多学科视域下教育密集型研究的机遇与挑战——基于美国《数据密集型教育研究》的解读 被引量：5

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作者 张婧婧 封晨 《复旦教育论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第5期99-105,共7页

数据科学(data science)的兴起给教育研究带来了新的机遇与挑战。在美国国家科学基金会的资助下,计算研究协会(CRA)牵头组建了两个工作小组,对如何在教育领域开展数据密集型研究进行了调研,并于2015年10月发布了题为《数据密集型教育研... 数据科学(data science)的兴起给教育研究带来了新的机遇与挑战。在美国国家科学基金会的资助下,计算研究协会(CRA)牵头组建了两个工作小组,对如何在教育领域开展数据密集型研究进行了调研,并于2015年10月发布了题为《数据密集型教育研究》的报告书。本文提炼报告中不同科学领域的密集型研究对教育密集型研究的启示,进行结构性的呈现和解读。在多学科视域下,讨论教育密集型研究面临的机遇与挑战,并提出一系列可供参考的发展策略。 展开更多

关键词 数据密集型研究 数据科学 大数据 第四种范式

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大数据驱动的管理决策:研究范式与发展领域 被引量：4

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作者 任之光 李金 +1 位作者 赵海川 张光磊 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第8期152-158,共7页

数据作为一种新型生产要素影响着经济社会发展各方面,在大数据背景下的管理和决策活动也发生着深刻变化.围绕国家自然科学基金委员会重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”的项目部署和执行情况,本文从科学基金管理视角总结该重... 数据作为一种新型生产要素影响着经济社会发展各方面,在大数据背景下的管理和决策活动也发生着深刻变化.围绕国家自然科学基金委员会重大研究计划“大数据驱动的管理与决策研究”的项目部署和执行情况,本文从科学基金管理视角总结该重大研究计划的多学科交叉融合和多情境需求牵引特点,介绍研究范式的演进规律以及大数据驱动范式在管理与决策研究中的意义和应用.同时,以国家自然科学基金“十四五”发展规划为指导,本文围绕全景式PAGE框架梳理了相关的重点发展领域和研究方向. 展开更多

关键词 数据密集型研究 重大研究计划 管理与决策 研究范式 研究方向

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大数据时代语言研究的方法和趋向 被引量：29

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作者 刘海涛 林燕妮 《新疆师范大学学报（哲学社会科学版）》 CSSCI 北大核心 2018年第1期72-83,共12页

文本围绕大数据时代的语言研究这一主题展开探讨。首先从信息时代背景下语言学家的角色谈起,阐释当今时代语言研究的变化,强调语言材料的真实性对发现语言规律至关重要,介绍大数据为语言研究带来的新契机,并论述"语言是由人驱动的... 文本围绕大数据时代的语言研究这一主题展开探讨。首先从信息时代背景下语言学家的角色谈起,阐释当今时代语言研究的变化,强调语言材料的真实性对发现语言规律至关重要,介绍大数据为语言研究带来的新契机,并论述"语言是由人驱动的复杂适应系统"的观点。其后,从科学哲学的角度阐明采用科学方法研究语言的必要性,并讨论数据密集型语言研究范式及问题。之后以团队的研究成果为例,介绍基于数据的语言研究具体如何开展。最后阐述基于数据的方法在语言学的学科建设与发展中所起的作用。 展开更多

关键词 语言学 大数据 数据密集型研究方法 科学研究范式

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研究数据管理能力成熟度模型评析 被引量：37

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作者 叶兰 《图书情报知识》 CSSCI 北大核心 2015年第2期115-123,共9页

随着越来越多的高校参与研究数据管理,评估研究数据管理过程以保证其持续性与有效性是高校管理层、研究人员及数据管理人员十分关注的重要议题。文章介绍国外利用能力成熟度模型测评高校数据管理过程的三个模型,包括雪城大学的研究数据... 随着越来越多的高校参与研究数据管理,评估研究数据管理过程以保证其持续性与有效性是高校管理层、研究人员及数据管理人员十分关注的重要议题。文章介绍国外利用能力成熟度模型测评高校数据管理过程的三个模型,包括雪城大学的研究数据管理能力成熟度模型、澳大利亚国家数据服务项目的研究数据管理能力成熟度模型、弗吉尼亚大学图书馆的DMVitals。采用比较分析法从适用对象、建模方法、目标与作用、优势与不足等方面比较三个模型。研究发现,各模型具有其适用范围及功能特点,高校应根据评估目标选择合适的评价模型。 展开更多

