新文科下的信息資源管理專業人工智能課程體系設計

潘禹辰 呼瑋 楊建梁 徐璐 盧小賓

1 引言

2020年11月3日，教育部新文科建設工作組主辦新文科建設工作會議，會上發布了《新文科建設宣言》，鼓勵傳統文科與其他學科交叉互動，突破專業壁壘，“開設跨學科跨專業新型交叉課堂、實踐教學課堂[1]”。新文科的“新”體現在對傳統文科的轉型和升級，尤其是通過與信息技術學科的交融實現人文社會科學領域教研上的突破，交叉融合是新文科建設的本質要求，也是信息資源管理教學轉型發展的根本價值取向。

人工智能是當代信息技術發展的前沿，對高等教育和學科建設產生了深遠影響。從新文科建設角度看，與人工智能融合是信息資源管理實現數字化轉型發展的一條優質路徑。一方面，信息資源管理有著與人工智能交叉融合的需求。數智時代，人文社科領域的數字資源觀向著“大與智”的方向發展，信息資源管理學科理應在人文社科數據資源治理中承擔相應責任[2]，而信息資源管理學者普遍將人工智能的方法應用于自身前沿研究領域，例如將機器學習、神經網絡等技術應用于智能問答系統、移動圖書館的建立和發展。另一方面，信息資源管理學科具有與信息技術交叉融合的基礎。信息資源管理自誕生之初就具備文理交叉的特質[3]，信息科技的發展為其提供了科學和物質基礎，從紙質信息到數字信息的轉換以及信息智能化表示都與信息技術變革相關?？傊?，強調與人工智能的融合可以為信息資源管理的發展帶來更多機遇。

隨著深度學習算法的提出，人工智能在21世紀迎來了一次發展高潮，與信息資源管理學科產生了密切聯系。自2022年11月30日發布以來，ChatGPT以強大的信息加工、處理能力，給信息資源管理學科帶來了機遇。從實踐的角度看，人工智能技術的應用將深刻影響信息資源管理前瞻實踐探索與理論研究。一方面，信息資源管理學科傾向于培養復合人才。據調查，人工智能及相關技術已經擴大了信息資源管理專業人員現有的工作范圍[4]，為信息資源管理領域創造了新的需求[5]。另一方面，數智時代的到來與數據范式的興起催動了學科理論的大創新。數字人文研究、數據安全機制探索、信息智能交互應用架構，以及數據智能服務等，都是信息資源管理理論創新和發展的典范[6]。

在學科更名和新文科、數智時代的雙重驅動下，推動學科建設和人才培養轉型尤為重要。國內外iSchools高校已經廣泛開設人工智能課程群，如人工智能導論、機器學習、深度學習、自然語言處理等課程[7]。然而，信息資源管理人工智能培養體系存在缺位，人工智能開課存在多重約束[8]。一是課程建設定位有誤，信息資源管理學科的人工智能課程，應與本學科研究緊密相關，為學科實踐服務，但現有的體系與工科、計算機學科定位部分重合。二是教材資源建設不足，信息資源管理人工智能課程普遍參考計算機學科的人工智能教材、素材，脫離本學科知識領域，課程體系之間聯結性弱。三是課程教學與實踐脫節，人工智能技術已經廣泛參與到信息資源管理領域的研究與實踐項目，而相關教學體系缺少典例，課程體系設計方法有待更新[9]。

改善信息資源管理學科人工智能課程體系建設需要創新設計理念，突出“有文化、懂技術”的專業特色，構建交叉學科體系[10]。然而，目前人工智能課程體系設計的研究主要著眼于學科整體建設，缺乏直接聚焦于人工智能課程體系的研究?？偟膩砜?，信息資源管理學科教學發展人工智能課程體系是對新文科人才培養的必要回應，但是現有人工智能課程強調基礎理論，課程設計與新文科學生專業方向關聯不大；課程內容主要是傳統搜索及機器學習算法，“個性化”應用設計環節的缺失是當下人工智能課程面對新文科學生的矛盾。

