2024 open day

ColleGo! 大學選才與高中育才輔助系統 
國立臺灣藝術大學
亞太建築空間與文物保存學士學位學程 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
所屬學群 建築設計學群 跨 藝術學群
工藝學類 		資訊學群 跨 數理化學群
數據統計學類
學系特色

本學程於111學年度設立，課程鏈結古建築、聚落、文物與工藝，並結合文化保存專業學術研究及技術實務體系，同時結合學校傳播、美術、設計、表演藝術、人文等五大學院課程資源，整合文物維護研究中心、有章藝術博物館、影像藝術研究中心與聲音藝術研究中心等專業研究單位，做為周邊技術與學理發展的側翼資源。透過當今科技融入建築空間，文物監測，展示教育與保存技術，以培育文化資產保存之專業基礎人才為目標。

【培育大數據與人工智慧人才】
1. 三面向訓練: 以"數理涵養"為根基，輔以 "大數據/人工智慧資訊技能" 訓練，並 "應用在各實務領域" (金融科技、智慧醫療、工業製造、物聯網等)。
2. 開設分流學程(群)，使學生適性發展：「資料科學實務」、「人工智慧與深度學習」、「工業4.0」、「科學計算」、「金融科技」。
3. 104 銀行 十大熱門職缺本系佔 7 種(如DevOps).

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學科意涵

藉由建築空間、歷史價值認識、地方創生等路徑發展，透過非傳統教學體系培育專業人才系統，深刻瞭解如何能從文化資產視角觀看古建築、聚落、文物與工藝。亦函蓋建築空間之保存利用、地方文化創生、建築維護技術、文物保存技術與文資預防性保存等領域。

本系培育資料科學(大數據)與人工智慧人才。資料科學(大數據)乃是進行資料洞察分析並能建立模型預測各種現象；而人工智慧主要是以深度學習以及相關機器學習方法進行各種的應用。相關應用：無人駕駛、金融科技FinTech、企業營運/客戶洞察分析、智慧醫療、工業智慧製造、物聯網…等。


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學習方法
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【專業技術與理論課程】藉由專業知識力與實踐力，從教學現場走入歷史現場，培養文化資產保存與建構文化資產歷史價值地圖，並藉由課程經營(課程精進)與場域經營再深化(場域實踐)。

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【產官學融入課程】將產業界、政府部門與學校相互合作，落實學術界先導性與實用性技術及知識應用研究，達到學術研究、實務訓練與人才培育。

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【文化資場修復現場實際觀摩】將學校教學延伸至修復現場的教學模式，讓學生從實際參訪中了解產業的實務流程與趨勢，依主題教學發展安排內容。

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統計方法：以收集數據、分析數據和由數據得出結論的一系列方法。分為兩類：描述統計方法和推斷統計方法。
1.描述統計方法：
描述統計方法是指通過圖表的方式對數據進行處理顯示，進而對數據進行定量的綜合概括的統計方法。
2.推斷統計方法：
推斷統計方法是指根據樣本數據去推斷總體數量測度的方法。

圖解:本系辦理優遊台中學活動照片

版權:靜宜資科系

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機器學習：
機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析獲得規律，並利用規律對未知資料進行預測的演算法。 因此資料探勘與機器學習相輔相成。

圖解:專題實作導入機器學習

版權:靜宜資科系

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資料探勘(data mining)：一門從大量資料中提取有用資訊的科學。重要的主題如下:
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統
3. 社群網路分析: 例如將客戶分群促銷之資料視覺化: https://tinyurl.com/2xhmzpg4
4. 文字探勘
5.智慧行銷

圖解:本系辦理AI語音辨識影片拍攝教學課程

版權:靜宜資科系

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深度學習（deep learning）：
這項技能方法是目前熱門的人工智慧領域的核心，是機器學習中模擬大腦神經網絡結構運作，並藉由多層神經網絡對資料進行特徵提取的演算法，是一種試圖使用包含複雜結構或由多重非線性變換構成的多個處理層對資料進行高層抽象的演算法。

