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四技二專統一入學測驗落點分析方法與平台比較

為了解決交叉查榜研究所的問題，作者吳萬軒 這樣論述：

落點分析(Statistical Forecasting)是輔助考生去填選志願的一種工具。我國技職學校學生在經過了四技二專統一入學測驗之後，便要選擇出符合自己興趣與理想的學校科系，考生常常會在選填志願時陷入迷茫困惑，因為其中有許多的不確定因素，通常能當作參照的依據只有前幾年每個科系的最低錄取分數。然而多數科系每年的最低錄取分數不盡相同，甚至有些科系更動篩選倍率以至於結果是難以預測的。本研究目的是開發出兩個落點分析預測模型為目標，以期幫助學生在四技二專甄選入學中分析出自己的最佳落點，爾後進行選填志願。本研究依據107到110學年度之各類群各考科成績人數累計表、前標、均標及後標分數、各科標準差及

平均值、各校系最低錄取總分、篩選倍率以及其他落點分析網站預測結果，並依據校系多寡挑選出水產群、商業與管理群及土木與建築群作為代表。結果顯示，落點分析預測模型在相同樣本數之下，在前標與後標表現略優於其他落點分析網站，均標則是落點分析網站1較為優良。在錯估類型的結果分析中，落點分析網站1的高估率在三個類群中優於此模型，預測模型的低估率在商業管理群與水產群都是最少的，而在土木與建築群則是落點分析網站2最少。

台灣大專院校入學申請資訊之探索

為了解決交叉查榜研究所的問題，作者朱德晟 這樣論述：

在少子化現象與全球化的衝擊下，台灣許多大專院校面臨招生困難的問題。而近年來台灣各校在招生活動上竭盡全力地投入大量資源，但對於成效卻不得而知。故本研究使用網路爬蟲程式自動擷取交叉查榜網站中學生選填校系資料與網路論壇中大專院校相關評論，並且將交叉查榜的資料進行學生選填之行為分析，以此觀察各校學生錄取及實際報到之情況。最後將網路評論以文章為基礎進行Heuristic N-Phrase Rules規則之語意分析技術找出文章歸屬的議題與情緒，進而了解各校的評價。透過資料的分析彙整發現從學生錄取及實際報到與網路口碑兩者交互觀察，探討各校的優缺點與特色，並且作為各校經營者治理的參考依據。