[目的/意义] 儿童AI素养培育已成为数智时代教育变革的关键议题。公共图书馆如何系统化、可持续地开展此项培育工作，仍是亟待破解的实践难题。本研究旨在构建一套立足中国语境、可落地操作的公共图书馆儿童AI素养培育体系。 [方法/过程] 采用多案例比较分析法，提炼国际代表性实践的典型范式，扫描国内公共图书馆的近期活动以识别实践样态与关键症结。以“图书馆即是教育”与皮亚杰认知发展阶段论为理论视角，推导并构建系统化实践路径与保障机制。 [结果/结论] 研究构建了“智性交互空间”物理与数字融合的空间路径、“分龄化+模块化”课程资源体系的内容路径、“馆-校-家”三位一体的协同路径，以及馆员赋能、评价量表、多元投入的保障机制。该培育体系以“少投入、多功能、可持续”为特征，旨在推动公共图书馆儿童AI素养培育从盆景化走向生态化，为全球AI素养教育的普惠化贡献中国方案。
[目的/意义] 探索中国高校图书馆AI素养教育协同发展路径，助力高校更好地培育符合AI时代发展需要的高素质人才。 [方法/过程] 从协同理论视角切入高校图书馆AI素养教育研究，通过网络调研中国42所“双一流”高校图书馆AI素养教育开展情况，从教育主体、教育对象、教育形式、教育内容出发，构建协同理论视角下中国高校图书馆AI素养教育协同框架。 [结果/结论] 结果显示，国内高校图书馆AI素养教育表现出主体建立合作关系、对象强调群体互学、形式重视平台互补、内容侧重知识技能的现状特点。结合协同框架与调研结果，从主体网络层、对象互助层、形式优化层、内容赋能层4个方面构建中国“双一流”高校图书馆AI素养教育协同发展路径，推动AI素养教育从分散走向系统、从单一走向融合、从浅层走向深化。
[目的/意义] 人工智能驱动科学发现（AI4S）与大语言模型对高质量多模态语料提出迫切需求，而传统基于文献外部特征的知识组织难以满足深层知识服务，因此需要面向科技文献全文进行多模态多粒度的知识抽取，实现结构化知识单元的系统挖掘。 [方法/过程] 通过系统梳理工具、建立文献知识表示模型、设计实现管道式抽取，实现文献获取、结构解析、多模态内容抽取及存储处理。针对基础信息精度不足、学术声明结构混乱、支撑材料信息缺失三大问题，分别优化并整合进工具链。 [结果/结论] 经水稻育种领域实证与SciWatch平台验证，本研究所构建的多模态知识抽取工具链能够有效将非结构化PDF文献转化为结构化关联知识库，优化提升原工具链中对基础信息、学术声明、支撑材料部分的抽取策略模型，显著提升了知识单元抽取的精度与召回率，能够支撑大规模科技文献知识抽取，研究成果为领域知识挖掘发现及大语言模型技术演进提供了可扩展的解决方案与实践参考。
[目的/意义] 针对健康医疗数据“保护-共享”的治理悖论，解析政府、医疗健康类APP运营方与用户的策略互动及风险传导机制，为构建协同治理路径、推动数据共享生态可持续发展提供支撑。 [方法/过程] 基于有限理性假设构建三方演化博弈框架，推导复制动态方程并分析均衡稳定性，结合Lyapunov稳定性定理识别关键阈值，通过MATLAB仿真验证策略演化规律与参数敏感性。 [结果/结论] 用户授权决策受运营方自律程度与政府动态监管力度显著影响；提高奖惩力度可加速运营方合规，但需平衡政府财政负担；强化匿名化技术、分级监管及用户主权保障是破解悖论的有效路径。仿真证实，优化动态监管与信任反馈体系可推动三方策略向“用户授权、运营方自律、政府监管”的良性均衡演进。研究局限在于未纳入政府数据公开引发的泄露风险，后续将结合实际数据完善模型以实现更全面评估。
[目的/意义] 数字化浪潮与健康中国背景下，全社会健康信息素养提升面临高质量科普供给不足、公众传播积极性低的问题。本研究旨在探究社交媒体健康科普信息分享意愿的核心影响因素及其传导路径，为监管机构、科普平台等制定措施提供理论支撑。 [方法/过程] 采用“扎根理论-模糊DEMATEL-ISM”三阶设计：先通过半结构化访谈收集访谈数据，用扎根理论编码，提炼初始影响因素，构建多维度影响因素体系；再以模糊DEMATEL识别关键因素；最后用ISM法构建层级递阶结构，明晰传导逻辑与作用机制。 [结果/结论] 扎根结果明确影响因素分四大维度共13个，个人维度含人际交往特质、效用感知、健康信息素养、自我效能共4个，信息维度含信息质量、信源可信度、信息丰富度、信息清晰度共4个，平台维度含互动促进机制、平台技术共2个，社会维度包含社会经济、社会公共事件、群聚效应共3个。模糊DEMATEL显示，效用感知、健康信息素养、信息清晰度、社会经济为关键因素；ISM揭示了由浅至深的4层影响因素层次递阶结构，社会经济为最深层。并梳理出4条关键传导路径。针对研究结论，提出4条建议：首先，个人维度可调动用户主体作用；其次，信息维度可提升内容创作者、分享者的信息质量和清晰度；再者，平台维度可积极寻求与内容分享者合作并优化互动机制；最后，社会维度政府可提振健康科普产业发展。
