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随时随地竞争性强化学习与策略先验
本文研究了任何时间竞争性马尔可夫决策过程（A-CMDP）的问题。现有在受约束的马尔可夫决策过程（CMDP）上的现有作品旨在优化预期的奖励，同时将预期成本限制在随机动态上，但是特定情节中的成本仍然不令人满意。相比之下，A-CMDP的目标是优化预期的奖励，同时保证任何情节的每轮有限成本与之前的政策。我们提出了一种新算法，称为任何时间竞争力的增强学习（ACRL），可以保证任何时间的成本限制。遗憾的分析表明，该政策渐近与任何时间竞争性约束下可获得的最佳奖励匹配。有关碳智能计算的应用实验，可以验证ACRL的奖励性能和成本约束保证。
高等教育和学术中的人工智能
根据大学和研究图书馆协会 (ACRL) 的 2023 年环境扫描，高等教育的关键主题和趋势之一是“新兴技术”，其中包括人工智能 (AI)。2023 年环境扫描指出，ChatGPT 和 Dall-E 等人工智能技术的快速增长和投资增加，并引用了数字新闻项目报告中的估计，即“自动化或半自动化媒体将在未来几年产生‘所有互联网数据的 25%’”(Newman，2023 年，ACRL 引用，第 37、39 页)。从印刷机到电子书，任何新的学习技术或技术产品都受到了兴奋、乐观、恐惧和怀疑的混合欢迎。人工智能有能力使学术图书馆的运营更加高效，并可以帮助学生创作内容。同时，人工智能有能力
创新技术及其在学术中的应用...
大学与研究图书馆协会 (ACRL) 发布了一系列案例研究，探讨了人工智能在学术图书馆中的兴起。在这项工作中，Hervieux 和 Wheatley (2022) 将人工智能定义为“开发机器来完成任务并重现人类通常看到的思维过程；这种智能行为的模拟不同于其他自动化，因为它需要计算机使用人类推理或思考来执行任务”（第 ix 页）。机器学习 (ML) 是人工智能或其自身领域的一个子集，是指计算机算法“观察和检测数据中的模式，以便能够根据所述数据预测未来的决策和结果”的能力（Hervieux & Wheatley，2022，第 ix 页）。通过这种流畅且易于理解的人工智能和机器学习定义，ACRL 编辑的卷说明了信息专业人员如何在工作中采用新技术。它包括 12 个 AI 计划案例研究，涉及用户服务、收藏和发现，以及两篇探讨未来应用中的伦理影响和机器信息行为的讨论文件。表 1 总结了这 12 个案例研究。这些案例研究的重要观察包括图书馆员在建立 AI 素养计划中的关键作用、合作机会、社区参与、强调信息专业人员参与数据培训和系统开发，以及倡导公平、多样性和包容性。
访问服务图书馆管理框架
简介 此框架是全美无障碍服务专业人员 1 历时三年努力的结晶，旨在定义和描述无障碍服务图书馆学框架。ACRL 无障碍服务兴趣小组成立于 2016 年 7 月，通过多步骤流程完成了此项工作，首先讨论并起草了一项指控（附录 A）。经过 2018 年 ALA Midwinter 的小组讨论，IG 确定了框架的四个主要部分 2 。随后，该小组成立了四个焦点小组，每个小组由七名成员组成，每个小组由志愿者担任主席，负责讨论每个部分。每个焦点小组的未编辑草稿均已提交，以便在 2018 年的 ALA 年会上以及通过 ACRL 无障碍服务兴趣小组邮件列表进行进一步审查和讨论。本文档是这 31 名个人的集体劳动成果，以及过去 18 个月来来自全国各地无障碍服务专业人员的反馈、建议和鼓励。这个框架应该引起 Access Services 内部和外部学术图书馆员的兴趣，因为它旨在帮助塑造、定义和解释图书馆学这一分支的范围，因为它继续为 21 世纪的大学或研究图书馆提供基本服务和监督核心图书馆功能。虽然 Access Services 的概念并不新鲜，但这个框架建立在过去 25 年中几个个人、团体和提交的报告的基础上，并希望带来一个具体的框架，在可预见的未来继续建立、扩展和更好地定义这一专业化。本报告由以下人员如实提交： Brad Warren，辛辛那提大学 — 框架倡议联合主席 DaVonne Armstrong，托马斯·杰斐逊大学 — 框架倡议联合主席 Amy Boucher，哈佛大学 — 访问服务兴趣小组前任记录员 James Harper，维克森林大学，框架第一部分主席 Cindy Pierard，新墨西哥大学，框架第二部分主席 Jean Thoulag，夏威夷马诺阿大学，框架第三部分主席 David Ketchum，俄勒冈大学，框架第四部分主席
