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[目的/意义]情报学作为计算性较强的人文社科学科，具备数据科学的特点，大数据相关技术能为情报学提供有效手段，因此，设立情报学取向的"数据科学与大数据技术"专业，培养具有大数据思维和扎实的情报学专业基础、掌握大数据处理技术及分析理论、并能将其应用于情报学理论与实践的复合型人才，能够促进情报学学科发展。[方法/过程]对国内外大数据相关专业的培养目标和课程设置模式进行调研，总结学科教育发展特色，结合国内的教学资源情况，设计情报学取向的大数据专业人才培养计划。[结果/结论]情报学与大数据既有联系又有不同，情报学为大数据提供了基础研究方法，促进了多源数据融合，拓宽了大数据的应用领域；大数据为情报学研究提供了更多的可能性、丰富了研究方法，提升了研究效率、扩大了研究范围。情报学取向的大数据与数据科学专业人才的培养，既有其必要性，又有其不可替代性。学科体系需进一步改革创新，设立更多紧密结合大数据与情报学专业的新兴课程，如文献大数据分析、用户大数据研究等，系统地培养学生将情报学领域知识与计算机技术和大数据技术融合创新的能力。 相似文献
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Peter Wood 《Academic Questions》2017,30(2):245-252
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Jin Woo Lee Anastasia Ostrowski Aileen Huang-Saad Colleen M. Seifert 《European Journal of Engineering Education》2019,44(3):360-378
ABSTRACTWith increasing demand for improved medical equipment and healthcare, next-generation biomedical engineers need strong design skills. Equipping biomedical engineering students with tools for idea generation and development can increase student design success. Design Heuristics are an ideation tool developed through empirical studies of product designs. While identified in the mechanical engineering space, Design Heuristics may be applicable in biomedical engineering design. In our study, we implemented a Design Heuristics session during upper-level undergraduate and first-year graduate biomedical engineering design courses. We examined the applicability of Design Heuristics within individual and team concept generation contexts. The findings demonstrated that biomedical engineering students were able to use Design Heuristics to generate multiple concepts, and that initial concepts produced using Design Heuristics were carried over into final team design. The results support the applicability of Design Heuristics to student idea generation in biomedical engineering design. 相似文献