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素戰實力：自然科探究與實作學測模擬題本

為了解決自然科學測的問題，作者白佩宜,吳子耆,李貞苡,孫允中,高銘宏,張伯榆,莊喬琪,許之音,郭芳旗,陳啟豪,游珮均,楊俊浩,蘇筱茜 這樣論述：

　　本題本採循序漸進的方式，引領考生逐步掌握探究與實作學測試題的得分關鍵！   　　˙探究試題示例：開篇設有探究與實作的重點能力回顧，並透過範例演練提點探究與實作試題的解題步驟與技巧。   　　˙各項能力檢核：題目由分科至跨科，並設有不同能力指標的測驗項目，全面檢核各項核心能力。   　　˙仿學測題型：包含選擇、簡答、繪圖、填表等學測常見的混合題型，提供最擬真的學測實戰演練。

自然科學測進入發燒排行的影片

自然科學評量試題字數、難度及學生對試題知覺之關聯分析：機器學習之應用

為了解決自然科學測的問題，作者林金山 這樣論述：

本研究應用機器學習探討學校自然科學定期評量與國中教育會考自然科的純文字試題字數與難度模式及學生對純文字試題的知覺與作答結果，據以發展對自然科學命題實務有幫助的試題字數分類與難度模型，及預測學生對試題知覺與作答結果的決策規則。本研究總共探討五個研究問題。研究問題一探討國中自然科學定期評量試題字數與難度之型態，以2014-2019年臺灣北部一所中學提供給七八九年級學生的自然科學定期評量試題與難度進行分析；研究問題二探討國中教育會考自然科試題字數與難度之型態，以2014-2020年臺灣國中教育會考自然科試題與難度進行分析；研究問題三探討國中自然科學定期評量試題字數的分類及難度預測模型，應用機器學習

在國中自然科學定期評量試題字數的分類及難度預測分析，研究對象為2014-2019年在該校的七八九年級學生；研究問題四探討國中教育會考自然科試題字數分類及難度預測模型，應用機器學習在國中教育會考自然科試題字數分類及難度預測分析，研究對象為2014-2020年全國有參加國中教育會考應試自然科的九年級學生；研究問題五探討國中學生對自然科學評量試題知覺與作答結果的決策規則，以機器學習探勘國中學生對自然科學評量試題知覺與作答結果的預測分析，參與對象為2020年的國中七年級。研究結果發現：1.國中七八九年級自然科學定期評量1700題純文字試題的平均字數為86.9字、題幹平均字數為40.2字、選項平均字數為

47.3字、題幹與選項字數比值為1.32、難度平均為0.62（註：本研究所稱難度係為通過率，即全體參與考試的學生通過該試題的百分比）。 2.國中教育會考自然科90題純文字試題的平均字數為130.8字、題幹平均字數為82.7字、選項平均字數為48.0字、題幹與選項字數比值為3.12、難度平均為0.57。 3.機器學習探勘國中七八九年級自然科學定期評量純文字試題字數的分類及難度預測結果發現， M5P分類演算結果將試題字數分成4類，並依此產生4種難度線性預測模型（LM1、LM2、LM3及LM4），模型顯示試題字數越多、題幹與選項字數比值越大，通過率會降低，試題會有越難的傾向。 4.機器學習探勘國中教

育會考自然科純文字試題字數的分類及難度預測結果發現，M5P分類演算結果未將試題字數分類，以題幹與選項字數比值產生1種線性預測模型，模型顯示題幹與選項字數比值越大，試題會有越難的傾向。5.應用機器學習探勘國中學生對自然科學評量純文字試題知覺與作答結果的預測分析，在比較機器學習各種決策樹演算法模型成效的研究結果顯示，以J48演算法的模型較具有解釋性。由J48預測規則的結果顯示，答對試題的規則特徵有：覺得試題容易；覺得試題普通，且覺得有讀過。會答錯試題的規則特徵為覺得試題困難，且覺得沒有讀過。本研究結果可提供教育工作者、教育測驗評量及研究者在自然科學命題實務參考，與應用機器學習在自然科學領域測驗評量

的試題難度分析的研究方法和取向之參考。

奪魁-高中生物學測週計畫(附解答本)

為了解決自然科學測的問題，作者陳明錄,陳霽雲,楊俊浩,紀荷玫,廖鴻智 這樣論述：

　　本書針對考學測的考生準備，依自然科學測的測驗目標，設計多元的題型，如圖表試題、生活化與時事試題、閱讀題型、引導探究題組、混合題組，來強化學生的表達說明能力及應試能力。另外，每回試題皆有詳盡的解析，說明解題關鍵，幫助同學徹底了解相關的概念。 本書特色 　　1.依照課程相關主題，整理各章節重點，並設計重點填充，幫助增強記憶。 　　2.符合新課綱大考趨勢，以非選題、混合題組等，訓練學生的表達說明能力。 　　3.題型多元，如圖表試題、生活化與時事試題、閱讀題組，提升解題能力。 　　4.素養題及探究實作題，幫助同學模擬並熟悉新的命題趨勢。並且不留下任何困擾，以達到事半功倍的複

習效果。

繁星入學申請資訊分析

為了解決自然科學測的問題，作者莊儀君 這樣論述：

本研究以個案社區高中參加繁星推薦入學之學生資料進行分析，透過敘述性統計、變異數分析及相關分析，觀察其升大學的關聯性。研究結果發現：(1)女生和自然組學生較踴躍參加繁星推薦入學。(2)自然組跨組選填志願踴躍。(3)英文科和社會科高分群較多。數學科和自然科低分群較多。(4)學測成績：性別對於英文科、數學科、自然科學測成績有顯著影響。在英文科學測成績女生優於男生；在數學科、自然科學測成績男生優於女生。(5)繁星錄取：英文科、自然科學測成績與繁星錄取有明顯正相關。班長經歷與繁星錄取有明顯負相關。(6)文科與理科錄取：數學科學測成績與文科系所錄取有明顯正相關。英文科學測成績與理科系所錄取有明顯正相關、

班長經歷與理科系所錄取有明顯負相關。(7)文科與理科錄取國立大學：英文科學測成績與文科系所錄取國立大學有明顯正相關。英文科學測成績與理科系所錄取國立大學有明顯正相關、班長經歷與理科系所錄取國立大學有負相關。(8)文科與理科錄取私立大學：英文科學測成績與文科系所錄取私立大學有負相關。自然科學測成績和有跨組選填志願與理科系所錄取私立大學有負相關。(9)國立大學錄取：英文科、自然科學測成績與繁星錄取國立大學有明顯正相關。班長經歷與繁星錄取國立大學有明顯負相關。(10)私立大學錄取：所有自變數與繁星錄取私立大學均無明顯相關。(11)國私立大學錄取：英文科、自然科學測成績在錄取國立大學比在錄取私立大學有

明顯正相關。