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关键词： 新文科   信息资源管理   大数据   课程设计   人才培养  

摘要： [目的/意义]探索信息资源管理院系本科专业大数据类课程体系的设计理念,研究信息资源管理传统课程群和大数据技术类课程群建设方法,帮助推动新文科背景下的信管院系本科教学改革。[方法/过程]通过文献分析法识别课程体系建设的主要矛盾,并设计抽样调查,开展对比研究,提出并讨论信息资源管理专业大数据类课程体系设计核心理念:应用性、深度融合和多元化培养。[结果/结论]提出大数据类课程体系下传统课程群的教学深度融合理论,以及大数据技术类课程群的建设需要满足多方要求的核心要求。结合信息资源管理发展要求,提供信息资源管理院系本科专业大数据类课程体系设计思路,并给出一种教学改革的可能方向。

关键词： 大数据   档案信息   资源共享   用户需求   跨部门  

摘要： 近年来,随着大数据技术的快速发展,档案信息资源的管理与共享面临新的机遇与挑战。传统的档案管理模式已难以满足社会对高效、便捷信息服务的需求,而大数据技术的应用为档案资源的整合、挖掘与共享提供了新的技术路径。本文探讨了大数据环境下档案信息资源共享的实现路径,分析了技术、政策、安全等方面的关键问题,旨在为档案资源的数字化转型与协同利用提供理论参考和实践指导,推动档案信息服务模式的创新与发展。

关键词： 生成式人工智能   DeepSeek   信息资源管理   信息行为   数智驱动  

摘要： [目的/意义]数智驱动背景下，信息资源管理的社会职能由信息资源提供者向知识服务创新者、社会问题解决者和文化生态构建者转变，用户信息获取范式由“搜索—筛选”向“提问—生成”转变。以DeepSeek为代表的生成式人工智能作为一种新的信息获取渠道，逐渐被用户视为类似于信息资源管理的信息服务模式。[方法/过程]聚焦生成式人工智能信息资源管理职能的形成与发挥这一现象，从技术、社会、认知的多重维度探寻其成因，分析技术优势下生成式人工智能作为信息渠道的社会效益，明晰由此产生的技术中介认知及其异化挑战。[结果/结论]在此基础上，探索人机协同的认知生态系统构建策略，为解决生成式人工智能发挥信息资源管理职能带来的挑战、发展数智驱动的信息服务提供参考。

关键词： 学习型搜索   GenAI   搜索引擎   搜索任务   学习效果  

摘要： [目的/意义] 人智搜索情境为学习型搜索的行为交互与学习效果带来了显著的影响与变革。研究结合了主观学习体验与客观学习产出，从一个综合全面的视角对学习型搜索的学习效果展开评价，并探索搜索工具与任务类型对该学习效果的影响。[方法/过程]研究采用实验法，设计了接受性、评价性、创造性三类学习型搜索任务，提供了传统搜索引擎、GenAI两类搜索工具，收集了用户利用不同搜索工具完成各类任务的学习效果数据。其中，学习体验利用问卷收集了用户在搜索前、后对知识量、知识了解广度、知识了解深度、理解记忆信息能力、分析评价信息能力、应用迁移信息能力等六个体验变量的自评；学习产出利用用户任务完成提交的文本答案开展了知识点数、覆盖度、独特性、知识面广度、深度、聚集度等六个指标的计量。[结果/结论] 用户的学习体验主要受到任务类型的影响，而受当前具体使用的搜索工具作用尚不明确。在学习产出方面，搜索引擎对于完成接受性、评价性学习任务在知识点数、知识点覆盖度、知识点独特性、知识面深度方面较GenAI有更明显的优势，而对于创造性学习任务，无论是搜索引擎或者GenAI的支持都相对有限，但GenAI在上述指标上略有优势。研究旨在揭示传统搜索引擎与新兴GenAI作用于不同学习型搜索任务中对学习效果的影响，为未来人智搜索情境中多元化、个性化搜索工具的设计与优化提供参考。