圖解:深度學習人工智慧應用

版權:靜宜資科系

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R以及Python程式語言：R以及Python分別是資料科學、人工智慧使用最廣泛的程式語言。資料科學及人工智慧的實踐過程大多藉由R,Python的程式實作來完成。

圖解:本系辦理高中生營隊活動照片

版權:靜宜資科系
高中階段可以準備的學習方法或方向

1.修課紀錄建議能有重點領域科目或課程，並能具體說明修習動機、理由及課後心得。
2.提供一項與文化資產相關之成果資料，如：(1) 課程學習成果之書面報告-運用精準詞彙、語句寫作，有效並正確地傳達訊息或想法；(2)實做作品-能運用各種抽象的圖形或符號線索變化的推斷能力；(3)自然科學領域探究與實作-了解科學的原理原則及操作科學事務的能力；(4)社會領域探究活動成果資料-觀察部分訊息或事物變化的趨勢，歸納出規則或意義，產出合理的答案。
3.提供與本學程相關之攝影或繪畫作品，說明理念與過程，並表現空間方位，想像物體在不同方位下的旋轉面貌。

1. 目前有許多的線上課程或專門的實體上課研修機構可以自我學習, 從初階到進階都有, 可以進行自我學習.
2. 參與大學相關營隊, 體驗以上方法之應用.
3. 在高中的自主學習活動進行這些主題的探討.
4. 靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系的學習資源:
https://sites.google.com/view/cplo-python
與相關科系之異同

文資保存學系建立在文物保存修復相關基礎理念與科技上，主要學習保存修護與科技、文化資源研究暨應用、建築與聚落保存、文化行政與文資經營。古蹟藝術修護學系主要培育傳統工藝技藝之人才，以「仿作」為課程教學重要核心，將傳統古法精隨發揚光大。亞太建築空間與文物保存學士學位學程，除透過基礎理論學習，並走進臺灣文化資產保存現場為實踐(如宗教性空間、戶外文物保存之現場)，以課程與實務來進行建築與文物的技術演練。

與資管系/資工系異同：
"AI(大腦)+大數據(食物)" 缺一不可:
1. 相同：資訊方面的訓練(例如程式語言,資料庫)，人工智慧深度學習的訓練 。
2. 相異：一般資訊科系較缺乏數據處理分析的扎實訓練 (這需要統計與數學訓練)，本系「大數據/資料處理分析」有很豐富課程 https://tinyurl.com/29vcpcfx 猶如食材的料理是不容易的。
生涯發展容易誤解之處

學程未來進路與職涯發展：政府單位(文化部、博物館、美術館、各縣市政府文化局、文化部文化資產局、文化資產研究所等)；民間企業(美術館、博物館、文化館、建築事務所、營造廠、基金會、地方文史工作室等)；自行創業(文史工作室、修護工作室等)。

本系的簡稱是 "資科系". 此名稱容易被誤讀為 "資訊系", 因此會被誤解為只是資訊領域的科系, 因此能從事的行業會被誤解. 實際上, 本系具備三面向的訓練: 數理內涵+資訊技能(AI與大數據)+實務應用, 因此能從事的行業非常寬廣(例如: 資訊, 金融, 品質管理/工程, 統計與數學專業人員).

學習方法容易誤解之處

本學程不是在培養建築設計師，也不是在培訓結構技師；而是在教導學生如何能從文化資產視角觀看古建築、聚落、文物與工藝，經區塊性鏈結形成具有文化聚落概念。

本系發展「資料科學/大數據」與「人工智慧」領域，易被誤解為「資訊科學」。本系綜合「資訊科學」及「數理」面向，進行數理與各種資料大數據處理的訓練，具備扎實的基礎，面對各種實務應用問題，有更好的適應性與解決問題的能力。而「資訊科學」學系或領域較偏向技術性/操作性，適應性較差，數據處理分析能力較不足。

