ISSN 1004-325X
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数据与素养 栏目所有文章列表
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基于层次聚类的图书元数据语义聚合研究
彭贤哲, 石进
2025, 331 (1): 82-.
摘要 （585）      PDF （6393KB）（116）   
实现多源异构的图书资源的深度融合，有利于拓展图书服务的广度和全面性，促进智慧图书馆体系的建设，其中，多样异构、名称不一的图书元数据的语义聚合是深度融合多来源图书信息的关键所在。为此，通过对比分析图书在不同平台分布的元数据的差异性，以 BERT-Base-Chinese 作为词嵌入模型，从元数据字段本身、属性值两个角度，分析元数据之间的语义相似度和距离发现，基于距离矩阵可以实现层次聚类，并自动构建元数据之间的映射对应关系，从而实现名称或属性相似的图书元数据之间的语义聚合。实验结果表明，该模型识别的映射关系精准度达到了 93.33%，大大降低了元数据聚集与融合过程中需付出的人力成本。此外，图书元数据语义聚合方式获得的结果具备横向扩展的空间，聚合过程亦可迭代复用，在其他信息聚合场景
也具有一定的兼容性和通用性。
我国高校学生群体人工智能素养评价指标体系构建及实效性验证
苏文成, 郭浩然, 卢章平, 潘颖, 刘桂锋
2025, 331 (1): 94-.
摘要 （691）      PDF （1447KB）（334）   
人工智能技术的飞速发展与广泛应用，对公民素养提出了新的要求。高校学生群体作为知识和技术进步的实践主体，既是社会发展的主力军，也是提升全要素生产率的重要因素，对其开展人工智能素养培育具有重要意义。基于扎根理论编码结果，构建的由 5 个一级指标、29 个二级指标共同构成的人工智能素养评价指标体系，旨在为评估和培养我国高校学生群体的人工智能素养水平提供科学的评价标准和量化测评工具。通过问卷调查及实证研究发现，该指标体系具有较好的适用性，是一套较为科学有效的评价标准，并尝试性地将游戏测试等多元任务融入测量工具，为诊断高校学生群体人工智能素养水平，促进人工智能素养教育提供了有益参考。