學習資訊專業學院—圖書資訊學研究所

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國立臺灣師範大學(本校)於民國四十四年成立社會教育學系圖書資訊學組,為臺灣最早成立之圖書資訊學相關科系。為培育知識經濟社會所需之高階圖書資訊服務人才,本校於民國九十一年成立圖書資訊學之獨立研究所(本所),隸屬本校教育學院,招收一般碩士生。

為提供在職圖書資訊服務人員之進修管道,本所於民國九十四年續接社會教育學系(社教系)之「圖書資訊學碩士學位在職專班(週末班)」及「學校圖書館行政碩士在職專班(暑期班)」,以培育具備資訊科技知能之圖書資訊服務人才。

為進一步推動跨領域合作,本所於民國九十五年與本校美術系、歷史系、國文系及產業界專家等共同籌設「數位內容與創新應用學分學程」,以培育兼具數位內容創作與加值應用之人才。因應圖書資訊學研究之變遷與知識服務產業之發展趨勢,本所於民國九十七年奉教育部核准成立博士班,並於民國九十八年招收第一屆博士生,以培育兼具圖書資訊學學術研究與管理領導能力之人才。

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    Web 2.0 時代數位圖書館知識組織模式之探討(II)
    (2008/08-2009/07) 陳昭珍
    由於資訊科技的發展,網路上有越來越多前所未有的新服務模式,如維基 (wiki)、 部落格、Podcasting、DSS 等,Web 2.0 以網路作為平台,並且擴散到網路所連結的各 種裝置,利用集體智慧,發揮了網路更大的力量。因此,Google 利用PageRank技術, 將網路的連結結構表現在搜尋的結果、Amazon.com, Barnesansnoble.com 將使用者的經 驗(User Review)加入銷售商品旁 、 Wikipedia 集合眾人的智慧,一起共筆編纂網路 百科全書、Del.icio.us, Flickr 利用大眾的智慧進行通俗分類(Folksonomy)、以及 協同式的垃圾郵件過濾軟體這些都是利用集體的智慧,讓過去20/80 的原則逆向發展。 然而,我們也看但另一個嚴謹且先進的知識組織研究持續進行著,即 FRBR、 metadata、semantic web,及其相關的知識本體 (ontology)、知識管理系統 (knowledge organization system, KOS),到底數位圖書館之知識組織會如何發展、這些不同的模 式會互斥、還是互補,如何達到成本效益最佳平衡點?如何滿足未來使用者的需求?系 統架構及功能介面如何設計,傳統的工具如何使用?傳統的目錄如何轉型?這些問題都 是本計畫擬研究的問題。 本計畫原擬分三年進行: 第一年主要擬探討web 2.0 知識組織的新模式,也擬了解使用者及參與者對這些 新模式的態度,如:Taxonomy and Folksonomy 等; 第二年擬探討在semantic web 的發展下,ontology,KOS 等知識組織模式與上述 web 2.0 知識組織模式結合的可行性; 第三年擬以圖書館的OPAC 為例,並應用FRBR、ontology、Folksonomy、wiki、 DSS 技術,實際將未來的知識組織模式設計出來。 但因有一位審查委員建議將三年計畫縮短為二年計畫,所以本年度正在進行原訂 之第一年及第二年之研究,對全球以Taxonomy 及 Folksonomy、semantic web、 ontology、KOS 之知識組織系統進行深入了解與評估,並擬於自明年八月起,開 始以圖書館的OPAC 為例,並應用FRBR、ontology、Folksonomy、wiki、DSS 技 術,實際將未來的知識組織模式設計出來。
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    FRBR Implementation on a Thesis Collection in National Central Library of Taiwan:
    (國立台灣師範大學圖書資訊研究所, 2008-04-??) 陳立原; 陳昭珍; Li-Yuan Chen; Chao-Chen Chen
    This study implements an FRBR model to organize master’s and doctoral theses available in the National Central Library of Taiwan (NCL) and attempts to assess its feasibility. There are a few relationships in theses. So we select thesis as our object. We employ the FRBR model to analyze entities and relationships for those theses, design an algorithm, and set up a system for trial runs. On the side, we try to find other relation relationship for those theses. Finally, the full FRBR model of thesis is built. The study shows by its results that the FRBR model in our case is better than traditional cataloguing and indexing methods. And then, the study builds the FRBR model for the theses. It provides the user with better and faster services in accessing the theses collection in the National Central Library of Taiwan.