針對以上研究的不足，本文提出以下科學問題：（1）如何描述信息資源管理人工智能課程體系的開設現狀？（2）什么是信息資源管理學科下人工智能課程體系的核心理念？（3）新文科背景下信息資源管理人工智能課程如何設計？

本文基于課程設計理論和當前課程體系的缺位現象，以部分iSchools院校為例，試圖通過以下路徑來解決上述的科學問題：（1）通過文獻調研和預調研，識別課程設計中的關鍵因素，初步遴選、組織適合我國信息資源管理學科的人工智能課程設計模式。（2）針對不同院校的課程設計模式，通過對培養方案和課程介紹的調查，刻畫國內外iSchools院校進行相關課程設計的偏好。（3）結合已有經驗和研究，提出基于學科特異性的人工智能課程設計模式優先序和動態化標準。

2 相關研究

信息資源管理學科課程建設是一個熱門議題。在“新文科”背景下，信息資源管理學科發展面臨新局面，信息技術類課程的引進與再創新迫在眉睫?，F有研究基于理論發展與實踐開展了相關調查。

2.1 課程改革調查

人工智能具有較強的綜合性和應用性，國內外眾多高校都開展了人工智能教學。針對人工智能的跨學科特點，學界提出培養復合人才的目標，并基于教學實踐探討了人工智能課程和教學等方面的設計改進論。人工智能教學的發展可借鑒多個研究成果，如傅予等以中國人民大學信息資源管理學院課程設計為例，提出“課程立方體”的設計框架，將課程群分層為管理理論、分析方法和技術實踐，提出“一線三層四課”的教學框架[11]。孫治博等從教學理念入手，提出“人工智能+工程實踐”的綜合創新訓練教學方法，并取得了優秀實踐成果[12]。牛力等提供了豐富的教學方法，利用博弈法、協作法、角色扮演法等賦能檔案學創新人才培養實踐[13]。黎海波等發現，數據科學課程群需要覆蓋思維和理論、方法與工具、案例和實踐三部分的內容，且總學分控制在20學分以內[14]。肖雪等調查發現，美國iSchools院校課程設置靈活而新穎，不僅開設一般課程，還有專題講座、閱讀和實踐指導等豐富的課程；同時高校敏銳察覺社會環境和學科研究范式的變化，高頻更新課程方案，引導學生關注前沿[15]。周毅等基于專業項目案例，提出項目化學習的概念，以項目為載體實現專業興趣發掘、信息技術賦能和成果產出[16]。鄧志鴻等以北京大學為例，提出應用問題導向的教學模式，以此激發學生的學習興趣[17]。周旖等將服務研習理論運用在圖書館學實踐教育中，明確了“培訓課程——實踐工作——技能提升”的教育實踐路徑，加強學生對專業的認知[18]。Goldsmith等從具體課堂開展的角度提出以科幻小說作為引導的教學方法，認為給予學生一定的閱讀自由度能夠幫助他們找到心儀的AI研究課題[19]。

2.2 啟示與不足

目前信息資源管理教育改革的相關研究主要集中在培養體系的整體革新，從人工智能角度出發，針對新文科背景下多學科交叉融合的相關研究較少。國內學者基本認同了“管理基礎理論+信息分析與管理方法+信息技術實踐”三維課程體系，并提出了“課程立方體”“項目化學習”等多種創新性培養方法。目前，研討教學法、翻轉課堂、情景教學等多種教學方法已廣泛投入實踐。國外學者們的考察范圍則擴展到了人工智能在人文社會學科的教育實踐，采取了多種課堂形式，擴大了選課自由程度。

本文的邊際貢獻體現在以下方面：（1）整合信息資源管理領域對于人工智能的零散研究，為大量教育改革研究成果提供支撐。（2）分析國內外信息資源管理學科人工智能課程開設現狀，歸納人工智能課程體系設計框架和思路。（3）創新新文科人工智能課程體系設計核心理念，為今后相關的大數據和新文科時代課程設計和學科融合研究提供方法學的支撐。

