面向情报学课程设置的数据科学技能素养自动抽取及分析研究
作者机构：南京农业大学信息科学技术学院江苏南京210095 南京大学信息管理学院江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210093
基 金：国家社会科学基金重大项目"情报学学科建设与情报工作未来发展路径研究"的成果之一 项目编号:17ZDA291
出 版 物：《情报理论与实践》 (Information Studies:Theory & Application)
年 卷 期：2018年第41卷第12期
页 码：61-66页
摘 要：情报课程是情报学教学体系的核心和灵魂,是新的情报学人才培养模式的基础。在大数据、数据科学、人工智能发展的大环境下,数据学科与情报学之间存在很多共同点和交叉点,尤其是在对相应工作者所具有的技能素养上。文章通过对数据科学招聘信息中出现的人才技能素养实体的抽取,探究指导情报学学科紧跟时代发展潮流的课程设计内容。通过对招聘网站中数据科学相关工作岗位公告的抓取,经人工标注10534条公告数据,构建了基于预训练字嵌入的BI-LSTM-CRF神经网络的技能素养实体自动抽取模型,并在开发集中取得最高调和平均值85. 04%的效果。文章利用最优模型在11508条招聘公告中进行实体自动抽取,分析抽取结果,并围绕数据科学技能素养要求为情报学课程发展提出了适当建议。
学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 0401[教育学-教育学类] 04[教育学] 120502[120502] 040102[040102]
核心收录：
D O I：10.16353/j.cnki.1000-7490.2018.12.011
馆 藏 号：203441628...