关键词： 电子信息技术   智能信息检索   系统设计  

摘要： 随着计算机信息技术的日益进步,智能化信息搜索系统已经成为对信息的获取方式提高检索速度、改善用户体验的一种有效途径。文章依据计算机的电子信息技术对信息搜索系统的智能搜索技术、搜索系统的架构设计、功能实现以及系统优化与展望进行相关分析。首先对自然语言处理、机器学习、数据挖掘等核心算法的分析;其次对搜索系统的系统设计和架构设计进行相关解析,提出了系统的总体架构设计,包括数据提取与预处理、搜索引擎、用户界面与交互设计;然后设计和实现智能搜索系统的功能分析,实验结果表明了该系统的高效、高精准度、高用户的满意度;最后从搜索系统的优化和未来发展方向设计了检索算法优化、多模信息搜索和深度学习的应用。

关键词： 互联网接口   人工智能   网络社会   权力   自主性  

摘要： 在本次专访中,著名社会学家曼纽尔·卡斯特教授以“互联网接口”(internet interface)为分析框架,剖析了从搜索引擎到社交媒体,再到人工智能代理(AI agents)的三个发展阶段,及其如何逐步压缩用户自主性,强化算法与数据库背后的“接口权力”(interface power)。卡斯特指出,随着人机交互从“自主探索”转向“被动接收”,权力愈发集中于掌握核心算法与数据源的少数组织。在此基础上,卡斯特深入讨论了AI接口所引发的地缘政治博弈及数字主权挑战,并呼吁建立以联合国为平台的全球监管框架和开源“竞合”(coopetition)机制,以降低算法不透明带来的心智操纵风险,维护文化多样性与社会公平。他还结合其“流动空间”与“地方空间”的经典理论,以及在西班牙担任大学部长的实践经验,强调在未来数字社会中,技术治理必须以人的自主与公共利益为核心。

关键词： 企业档案   信息资源共享   评价体系构建  

摘要： 为提升企业档案信息资源的共享效率和服务质量,本文提出基于多层次评价体系的企业档案信息资源共享服务平台评价方案;通过分析平台的基础设施、资源质量、服务效能和安全管控,构建包含定量与定性指标的评价指标体系;运用改进的层次分析法与熵值法相结合的混合权重模型,实现评价权重的科学分配;设计全流程评价实施机制和多层次反馈机制,确保评价结果的有效应用,旨在为企业档案信息资源共享服务平台的建设运营和持续优化提供参考。

关键词： 人工智能   STARA意识   人工智能准备度   压力认知评价模型  

摘要： 随着人工智能驱动的科学研究（AI For Science）兴起，有必要探究科研人员借助人工智能增强科研创新行为的影响因素和创新增强模式。文章通过偏最小二乘法的结构方程模型分析，探究人工智能准备度、创造性自我效能、威胁认知、STARA意识和人工智能增强科研创新之间的关联。结果显示，人工智能准备度、STARA意识与人工智能增强科研创新之间呈显著正相关关系，人工智能准备度和STARA意识越高的科研人员人工智能增强科研创新程度越高；人工智能威胁认知与科研人员STARA意识之间存在显著正向关系；科研人员的STARA意识低于企业员工；创造性自我效能在人工智能准备度与人工智能增强科研创新之间存在中介效应。

关键词： 计算机技术   大数据   信息检索   效率优化   分布式存储  

摘要： 大数据环境中信息检索面临诸多挑战,如数据规模增长带来检索难题、传统检索技术存在局限、准确性与效率之间的矛盾等。利用计算机技术可进行优化,通过选择设计优化算法、构建智能检索模型、改进数据预处理与存储策略等措施实施。以国内政务、新闻、学术等领域案例来看,优化后检索速度大幅提升,准确性显著提高,用户体验得到改善。未来需持续探索先进技术,进一步优化算法和模型,以应对大数据增长下更复杂的信息检索需求。