補充提醒與說明

1.學士學位學程與一般學系並無差異，通過相關之畢業門檻，可取得藝術學學士學位。
2.學士學位學程為整合本校二個以上系(所)之師資及資源，跨領域共同指導。
3.招收對象、課程規劃、修業年限為４年等與一般學系相同。
4.本學士學位學程為直接隸屬於校級教學單位統籌運作。
5.學士學位學程較偏重實務學習與經驗之獲得，以促進學生能提早瞭解就業之方向。

1. 多種領域證照訓練，增加職場競爭力，贏得就業先機。專業證照領域: 人工智慧AI、資料科學(大數據)、資訊技能、財金保險。例如: 微軟證照: AI-900、AZ-900、AI-102、DP-100、DP-203、MCP、MTA。
2. 競賽表現優異(含全國賽).
3. 研究所升學表現優異.
4. 培育 DevOps/SRE 人才(台積電大舉招募)。
以上績效如 "下載詳細資料"連結。

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學系聯絡方式

電話：(02)2272-2181 ext 2462

信箱：ascrc@ntua.edu.tw

電話：(04)26328001分機15051

信箱：pu20250@pu.edu.tw
國立臺灣藝術大學
亞太建築空間與文物保存學士學位學程 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
核心課程地圖
  • 大一必修
    • 文化資產保存概論
    • 文化資產法
    • 圖學(一)
    • 圖學(二)
    • 建築概論
    • 建築史
  • 大二必修
    • 建築修復(一)
    • 建築修復(二)
    • 文物保存(一)
    • 文物保存(二)
    • 保存科學(一)
    • 保存科學(二)
  • 大三必修
    • 建築修復實務
    • 修復計畫(一)
    • 修復計畫(二)
    • 建築修復畢業製作(一)
    • 文物保存實務
    • 科學分析(一)
    • 科學分析(二)
    • 文物保存畢業製作(一)
  • 大四必修
    • 建築修復畢業製作(二)
    • 文物保存畢業製作(二)
    • 修復實習
  • 大一必修
    • 統計學(一)(二)
    • 微積分(一)(二)
    • 資料科學暨生涯規劃
    • 資料處理
    • R軟體應用
    • Python 軟體應用
    • App實作基礎
    • 管理學
    • 金融數學
  • 大二必修
    • 線性代數(一)(二)
    • Java程式設計(一)(二)
    • 迴歸分析
    • 機率論
    • 微積分(三)
    • 數值分析(一)(二)
    • 應用科技
    • 生產管理
    • 實驗設計
    • 品質管理
    • 資料探勘導論
    • 機器學習與類神經網路
    • 網路爬蟲
    • POWER BI
    • 深度學習導論
    • 金融商品介紹
    • 金融商品應用
  • 大三必修
    • 資料庫系統
    • 機器學習(一)
    • 大數據管理分析平台
    • 保險金融
    • 金融實務
    • 金融大數據分析
    • 多變量分析
    • 類別資料分析
    • 資料探勘
    • 網路資料擷取與文字探勘
    • 物聯網概論與證照輔導
    • 深度學習(一)(二)
    • 品質管理實務
    • 品質工程
    • 資料結構
    • 演算法
    • 資料庫管理
    • 數理統計(一)(二)
  • 大四必修
    • 專題實作(一)(二)
    • 區塊鍊應用與實作
    • AI商務應用暨數據分析
    • 時間序列分析
    • 金融科技與大數據
    • 存活分析
    • 醫學資料探勘
    • 人工智慧與物聯網應用
    • 深度學習應用
    • 智慧醫療
    • 科學計算
    • 數學模型
專業選修課程
  • 建築修復技術
    • 建築修復技術為輔助建築體系進行建築形式調查、修復案場管理、品質管理及環安工作，因應臺灣建築修護領域需求本領域之人才無相關完整的培育機制與環境，所以本方向主要職業發展如：工地主任、監工與環安人員為培育人才。
  • 修復實習
    • 以專業能力進行田野實務，協助文資保存與研究。
  • 分組選修
    • 採計第一、二年級之成績為優先順序，三、四年級進行分組選修，以利按課程樹之專業化與畢業後發展結合。主要分組以「建築空間」、「文物保存」為兩大類。
  • 文物保存技術
    • 文物保存技術為古文物保存現況研究，以科學化的方法，延續古文物的壽命。主要職業發展如：文物修護師。
  • 資料科學實務學程
    • 資料探勘、多變量分析、網路資料擷取與文字探勘、時間序列分析、醫學資料探勘、存活分析、類別資料分析、POWER BI、深度學習(一)、深度學習導論、R軟體應用
  • 人工智慧與深度學習學程
    • 深度學習(一)、機器學習與類神經網路、深度學習(二)、深度學習應用、智慧醫療、人工智慧與物聯網應用、物聯網概論與證照輔導、資料探勘導論、網路爬蟲、資料庫管理、App實作基礎
  • 工業4.0學群
    • 品質管理、生產管理、品質管理實務、實驗設計、品質工程、可靠度與設備預防維修、人工智慧與物聯網應用
  • 金融科技學群
    • 金融商品介紹、金融商品應用、保險金融、金融實務、金融大數據分析、區塊鍊應用與實作、AI商務應用暨數據分析、金融科技與大數據
  • 科學計算學群
    • 數值分析(一)、演算法、資料結構、資料庫管理、金融數學、數值分析(二)、Java 程式設計(二)、科學計算、應用科技、數學模型
特色課程
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建築空間調查技術

