MOOCs背景下的高校圖書館服務(wù)探索與思考
發(fā)布時(shí)間:2024-05-20 23:54
伴隨著大規(guī)模在線開放課程MOOC的興起,MOOCs背景下的高校圖書館服務(wù)已成為國內(nèi)外圖書館界關(guān)注的熱點(diǎn)。通過分析世界頂尖大學(xué)圖書館在面向MOOCs學(xué)生、教師以及教學(xué)管理部門所提供的服務(wù)及其存在的問題,提出世界名校圖書館的MOOCs服務(wù)實(shí)踐對(duì)我國高校圖書館的啟示:加強(qiáng)對(duì)MOOCs學(xué)生學(xué)習(xí)資源獲取和信息素養(yǎng)培訓(xùn)服務(wù),加強(qiáng)對(duì)授課教師版權(quán)保護(hù)和數(shù)字化技術(shù)支持服務(wù),并以此為學(xué)校教學(xué)管理部門的決策工作提供有價(jià)值的借鑒和參考。
【文章頁數(shù)】:6 頁
【部分圖文】:
本文編號(hào):3979307
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圖1MOOCs與圖書館員關(guān)系圖解
圖4關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)視圖
CiteSpace依據(jù)譜聚類算法提供了自動(dòng)聚類的功能,并提供了從聚類施引文獻(xiàn)中提取聚類主題詞的3種算法,對(duì)檢索的文獻(xiàn)信息進(jìn)行關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析,共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)形成大小聚類共15個(gè).按照聚類大小和研究的相關(guān)度,結(jié)合TF*IDF加權(quán)算法和LLR(log-likelihoodratio)....
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