梁清

未来学习中心建设作为高校图书馆的一项重要工作，是图书馆自身动态发展的需要，也是图书馆适应教育数字化转型的需要。本文通过考察国内“双一流”高校图书馆未来学习中心的建设情况，发现其建设主要集中在空间建设、搭建平台、资源整合三个方面，结合当前我国教育改革的导向、高校图书馆的建设现状和用户需求等因素，提出推进未来学习中心建设的建议：提高技术创新与应用能力、加大文献资源的整合力度、打造多功能智能化学习空间、提供个性化和专业化服务。

随着现代信息技术的快速发展，高校教育发展面临新的挑战和机遇，高校教育向数字化转型已是大势所趋，建设全民终身学习的学习型社会、学习型国家，也是当前数字化教育建设的奋斗目标。2023年3月29日发布的《教育部高等教育司2023年工作要点》明确指出要实施系列“101计划”，推进未来学习中心试点，发挥高校图书馆优势，全面推进教育教学改革探索。

构建高校图书馆未来学习中心是当前高等教育发展的重要议题。高校图书馆应把握数字化转型与教育改革的战略机遇，积极投身未来学习中心的规划与建设，通过整合现有资源优势，推进空间的智能化改造与功能升级，引入前沿技术手段，打造能够满足多元化与个性化需求的新型学习空间。为深入分析我国高校图书馆未来中心的建设现状，本文以国内“双一流”高校图书馆为调查对象，对其建设现状开展调查并提出建设建议，为未来学习中心建设提供参考。

高校图书馆未来学习中心研究现状

我国高校图书馆对未来学习中心建设进行了积极探索。在理论研究方面，重点关注未来学习中心的相关概念、政策导向、建设意义等基础性理论构建。2019年，著名教育学家朱永新在《未来学校：重新定义教育》一书中，对未来学习中心的基本形态及服务内容、建设主体等进行了系统阐述。王宇、孙鹏指出了高校图书馆未来学习中心建设的理论逻辑和实践逻辑，提出了未来学习中心建设路径可从基本原则、功能定位和服务形态三方面进行探索。万乔分析了未来学习中心的育人新范式和基本特性，为构建未来学习中心空间场景提供了理论基础。在实践案例研究方面，樊亚芳等以中国科学技术大学图书馆未来学习中心为例，提出了教学支持、学习支持、创新支持三类空间的建设背景、设计方案和特色服务。龚蛟腾等以粤港澳大湾区具有代表性的高校图书馆为例，分析了香港教育大学图书馆“未来教室”的成功模式，提出构建未来学习中心可从多元素养教育新情境、未来数字教育新空间和多维知识学习新场景方面开展。祁瑞等以河北医科大学图书馆为例，探索出未来学习中心应是以文献资源为保障中心、数字素养为教育中心、学科为服务中心、健康阅读为推广中心的智慧化图书馆新范式。贾楠以“双一流”高校图书馆为研究对象，调查了其未来学习中心的基本情况，因调查手段不同，得出多数双一流高校已经着手建设未来学习中心的观点，并提出了未来的发展策略，值得我们学习和借鉴。同时，出现了以未来学习中心为主题的综述类文献，孙鹏等提出未来学习中心建设应在厘清缘起与现状的基础上，以文献资源整合与空间流程再造为驱动机制，构建技术与人才支撑的“双核”动力体系，最终推动未来学习中心在高校图书馆落地生根。宋毓等利用计量可视化软件CiteSpace对我国高校图书馆未来学习中心领域相关文献进行了分析，探讨了未来学习中心的热点和发展趋势等问题。蒋逸颖调查了16所国内高校图书馆的建设现状和发展特点。

总体来看，国内高校图书馆未来学习中心的相关研究集中在理论建设、发展模式、个案研究和总结性研究等方面。国内“双一流”高校图书馆在未来学习中心建设方面具备雄厚的资金和资源支撑，处于领先地位，本文将以其作为调查对象，并展开相关论述。

“双一流”高校图书馆未来学习中心建设基本情况

“双一流”（即世界一流大学和一流学科）高校建设是中国高等教育继“211工程”“985工程”后的国家发展战略，于2017年由中共中央、国务院正式启动，当年公布的第一轮建设名单共有42所高校，其中A类36所，B类6所。2022年第二轮调整后，取消A/B分类，统称为“双一流建设高校”，总数达147所。从地域分布看，北京34所、上海15所、江苏16所、湖北7所、陕西7所，其余省市区合计68所。这些高校得到了国家政策倾斜和资金支持，拥有先进的平台，在师资力量和人才培养方面具有得天独厚的实力。