本課程方向為建築保存利用，主要為以建築體進行營運之規劃設計，並且延伸至建築體再利用之規劃能力培養，其與現有之建築系所領域發展有所區別，其主要是針對具有文化價值之建築調查、再利用與價值之空間進行課程規劃。

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文物價值調查實務

以文化資產保存概念為範圍，滾動式檢討與調整機制，分析與紀錄文化資產保存，其文化永續發展由下而上、由內而外的深根教學，並以空間與文物為行星核心，發展「文資調查」、「工藝技術保存」、「建築空間保存」之衛星方向。

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大四畢業專題製作

藉由專業知識力與實踐力，從教學現場走入歷史現場，培養文化資產保存與建構文化資產歷史價值地圖，並藉由課程經營(課程精進)與場域經營再深化(場域實踐)。

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製圖與測繪

傳統建築製圖與當代建築製圖截然不同，特別針對測量與繪製草圖，有別於建築設計之從無到有之繪製，以現存之傳統建築為目標，進行草圖繪製，測量與製圖，本課程以提升學生傳統建築調查之觀察與測繪能力。

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無機材質文物修護概論

以無機材料的文物為主要範圍，無機性材質雖具有較佳的耐候與材質性能，但如無適當的保存環境及方法，將造成不可逆性的損壞。基於保存無機材料此之需求特開此學門課程，本課程分為初階、進階兩個階段完成教學。

圖解:無機材質文物修護實作
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金融大數據分析

這門課是屬於現在熱門的金融科技FinTech領域中 "智能金融理財服務" 面向, 授課內容涵蓋: (1) 熟悉R/Python 軟體金融工具 (2) 熟悉股票債券期貨金融商品 (3) 投資組合理論 (4) 藉著資料科學大數據分析以及人工智慧技巧撰寫金融商品投資策略. 實現程式自動交易.

圖解:以人工智慧進行金融商品自動程式交易

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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深度學習應用

這門課所教授的內容是熱門的人工智慧領域之基礎. 主題內容涵蓋: 利用人工智慧深度學習技能應用在影像處理(自動駕駛, 醫學影像判讀), 自然語言處理(聊天機器人, 翻譯機器人)... AI自動駕駛實作影片: 1.https://is.gd/x2c84c 2.https://is.gd/ZYek1u

圖解:人工智慧自動駕駛: AI 追蹤物體

版權:靜宜資科系

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資料探勘導論

資料探勘: 從大量資料(如網路)中提取有用資訊的科學。
1. 關聯分析(購物籃分析)
2. 推薦系統 (例如:進入一些購物平台,消費者喜愛的品項廣告會出現)
3. 社群網路分析: 影片:https://tinyurl.com/24kzgl7g
4. 文字探勘
5. 智慧行銷