3 人工智能課程體系建設現狀分析與討論

“新文科”時代對信息資源管理學科人才的技術能力要求越來越高，信息資源管理學科與信息技術聯系日益緊密，人才培養模式也發生著相應轉變，人工智能系列課程在各院校課程設置的占比穩步提升。

3.1 國內現狀與國外iSchools對應課程及體系

信息技術的快速發展對國內外信息資源管理學科人才培養提出新要求，本文通過瀏覽部分國內外iSchools院校專業人才培養方案，收集了教學理念、教學特色、課程體系方面的信息。iSchools聯盟是一個由120多所大學組成的國際組織，致力于探討信息、技術和人之間的關系，引領信息學科融合發展，代表著國際學科發展一線先進水平。從被選各院校培養方案中可發現，美國iSchools院校開設課程方向具體明確，課程內容豐富，體現出較強的跨學科特征，針對新興信息技術與現實相結合的課程實踐較多[20]。中國眾多院校開設課程數量尚且可觀，但是相對缺少學科交叉性強的課程，比較注重基礎通用技能的培養[21]。iSchools各院校開設的人工智能課程體系見表1。

表1 中美部分iSchools 院校人工智能類課程設置情況Table 1 The Courses Related to Artificial Intelligence Offering by Some iSchools in China and the United States

表中iSchools院校人工智能課程設置各具特色：（1）南京大學信息管理學院提供豐富且具有特色的人工智能課程，并且對不同方向的學生都設計了相應課程以供選擇。（2）中國人民大學信息資源管理學院提出雙數計劃，所有專業課程成為50%-60%受選率的模塊限選課；學院提供全校范圍內的人工智能課程以供選修，并且提供額外的實踐課程或項目。（3）武漢大學信息管理學院明確規定了理論與實踐課學時，強調實踐與理論學習需要緊密結合。（4）北京大學信息管理系跨學科跨院系相關課程修讀需求較高，選擇更加靈活；學院邀請“業界導師”，提供數據集供學生開展實踐。（5）伊利諾伊大學厄巴納——香檳分校擁有上百門課程，提供了豐富的學習機會。（6）北卡羅來納大學教堂山分校課程設置靈活自由，且鼓勵豐富的授課形式。

3.2 課程體系對比分析

國內外院校在課程名稱和課程設置之間存在著一些差別，本文收集相應課程的課程介紹和大綱，分析歸納現有iSchools代表院校人工智能課程體系的建設情況。

3.2.1 課程設計分析

各院校在課程體系設計上具有相似之處：

（1）信息資源管理學科本科人工智能課程整體安排在第三學期開始，即不支持大學一年級學生選課。一般地，人工智能課程體系需要一定的編程信息基礎，各院校普遍安排在大學一年級學年內設置Python、數據科學導論等信息技術類基礎課程，以滿足課程開設需求。

（2）本次調查發現，信息資源管理人工智能課程體系總學分在10-15學分，主要包括人工智能、機器學習、計算機圖像處理以及自然語言處理等課程。信息資源管理學科雖然內涵豐富，不少課程和實踐項目都涉及人工智能的知識和方法，然而這些內容相對零散和不系統，不構成完善的人工智能講授素材。

（3）國外iSchools院校包括人工智能課程在內的信息科學（Information Science）課程，大量采取選修形式，學生可在不同學期開設的上百門課程中自由選修。國內iSchools院校普遍將部分課程設置為核心必修課，其他為個性化任選課程。近年來部分國內院校進行了培養方案的改革，各院校普遍展示出了開設更多相關課程的改革意愿。

3.2.2 培養目標分析

為明確人工智能課程體系在院校人才培養中的作用，本研究還通過歸納總結上文iSchools院校培養方案中說明的培養目標，分析得到相關信息。各院校培養目標見表2。

表2 中美部分iSchools 院校培養目標Table 2 The Education Objectives of Some iSchools in China and the United States

