摘要：引言。当前,传统教学模式在交叉学科教学中缺乏明确的知识关联性,难以满足新时代教学需求。为此,提出一种基于知识图谱的贯通式案例教学模式。该模式首先构建教学案例库,为知识图谱的构建奠定基础,随后依托知识图谱设计案例教学模式。

摘要：数据科学的发展使传统意义上的柔性管理向数据科学视域下的柔性管理转变。具体而言,要关注数据科学发展与信息技术迭代,持续赋能柔性管理的理论创新与实务应用;深化业界与学界的信息共享与跨界合作,构建网络化的柔性管理研究团队;重视柔性管理中蕴含的数字人文思想,深入探索情感力量在组织管理中的作用;拓展数据要素在柔性管理全流程中的应用场景,充分发挥数据要素的应有价值;注重数字伦理问题带来的潜在风险,用配套制度实现对柔性管理的科学监管;建设数据管理共享服务平台,突出政府顶层设计对柔性管理的引领和保障作用;强化组织的责任意识,促进算法在组织柔性管理中的良性发展。

摘要：通过地理信息大数据基础设施的项目经验,借鉴现代物理学、地球物理学等现有学科一般研究模式,对数据科学的研究模式进行科学研究的类比分析,提出一种在大数据时代与目前国情、政策及生产力条件下的科学研究需求与水平相适应的数据科学研究模式,并基于该模式,对"互联网+"研究与应用中的相关模式进行初步探讨。希望在目前的数据科学发展水平下,探讨出一种相对适应当今社会生产力发展水平的大数据研究与应用的一般模式,初步解决如何开展大数据研究与应用的问题。

摘要：大数据技术和数据科学为现代情报学的学科体系设计和学科特色回归提供了必要性和可能性。从人们对数据科学的认知和社会对数据科学类人才的需求角度来看,现代情报学也需要积极探索新时期的新发展方向。文章结合大量文献整理和理论分析,对比分析了情报学与数据科学的区别和联系,重点从学科研究方法和学科教育内容两个角度探索了相关的学科建设思路。数据科学在情报学教育目标的重定位、教育内容的重设计和人才培养的新要求等多个角度可以为现代情报学学科发展提供有益的改革方向参考,不仅有助于改变传统情报学学科固有的一些陈旧内容和方法,而且有助于情报学更好地适应新时期包括国家战略层面和社会应用层面的多方面现实需求。文章系统地从学科对比分析的角度,认为在明确情报学研究对象和研究目标的情况下,数据科学可以成为现代情报学学科发展的重要助力和研究方向。

摘要：系统而全面地回顾第8届数字保管国际会议(IDCC2103),围绕"基础设施、情报、创新:启动数据科学的研究历程"的主题,与会者对机构和国家层面的研究数据管理、知识库/数据存档库、云服务、教育和培训、机密性/开放性研究数据、格式/标识符、交叉学科数据、艺术与人文科学数据、格式/元数据、数据出版等主题进行详细、深入而广泛的介绍、分析和讨论,呈现该领域的一系列理论与实践方面的研究成果、现状及挑战等。

摘要：[目的/意义]旨在分析图书情报学科视角下数据科学教育的核心特征,有助于图书情报学科向数据科学融入的同时把握学科自身的核心优势,并彰显专业及人才培养特色。[研究设计/方法]通过归纳分析,凝练了数据科学的学科内涵及其与图书情报学科的相关关系,总结了全球图书情报学科开展数据科学教育的现状及其核心特征。[结论/发现]数据科学与图书情报为两个独立学科,但交融趋势明显。图书情报学科正成为全球开展数据科学教育的重要力量;“以人为本”是图书情报学科视角下数据科学教育的核心特征,为培养兼具创新技术方法与深厚人文关怀的数据科学人才奠定了基础。[创新/价值]系统总结了图书情报学科视角下数据科学教育的核心特点与优势,为我国图书情报学科在积极融入数据科学过程中把握自身优势、完善数据科学教育体系、提升数据人才培养效能提供借鉴。

摘要：数据科学是大数据时代催生的新兴学科,文章梳理图书情报视角下数据科学的研究进展,从学科建设、专业教育、职业教育以及工具、技术与应用等角度剖析图书情报学科领域内数据科学的发展现状,探讨在新文科建设背景下图书情报学科的发展路径和价值导向,强调既要让数据科学成为图书情报学科新的契合点和增长点,也要在发展中做到守正创新。

摘要：[目的／意义]数据科学作为一个融合诸多领域的新兴交叉学科正在快速形成。从数据科学招聘的公告信息中，抽取出相应的实体知识不仅有助于从市场的角度了解数据科学的发展动态，而且有助于改进数据科学教学的内容。[方法／过程]基于各大招聘网站职位招聘公告，结合情报学的数据获取、标注和组织方法，构建数据科学招聘语料库并从中抽取相应的实体进行分析与研究。[结果／结论]在搜集到的11000篇经过标注的职位招聘公告语料的基础上，基于Bi-LSTM-CRF、CRF和Bi—LSTM模型，对数据科学招聘实体的抽取任务进行性能的对比，确定最终的数据科学招聘实体自动抽取模型，设计数据科学招聘实体自动抽取平台，并构建数据科学招聘实体网络。

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。

摘要：数据智能时代,数据科学相关课程在信息资源管理学科建设与人才培养中的重要性日益凸显,文章尝试为信息资源管理学科设置数据科学课程提供一种可选方案。在系统梳理数据科学的内涵及其与信息资源管理学科关系基础上,文章分析数据科学课程群研究现状与不足,提出“动态立方体”课程群模式。数据科学“动态立方体”课程群建设是一个整体、统一的体系建设过程,文章从核心理念、模式设计及保障机制三方面提出数据科学课程群建设内容,并通过核心知识与多学科知识的交互耦合,形成适应外部环境的课程群建设动态方案。