教育學院

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教育學院成立於民國44年6月5日，時值臺灣省立師範學院改制為臺灣省立師範大學，初設教育、社會教育、體育衛生教育、家政教育、工業教育五個學系，發展迄今，本院共設有7個學系（均含學士、碩士及博士班）、5個獨立研究所、1個院級在職碩士專班。

本院為國內歷史最久之教育學院，系所規模、師資，及學生品質向為國內首屈一指，培育英才無數，畢業校友或擔任政府教育行政單位首長及中堅人才、或為大學校長及教育相關領域研究人員、或為國內中等教育師資之骨幹、或投入民間文教事業相關領域，皆為提升我國教育品質竭盡心力。此外，本學院長期深耕學術，研究領域多元，發行4本 TSSCI 期刊，學術聲望備受國內外學界肯定，根據 2015 年 QS 世界大學各學科排名結果，本校在教育學科名列第22名，不僅穩居臺灣第一，更躍居亞洲師範大學龍頭。

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Author: search.filters.author.鍾季倫Subject: search.filters.subject.knowledge representation

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    RDF與Topic Maps之知識表徵比較研究
    (2005) 鍾季倫; Chi-Lun Chung
    網路資源組織近來一直是圖書館界關心的課題之一，但一般來說，圖書館整理的資源向來是以實體為主，具有同質性高、定義嚴謹及穩定等特性，而網路資源相較於圖書館的資源，則具有大量、異質、分散、內容與位址經常改變、且成長快速等特性。不管是圖書館的索引典與詮釋資料架構（schema），或人工智慧領域過去已發展的一些知識表徵語言，例如CycL、Loom、與KIF等，都不見得可用來處理網路環境之半結構式資源。換言之，網路知識表徵需將網路資源的特性納入考量，重新思考與發展合適的處理方法。 目前「全球資訊網協會」（World Wide Web Consortium，簡稱W3C）及「國際標準組織」（International Organization for Standardization，簡稱ISO）在2000年前後，分別提出「資源描述架構」（Resource Description Framework，簡稱RDF）與「主題地圖」（Topic Maps），作為可應用於網路資源組織與知識表徵方法。RDF與Topic Maps都在表徵人類的知識關聯，雖均可為知識本體（Ontology）提供語意互通的資料模型（data model），但這兩種語言最初發展的目的並不相同，亦有其有各自的交換語法（interchange syntax），因此這兩種語言在知識關聯程度的表徵上到底有何不同、孰強孰弱、及適用範圍為何等，都是本研究想探討的課題。具體而言，本研究試圖回答三個問題： 一、網路知識表徵之發展趨勢為何？ 二、RDF與Topic Maps在表達概念或主題關聯之語法、所能表達的語意、及應用情境等為何？異同為何？ 三、RDF與Topic Maps在圖書館網路資源組織應用的可行性為何？ 本研究對網路知識表徵之發展趨勢的瞭解是由文獻分析獲得；對RDF與Topic Maps在語法及所能表達的語意之異同，及圖書館網路資源組織的可行性，是藉由對語法的比較，及實際以RDF/XML與XTM對國家圖書館建置的「網路資源選介網站」進行編碼，就呈現結果檢視其異同等方式予以分析；應用情境則是以網路上蒐集到以RDF與Topic Maps實作的網站或系統來從事觀察。 研究結果主要分三方面，第一部分是有關網路知識表徵之發展趨勢，就巨觀層次而言，網路知識表徵之發展趨勢，在提供有助於人們建立與分享知識，並能協助機器對資源的自動處理，以提昇人們對資訊處理效率的網路環境。第二部分則是有關RDF與Topic Maps在知識表徵能力之比較，結果發現其各自在元素、語法、語意表達、與應用情境等面向不盡相同；此外，在協助資源瀏覽、資訊檢索、資訊過濾、及資源整合等能力亦各有所長。第三部分則嘗試探討RDF與Topic Maps在圖書館網路資源組織應用的可行性，依據實作經驗及呈現結果，認為RDF與Topic Maps在圖書館網路資源組織之應用具可行性，因利用其標記的網站具有分類架構較具彈性與延伸性、可提供使用者由不同面向瀏覽資源，以及有助於分類架構的交換互通、資源整合、與機器的自動處理等原「網路資源選介網站」所缺乏的特性。 最後，本研究依據研究結果，分別對RDF與Topic Maps在語法、應用、與實作方面提出建議。語法方面，建議限定RDF/XML語法之撰寫方式；對XTM則建議以URI作為指定「主題識別」的方式、修訂關聯不具方向的問題、以及改採支援XML Schema。應用方面，若需同時處理資源描述與主題索引的話，本研究建議兩種作法：一是對資源描述用RDF/XML標記，而對主題之索引用XTM標記，然後另外建立主題與資源的連結；二是完全採用RDF/XML來標記，而展現知識樹的方式就是在RDF/XML中建立表示主題的類，並利用屬性來表現類的階層與相關關係，甚至進一步促進社群內的成員，在表示相同的資源屬性與主題時，都使用相同的描述詞彙（例如Dublin Core）及相同的主題（例如rdf:ID指向相同的URI），以協助資源分享與整合。實作方面，建議使用廣為人知的詞彙，及建立或採用合適的Ontology。