啊哈！以学生的声音为中心，以更好地了解教学计划
在北肯塔基大学（NKU），教授图书馆员试图振兴图书馆信息素养教学计划的评估实践，并采用了广泛的方法，该方法将在大学和研究图书馆协会（ACRL，2015年）中为高等教育框架中介绍的六个框架中的学生学习。相互联系的框架反映了信息素养教育的核心概念，没有一个框架本来没有特权。然而，在设计信息素养教学或计划成果时，教学图书馆员可能会发现自己强调了一些概念而不是其他概念。框架作者写道，该文档从未打算具有规定性，对于某些图书馆员来说，在他们的教学工作中仅关注一两个框架可能是故意的。另一方面，对某些框架的过度强调可能不是故意的，也不是通过教图书馆员来理解的，尤其是当大多数信息素养教学发生在一次性的环境中并跨越学术水平和学科时。
构建人工智能素养框架：教学图书管理员的观点和当前的信息素养工具
随着围绕 ChatGPT 等生成式 AI 工具的讨论越来越多，图书馆员现在面临着学生用来抵消研究和写作任务的可访问 AI 技术。信息素养框架和标准传统上帮助图书馆员规划他们的教学课程；然而，这些结构并没有解决人工智能问题。许多由图书馆员领导的研讨会已经开始出现，以帮助学生创建聊天提示、验证 ChatGPT 提供的信息并批判性地使用人工智能工具。虽然围绕 ACRL 信息素养框架及其中 AI 的位置已经开始了一些讨论，但我们提出，需要一个新的框架来解决人工智能的所有复杂性。本白皮书旨在报告对教学图书馆员关于人工智能素养的采访。通过对访谈的分析，我们将确定与人工智能相关的主要主题和关注点，并制定一个强大的人工智能素养框架。白皮书的读者应该更好地了解人工智能素养在信息素养教学中的地位，并能够使用严格的结构来规划自己的干预措施。
通过分析和综合技能开发后疫情时代高等教育的信息素养评估工具
1 印度尼西亚三宝垄迪波尼戈罗大学人文学院图书馆学系摘要。信息素养是获取、分析和利用信息的技能的集合。这些技能在充斥着印刷和数字信息的生活中变得非常重要。信息素养技能也已成为学校和教育中不可或缺的一部分，但信息素养仍然很抽象，因此很难衡量。本研究旨在解释大学和研究图书馆协会 (ACRL) 的《高等教育信息素养框架》中包含的参考标准，并开发测量信息素养技能的工具，以及验证工具。该工具旨在通过以下标准评估分析和综合抽象科学著作的能力：(i) 信息源的选择、(ii) 主题的选择、(iii) 主题的评估和 (iv) 引用技能。该工具验证使用行动研究方法，涉及 120 名本科生，包括一年级学生和最后一年的学生。 1 引言 然而，全球通信过程导致了新的教育模式的出现，这主要归功于信息和通信技术 (ICT) 的发展。尽管以前的教学侧重于教师指导和学生学习，但现在的教育模式更注重主动学习。这种情况迫使参与教学过程的参与者的角色发生变化 [1]，[2]。学生不再是一个死记硬背学习材料的被动主体。然而，学生必须具备一系列能够连贯地获取信息的技能和能力。信息素养基于一系列能力和技能，其中一些是通用的，另一些是每个学科独有的，与学生在最佳条件下自学所需的技能有关。欧洲高等教育区 (EHEA) 致力于协调和建立欧洲大学研究之间的一体化，它提出了高等教育理念的转变，以强调学习资源的专业管理，而不是单纯的知识积累 [3]，[4]，[5]。 Tuning1 项目就是为实现这些目标而创建的，重点关注教育框架和研究内容。该项目定义了 30 项能力，称为横向或通用能力。近年来，能力和技能型教育这一主题在信息科学 2 中变得越来越重要。它导致了一条称为信息素养的研究路线，该路线侧重于使用信息的能力（搜索、组织、处理、表示和管理）。虽然
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