中国科学技术大学图书馆是国内较早进行未来学习中心建设的图书馆，其主要改造了西区图书馆，为读者创造了教学、学习、创新三位一体的支持空间，该空间项目改造被命名为“未来学习中心”。随着我国高校教育改革进程的加快，国内其他高校图书馆也积极推进未来学习中心建设。

本文使用网络调查、文献调研两种方法，通过公开发布渠道，笔者可以获得目标高校图书馆提出建设未来学习中心的目标和任务等条目信息。在调查的42所“双一流”高校图书馆中，有11所高校图书馆明确提出了未来学习中心建设目标并实施了具体建设举措，具体情况如表1所示。

总体来看，以上“双一流”高校图书馆未来学习中心建设实践聚焦空间建设、搭建平台、资源整合三个方面。

空间建设

在数字化与智能化的推动下，读者的学习方式已发生深刻改变，高校图书馆的空间模式也随之呈现变革。图书馆以纸质文献和物理空间为核心的服务模式表现出明显的局限性，愈发难以满足读者日益多元化的需求。未来学习中心的建设要求高校图书馆必须以读者需求为导向，充分尊重和满足读者的多样化需求，对现有空间进行优化与重构。在11所“双一流”高校图书馆中，有8所进行了空间改造升级，清华大学图书馆设置了邺架轩、从游空间、音乐讲堂、音乐研讨间等，旨在打造沉浸式阅读与创作空间，满足读者的多元化需求；中国人民大学通州校区图书馆规划了智慧未来学习中心和文化传承中心，用于提升图书馆的智慧化服务水平；上海交通大学图书馆的空间建设类型丰富，不仅构建了信息服务中心、学生学习中心、教学支持中心，设立了有声讨论区、圆桌讨论区、半开放讨论间、教师共享办公区、新文科体验区等，还提供智慧化特色服务，充分满足读者的不同需求；武汉大学图书馆设立学习共享空间、创客空间、VR多功能体验区等；山东大学图书馆设立创新空间、正念空间、文化艺术空间、研讨空间等；中国科学技术大学图书馆创建教学支持空间、创新支持空间和学习支持空间等，积极满足读者对空间使用的多样化需求。

搭建平台

传统的图书馆学习平台功能较为单一，已无法满足当今读者的学习与科研需求，利用物联网、区块链、人工智能、虚拟现实等数智技术搭建学习平台是未来学习中心的发展方向。图书馆与数字技术创新融合，深度嵌入读者教学、研究和学习等多种应用场景，构建智能学习平台、智能环控平台、智慧学习平台等学习平台，可为读者提供个性化、深层次和协作化的数据服务、资源服务和应用服务。武汉大学图书馆构建线上线下融合的学习平台，搭建跨学院、跨部门、跨学科的教学桥梁，有助于师生的在校交流。山东大学图书馆建设了学术数据服务平台，实现了资源的集中化、有序化管理，为师生共享资源搭建了平台。西安交通大学图书馆建设知识图谱平台，深入挖掘知识内部结构，为师生提供更深层次的知识服务，推行数字化教育。这些平台的搭建，从不同角度优化了图书馆学习平台的功能，利用先进技术并将其融入读者学习与研究过程，不仅提升了读者对图书馆的依赖度和认可度，也为图书馆的长远发展提供了支撑。因此，图书馆平台的建设和更新应与时俱进。

资源整合

资源贯穿学生学习、教师科研和教学全过程，是未来学习中心建设的重要内容。如何高效利用资源、推进资源共享，为师生推荐更多优质的个性化资源，是当前未来学习中心建设的重要工作。图书馆作为高校的资源中心和信息中心，拥有大量的期刊、图书、毕业论文、数据库等学习资源，加强不同平台间资源对接，实现资源统一检索，有利于优化资源配置，提高读者对资源的利用率。国内部分高校图书馆已经建设了统一的资源检索平台，实现了不同来源、不同渠道和不同学科之间的资源重整，由高校图书馆牵头，联合教务处、研究生院、人事处、科研处等不同部门，共同建设未来学习中心资源库，推进资源共享，实现资源利用率的最大化。南京大学图书馆搭建NLSP图书馆管理系统，致力于为读者提供更加开放和专业的资源探索服务。西北工业大学图书馆搭建智慧图书馆门户，力求为用户提供优质、精准的服务信息。四川大学图书馆建设示范基地，开设AI素养教育课程，探索团队协作式学习模式，建设“人工智能+”人才培养基地，拓展图书馆的育人功能。同时，根据读者的借阅历史、兴趣偏向等信息，利用机器算法和数据处理等技术，为读者推荐个性化学习资源，实现资源的精准化推送。