各院校在培養目標設置上具有共通之處：（1）重視信息技術能力的培養，包括機器學習與實踐、自然語言處理和文本挖掘等技術。例如，中國人民大學信息資源管理學院將人工智能課程分布在核心專業知識與技能模塊、數據管理進階選修模塊；南京大學信息管理與信息系統專業成果導向關系矩陣顯示，人工智能課程專注于培養大數據管理與分析能力。（2）呼應學科發展動態，創新課程內容。除了理論知識，安排專題實踐和導師制，引導學生參與研究項目。信息資源管理人工智能課程體系側重于應用，幫助學生掌握利用人工智能方法展開專業分析的能力，強調人才培養與時代發展融合。（3）具有明顯的信息資源管理學科特點，注重基于本學科特點的場景預設和經典實踐場景。各院校引入信息技術類課程是為了完成信息資源管理學科的社會使命?？傊?，人工智能課程體系在輔助信息資源管理人才做好大數據時代的信息資源管理服務方面起著重要作用。

4 面向信息資源管理人工智能課程設計的核心理念

新一代信息技術的發展加速了信息資源管理學科的數字化轉型，圖書檔案領域也隨之應用新技術。圖情檔學科更名為信息資源管理，反映了從傳統載體到數字載體的檔案工作對象轉變。大數據、互聯網+、數據科學等的興起和發展，則將信息資源管理引向了數據載體管理。信息載體的數字化擴展、信息數據的充足供給，以及信息資源資產屬性加強，催生了更新的信息資源分析方法[28]。信息管理人才的培養目標是掌握數據管理技術和方法，善于運用數據技能解決實際問題、實現管理目標，并提供決策分析和洞見。

結合文獻調研和統計分析，信息資源管理學科人工智能課程體系應該遵循以下原則：差異性、動態化、應用性。

4.1 差異性

差異性是指信息資源管理人工智能課程體系與其他學科，特別是計算機學科人工智能課程體系存在差異，是人工智能課程體系設計理念的基礎。首先，國內主要關注人工智能課程設計的是“新工科”建設，對跨學科的人工智能課程設計討論較少；雖然國外學界在一定程度上認識到人工智能的跨學科特點并進行了教學實踐，但對具體的人工智能課程建設討論還不充分。因此，信息資源管理人工智能課程體系設計不可簡單參考現有設計理念，而應尋找符合自身特色的路徑。其次，傳統人工智能課程設計體系包括基礎算法、核心技術和創新應用等方面，其中“算法分析與設計”“智能機器人控制”“虛擬現實與增強現實技術”等課程對信息資源管理領域幫助甚微，不適合納入信息資源管理人工智能課程體系[29]。最后，國內信息資源管理學科的學生編程基礎和算法分析能力相對較弱，而信息檢索和分析等方面的需求更強烈，因此信息資源管理人工智能課程體系需要考慮到信管人才的能力需求。

4.2 動態化

動態化是指需要不斷更新課程內容、教學素材，并且開設、整合新課程，是人工智能課程體系設計理念的核心。信息資源管理學科是一個新興的管理學科，在新信息時代和新文科背景下，面臨著理論創新和實踐任務擴展的挑戰[30]。人工智能作為一個快速發展的領域，其理論和實踐也在不斷創新。因此，信息資源管理學科人工智能課程體系建設面臨雙重推力：信息資源管理實踐場景的不斷更新，以及人工智能知識和實踐的持續創新。這意味著信息資源管理人工智能課程體系不僅要關注經典理論和素材，還應密切關注學科新動態，實時更新課程內容，使用最新的實踐素材和知識服務于學科需要。為了真正提升信息資源管理人才的學術和職業能力，增強學科話語權，需要時刻關注動態化調整教學思路和教學素材的重要性。國內外iSchools院校整體上做到了較高頻率的課程更新，一定程度上體現了動態教學思想。

