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关键词： 高职学生   信息化   信息素养   教育路径  

摘要： 信息素养是高职学生综合素质的重要组成部分,提高高职学生信息素养水平是培养现代化信息人才的需求。信息素养的内容主要包括信息意识、信息技能、信息品质、信息利用和创新。通过剖析目前高职学生信息素养教育存在的问题,提出信息素养教育的具体路径:一是搭建校园"云平台",创造便捷的信息素养教育环境;二是构建"公共必修课+专业课+讲座"的信息素养教育课程体系;三是改革传统的教学方法,实施信息化课堂教学模式;四是发挥学校图书馆在信息素养教育中的独特地位。

关键词： 研究性教学模式   信息检索课   情景模式   教学改革  

摘要： 研究性教学模式是构建主义理论下的教学法之一。在这种教学模式下，改变了过去以教师为主的传统教学环境，主要以学生为中心，而教师主要充当“授人以渔”的组织者和启发者，通过研究性教学模式中的情景模式法，充分调动学生的积极性、创新性，同时也更大程度上促进信息检索课教学改革。

关键词： Big6   信息问题解决模式   信息检索课   教学模式   教学案例分析   Big6  

摘要： 介绍了Big6信息问题解决模式,阐述了Big6在信息检索课教学案例分析中的应用,对于Big6信息检索课的教学模式进行了思考。

关键词： 高校图书馆   教育职能   信息素养教育   新媒体时代  

摘要： 从教育方式互动性、教育内容专业性、教育媒介信息化等方面,阐述了我国高校图书馆信息素养教育存在的问题,探讨了新媒体时代高校图书馆信息素养教育的职能转变,提出了新媒体时代高校图书馆信息素养教育的发展目标。

关键词： 师范生   信息素养   教育技术技能  

摘要： 随着信息时代的到来,多媒体技术的发展日新月异,对于社会经济、文化和教育等各方面都带来了改变,特别是给大中小学的教育教学带来了新的思路。各高校要积极响应国家的"教育信息化建设工程",从师范生的职业素养培养入手,提高他们对于信息化教学的掌握能力,为国家培养能够适应新型教育发展需要的、具备良好信息素养的教师队伍。

关键词： 信息素养   嵌入   《内经》   学科馆员  

摘要： 专业课教学中嵌入信息素养教育是指图书情报专业人员在专业课程教学嵌入信息素养教育的过程。文章采取协同教学模式,在《内经》课的教学改革中嵌入信息素养教育,就嵌入的方式和嵌入的实践进行探索和总结,以期为提高中医药文献检索课教学效果提供参考。

关键词： 信息学   研究  

ISBN: (纸本)9787510087219

摘要： 本书系统地阐述了信息素养的基本理论和实际技能，深入介绍了网络信息资源的检索与利用及学术论文的写作，为读者学习利用现代信息技术，全方位获取信息和论文写作提供了相关的知识。全书共分十个章节，第一章主要介绍了信息素养的基本要素及信息素养教育的开展；第二章主要介绍了文献类型、信息检索意义、检索语言和检索策略等；第三章主要介绍了计算机检索原理、计算机检索技术和检索式的的构造等；第四、五章主要介绍了国内外重要数据库的检索方法和检索实例；第六章主要介绍了专利、标准、学位论文等特种文献的检索方法；第七章主要介绍了网络信息资源的检索……

ISBN: (纸本)9787568003162

关键词： Algorithms   Experimentation  

摘要： This work explores how internal representations of modern statistical machine translation systems can be exploited for cross-language information retrieval. We tackle two core issues that are central to query translation: how to exploit context to generate more accurate translations and how to preserve ambiguity that may be present in the original query, thereby retaining a diverse set of translation alternatives. These two considerations are often in tension since ambiguity in natural language is typically resolved by exploiting context, but effective retrieval requires striking the right balance. We propose two novel query translation approaches: the grammar-based approach extracts translation probabilities from translation grammars, while the decoder-based approach takes advantage of n-best translation hypotheses. Both are context-sensitive, in contrast to a baseline context-insensitive approach that uses bilingual dictionaries for word-by-word translation. Experimental results show that by "opening up" modern statistical machine translation systems, we can access intermediate representations that yield high retrieval effectiveness. By combining evidence from multiple sources, we demonstrate significant improvements over competitive baselines on standard cross-language information retrieval test collections. In addition to effectiveness, the efficiency of our techniques are explored as well.