关键词 能力成熟度模型 数据管理 研究数据 数据密集型研究 雪城大学 澳大利亚国家数据服务项目 弗吉尼亚大学图书馆

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大数据时代教科书研究范式的变革 被引量：3

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作者 王攀峰 《课程．教材．教法》 CSSCI 北大核心 2018年第1期35-41,共7页

大数据时代传统教科书研究正经历四大变革:在研究对象上,海量数据飞速涌现;在研究功能上,预测性分析成为可能;在研究思维上,复杂跨界思维走向主导;在研究特征上,数据驱动的特征日益突出。与之对应,大数据时代教科书研究范式变革的路径在... 大数据时代传统教科书研究正经历四大变革:在研究对象上,海量数据飞速涌现;在研究功能上,预测性分析成为可能;在研究思维上,复杂跨界思维走向主导;在研究特征上,数据驱动的特征日益突出。与之对应,大数据时代教科书研究范式变革的路径在于:加强中小学教科书数据基础建设,推进数据密集型教科书研究的方法和工具研发,提升研究者跨学科的研究能力,拓展教科书研究的理论基础与学科新方向。 展开更多

关键词 大数据 教科书研究范式 数据密集型研究

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《中国科研数据管理与共享政策研究》重磅推出

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《档案学刊》 2022年第3期108-108,共1页

科研数据既是科学研究的成果之一,也是进行科研创新的基础。随着全球范围内开放科学运动的风起云涌以及数据密集型研究范式的快速发展,科研数据作为重要的基础性资源在推动科技创新、降低科研成本、规范科研过程以及促进科研诚信等方面... 科研数据既是科学研究的成果之一,也是进行科研创新的基础。随着全球范围内开放科学运动的风起云涌以及数据密集型研究范式的快速发展,科研数据作为重要的基础性资源在推动科技创新、降低科研成本、规范科研过程以及促进科研诚信等方面的作用不断凸显,科研数据的共享利用已受到国际组织、各国政府部门和研究机构的一致重视。科研数据的共享利用离不开完善的相关政策的保障。 展开更多

关键词 科研诚信 科研创新 科研数据管理 科研成本 共享政策 数据密集型研究 科研过程 共享利用

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大数据背景下的虚拟地理认知实验方法 被引量：7

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作者 张帆 胡明远 林珲 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第8期1043-1050,共8页

如何构建新一代的虚拟地理认知实验研究范式,从海量人类活动和地理数据中挖掘人地交互过程中的新模式、新知识成为新一代虚拟地理认知实验需要解决的问题。本研究首先提出了在数据密集型科学研究范式下的虚拟地理认知实验框架,阐述了从... 如何构建新一代的虚拟地理认知实验研究范式,从海量人类活动和地理数据中挖掘人地交互过程中的新模式、新知识成为新一代虚拟地理认知实验需要解决的问题。本研究首先提出了在数据密集型科学研究范式下的虚拟地理认知实验框架,阐述了从环境心理学的视角,结合多源人类活动大数据、城市环境大数据构建实验平台的方法,进而支持地理知识工程的构建。其次,本文介绍了基于海量街景数据和对应的个体情感评分数据,利用深度学习的相关方法和统计模型来进行认知知识挖掘的案例。实验发现了可视域中与个体对场景的情感维度-压抑感具有较高相关性的一系列视觉要素,如植被、建筑、车辆等,并通过回归分析予以量化。 展开更多

关键词 虚拟地理环境 认知实验 数据密集型研究范式 街景影像 深度学习

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面向数据密集型科学研究的数据资源云平台构建 被引量：11

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作者 邓仲华 王鹏 李立睿 《图书馆学研究》 CSSCI 2015年第10期42-47,共6页