4.3 應用性

應用性是指強調人工智能在信息資源管理實踐中的輔助作用，是人工智能課程體系設計理念的重點。人工智能課程體系通常包括基本原理、發展歷史和發展倫理。然而，針對信息資源管理領域的人工智能課程，不僅需要教授人工智能知識，還要為學生在專業學術研究和職業工作中提供實際應用能力。為此，可以以人工智能項目為例，引導學生在探究人工智能具體實踐的過程中模塊化了解人工智能理論和方法。例如，通過介紹“羅馬教廷秘密檔案的自動轉錄項目”來學習機器學習在檔案管理領域的應用，使用深度卷積神經網絡等模型來解析項目的運行邏輯[31]。同時，還可以通過校企協同，邀請外部實踐導師提供實踐項目學習指導。本次調查的部分iSchools院校都提供了與導師合作的人工智能實踐課程或項目。

5 信息資源管理人工智能課程體系設計思路

學科更名與新文科的事實為信息資源管理學科的轉型發展提供了機遇。加強學科體系建設、培養更多先進人才，形成學科與產業的良性互動，信息資源管理尋求人才培養體系和課程設計思路的革新。本研究以人工智能課程體系設計核心理念為基礎，提出教學實踐的三類體系：教學內容體系、教學方法體系和考核管理體系。

5.1 教學內容體系

教學內容包含人工智能課程體系的課程數量、開課周期和學分設置。（1）人工智能課程體系應該將人工智能、機器學習、自然語言處理、文本信息挖掘等課程作為核心，優勢課程和特色課程作為補充，其他課程作為擴展。（2）總學分控制在15-20學分，過低的學分設置將導致過少的課程數量，難以讓學生建立相對完整的人工智能思想方法；過高的學分設置將容易擠占學生其他課程學習機會和時間，降低學生就讀滿意度，模糊信息資源管理與計算機科學的學科界限。（3）建議設置高比例的選修課程，開放充足的選修課程。必修的課程或實踐課程學分控制在50%以內。鼓勵開設多元化的人工智能課程，或與其他學院合作。

5.2 教學方法體系

教學方法包括人工智能課程體系的教學組織和授課形式。（1）做好引導環節，提升課堂趣味性。人工智能課程對于學生的信息技術能力要求普遍較高。在課堂正式開始之前，教師通過提前告知學生此次教學活動的重要意義和價值，可以幫助學生積極主動地計劃、監督自己的學習過程。（2）利用交互式翻轉課堂等新型授課形式。普遍而言，學生對于自主學習的方法重視程度不夠，因此教師應提供數量富足的學習資料、文獻和實踐項目，提高學生自主學習興趣，使其在教師的個性化輔導和自主學習中解決問題。（3）提供豐富的實踐機會?？梢栽O置一定的實踐學時，或為學生提供足量的案例，以供學生分析學習；資源豐富或時間充足的，還可以安排學生與企業的交流，提供業界真實項目參觀。

5.3 考核管理體系

考核管理體系包括人工智能課程體系的考核辦法和課程總結方法。（1）以學生作品集替代開閉卷考試。人工智能課程體系強調應用性，很多教學開展形式是實踐項目。因此，強調學生作品集的概念，即學生在學習期間積累的作品匯集作為成績判斷標準。（2）建立完善的教師教學評價與教學改進方案，強調課程資料的收集。保留包括設計目標、設計過程、設計成果、實施過程、實施效果等所有為課程設計而準備的材料。人工智能課程體系要求教師持續更新課程內容，課程資料檔案的留存可以成為一種激勵。

5.4 分析與討論

5.4.1 課程體系設計理念

要設計好人工智能課程體系，首先需要明確如何將人工智能深度融入到信息資源管理學科教學當中。具體而言，就是要以“兩群”為目標，“三體系”為內容，將人工智能知識體系有機融合到信息資源管理知識體系當中，如圖1所示：

圖1 人工智能與信息資源管理專業教學的深度融合理論Fig.1 The Theory of Deep Integration in the Professional Teaching of AI and IRM