启示

基于目前高校图书馆未来学习中心建设情况，以下从技术、资源、空间和服务四个角度总结未来学习中心建设的启示。

提高技术的创新与应用能力

目前，少数高校图书馆注重利用新技术对平台更新升级，积极引入先进检索算法，实现了跨库检索、智能推荐和语义分析等功能，极大提高了资源发现的效率，提高了读者对资源的利用率，但大部分高校图书馆使用的技术仍较为陈旧，难以满足读者日益增长的智能化服务需求。探索和应用新技术，为读者提供更加智能化的服务，是建设未来学习中心的核心工作。引入人工智能技术是提升服务智能化水平的关键路径。高校图书馆可以充分利用先进的AI技术，发挥人工智能工具在图书馆资源建设、参考咨询等方面的优势。DeepSeek可以依托自然语言处理技术实现文献的自动分类和主题提取，从而显著提高文献整理效率；ChatGPT则可以为读者提供智能问答服务，帮助用户快速获取所需信息。另外，AI技术能够用于实现个性化推荐功能，根据读者的借阅历史和兴趣偏好数据，可以智能推送相关资源，从而显著提高服务效率。在物联网技术的应用方面，高校图书馆同样大有可为。通过物联网技术，图书馆可以实现设备的互联互通，构建智能化的学习场景。利用智能书架不仅可以实时监测书籍位置，还可以通过RFID技术实现自助借还功能，减少人工干预。智能灯光系统可以根据读者需求自动调节亮度和色温，营造舒适的阅读环境。此外，智能门禁系统可以实现读者身份识别和权限管理，保障图书馆的安全运行。未来，随着技术的进一步发展，图书馆可以引入智能导航机器人，为读者提供实时导览服务，提升用户体验。

未来学习中心的建设需要图书馆紧跟技术发展步伐，构筑智能化、个性化的学习空间。高校图书馆未来学习中心可以设立沉浸式学习舱，配备VR/AR设备，为读者提供虚拟环境；建立智能研讨室，配备智能白板和协作工具，支持团队学习和学术交流。通过引进智能化设施，图书馆可以更好地满足读者的多样化需求，打造集学习、研究、交流于一体的多功能空间，为读者创造沉浸式学习空间。

加强文献资源的整合力度

目前，高校图书馆的资源整合更多是将原本分散在不同部门、不同平台的资源进行集中整合，以及联合学校教务处、科研处等部门将各类数字资源进行统一汇总和管理。这种整合方式主要体现在资源的组织、分类和存储等外部管理。然而，未来学习中心建设对文献资源的整合，不再仅限于资源的外部管理，而是要从资源的内容特征、版权特征、学科特征等方面，深化对文献资源内部的语义探索，拓展文献资源的传播路径。在文献资源的内部管理创新方面，可以充分利用自然语言处理（NLP）技术对文献内容进行深度分析。构建语义分析模型，提取文献中的关键词、主题、作者关系、引用网络等核心信息，进而构建多维度的知识图谱。这种知识图谱不仅可以实现文献资源的智能关联，还能为用户提供个性化的资源推荐服务。当用户检索某一主题时，系统可以自动推荐相关领域的经典文献、最新研究成果以及相关学者的推荐文章，从而形成完整的知识服务体系。在文献资源的传播路径拓展方面，需要建立一个立体化的资源分发体系。首先，开发专门的移动App，为用户提供便捷的文献资源访问渠道；其次，利用微信公众号等社交媒体平台，定期推送精选文献资源；最后，借助虚拟现实和增强现实技术，将文献资源以更加生动、直观的形式呈现给用户。利用VR技术可将古籍文献转化为三维立体形式，让读者在虚拟环境中亲身触碰历史文献。在特色文献资源的开发方面，各高校图书馆应充分发挥自身优势，深入挖掘地方文献、校史资料、珍贵档案等特色资源的价值。利用OCR技术对纸质文献进行扫描和识别，将文字信息转化为可检索的电子文档；运用3D建模技术对实物档案进行数字化处理，建立虚拟展览馆；开发特色资源数据库，为用户提供多样化的资源访问方式。在外部管理方面，未来学习中心建设需要实现跨库整合与协同服务。通过建立统一的资源管理平台，实现不同文献库之间的资源整合与共享；开发标准化的数据接口，实现资源的互联互通；建立跨机构的合作机制，实现文献资源的联合采购、联合编目和联合服务。

