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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    知識結構網絡表徵分析大學圖書館網站架構
    (2010) 楊慧婷; Yang, Hui-Ting
    本研究主要探討知識網絡表徵分析應用於大學圖書館網站,並以國立臺灣師範大學圖書館作為研究個案,藉此驗證本研究所提出之分析資料方法與過去分析資料方法的差異性。以知識結構評量的方法為研究基礎,在蒐集資料的部份採用卡片分類法、相似性評法進行第一階段實驗,所得之結果進行簡易網站架構,輔以過去資訊架構研究之使用性任務導向之使用性測試、系統使用性量表問卷來評斷第一階段各分析之網站成效。試圖瞭解利用不同的蒐集資料及分析方式所架構的網站之差異及成效,並了解目前現有臺師大圖書館網站在使用上相對成效為何。最後將此評估過程建立一網站架構評估參考模式,提供有意針對大學圖書館網站資訊架構進行研究者作為參考。 研究結果顯示學生網站徑路搜尋分析一般性資訊問題部分在使用性評估結果較佳,其次是學生網站因素分析結果一般性資訊問題,此外,在每一個網站中表現皆以一般性資訊問題比個人化資訊問題表現皆來的較佳,在網站滿意度表現各網站之間皆無顯著性差異之情形。在知識網絡表徵結果顯示學生知識架構與館員知識架構有所差異,學生知識網絡表徵產生一個中心概念,並由此中心概念向外延生;館員知識網絡表徵產生三個中心概念,並在概念之間產生概念橋之情形。在本研究分析資料過程中發現,不同分析軟體及計算方式所產生之網站及項目皆有所不同。 最後根據研究結果對現有之臺師大圖書館網站提出四點建議:一、多元採用各種蒐集資料及分析資料方式來設計圖書館網站;二、建立網站標籤一致性;三、加強圖書館推廣服務;四、建立網站使用性評估機制。
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    A study on mental models of taggers and experts for article indexing based on analysis of keyword usage.
    (2014-08-01) 柯皓仁; Ya-Ning Chen; Hao-Ren Ke
    This article explores the mental models of article indexing of taggers and experts in keyword usage. Better understanding of the mental models of taggers and experts and their usage gap may inspire better selection of appropriate keywords for organizing information resources. Using a data set of 3,972 tags from CiteULike and 6,708 descriptors from Library and Information Science Abstracts (LISA) from 1,489 scholarly articles of 13 library and information science journals, social network analysis and frequent-pattern tree methods were used to capture and build up the mental models of article indexing of taggers and experts when using keywords, and to generalize their structures and patterns. When measured with respect to the terms used, a power-law distribution, a comparison of terms used as tags and descriptors, social network analysis (including centrality, overall structure, and role equivalent) and frequent-pattern tree analysis, little similarity was found between the mental models of taggers and experts. Twenty-five patterns of path-based rules and 12 identical rules of frequent-pattern trees were shared by taggers and experts. Title- and topic-related keyword categories were the most popular keyword categories used in path-based rules of frequent-pattern trees, and also the most popular members of 25 patterns and the starting point of the 12 identical rules.