[目的/意义] 立足应用场景与协同治理的深度融合视角，探究应用场景驱动数据协同治理的内在逻辑与实现路径，有助于完善智慧图书馆数据治理理论体系，为破解数据治理碎片化难题、提升数据资源配置效率与服务赋能效能提供支撑。 [方法/过程] 基于场景理论与协同治理理论，解析应用场景驱动数据协同治理的内涵，将智慧图书馆场景划分为核心基础型、增值创新型、应急响应型3类，构建主体、客体、平台、技术和制度五维联动且分场景差异化适配的治理机制，并以嘉兴市图书馆为例开展实证检验，从中提炼可操作治理策略。 [结果/结论] 应用场景、数据协同治理机制与智慧图书馆发展愿景之间存在动态耦合关系。场景需求牵引治理要素优化配置，治理效能反馈反向推动场景创新升级，通过场景优化、要素配置、数据融合及效能反馈实现闭环运行，据此为智慧图书馆数据治理提质增效、数据要素价值释放提供参考。
[目的/意义] 通过构建复杂网络演化博弈模型，剖析企业研发生成式人工智能技术决策的微观影响因素及用户群体的交互作用对技术扩散的影响，旨在推动生成式人工智能技术健康发展与有效扩散。 [方法/过程] 通过构建复杂网络演化博弈模型，运用Matlab进行数值仿真，探究各因素对生成式人工智能技术扩散效果的影响。 [结果/结论] 1）用户使用比例的提升有效推动生成式人工智能技术的扩散，且用户适度的依赖行为会进一步加速这一扩散进程；2）政府补贴在用户使用比例和网络中研发技术企业初始占比较低时，对技术扩散的促进作用更为显著。但随着比例的提升，补贴的边际效应会逐渐减弱；3）相较于成本差值，企业研发生成式人工智能技术与不研发相比所带来的收益差值对技术扩散效果的影响更为显著；4）生成式人工智能技术的外溢效应可能引发其他企业的搭便车行为，从而不利于技术的扩散，同时，技术成熟度较低会降低用户对技术的信任，进而抑制技术的广泛传播。研究结果为政策制定者和企业实践者提供了有价值的参考，以促进生成式人工智能技术的健康发展和有效扩散。
[目的/意义] 为破解高校图书馆多来源跨模态资源“孤岛化”与服务场景错配难题，推动其从“资源存储中心”向“主动知识服务中心”转型，满足师生科研与教学的多元化需求，构建系统性智慧服务模式并建立科学评估体系。 [方法/过程] 提出“资源集成-场景适配-智慧服务”三维协同模型，通过多来源跨模态资源标准化整合、五维动态场景识别，融合跨模态技术与“云-边-端”架构，设计分层化智慧服务路径与多维度评估体系。 [结果/结论] 该模型有效实现多来源跨模态资源的深度整合与动态场景的精准适配，经科研全周期支持、VR古籍修复、MR解剖学演示等典型应用验证，显著提升了资源利用效能与用户服务体验。其构建的完整理论框架与可落地的实践路径，不仅破解了传统服务中资源与场景脱节的核心痛点，更有力地支撑高校图书馆完成从“被动资源供给”到“主动知识服务”的智慧化转型。
[目的/意义] 为回应人工智能与元宇宙融合背景下智慧图书馆信息服务范式重构的迫切需求，探索其从工具理性向协同认知转变的理论路径与服务模式。 [方法/过程] 通过文献分析与理论整合，梳理信息搜索从符号计算、语义理解到社会感知的演进逻辑，提出“生态化搜索”范式。在此基础上，构建以社会性多智能体与情境化环境为双核驱动的人机境认知共生搜索架构，并建立“交互-知识-情境”三维分析模型，以解析其关键能力结构。 [结果/结论] 研究提出交互增强型、知识重构型与情境沉浸型3种信息服务模式，阐明了统一认知架构在不同场景中的差异化配置。生态化搜索推动信息搜索从系统中心转向人机境协同的认知建构过程，为智慧图书馆实现信息服务模式的生态化转型提供理论参照。
[目的/意义] 生成式人工智能（GAI）正推动信息素养教育范式重构。针对当前教学同质化、资源割裂化与伦理教育悬浮化等问题，探索GAI深度赋能的新型教育模型，对于破解信息素养教育困境、培育智能时代负责任的数字公民具有重要的理论价值与实践意义。 [方法/过程] 通过整合多模态认知建构、人机协同进化与价值敏感设计理论，构建“认知-能力-价值”三维螺旋模型，并以中国石油大学（华东）为实证场域，设计为期8周的对比教学实验，综合运用定量与质性方法对模型效能进行多维度验证。 [结果/结论] 实证表明，三维螺旋模型能显著提升学习者的综合信息素养：实验组信息检索效率较对照组提升53%，技术伦理决策正确率达89.2%，跨领域任务迁移适应性增强，效应量显著（Cohen's d=1.37）。机制分析揭示，模型通过改进型跨模态对齐、动态知识图谱等技术路径优化了培养效率，更通过“伦理前置”机制有效校准认知路径，解决了伦理悬浮问题。研究为“认知-能力-价值”协同发展的信息素养教育提供系统的理论框架与可操作的实施路径，也为其他图书馆开展GAI深度融合的教学实践提供实证支持与参考经验。