教學深度融合理論包含三個主體：人工智能知識體系、“兩群”和“三體系”。人工智能知識體系包括AI基礎理論、AI技術方法和AI發展前沿，“兩群”即人工智能課程群和信息資源管理傳統課程群，“三體系”為課程體系中的教學內容體系、教學方法體系和考核管理體系。盡管人工智能課程群和信息資源管理傳統課程群相互耦合，共同為學科發展作出貢獻，但是其教學內容普遍存在巨大差異。因此，針對這兩大目標，一方面要結合學科特點對教學方案做出改革，加入一些AI新課程，另一方面則是要在原有課程的基礎上加入以AI知識與方法為核心的人工智能要素，對教學內容體系做深化改革。

在人工智能課程群的規劃與建設方面，應注重應用性、系統性與靈活性。在課程設計上，應注重與信息資源管理學科發展方向、實踐場景、前沿研究相呼應，將人工智能理論與方法的相關課程精要、系統地引入信息資源管理課程體系中。例如，信息資源管理學科注重對圖書、情報、檔案的文本分析，因此在目前的課程設計上，多所iSchools院校都將與文本分析密切相關的自然語言處理、文本挖掘等課程納入到專業課程體系中。而人工智能自身的知識系統性也決定了人工智能課程需要進行系統化的設置，確保教學內容的連貫?？傊?，面對當今人工智能和信息資源管理學科日新月異的發展，規劃、建設兼備應用性、系統性與靈活性的面向信息資源管理學科特性的人工智能課程群，有利于服務信息資源管理前沿研究領域的發展，有利于培養符合新時代要求的信息資源管理人才。

在信息資源管理傳統課程群改革中，需要關注廣泛性和應用性。改革應全面考慮人工智能理論與傳統課程知識體系的融合。筆者認為教學者可以將以下兩個要點納入改革內容：一是人工智能對本課程理論的當代應用實踐影響，可以邀請行業專家作為實踐導師參與課堂教學，通過案例展示和分析方式進行教學。例如，中國人民大學信息資源管理學院已經與多位校外導師合作，提供相關的人工智能相關教學案例。二是人工智能如何影響本課程理論的未來發展趨勢，可以組織多學科專家分享交流會。信息資源管理學科注重理論與實踐的結合，對前沿信息技術高度敏感。因此，將人工智能融入信息資源管理課程改革是必要考量。

5.4.2 課程體系結構特征

作為人工智能課程體系的組成，教學內容體系、教學方法體系和管理考核體系之間具有如圖2所示關系：

圖2 人工智能課程體系關系Fig.2 The Relationships Within the Artificial Intelligence Curriculum System

三個體系相互影響，形成人工智能課程體系。教學內容體系、教學方法體系和考核管理體系是人工智能課程體系的表現形式、實踐理論和維穩保障。教學內容體系和教學方法體系組成了課程的教學組織體系；教學方法體系和考核管理體系滿足了實踐需求，確保了課程運行的平穩高效；教學內容體系和考核管理體系代表了課程的實踐環節。

5.4.3 課程設置框架

根據該設計思路及前文提到的要點，本文對面向新文科信息資源管理學科本科生的人工智能課程設置框架見圖3。

圖3 信息資源管理學科人工智能課程體系框架Fig.3 Framework of Artificial Intelligence Curriculum System in the Discipline of Information Resources Management

本課程體系設計方法為人工智能課程體系設計提供了思路。具體而言：（1）形成一批人工智能類課程，分別作為對人工智能的導論和介紹、人工智能核心知識與技術、特色人工智能課程和擴展類課程。（2）鼓勵對人工智能項目進行分析，并結合所學，在實踐導師等多種形式的幫助下完成實踐研究。（3）總體學分設置在15-20學分。其中，導論課和擴展選修課不宜占據過多；實踐項目是否占據學分由各院校根據培養計劃自行決定。（4）鼓勵將核心基礎課程之外的課程設置為模塊選修課，提高學生選課自由度。需要指出，本框架僅作為參考，學院和教師應根據自身教學特色，設計出契合自身發展需求的課程。