文章阐述了数据密集型科学研究在科学数据和科学研究层面面临的挑战,并在此基础上探讨将云计算引入科学研究的可行性与必要性。据此,以云计算为主要框架,结合信息资源管理的相关技术,构建数据资源云平台,旨在满足科研人员的科研需求,帮... 文章阐述了数据密集型科学研究在科学数据和科学研究层面面临的挑战,并在此基础上探讨将云计算引入科学研究的可行性与必要性。据此,以云计算为主要框架,结合信息资源管理的相关技术,构建数据资源云平台,旨在满足科研人员的科研需求,帮助其解决数据密集型科学研究中面临的数据处理、数据共享等问题。 展开更多

关键词 大数据 数据密集型科学研究 云计算 数据资源云

原文传递

情报学进展系列论文之七 数据密集型科学研究范式的兴起与情报学的应对 被引量：69

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作者 周晓英 《情报资料工作》 CSSCI 北大核心 2012年第2期5-11,共7页

以数据密集型计算为特征的科学研究第四范式正在兴起,文章分析了第四范式的提出及其兴起的社会背景,研究了该范式的内涵和价值,总结了目前图书情报领域针对数据密集型科学研究范式的理论和实践,探讨了作为科学学科的情报学的应对措施。

关键词 数据密集型科学研究 科学研究第四范式 数据管理 数据服务 情报学 关联数据政府开放数据

原文传递

论学科信息学的兴起与发展 被引量：39

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作者 张志强 范少萍 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第10期1011-1023,共13页

随着数据密集型科学研究新范式的出现与日臻发展，科学研究日益成为数据驱动的知识发现活动，D．science（数据驱动的科学）时代来临。以数据计量分析为核心的一系列专门学科领域的“学科信息学”获得了快速发展和应用，有关的概念、技... 随着数据密集型科学研究新范式的出现与日臻发展，科学研究日益成为数据驱动的知识发现活动，D．science（数据驱动的科学）时代来临。以数据计量分析为核心的一系列专门学科领域的“学科信息学”获得了快速发展和应用，有关的概念、技术和方法等已经得到了相应学科领域的认可。同时，支撑专门领域学科信息学发展的信息分析和应用的一般性知识体系不断完善，为一般学科信息学的产生奠定了坚实的基础。本文基于科学研究新范式的时代背景，提出一个全新的概念——“学科信息学”（SubjectInformatics）。文章首先从分析专门学科信息学出发，介绍了学科信息学的缘起，总结了一般学科信息学的内涵；其次，明确了学科信息学的主要研究内容、学科体系及其关键技术与方法；最后，重点剖析了学科信息学在促进学科知识创新和知识发现、催生数据科学兴起与应用、推动知识计算理论与方法发展以及促进学科情报分析与战略研究计算化、定量化发展等方面所起的作用。本研究对发展学科信息学理论体系、完善学科信息学研究内容、促进学科信息学发展应用、推动知识创新以及发展领域知识发现研究等具有重要意义。 展开更多

关键词 数据密集型研究范式 大数据 数据驱动的科学 学科信息学 数据科学 知识发现

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指向复杂性的“新经验主义”:论教育研究的范式演进与创新 被引量：3

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作者 张婧婧 于玻 《中国远程教育》 CSSCI 北大核心 2024年第2期47-61,共15页