圖解:社群網路分析之客戶分群促銷(異顏色)

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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保險金融

1.從保險與金融理論知識引導實務應用
2.從保險金融應用的角度來探討理財規劃。
3.導入財務需求分析，精確規劃人生風險
4.透過實務商品分析，了解產業實務面。
4.從現金流量活動了解保險與風險危機時應變之決策。
5.協助金融保險相關證照考試。

圖解:專業經理人蕭老師上課即景

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系

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資料庫系統

大數據時代已經來臨，任何組織都有資料，並建置資料庫系統加以儲存管理。有效的利用這些資料對於單位組織的運作與績效提升將有很大的幫助，因此管理與操作運用資料庫的相關技能就很重要。本課程讓同學瞭解資料庫系統之設計與實際操作應用，並輔導考取國際證照、提升就業競爭力(資料庫證照是許多職缺的必要條件)。

圖解:金融資料庫(期貨與股票)使用操作

版權:靜宜大學資料科學暨大數據分析與應用學系
國立臺灣藝術大學
亞太建築空間與文物保存學士學位學程 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系
適合從事工作
  • 營造工程師

    規劃工程現場的進度、管控成本、人力調度及勞工安全衛生等工程管理工作。


  • 設計工程師

    負責工程標單估算、估驗計價、施工圖繪製、施工規劃及進度排程掌控、竣工報告、檔案管理等工作。


  • 建築製圖員

    根據建築師或設計師之設計圖，從事繪製施工圖並註明材料規格、位置、尺度及數量等工作。


  • 室內設計師

    從事建築物內部之空間、設備、動線之規劃及監督施工等工作。


  • 設計工程師

    負責工程標單估算、估驗計價、施工圖繪製、施工規劃及進度排程掌控、竣工報告、檔案管理等工作。
  • SRE(DevOps) 工程師

    (1).SRE/DevOps是104人力銀行十大熱門職缺第三名, 台積電也大舉招募SRE人才. 勞動部課程之相關師資即在本系. SRE是本系重點培育方向(2)AI/大數據在企業實際運用中, 必須結合資訊技能與整體運作流程. 藉由SRE/DevOps之技能, 才能對於企業外在環境的改變作靈活的應對.


  • 人工智慧與大數據科學家(或工程師)

    本系專門培養人工智慧與大數據人才: 相關工作性質如下(1).以機器學習 & 深度學習 相關技能進行數據研究 (2).AI相關技術應用導入與開發評估 (3).資料分析、清理與模型開發應用及佈署 (4).網路爬蟲及資訊系統大數據開發及維護 (5). 依需求設計與開發、測試、維護及專案管理。


  • 金融專業人員

    將本系所學之人工智慧(AI) 與大數據相關技能應用於金融領域. (1)
    在金融、投資相關企業中，從事有價證券與保險產品買賣，如股票、期貨、選擇權、保險等相關金融商品。(2)於銀行、證券公司、保險公司、投信公司等機構內，從事資料蒐集、分析、撰寫研究報告之工作，提供投資決策考量之工作。


  • 品管／品保工程師

    以本系所學之人工智慧大數據相關技能應用於品質管理與品質工程領域. (1)從事產品或服務品質標準之設定，並利用各種管理技術，維持與改進其品質之工作。(2)進行品質管制資料的收集與分析，協助推展品質管制制度，保證產品品質合乎顧客需求之工作。


  • 統計與數學專業研究人員

    本系具備三面向之訓練: 數理內涵+資訊技能(AI與大數據)+實務應用, 因此有能力的同學可以從事數理的基礎研究:
    (1)從事基礎數學的研究，並發展及改善數學技術及原理相關應用。
    (2)負責統計科學的研究與調查工作，並發展、改善統計方法 ，及對實際統計資料進行整合和解釋。
系友生涯