总之，未来学习中心建设需要从资源管理、传播方式、特色开发、外部协同等多个维度进行创新，通过技术与管理的深度融合，构建一个开放、智能、个性化的文献资源服务体系。

打造多功能智能化学习空间

目前，多数高校图书馆为满足读者多元化需求进行了更深层次的探索，在空间建设方面取得了显著成效，设置了功能多样的学习空间，如个人阅读区、学术研讨室、创客空间、数字资源体验区等，这些功能区域充分考虑了不同读者群体的学习习惯和需求特点，深受读者喜爱。未来学习中心建设，仍可从物理空间、智能化水平两个角度进行升级改造，打造一个集舒适性、功能性与智慧化于一体的现代化学习空间。在物理空间优化方面，可以采用多种创新设计，灵活可变的设施配置是关键。可采用模块化组合设施，根据不同学习场景需求，快速调整空间布局。可移动的桌椅、可调节高度的学习桌以及多功能储物柜等设施，能够满足个人学习、小组讨论、大型讲座等多种需求。人性化的灯光设计在提升空间体验上同样重要。智能调光系统可以根据不同的学习场景和时间段，自动调节灯光亮度和色温，在早晨和下午的学习高峰期，提供明亮的白光以提升读者专注力；晚上则采用柔和的暖光以缓解读者视觉疲劳。此外，智能化的环境调控系统可以实现对温度、湿度、空气质量等环境参数的精准控制。例如，在夏季高温时段，系统可以自动调节空调温度，保持最佳舒适度。在智能化水平提升方面，可以引入多项前沿技术。5G通信技术的引入，能够为学习中心提供超高速、低延迟的网络支撑，支持高清视频会议、虚拟现实教学等应用场景。智能预约系统是提升空间管理效率的重要工具。通过该系统，学生可以在线预订学习空间和设备，如在考试高峰期，系统会根据预约情况动态调整开放时间，确保资源充分利用。数据分析平台可以为图书馆管理者提供科学决策依据。例如，通过实时热力图，管理者可以直观了解各区域的使用情况，及时调整资源配置策略，在高峰期，系统可以自动增加开放座位数量；在低谷期，则可以灵活调整服务内容。

提供个性化和专业化的服务

随着信息技术、知识经济的深入发展，读者对图书馆的需求发生了深刻转变。以往，读者主要关注获取纸质书籍、期刊等传统资源，以及阅览室、自习室等物理空间的使用；如今，读者对知识资源的深度利用和价值挖掘的需求日益增多，尤其在教学研究、学术创新等方面，强烈呼吁图书馆提供更加精准、专业的知识服务。这要求图书馆未来学习中心的建设必须突破传统的服务模式，向智能化、个性化、知识化的方向发展。同时，在实现资源统一检索的基础上，充分运用人工智能技术，特别是深度学习、知识聚类、语言模型等先进手段，从而对海量知识资源进行深层次的语义分析和关联挖掘。利用知识聚类技术，将分散在不同资源中的相关知识点进行智能整合；借助大语言模型，实现对知识内容的智能解析和重组，实现细粒度知识对象的组织与揭示，从而面向不同读者提供精准化、细粒度的知识内容服务。例如，哈佛大学图书馆的HOLLIS系统利用知识图谱技术，不仅可以帮助读者发现图书、文章、档案等不同资源间的关联，还可以根据读者的搜索与阅读习惯为其推送个性化的推荐服务。未来学习中心建设还应继续探索与计算机科学、信息科学等领域的合作，研发新的应用技术，优化现有知识挖掘工具，为读者提供更加专业化的知识服务。

（作者单位：广西民族大学）