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數位人文中的漢字與書法：羅凡晸教學應用論文集

為了解決評估evaluate的問題，作者羅凡晸 這樣論述：

　　本書探討的主題是數位人文中的漢字與書法，為作者從二○○四年迄今，在數位人文發展過程中的個人體會與經驗。以今日來看，或許有些概念與應用不是最新技術，但卻也反映了十五年間作者因應並解決當時的困擾心得。就漢字領域而言，本書將從電腦與網路中的漢字應用加以統整，概分成「古文字的網站建構及應用：以楚簡為例」、「今文字的漢字分析」二項進行研究分析與舉例。就書法領域而言，則從數位科技下的書法教學加以統整，概分成「書法資料庫建構的教學意義」、「科技輔具應用於書法教學」二項進行相關論述與說明。

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運用ADDIE模式實施美感教學於幼兒園之研究

為了解決評估evaluate的問題，作者周珮慈 這樣論述：

本研究旨在探討運用ADDIE模式於幼兒園實施美感教學的成效，以質性研究的方式，每週二次的學習區時間，為期九週。探討教師以幼兒為主體，運用ADDIE模式，規劃美感領域課程實施幼兒園中班美感教學內容的活動，進而透過教學內容的實施，瞭解教學過程幼兒對藝術創作的興趣。以參與式觀察蒐集資料並以偕同教師的回饋及半結構式訪談等資料佐證，深入探究創作過程的想法與感受。依據研究目的與資料分析的結果，歸納本研究的結論如下:一、 ADDIE分析（Analysis）階段，能清楚分析該幼兒園中班幼兒創作區工具的操作能力。二、 ADDIE設計（Design）階段，該幼兒園的幼兒能透過視覺藝術素材進行想像創作並表達想

法的目標。三、 ADDIE發展（Develop）階段，以幼兒為本位的教學策略，提供適切的活動與教材。四、 ADDIE實作（Implement）階段，幼兒能運用視覺藝術素材表達情感和想法。五、 ADDIE評估（Evaluate）階段，幼兒的創作能力具有學習成效。最後，本研究提出對教師欲運用ADDIE模式發展課程及未來欲做相關研究之具體建議，以作為未來相關研究之參考。

tf.keras 技術者們必讀!深度學習攻略手冊

為了解決評估evaluate的問題，作者施威銘研究室 這樣論述：

　　剛接觸 Deep learning 深度學習, 大家都說 Keras 實作最簡單、最多人用, 各種參考資源也很豐富, 但實際學習 Keras 卻一直卡關...   　　．官方網站資源豐富, 但不知從何查起？一大堆參數說明夾雜各種專有名詞, 有看沒有懂？ 　　．跟著書上或網路上的範例實作都做得出來, 不過卻不知道為什麼要這麼做？ 　　．用經典 MNIST 資料集辨識手寫數字, 準確率都 97 趴以上, 換成自己寫的數字就掉到 5、60 趴？ 　　．神經網路的程式常出現 NumPy 的陣列運算, 還有什麼矩陣點積、轉置、陣列擴張, 搞不懂是怎麼算出來的？ 　　．損失函數、優化器、評量準則(

metrics)的種類那麼多, 在實作各種神經網路時, 到底該如何選擇和搭配呢？ 　　．文字資料的處理都只用英文資料集來訓練, 中文資料又該怎麼訓練咧？ 　　．聽說 Colab 雲端開發環境很好用, 但資料檔、圖檔、模組等要如何上傳呢?可以連結到我的雲端硬碟嗎？ 　　．…   　　Deep learning 深度學習涉及的知識面向廣泛, 要有數學基礎、統計概念, 還要有資料處理的基本觀念, 最重要是要具備一定程度的 Python 功力, 才有能力跟著實作。如果不是在這個領域打滾好幾年的老手, 大概很難面面俱到。加上神經網路的內部結構是超乎想像的複雜, 玄之又玄的輸出結果, 讓許多人把深度學習當

作參不透的黑盒子或煉金術, 反正跟著高手、神人套用現成的模型架構來訓練就對了。   　　事實上, AI 不僅是工程設計, 更是實證科學, 必須多方嚴謹的測試與印證, 才能打好基礎！千萬不要下載一個模型、跑跑測試集就認為學會 AI 了…。而本書的使命, 就是要為您揭開深度學習的黑盒子, 用追根究底的實驗精神, 帶您扎實學會 Keras 並建立各種實用的神經網路模型, 別人說不清楚的事, 就由我們來幫您逐一解惑, 並帶您順利地學會、學通 Keras 及深度學習！    本書特色   　　台灣人工智慧學校  　　--------------------------------- 　　技術發展處處長

張嘉哲 審閱 　　專案處處長 蔡源鴻 審閱   　　○ 解開黑盒子 – 高效學習 DNN、CNN、RNN 等神經網路模型 　　○ 發揮追根究柢的實驗精神, 測試各種神經網路模型「配方」 　　○ 隨時幫你複習進階的 Python 程式語法及函式用法, 學習不卡關！ 　　○ 完整介紹文字、圖片、時序資料的預處理技巧 　　○ 函數式 API (functional API) 的建模手法與實例印證 　　○ 中文詞向量、遷移式學習、Callback、Tensorboard 　　○ LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、DenseNet.. 等 CNN 經典模型的進化秘方

　　○ 在雲端高速訓練模型 - 善用 Google 免費的 Colab 雲端開發環境   　　Keras 是目前深度學習領域中, 最容易使用且功能強大的神經網路開發工具, Tensorflow 已將之收錄到自己的套件中, 並命名為 tf.keras。本書同時適用於最新的 tf.keras 及 Keras。 

以ADDIE模式應用於技術型高中冷凍空調創新課程發展與成效評估之研究

為了解決評估evaluate的問題，作者李光義 這樣論述：

本研究之目的，在於探討ADDIE教學設計模式之教育理念、課程設計模式與教學策略，研究者依據此ADDIE教學設計模式，發展技術型高中階段之冷凍空調創新課程，進而透過教學實驗，確認以ADDIE教學設計模式所規劃出創新課程之適切性。爰此，研究者先建構出適合技術型高中冷凍空調創新課程之能力指標，接續發展具素養導向的冷凍空調創新課程模組，最後，透過實際教學進行課程模組之研究、驗證與修正。本研究之研究實驗與觀察對象為高雄市一所技術型高中冷凍空調科二年級的學生，教學課程區分為三個主題模組，分別為主題一「基礎工業配線課程」、主題二「PLC可程式控制器的操作與設計課程」以及主題三「系統整合綜合應用」。教學過程

中進行質性及量化之資料收集，並據此進行統計分析來評估學習成效及學習滿意度，最後獲致的結論彙整如下：一、本研究建構的技術型高中冷凍空調創新課程之能力指標，確可適用於技術型高中冷凍空調科的PLC自動控制創新課程。二、本研究以ADDIE教學設計模式所發展的技術型高中冷凍空調創新課程與教學內容，確實適合施行於技術型高中冷凍空調科，並能符應產業需求，鏈結產業實務技能。三、本研究以ADDIE教學設計模式所開發的技術型高中冷凍空調創新課程教具教材，確實能夠鏈結產業實務技能，符合產業技術訓練需求。四、以ADDIE教學設計模式所發展的技術型高中冷凍空調創新課程，確實能夠在教學歷程中，獲得良好的學習滿意度。五、以

ADDIE教學設計模式所發展的技術型高中冷凍空調創新課程，確實能夠讓學生在教學歷程中，獲得良好的學習成效。六、透過ADDIE教學設計模式的五個階段程序，確實能夠系統性地來進行創新課程的發展。