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本系尚無畢業生


本系尚無畢業生

本系尚無畢業生

屠嘉嵐

屠嘉嵐


學習經驗:
屠嘉嵐系友畢業後考取交通大學「數據科學與工程研究所」,非常傑出.在學時表現優異，學習面向涉略廣泛,曾進入多家企業進行與數據分析及建模相關的企業實習，將所學的技能用於實務問題之上。屠同學修習許多與資料科學及人工智慧相關的課程，非常有心的培養自我的技能實力，也有獲得多張相關的證照。


目前就讀交通大學「數據科學與工程研究所」

邢晏純

邢晏純


學習經驗:
邢晏純系友畢業後考取「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」,在學4年學習態度優異，曾獲台中市模範生。系上課程規劃使學生奠定了統計及其相關應用之基礎，不論是資料科學、程式邏輯及資料庫運用方面，讓學生與實務領域接軌，不管是升學或就業都十分容易。


職業經驗:
就讀「台北醫學大學大數據科技及管理研究所」, 研究關於自然語言處理, 例如情緒分析、聊天機器人之應用，在指導教授帶領之下，曾於碩二前將研究投稿於自然語言相關之國際會議(ICCLNLP)及台灣所舉辦的人工智慧會議(TAAI)，都獲得發表的機會。


戴添智

戴添智


學習經驗:
1. 學習過程首先著重了解，再輔以不斷練習！我喜歡寫程式，自我訓練！大學時修習許多與資訊相關技能的課程, 好好裝備自己.
2. 「做中學，自我訓練」是非常重要的學習過程。遇到困難，上網找資料，尋求支援是非常重要的訓練！


職業經驗:
1. 目前在資訊產業擔任主管職務,累積多年的實作經驗，已能獨當一面完成千萬元的專案計畫！
2. 升遷快速，年薪非常高！

溫淑惠

溫淑惠


學習經驗:
系上提供學程的修習，讓我更有系統性的修課。每當課業上遇到困難時，系上有提供諮詢中心的諮詢，同樣地，老師也有office hours，並有耐心的引導我去解決各種學習上的疑難雜症。


職業經驗:
任職於「中國砂輪企業股份有限公司」品保工程師，大學時,透過系上品質管理與統計方面的專業訓練，工作中能充分地來應付. 由於在理論與實務上的良好訓練, 對於工作實務上遇到的種種情況，容易去理解為什麼要這麼做，判斷何時可以這麼做，而不是僅接收別人叫你怎麼做，即使目前工作中並不會用到很艱深的統計難題。

鐘智瑋

鐘智瑋


學習經驗:
大學時期是人生的黃金學習階段，認真讀書認真玩，盡可能地把握這段寶貴時光，找到自己有興趣的專業，認真培養自己的廣度和深度，尤其是你的外語能力和思考能力。


職業經驗:
任職於「中國醫藥大學大數據研究中心」. 這工作是我能夠發揮能力的地方，最重要的是找到自己的興趣所在和個人價值，把握大學時期所學到的專業知識、表達能力及做人處事，其餘的等工作時再學習，但要不斷思考如何才能做得更好，試著培養出屬於自己的品牌。
國立臺灣藝術大學
亞太建築空間與文物保存學士學位學程 		靜宜大學
資料科學暨大數據分析與應用學系

