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71.
“图书馆学概论”课程思政元素体系构建 总被引:1,自引:0,他引:1
[目的/意义] 在课程思政教育改革背景下,构建"图书馆学概论"课程思政元素体系,能够进一步提升图书馆学课程德育价值,将立德树人根本任务落到实处。[方法/过程] 采用内容分析法和访谈法获取"图书馆学概论"课程中蕴含思政内容的数据资料,借助NVivo12软件对数据资料进行编码和分析,提炼"图书馆学概论"课程思政元素。对初步研究结果进行两次专家访谈,基于专家意见构建"图书馆学概论"课程思政元素体系。[结果/结论] "图书馆学概论"课程思政元素体系主要包括理想信念、品德修养、专业精神、个人发展4个一级元素,政治认同、国家认同等15个二级元素,以及道路认同、理论认同等35个三级元素。 相似文献
72.
[目的/意义] 以西方画作为切入点研究西方阅读史的发展历程,探究图像视角下西方阅读史的发展特点,实践以图证史的研究路径,为中国阅读史的研究提供借鉴。[方法/过程] 以588幅阅读主题的西方画为研究对象,使用图像分析法,在梳理和描绘图像视角下西方阅读史发展演变的基础上,分析不同时代对阅读行为认知的演变,最后总结图像视角下的西方阅读史特征。[结果/结论] 图像视角下的西方阅读史具有以人物为中心进行叙述的特征,宗教主题的阅读贯穿始终。使用绘画作品进行阅读史研究应该考虑时代因素、绘画目的和艺术加工程度的影响。 相似文献
73.
艰涩的古汉语文法和线性的内容呈现方式是普通读者从史籍原文获取所需信息的两大障碍。该问题的解决需要实现史书知识重组与形式再造,即支持从时间、人物、地点等多个维度出发获取史书中的知识,并以图结构的方式呈现所返回的结构化知识以及对应的史书原文,从而在降低相关信息的获取与理解难度的同时,拉近读者与史籍原文的距离。然而,目前基于史书原文获取结构化知识的研究较少,已有研究自动化程度较低,且多在可视化呈现上与史书原文相割裂。因此,本研究提出并实现了史书多维知识重组与可视化系统,该系统包括史书多维知识建模、基于古籍智能处理技术的史书多维知识库自动构建与多维知识可视化三部分。最终将该系统应用于我国第一部纪传体史书《史记》,实现了其以人物、时间、地点、社会集团、职官等不同维度为中心的自动重组与可视化。 相似文献
74.
结合曾经出现的典型科技期刊泄密事件,简要分析了科技期刊领域存在保密问题的原因及产生的深刻教训。阐述了新时代科技期刊应该更加重视保密工作的意义,它是国家大安全观、护航经济稳定发展和科研自身可持续发展的必然要求。从提高办刊人员保密意识、制定可行措施和加强监管引导3 个方面,对科技期刊加强保密工作提出可行性建议。 相似文献
75.
公共图书馆的兴起与发展离不开政策的推动。文章以重要公共图书馆国家政策的文本为基础,采用历史研究法和文本分析法,将我国当代公共图书馆国家政策重要思想发展历史划分为3个阶段:萌芽时期(1949-1980)、深化时期(1980-2006)、高潮时期(2006-)。在此基础上梳理各时期政策的重要思想,并从内部和外部角度分析引起政策思想变迁的原因,最后从基本性质、主要功能、建设模式、核心价值维度总结我国公共图书馆国家政策思想的演变走向。 相似文献
76.
对中国古代档案史丛书史料展开具体研究,有利于展现丛书史料价值的独特性。整体概述、择要介绍丛书史料,归纳得出中国古代丛书保存档案史史料的优势与局限性。谈及丛书史料应用情况,主要对丛书史料的双重属性问题和丛书史料的应用量、应用书籍以及误引书名问题做具体分析。总体来说,丛书中的档案史史料内容较丰富,价值较高,仍有较大发掘空间。 相似文献
77.
洪奭周所著《洪氏读书录》,选录书籍的标准混杂,且背离推荐初衷,有违推荐书目录的著录原则。然正因其取舍纠结,著录书籍甚繁,可藉此考察洪奭周所见中国与朝鲜书籍,还原其阅读视野。通过洪奭周所撰各书提要,亦可探赜其对中原历代学术风尚的真实宗尚。 相似文献
78.
红色档案是我国优秀传统文化与革命文化的主要展现载体,其与"四史"学习教育有共同的内核,将红色档案融入"四史"教育中,将进一步展现出"四史"的精神风貌。本文立足于党史学习教育,从红色档案出发,分析其与"四史"教育的同属性、同一性和同向性,并基于此分析新时期红色档案融入"四史"教育面临的机遇和挑战,从而深入探究将红色档案融入"四史"教育的多维路径。 相似文献
79.
80.
[目的/意义]合理预测科研领域的潜在合作关系有助于优化资源配置,提升科研产出效率。从科研网络出发的潜在合作预测研究日益增长,需要系统总结。[方法/过程]在CNKI和Web of Science中检索并筛选出基于科研网络的潜在合作关系预测方法的研究,从年发文量、期刊分布对目标文献集进行统计分析。使用内容分析法,梳理出预测潜在合作关系的一般流程,描述步骤中的方法。[结果/结论]潜在合作关系预测一般流程为网络构建、特征提取与表示、合作预测和预测结果评价,其中构建的网络可分为同质网络、异质网络和二分网络,特征提取和表示可分为节点内容特征和网络结构特征,合作预测的方法主要有基于相似性的方法和基于机器学习的方法,预测结果评价的指标为AUC、Precision和Ranking Score;现有方法的局限性启示了未来潜在合作关系预测的发展方向。 相似文献