专题:图书情报人员算法素养研究

数智时代图书情报人员算法素养评价实证研究*

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  • (1.黑龙江八一农垦大学人文社会科学学院   黑龙江大庆   163319)
    (2.黑龙江大学信息管理学院   黑龙江哈尔滨   150080)
张琳琳(1983-),女,黑龙江八一农垦大学人文社会科学学院副研究馆员,研究方向:数字化社会工作;李颖(1997-),女,黑龙江大学信息管理学院硕士研究生,研究方向:算法素养研究;张涛(1981-),男,黑龙江大学信息管理学院教授,博士生导师,研究方向:数据与算法安全治理。

收稿日期: 2025-11-17

  网络出版日期: 2026-04-03

基金资助

*本文系国家社会科学基金一般项目“数智环境下情报分析算法风险治理路径研究”(项目编号:22BTQ064)、黑龙江省自然科学基金项目“不确定环境下复杂系统中智能算法可解释模型构建研究”(项目编号:PL2024G019)与黑龙江省哲学社会科学研究规划项目“农村弱势群体信息服务模式研究”(项目编号:21TQB118)研究成果之一。

Empirical Study on Algorithm Literacy Evaluation of Library and Information Professionals in the Digital Intelligence Era

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Received date: 2025-11-17

  Online published: 2026-04-03

摘要

在数智化转型的浪潮下,开展图书情报人员算法素养研究,既是重塑图书情报人员核心竞争力、推动学科向数智驱动范式转型的内在要求,也是保障算法治理体系下信息公平与伦理正义的关键举措。文章基于现有的相关研究文献,构建了针对图书情报人员的算法素养评价体系,并运用SPSS软件对问卷数据进行分析。结果表明,图书情报人员的整体算法素养水平较好,但算法知识、算法技能相关素养水平仍有待提高。此外,算法素养在性别、年龄等方面存在显著差异。基于此,提出了加强学习培训和实践应用、培养批判性思维、制定差异化培训方案以及加强算法风险教育学习的建议和策略。

本文引用格式

张琳琳 李 颖 张 涛 . 数智时代图书情报人员算法素养评价实证研究*[J]. 图书与情报, 2026 , 46(02) : 40 -49 . DOI: 10.11968/tsyqb.1003-6938.2026018

Abstract

In the wave of digital intelligence transformation, conducting research on algorithmic literacy among library and information personnel is not only an inherent requirement for reshaping their core competitiveness and promoting the transformation of the discipline towards a digital intelligence-driven paradigm, but also a key measure to ensure information fairness and ethical justice under the algorithm governance system. This paper, based on existing literature on algorithmic literacy and related evaluation systems, constructs an algorithmic literacy evaluation system for library and information personnel and uses SPSS software to analyze the data. The results show that the overall algorithmic literacy level of library and information personnel is relatively good, but the levels of algorithmic knowledge and skills still need improvement. Furthermore, significant differences exist in algorithmic literacy in terms of gender and age. Based on this, suggestions and strategies are proposed, including strengthening learning,training and practical application, cultivating critical thinking, developing differentiated training programs, and strengthening education on algorithmic risks.
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