似乎对学生群体有利,电子资源包可以从多个地点并由最大数量的个人访问。然而,接受采访和调查的参与者强烈表示,这并不能充分取代研究和关注对纸质文献的需求。对于政府来说,以电子方式提供这些资源也更便宜,因为他们不再需要为印刷版本提供物理空间。相反,电子材料通常也是以数据库形式购买的(例如“ Big Deals”),虽然图书馆经常尽最大努力进行谈判,但其价格仍然比普通印刷书籍版本高出数千美元。
罗文大学图书馆和类似类别的图书馆(例如,为第一代学生群体提供服务的公共研究机构)必须继续为该群体和具有类似偏好和需求的其他学生群体提供更多的印刷书籍服务,尽管有电子优先政策。随着大学管理部门继续推动建立纯电子图书馆,有必要提供此类研究的硬数据以表明对印刷馆藏的持续需求。图书馆需要继续大力倡导提供符合学生最大利益的资源,以促进学生的成功和就学。通过联合对话,罗文大学图书馆和类似图书馆可以继续确保制定和维护政策和程序,不会损害未来特定的学生群体,而是影响这些群体在大学取得成功的因素。

计划S是一个开放获取(OA)出版倡议,要求从2021年起,由公共资金资助的研究项目产出的科学出版物,必须在开放获取的期刊或平台上发表出版。
在cOAlition S(Plan S的管理部门),我们致力于推进开放获取。作为一个由科研基金和科研基金机构组成的国际财团,连同欧洲委员会一起,自2018年以来,我们一直在推出政策和工具,以实现PLAN S。
在这份年度回顾中,我们概述了2023年的活动,以及措施的最新进展。此外,我们还阐述了我们正在进行的关乎未来的倡议。回顾还揭示了cOAlition S资助机构在学术交流领域采取的具体行动。
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Plan S  2023年度回顾
来源: 28/02/2024 ,Plan S: Annual Review 2023

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电话: 58800733
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