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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    大學圖書館網站標籤索引典建構之研究
    (2016) 黃毓絜; Huang, Yu-Chieh
    圖書館網站是一個圖書館服務的延伸,其扮演著圖書館與讀者溝通的重要橋樑。在一個網站中,標籤設計的良窳會影響使用者是否能準確且有效的獲取資訊。因此本研究以台灣之大學校院圖書館網站標籤為探討個案,將網站標籤透過索引典的方式建構,以達標籤中的詞彙控制以及語意間關係建立的目的,幫助使用者更為清楚的了解網站標籤各組詞彙的涵義,進而提升使用者資訊搜尋效率以及網站尋獲度。 本研究設計主要分為三個階段,第一個階段為底層標籤認知調查訪問,藉以瞭解圖書館員、專業使用者以及一般使用者對於網站標籤的認知異同;第二階段為專業使用者建構網站標籤索引典,建立圖書館網站標籤彼此間語意關係;第三階段為一般使用者進行卡片分類法實驗,運用網站標籤索引典,協助其進行卡片分類法。最後透過群集分析圖比較三種身分所選定的標籤組在索引典的輔助下其尋獲度效益為何? 經研究結果顯示,可以支持建置索引典確實能夠為使用者帶來實質上網站標籤認知效益的提升,同時也可以提升使用者進行卡片分類法的信心。而群集分析樹狀圖取得研究結果,可得圖書館網站的使用者,透過索引典的輔助於一般使用者所選定的標籤組進行卡片分類時最有效益。
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    中國文物分類主題詞表構建方法學芻議
    (國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-04-??) 黃明玉; Ming Yu Huang
    中國文化遺產與博物館領域朝向數位化發展已是大勢所趨,然在資料標準建設方面仍有待建立相關規範。本文敘述及討論中國文物分類主題詞表的發展背景及過程,以中國現行文物分類體系以及美國蓋堤研究中心(GRI)研發的藝術與建築敘詞表為基礎,嘗試發展以中國文物概念為主體的文物分類主題詞表,現階段為確立方法學與初步框架的先期工作。詞表框架草案設立了材質、活動、物理特質、風格與時代、物件五個分面,所收錄的概念詞彙擬作為控制詞彙支援文物元數據相關元素的標準化取值。目前已完成現行分類法的詞彙概念分析,並選取AAT 相關概念詞彙共同作為詞表發展基礎,同時確立了備選詞彙來源,提出後續工作組的建置規畫。未來應視使用者需求繼續完善分類主題詞表分面,並發展其他重要元素的特殊領域控制詞彙,並在詞表維護、應用與國際化方面建立工作機制。
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    以標準化Metadata 為核心發展金融機構Ontology 之探討
    (國立台灣師範大學圖書資訊研究所, 2003-10-??) 馮國卿; 劉文卿 Kuo-Ching Feng; Wenching Liou; Kuo-Ching Feng; Wenching Liou
    索引典(Thesaurus)與知識本體論(Ontology)兩者皆可提供結構化的詞彙用以描述特定領域知識(Domain Knowledge)。然而想要進一步對領域知識創造出更具有豐富與彈性的知識內涵描述,知識本體論相較於索引典,它包含了比索引典更為廣泛的語意關係(Semantic Relationship),且其概念定義較為明確。因此,本研究將以某金融機構為例,利用既有之索引典發展出與金融業務相關之Ontology。並利用都柏林核心集(Dublin Core)為建立文件管理的詮釋資料(Metadata);此外使用立法院國會索引典中與財務金融相關詞彙索引典作為輸入之標準,以節省重新開發特定領域 Ontology所需龐大的時間與成本,並建立個案金融機構的Ontology。 本文將以(Object Management Group,簡稱為OMG)所提出之MOF(Meta Object Facility)的四層架構為本研究之核心,並參考其他企業模型理論(Enterprise Framework Modeling)如:Zen of Meta-Modeling,並進一步將其擴充為五層之架構。本研究之五層架構由上而下分別為,第一層為Thing,第二層為資源描述架構RDF/RDF'S,第三層為網絡層Network,第四層為Metadata Ontology,第五層為Domain Knowledge,並以此架構做為企業知識管理系統之基礎並發展雛型系統。