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关键词： 新技术   高校图书馆   信息素养教育  

摘要： 新技术环境下,传统的信息素养内涵正在向数据素养深化。本文从信息素养与数据素养的概念演变出发,探讨了信息环境的改变对图书馆用户教育的影响,提出新技术环境下高校图书馆应该从施教者、受教者和制度三个方面做出变革,加强馆员队伍建设,激发用户内动力,建立信息素质评价标准。

关键词： 微课   信息素养教育   图书馆   大学生  

摘要： 基于微课的高校图书馆信息素养教育是以微视频为主要载体,基于校园网络运行的,在图书馆、教室、电子阅览室等多个地点,在任何时间段,支持多种学习、交流方式的微型泛在化信息素养教育.它具有短小精干、主题明确、交互性强、应用广泛、自主互动、可扩展性强等特点,为大学生信息素养教育工作的创新提供了新的途径.

关键词： 信息素养教育   创新能力培养   大学生   经济社会发展   课程体系  

摘要： 信息成了经济社会发展的重要因素。大学生是国家的栋梁,想要在创新方面有所发展,需要接受信息素养教育。本文论述了信息素养与创新能力的相互关系;分析了我国大学生信息素养存在的问题;在此基础上从加强协同育人、优化课程体系、加强队伍建设、转变图书馆职能、与校园文化相结合等角度提出了加强信息素养教育来提升创新能力的举措。

关键词： 大学生   信息素养教育   教育策略  

摘要： 大学生信息素养教育定位既是对高校开展信息素养教育现状及未来发展远景的描绘,也是深化大学生信息素养教育改革、建立大学生信息素养教育有效机制及模式的核心问题。实施好大学生信息素养教育需要在分析现状基础上进一步理清定位原则,并在遵循原则的基础上从心理学、社会学、文化学、方法学等几个视角进行定位探索。

关键词： 高校图书馆   信息素养教育   调研分析  

摘要： 18家图书馆合作,通过网络问卷调查的形式,对国内高校图书馆信息素养教育的教学硬件与师资的基本信息、面向本科生开设的信息检索课程、面向研究生开设的信息检索课程、新生培训、专题培训讲座、"嵌入式"教学、开展各项信息素养教育活动等七个方面进行了调研分析。调研结果显示,高校图书馆信息素养教育现状的总体情况较好,针对主要的六种教育模式存在的一些问题,该文提出了应对的建议。

关键词： 创客教育   信息素养   要素分析   内容体系   融合模式  

摘要： 创新是时代要求,也是图书馆转型的内在动力。阐释了创客教育对图书馆信息素养教育的启示,分析了创客教育与图书馆信息素养教育融合的模式要素,进一步探究了创客教育与图书馆信息素养教育融合的内容体系,最后提出完善创客教育与图书馆信息素养教育融合模式的建议,以促进二者的融合发展。

关键词： 高校图书馆   版权素养   信息素养教育  

摘要： [目的/意义]当高校图书馆面临着教育信息化改革浪潮时,相关的版权工作水平却不足以支撑其工作内容和方式的深刻改变。[方法/过程]文章提出"版权素养"的动态概念,从语词和法学两个视角探讨版权素养的特点和内容;并根据图书馆版权工作的性质概括版权素养的要素。通过论述版权素养与信息素养的关系,提出二者之间具有在教育目标上的融合性以及对象上的统一性,版权素养教育是信息素养教育的重要组成内容,是信息素养教育完善的重要路径。[结果/结论]有鉴于高校图书馆版权素养的现实意义,文章认为应当从人才引进、意识培养、专业理性支持和构建科学的版权素养教育体系等方面开展版权素养教育工作。

关键词： 政府信息   信息公开   信息检索   信息素养教育   大学生  

摘要： 政府信息在学术研究中具有信息量大、可信度高、时效性强的特点,提高大学生搜集政府信息的能力有助于改善大学生论文论据匮乏、论证不力的现状。大学生可赴图书馆查阅或向行政机关征订、索取纸质政府信息,亦可利用政府门户网站、搜索引擎及各类数据库获取网络政府信息。高校图书馆也应积极为学生创造条件,构建服务平台、整合各类资源、提升馆员素质,以期最大限度地满足学生获取政府信息的需求。

关键词： Information retrieval   language model   salient semantic analysis   Wikipedia   document model  

摘要： Recently, many Wikipedia-based methods have been proposed to improve the performance of different natural language processing (NLP) tasks, such as semantic relatedness computation, text classification and information retrieval. Among these methods, salient semantic analysis (SSA) has been proven to be an effective way to generate conceptual representation for words or documents. However, its feasibility and effectiveness in information retrieval is mostly unknown. In this paper, we study how to efficiently use SSA to improve the information retrieval performance, and propose a SSA-based retrieval method under the language model framework. First, SSA model is adopted to build conceptual representations for documents and queries. Then, these conceptual representations and the bag-of-words (BOW) representations can be used in combination to estimate the language models of queries and documents. The proposed method is evaluated on several standard text retrieval conference (TREC) collections. Experiment results on standard TREC collections show the proposed models consistently outperform the existing Wikipedia-based retrieval methods.