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社科教育 學類
前瞻教育設計專題,探索全球、社會、地方發展與產業趨勢與問題,培養學生面對真實世界的洞察力及問題解決能力。2025年大一專題,由邱俊達老師帶領學生,進行淡水輕軌沿線各站的探索與田野踏查,專題成果展於2025年6月14日假淡水程氏古厝公開展出。
圖解:專題課程合展2025:前瞻教育設計專案型
版權:本系提供
物理 學類
專為三年級以上及研究所學生所設計之統整性課程,由學生自選指導教授從事專題研究工作或進行實作專題。透過論文研究或實作專題,訓練學生將理論與實務相印證,提升學習成效,強化學生專業能力。
圖解:專題發表
版權:東海大學應用物理學系
電機工程 學類
使用最低階的8位元8051進行實驗,最便宜、最簡單、最好懂,實際上,工業界也仍大量使用8051。可是,學生學習起來比較沒有興趣,因為做不出他們認為很炫的東西。因此,我們採用較為昂貴微處理器及實驗板,我們可以進行比較炫的實驗。此外,為了激發學生其求知慾,我們規劃半學期時間去進行電動玩具的製作。
圖解:極速賽車
版權:授課教師自製
經濟 學類
本課程除了介紹大數據計量分析的方法外,亦強調 (1)以R程式語言撰寫分析模型; (2)以實際資料進行實證分析,培養學生分析複雜資料的能力。此外,本課程屬於遠距教學課程,課程內容可透過網路學習,沒有學習時間限制,不用擔心學不會
圖解:統計資料分析實務教學-成果發表
版權:東吳經濟系提供
物理 學類
以培育學生之基礎物理專業知識(物理、數學與程式),並培養學生自主學習與共學、發掘問題與解決問題、團隊合作與表達溝通等能力。課堂授課、演習課 、老師解答學生問題時間,學生課前準課時間,包括看課程錄影、作題目,學生課後複習,包括做習題與專題。
圖解:教學
版權:本系教學照片
圖書資訊 學類
學習如何讓龐大的資料變成有意義的資訊,透過統計分析、資料視覺化與AI應用發現趨勢。課堂結合實作操作,讓你把理論轉為真實能力;並可輔以本系規劃的「人工智慧與文本資料處理微學程」,強化資料思維與跨域應用力。
圖解:人工智慧與文本資料處理微學程
版權:輔仁大學圖書資訊學系
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