信息检索与循证医学关联教学的实证研究

将循证医学理念引入医学信息检索教学,探寻两者有效结合的教学模式,为提升学生的信息素养与临床循证能力提供借鉴与参考。采用实证研究的方法,以本校专业学位研究生为研究对象,在剖析循证医学—元素养—医学信息检索的内涵及关联关系基础上,明确教学理念,开展教学设计与教学实践。构建的“一体多维”教学模式,促进了自主学习与探究式学习有效结合,确实有效地增强了学生的循证意识,提升了学生的信息素养与循证能力,达到较良好的教学效果。     

省级公共文化云微信用户持续使用意愿研究

对省级公共文化云微信用户的持续使用意愿进行研究,探索影响用户持续使用意愿的主要因素。以S—O—R理论为逻辑框架,整合ECM—ISC和D&M理论模型,同时引入沉浸体验变量,建立研究模型。通过问卷对“江苏公共文化云”微信用户进行持续使用意愿调查,再利用SPSS 26.0和AMOS 26.0软件对模型中所含变量与假设进行验证。用户满意度和感知有用性是影响省级公共文化云微信用户持续使用意愿的主要因素;期望确认度显著影响感知有用性和沉浸体验,间接影响用户满意度;服务质量显著影响期望确认度,间接影响感知有用性和沉浸体验;信息质量对感知有用性、期望确认度和沉浸体验的影响未能通过验证。     

数字人文视角下的非物质文化遗产文本自动分词及应用研究北大核心CSSCI

文本自动分词是非物质文化遗产相关数字人文研究的基础与关键步骤,是深度发掘非遗内在信息的前提。文章构建了国家级非物质文化遗产项目申报文本自动分词模型,探究了融入领域知识的机器学习模型CRF、深度学习模型Bi-LSTM-CRF和预训练语言模型BERT、RoBERTa、ALBERT在非遗文本上的分词性能,并对比了通用分词工具HanLP、Jieba、NLPIR的效果。在全部14种模型中,RoBERTa模型效果最佳,F值达到了97.28%,预训练模型中ALBERT在同等条件下训练速度最快。调用分词模型,构建了非遗文本领域词表和全文分词语料库,对非遗文本词汇分布情况进行了分析挖掘。开发了中国非物质文化遗产文本自动分词系统(CITS),为非遗文本自动分词及分词结果的多维可视化分析提供了工具。     

面向知识赋能的档案数据化编研:新逻辑及其实现

数据驱动下档案业务面临着全面转型,其中档案编研也将从依赖纸质材料、人工编排、手工书写的传统状态,转向依赖档案数据、自动或半自动化编排、机器书写的数据化状态,以解决传统编研在选材对象、加工方式和成果发布等方面的困境,改变档案编研固化、单维、线性、封闭的特征,而真正走向流动、多维、关联和开放,实现档案内容的快速增值与知识转化。以中国石油档案的数据化编研为案例,分析传统档案编研的基本流程如何迁移至编研系统或平台中,形成流畅的、人机互动的档案数据化编研流程,而具有七大功能模块的档案数据化编研系统功能参考模型,则为更多场景下的档案数据化编研提供了可复用方案。未来在充分的主体协同、齐全的系统架构、完善的标准体系、深度的数据转型和有效的人才培养保障下,档案数据化编研将更好地服务于社会知识生产、传播与服务,为知识社会发展赋能。     

基于多主体交互的混合学习环境感知与投入分析北大核心

混合学习逐渐成为技术与教学融合的新常态,其学习体验呈现独特的跨情境变化规律。然而,传统自我报告方法很难捕获这种波动。据此,研究依托多主体交互的混合学习场景,采用经验取样法、传统自我报告法,以H高校两个班144名职前教师为研究样本,对混合学习中个体的学习环境感知、投入的状态(情境投入)与特质(整体投入)进行纵向数据采集,并采用描述性统计、时序分析、单因素重复测量方差分析等统计方法,探索学习环境感知及投入的波动规律。研究发现:(1)关于自由度及负担的感知,与后测(整体感知)相比,课前线上学习自由度偏低、课业负担偏重;(2)关于同伴交互的感知,与课前线上感知相比,课中线下组内交互感知偏低、组间交互偏高;(3)关于行为及认知投入,与课前线上投入相比,课中线下行为投入偏低、认知投入偏高。最后,研究在理论和实践层面,提出了优化个体混合学习体验、促进个体的深层次投入的若干建议。     

殊途如何同归?——不同复杂度混合教学实践效果的分析

教学效果是评估教学质量的重要指标,系统分析和比较不同方式或类型的线上线下混合教学的效果在混合学习广泛开展的当下,成为教育管理者、教师和学生们普遍关注的话题。本研究采纳四种不同复杂度混合学习方式的教学实践过程和学习活动实施案例,通过分析线上学习时间的分布、线上学习行为与混合学习成效的相关性、学习者对混合学习的满意度,讨论不同复杂度混合教学实施的特点和效果,发现:①不同复杂度混合教学的设计侧重点有所不同,可根据课程和教学需求合理选择适合的实施方式;②在四种复杂度的混合学习中学生满意度都很高,可行性强,且不存在一种混合学习方式优于其他任何一种混合学习方式的情况;③在线上线下混合学习过程中,在线学习行为和活动与课程学习成效显著相关,有利于学生取得较好的学习效果。     

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。     

高校图书馆数字资源配置多目标协同动态评价模型与实证分析

文章在建立数字资源配置多目标协同评价指标体系的基础上,构建了基于灰色关联投影法的资源配置多目标动态评价及障碍因子诊断模型,并以昆明理工大学图书馆2012—2020年数字资源配置的动态变化对模型进行了实证分析。实证表明:研究对象的多目标协同评价水平在研究期内缓慢提升,子目标之间的协调性逐渐增强,重心由内容评价逐渐转向使用评价;内容评价在整个研究区间内处于快速上升状态,系统评价是先快后慢地上升,使用评价是先慢后快地上升,成本与服务评价则一直处于缓慢上升状态;影响资源配置多目标动态评价的障碍因子类别、数目及障碍度都处于动态变化中,历年障碍因子总体上由内容与系统评价向使用与成本评价类因子转变。     

基于主题模型的文本分类算法性能比较SSCI

文章利用LDA模型进行文本降维和特征提取,并将传统分类算法置于集成学习框架下进行训练,以探讨是否能提高单一分类算法的分类准确度,并获得较优的分类效果,使LDA模型能够发挥更高的性能和效果,从而为文本分类精度的提高服务。同时,以Web of Science为数据来源,依据其学科类别划分标准,建立涵盖6个主题的实验文本集,利用Weka作为实验工具,以平均F值作为评价指标,对比分析了朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法4种传统分类算法以及AdaBoost、Bagging、Random Subspace 3种集成学习算法的分类效果。从总体上看,通过“同质集成”集成后的文本分类准确率高于单个分类器的分类准确率;利用LDA模型进行文本降维和特征提取,将朴素贝叶斯作为基分类器,并利用Bagging进行集成训练,分类效果最优,实现了“全局最优”。