图表类作文数据描述

图表类作文数据描述

首页叙事更新时间:2024-12-29 09:27:40
图表类作文数据描述

图表类作文数据描述【一】

高校图书馆已全面启动特色数据库建设,在局部、个别馆取得了一定的进展,各高校能从多方面、多角度开发本馆的特色资源,建立形式多样的数据库,但是,据表一和表二统计数据看出存在的问题也比很多,特色不突出、很少把自己的突出的学科特色和地域特色作为建库的重点,70%以上学校自建的特色库还是处于自建自用的状态,不能被外网访问,没有实现资源共享,纸质文献的数字化没有深入加工,数据更新、维护停滞表现出特色库发展并不是沿着可持续发展势头进步,整体上建设还处于初级阶段,没有形成较为完善的建设体系、共享体系和服务体系。

图表类作文数据描述【二】

表格说明。即在说明事物或知识时,把与之有关的数字列成表格,插于说明文字之中。表中所列项目,根据说明需要而定。这样说明,既清晰集中,又能进行比较,便于理解和记忆。例如《万紫千红的花》这篇说明文第七自然节,在说明花的颜色时,就列出了表格:

这个表格里的项目有花的颜色和种数两类,共有9种花色,从而形成比较,有力地说明了花色之中白色最多黑色最少的`特点,将被说明的对象介绍得一清 二楚。至于花的姿态,花的开放时间以及花呈不同色彩的原因,表中均末列项,这就既紧扣了课题万紫千红,又突出了说明的重点。

插图说明。有些事物须用图示才能说得清楚,如某种新产品的介绍,某种科学知识的解说,某种复杂的事物的说明等,就常常在文学中配上插图或示意 图,以助文字说明。例如《统筹方法》,在介绍统筹方法时,就先后列举了三个示意图,一是相互关系箭头图,二是工作合并图,三是数字表示任务图,分别如下:

这三幅示意图,形象地再现了统筹方法的主要内容,通过图示不难看出,关系清楚,顺序明了,谁优谁劣不言而喻,从而使这种复杂的科学方法简单化了,给人以鲜明直观的深刻印象,是语言文字所无法比拟的。

运用图表助示法说明事物,表格的项目不可设计过繁,将可比的几个事物或几种知识的主要比项列出即可。图表应放在文中与被说明文字密切相关之处。 图表虽是全文的有机组成部分,但不可过多运用,它只是为文字服务的,起助说作用,图表一多,令人眼花缭乱,容易给人以厌烦和累赘之感。

图表类作文数据描述【三】

作业设计是教学的一个重要环节,而课程作业作为课堂学习的延续,既是学生进行独立学习的活动,也是学生学习过程中的重要内容。当下古代文学教学在作业设计上也存在着一定的问题,大体表现在:作业形式单一;作业内容简单化,在问与答中难以调动学生的兴趣;作业评价与反馈效果不明显等,而且这些问题长期以来在教学中都未能引起足够的重视。

在大数据背景下,海量资料、数据挖掘技术、多维检索方式等丰富了古代文学教学中的作业设计。以杜甫为例,传统的古文学教学中,关于“杜甫”的作业设计常常是“杜甫诗歌的‘诗史’性质”;“杜甫诗歌的艺术风格”;“杜甫诗歌的叙事手法”;“杜诗的地位与影响”等等,这些问题的设计都过于概念化,未能体现个性化,也难以激发学生的学习兴趣。而在大数据背景下,有了大量可供利用的信息资料,在揣摩教材与掌握学生学习的实际情况的前提下,可以精心设计多种形式的古代文学作业。就杜甫而言,对于汉语言专业的学生,根据其专业要求,可以借助数据库设计一些较为深入的研究型作业,比如可以布置“通过安史之乱中杜甫的行迹与创作的数据分析,理解杜诗的‘诗史’性质”,以及“通过对古诗词数据库的分析来解构后人对杜甫的评价以及杜甫的影响”等。因为有数据与材料的支撑,这较之简单的对杜诗“诗史”性质的\'平铺直叙,更容易加深学生的认识与理解,而且完成这一作业的本身就是较为有趣的探索过程。古诗词数据库大多都有检索功能,如北京大学李铎教授主持研发的《〈全宋诗〉分析系统》就提供多维的检索分析方式,学生可以借助这些数据库进行检索,搜集后世有关杜诗评价的诗文,然后进行分析归纳,通过数据分析发现问题。对于非汉语言专业的学生还可以联系其专业特点布置作业,比如对于新闻学专业的学生,可以布置“题壁诗与传播”“宋词中的传播方式”“笔记小说中的新闻传播”等;对于文秘专业的学生,可以布置“笔记小说中文秘形象的书写”等;对于广告专业的学生可以布置“古代名人在当下的品牌价值”等。这些作业都需要学生通过搜集大量的信息与资料后进行数据的统计与分析完成,其结论的获得印象也就较为深刻。这较之传统教学模式中的作业布置,其评价效果也较为明显,学生是否理解、掌握了这一问题在作业中会有着清晰的体现。