5.4.4 體系討論

對于現在及將來一大批面向信息資源管理學科的“硬”課程，將它們融入信管學科體系和發展中至關重要。本文提出了面向信息資源管理本科的人工智能課程體系設計思路，有望推動新時代新文科信息資源管理學科數字化轉型發展。具體體現在：（1）幫助學生掌握人工智能一般方法，應用人工智能解決實際項目問題，推動各院校逐步開設具有特色的人工智能課程。一方面，掌握人工智能學科體系重點知識和模型，無需深入基本算法。在此基礎下，新時代專業人才能夠應用人工智能技術與方法為學科研究提供新的貢獻，解決時代和社會問題。另一方面，推動開設特色課程，成為特定研究領域的教學范例。（2）強化人工智能與信息資源管理傳統課程的聯系，強調人才優勢。當下，人工智能已經在一定程度上應用于信息檢索和挖掘服務，對于信息資源管理主要應用場景有著顯著的輔助作用。例如，高校圖書館智能咨詢平臺對于人工智能的利用率已達到21.77%，AI成為圖書館咨詢的重要支柱[32]。通過以“人工智能+信管”實踐項目作為課程教學素材，加大人工智能課程體系與傳統課程群的互動，提高信息資源管理人才培養強度。（3）響應新文科要求，開創信息資源管理學科發展的新局面。在數智時代和新文科時代的雙重驅動下，信息資源管理需要提升核心競爭能力，建立新的學科理論，強化社會應用能力，成為認可度高的硬學科。對此，學界普遍強調加強信息資源管理與計算機、人工智能等技術學科的交叉融合。本研究通過提出人工智能課程體系設計方法，促進各學科間的交叉發展。

6 結語

大數據時代的到來推動了信息資源管理的創新發展，新文科的提出呼吁著信息資源管理學科與信息技術的交叉融合。在數據挖掘、分析等多個研究領域，人工智能都能與信息資源管理產生高效互動，而前者所具備的強技術性、應用性，與后者追求的實踐性和技術性，以及IRM人才追求的職業能力不謀而合。新文科背景下，信息資源管理應當抓住時代機遇，加強學科教育中對于技術學科的交叉融合，推動信息資源轉化為智慧化信息，大數據轉化為智慧化數據“知識”，做好信息資源的管理和治理保障。

本文明確了信息資源管理學科人工智能課程體系設計核心理念：差異性、動態化和應用性。通過文獻研究及信息歸納，研究指出人工智能課程體系需要不斷與時俱進的動態特性。在明確信息資源管理學科特點的基礎上，強調人工智能課程體系設計要突出其在信息資源管理領域的應用能力，使學生能夠利用人工智能技術開展專業研究。進而，本研究提出一種信息資源管理學科人工智能課程體系設計方法，包括教學內容、教學方法和考核管理體系的規范，結合信息資源管理發展前沿，提供信息資源管理學科本科動態化人工智能課程體系實現范例。

可以明確的是，新文科建設將持續很長一段時間。通過討論人工智能課程體系融入信息資源管理本科培養體系，期望信息資源管理學科能更好地回應新文科建設的時代需求：創新性地與信息理論和技術學科深度融合，將人工智能方法運用在教育教學的深刻變革中，不斷更新和發展課程教學體系，成為具有中國特色的世界一流學科專業，服務于民族復興和社會進步。

需要指出的是，本研究所采用的數據均來源于學校教務處網站或學院官網發布的公開信息。未考慮尚在討論階段或未公開的培養方案或課程設計，以確保研究的信度。另外，本研究所提出的設計方法缺少實踐檢驗。但總體上，本研究在綜合信息資源管理人工智能課程體系設計經驗的基礎上，提出了信息資源管理人工智能課程體系核心理念和設計方法。新文科時代，信息資源管理學科的發展需借助全體信管人的共同智慧，創造學科發展新格局。

作者貢獻說明

潘禹辰：提出文章思路框架，撰寫論文；

呼瑋：采集數據，撰寫論文；

楊建梁：思路框架優化，采集數據；

徐璐：整理數據，修改論文；

盧小賓：思路框架優化，指導論文撰寫。