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TOE-H框架下算法风险影响因素指标体系构建与关键因素识别
1
作者 孟玺 尚硕 郭亚军 《图书馆论坛》 北大核心 2025年第12期108-119,共12页
识别算法风险关键影响因素,分析影响因素间的交互关系,对构建科学合理的算法风险治理体系具有重要意义。文章在技术-组织-环境(TOE)框架的基础上结合人员(Human)因素构建TOE-H组合模型,基于文献分析法和德尔菲专家法建立算法风险影响因... 识别算法风险关键影响因素,分析影响因素间的交互关系,对构建科学合理的算法风险治理体系具有重要意义。文章在技术-组织-环境(TOE)框架的基础上结合人员(Human)因素构建TOE-H组合模型,基于文献分析法和德尔菲专家法建立算法风险影响因素指标体系,并运用决策实验室法(DEMATEL)和解释结构模型(ISM)方法对算法风险影响因素之间关系进行定量分析,探究各因素的影响力及关键性,构建影响因素间的层级结构模型。结果表明,20个影响因素中资本利益主导、法律规制手段、算法伦理规范、算法评估机制、算法智能依赖、开发者认知偏差、算法素养水平是最具影响力的关键因素,在层级结构模型中,法律规制手段、算法伦理规范、算法评估机制、开发者认知偏差、算法素养水平属于根源因素,资本利益主导、算法智能依赖属于表层因素。文章基于研究结果提出了相应的治理策略。 展开更多
关键词 算法风险 toe-h框架 DEMATEL-ISM 算法治理 影响因素识别
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基于TOE-H框架的高校图书馆员AI素养教育能力提升机制研究
2
作者 丁晓 阎婷婷 《图书情报导刊》 2025年第12期1-7,共7页
人工智能技术的迅速发展正推动高校图书馆向智慧化服务转型,馆员AI素养教育能力的提升成为关键。基于技术—组织—环境—馆员(TOE-H)框架,系统分析当前面临的突出问题:技术层面,AI教育应用成熟度低、资源整合不足与伦理争议;组织层面,... 人工智能技术的迅速发展正推动高校图书馆向智慧化服务转型,馆员AI素养教育能力的提升成为关键。基于技术—组织—环境—馆员(TOE-H)框架,系统分析当前面临的突出问题:技术层面,AI教育应用成熟度低、资源整合不足与伦理争议;组织层面,传统教育模式僵化、资金与人才缺乏;环境层面,缺乏统一能力标准与培训平台;馆员层面,AI工具接受度低、应用信心不足。针对上述问题,提出四维协同提升机制:技术上开发智能问答与个性化推荐系统,组织上加强AI技能培训与激励政策,环境上推动行业标准建设与需求对接,馆员层面强化创新意愿与使用信心。 展开更多
关键词 toe-h框架 高校图书馆员 AI素养 能力提升机制
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