图表类作文数据描述【四】

3.1标准化、规范化

在数据库建设过程应制定和遵循有利于长远发展的标准,主要包括:通信标准(TCP/PI、码标准、标准通信置标语言/可扩展置标语言(SGML/XML、元数据(Met标准、检索语言标准、安全标准等。CALIS在特色数据库子项目建设中采用《我国数字图书馆标准规范研究》项目所推荐的一系列相关标准、元数据标引格式规范、文献著录的有关国际标准和国家标准;各高校在建设特色数据库时有必要参照使用。

3.2共建共享

特色数据库的建设不仅要考虑各部门、各系统和各地区的协调,还应该在全国范围内实现合理布局、合作共建。高校图书馆在特色库建设上像过去在合作共建联合采购外文数据库、集团采购CALIS方面那样,在特色数据库建设中的分工建设、统一共享、统一采购软件等。更深层合作共建应次,实现共享

3.3突出特色

高校图书馆在建设数据库中,要集中有重点地开发某一领域或某一品种的数据库,选题必须是在馆藏基础上充地域特色、学科特色、专题特色,表现出独一无二。

3.4深层次加工原始文献

对于有传统馆藏文献转换而来的数据,要在标引,链接上下功夫,让原生态的文献产生多处知网节,以便用户的检索使用。

3.5完善的检索工具

充分吸收成熟而先进的建库技术和完善的检索技术,能适应脱机、光盘、联机和网络检索,直接获取一次文献。多设置检索点,在检索途径上,应初级检索与含有布尔逻辑算符高级检索并行以充分挖掘数据库资源。

3.6适度宣传

特色数据库要立足用户市场,即发挥知识效益也要发挥经济效益,实现以文养文良性发展的数据库发展的道路,关键是做宣传和促销工作,具体的可以采取.网页广告、培训讲座、主动推介等方式推销自己。

3.7数据要及时更新、长期维护实现可持续发展

领导必须重视、统筹安排,全面部署,有一套专业力量队伍,先立项论证,一旦确立,便持之以恒,对于已建成的一定规模的特色数据库,要保证有可靠的数据资源,有专门的人员续建更新数据,也要专业人员后续维护,以保持数据库的正常运作和数据的不断更新,尽,实现特色库的可持续发展。

图表类作文数据描述【五】

由近些年来,我国古籍数字化工作取得了显著的成绩,常用的古诗词数据库,如由北京大学数据分析研究中心和北京欣诺格科技有限公司联合研制的《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》、郑州大学《全唐诗库》、稻香居“全唐诗宋全词在线检索”等,这些数据库不仅仅提供检索功能,更重视数据的分析。如《全唐诗分析系统》与《全宋诗分析系统》在重出诗提取、格律诗标注、字及字组的频率分布统计等都带有智能化的特点,其多维的检索分析方式有利于可靠的数据发掘。王兆鹏教授与搜韵诗词共同打造的《唐宋文学编年系地信息平台》在这方面更是有了进一步发展。

显然,在大数据环境下资料的获得相对来说容易了很多,在具体的教学中,无论是作家作品的讲解、文学发展的梳理还是课程作业的设计,都可借助于巨量资料、数据分析的便利,真正实现以文学作品为本位的教学模式。仍以苏轼为例,通过众多的古诗词数据库,将其人生行迹与文学创作历程相联系,学生可以对其文学创作的动态变化有一个清晰的认识,这样苏轼文学风格的形成、文学成就的获得也就自然明了了。同样,借助于古诗词数据库,围绕苏轼对其同时代文人的创作进行梳理,那么,关于词中“以诗为词”“婉约派”“豪放派”等相关问题的探讨也就迎刃而解了。无论是课堂教学还是课程作业的设计,大数据环境下古代文学教学改革有了切实可行的路径。而且在这种教学模式下,学生的学习主动性得以真正地调动起来。无论是带着问题对作品进行分析,还是在对作品的分析中发现问题,学生在探讨的过程中因为对作品了解的深入,也就不难获得情感的体验及审美的感受,这对提高其鉴赏能力和专业素养是大有裨益的。

综上所述,古籍数字化、古诗词数据库的研发不仅为学者的研究带来了极大的便利,也为高校古代文学教学工作带来了更多的生机。首先,多种形式的古籍数据库丰富了课堂教学的内容,有利于调动学生情绪,活跃课堂气氛。其次,众多的古诗词数据库为学生爬梳材料、探究问题带来了丰富的资源,有利于培养学生的问题意识、科研能力。再次,大多数据库虽重数据分析,但对于古诗词数据库而言,分析结论的获得是建立在文学作品的基础上,这又有利于让古代文学的教学重回文学本位,以文学作品为本。

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