在数据驱动的互联网时代,教育研究需要范式创新,以发现教育的复杂性规律,推动教育变革。教育领域的数据密集型研究代表了一种新的研究范式,可以将其称为“新经验主义”。在本体论上,它认为数据以一种分布式“经验”的形式存在。在认识论... 在数据驱动的互联网时代,教育研究需要范式创新,以发现教育的复杂性规律,推动教育变革。教育领域的数据密集型研究代表了一种新的研究范式,可以将其称为“新经验主义”。在本体论上,它认为数据以一种分布式“经验”的形式存在。在认识论上,它认为这些数据经验受简单规则约束,需要对数据间关系进行建模去发现人类尚未认识的基本规律。在方法论上,它以复杂系统建模为主,旨在深入认识教育复杂系统中不同层次的元素和主体,以及它们之间的交互关系和演化机制。这种方法论还指导教育研究收集所需的过程性数据,并找到恰当的方式揭示集体复杂特征是如何产生的。为实现研究范式创新的目标,教育研究需要积极接纳人本计算与模拟仿真等跨学科合作,从而在教育实践中生成真实而丰富的研究数据,并能够模拟和仿真教育系统在长时间尺度上的演化。新经验主义范式下的教育数据密集型研究不能盲目崇尚科学主义、简单套用自然科学领域的研究范式,而应更加包容溯因、归纳和演绎的逻辑,以推动我们对复杂教育现象的认识,体现出教育研究范式创新的学术自信。 展开更多

关键词 研究范式 复杂性 新经验主义 数据密集型研究

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数据行为的概念界定与模型构建

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作者 李文琦 张鹏翼 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2022年第23期29-40,共12页

[目的/意义]在数据密集型科研范式下,数据已经成为各类学术活动的基础,数据的管理和共享等实践也逐渐成为政策制定者、科研机构、数据服务提供者以及科研人员关注的焦点。目前,已有研究涉及到对科研相关的数据活动和实践、科研人员的态... [目的/意义]在数据密集型科研范式下,数据已经成为各类学术活动的基础,数据的管理和共享等实践也逐渐成为政策制定者、科研机构、数据服务提供者以及科研人员关注的焦点。目前,已有研究涉及到对科研相关的数据活动和实践、科研人员的态度和行为等层面的分析,然而尚未明确提出"数据行为"的概念。[方法/过程]通过对相关文献的梳理整合,分析数据的性质及特征,阐述数据行为概念的必要性,并借鉴信息行为领域的相关理论提出个体视角下的"数据行为"概念,构建数据行为模型和概念框架。[结果/结论]提出的个体视角下的数据行为模型概括数据行为的一般流程和活动,包括数据需求、数据收集行为、数据管理行为以及数据发表、共享、署名及引用行为;科研语境中的数据行为概念框架揭示对数据行为产生影响的各种因素,包括知识基础设施、科研情境和科研人员个体因素。该模型可以为科研人员数据行为的实证研究、数据政策制定、数据基础设施建设以及数据工具的设计提供理论基础和实践建议。 展开更多

关键词 数据行为 研究数据 数据实践 数据密集型研究 信息行为

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计算社会科学时代需要什么教育学——兼与《计算教育学:内涵与进路》作者商榷 被引量：27

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作者 谭维智 《教育研究》 CSSCI 北大核心 2020年第11期46-60,共15页

随着以大数据、人工智能为代表的信息技术的发展,计算教育学作为一个新兴的交叉研究领域受到国内外学者的关注。计算教育学研究教育的基本方式是数据分析与计算,但教育学是否与计算社会学一样同属于"可计算社会科学"值得认真... 随着以大数据、人工智能为代表的信息技术的发展,计算教育学作为一个新兴的交叉研究领域受到国内外学者的关注。计算教育学研究教育的基本方式是数据分析与计算,但教育学是否与计算社会学一样同属于"可计算社会科学"值得认真讨论。大数据的化约、数据化处理方式与教育的整体性特质并不完全相容,教育活动或人的行为的数学化操作不具有自然科学的数学化操作那样的有效性和可行性。教育的特殊性以及教育主体的独特性决定了应用数据密集型计算方法所能发现的"新知识"不同于自然科学领域。对教育主体及教育系统各要素之间的互动过程,只能进行有限的、局部的、特定视角下的量化与计算。关于教育知识、教育规律的寻求和表达本质上是原理机制的研究和理论阐释,而不是数据分析。就该问题进行商榷并不表示笔者反对计算教育学作为一个新兴领域、新兴学科的出现,而是主张在学科交叉的样态下保持计算教育学清晰的研究边界和学科归属。从计算教育学赖以诞生的学科渊源来看,其学科归属更应该是计算科学和信息科学。 展开更多

关键词 计算教育学 数据密集型科学研究范式 教育大数据 计算社会科学

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