多元能力

空間定向：能覺察環境、物體與自己的相對位置，辨別出方向、維度，想像物體在移動或重新排列後的外觀。
15% Complete
15%
手工操作：能依據物體變化（如移動速度），快速地調整出肢體反應，或以運用手部與手指進行精細動作。
15% Complete
15%
遠觀細察：能在遠、近距離中能分辨、比較色彩差異，在不同光線強度下能觀察物體大小、距離、移動變化。
10% Complete
10%
語文理解與表達：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
10% Complete
10%
邏輯推理：能捕捉事物運作的規律或關聯性，歸納或是推演不同事物的差異或因果關係，並得到特定理解。
10% Complete
10%
問題解決：分析並預判問題的成因與後果，設想出合適的解決方法及使用的工具。
10% Complete
10%
運作分析：分析特定需求並規劃合適的運作流程，運用技術調整、組裝、設定設備，讓設備及系統正常運作。
5% Complete
5%
資源管理：分配及運用可支配的資源，調配人力、物力、資源運作的合理性、平衡性，發揮預期效益。
5% Complete
5%
快速知覺與總結：能從散落的資訊中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
5% Complete
5%
敏銳創造：能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異，且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋，呈現新穎之處。
5% Complete
5%
主動學習：積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
5% Complete
5%
說服協商：提出觀點與他人商議或說服他人同意，以積極的態度引導他人，達成共識、目標，或解決困難。
5% Complete
5%
程式設計：了解程式語法以及邏輯架構，撰寫、修改程式，開發並設計系統。
30% Complete
30%
數理科學：能選擇適當的科學、數理知識或邏輯來思考問題，依據科學規律正確地推演出答案或排列資訊。
20% Complete
20%
快速知覺與總結：能從散落的資訊中，快速分辨與覺察具有意義的訊息，且能歸納出要點、關聯、架構等概念。
10% Complete
10%
邏輯推理：能捕捉事物運作的規律或關聯性，歸納或是推演不同事物的差異或因果關係，並得到特定理解。
10% Complete
10%
批判思考：運用不同觀點對問題進行理性分析，對問題的解決方法或結論，評估出優缺點、支持、反對的意見。
5% Complete
5%
主動學習：積極尋求新資訊用以掌握問題的前因、後果以及預期影響，並依據各環節選擇適合的學習行為。
5% Complete
5%
問題解決：分析並預判問題的成因與後果，設想出合適的解決方法及使用的工具。
5% Complete
5%
記憶詮釋：能識別、儲存、喚起多項資訊、數字、知識內容，且能以多種方式組合這些訊息間的差異與關聯。
5% Complete
5%
語文理解與表達：能透過語文理解他人想法形成特定概念，且能說明特定想法或因果關係。
5% Complete
5%
敏銳創造：能覺察特定事件與觀念、理論之間的差異，且能對事物進行拆解、組合、重新詮釋，呈現新穎之處。
5% Complete
5%

性格特質

主動積極：常常主動提出特定見解，樂於付出活力與熱情投入特定問題、活動，引領他人的行動。
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樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂衷於與夥伴一同完成任務。
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自信肯定：總是相信自己能達成目標，會肯定自身的優勢、長處，面對挫敗能較好的調整情緒。
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開朗活潑：總是正向樂觀的看待事物的發展，即使事件發展不如預期，也能保持接納、能看見正向價值，常常表現自在、不膽怯。
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親和接納：總是願意關懷他人情緒與感受，樂於接納與照顧他人困擾與情緒，表現和藹友善、易於親近。
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合作互助：總是願意優先關照、包容他人的需求，在不同意見中尋求最大的合作可能，優先尋求團體的共同價值，信任團體成員的指引。
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堅毅負責：常常長時間專注投入於特定事物，排除干擾訊息，會對所承諾的事物，會負起責任目標、執行到底，享受追求成就。
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深思力行：常常追求事物的條理秩序，審慎確認事物的彼此關係，行事仔細考量後果。
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探究冒險：常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境，樂於把困難視為一種挑戰，在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
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變通開創：常常對多種事物，表達熱情興趣，對於既有事物，進行拆解、重組，給予新的理解與觀點，並且喜愛創造出令人意想不到的新事物。
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堅毅負責：常常長時間專注投入於特定事物，排除干擾訊息，會對所承諾的事物，會負起責任目標、執行到底，享受追求成就。
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探究冒險：常常樂於探索未知事物、能夠容忍陌生情境，樂於把困難視為一種挑戰，在探索、挑戰未知中偏好看見自己的成長。
30% Complete
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樂群敬業：總是表現活潑、傳遞熱情，主動參與活動，樂衷於與夥伴一同完成任務。
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自信肯定：總是相信自己能達成目標，會肯定自身的優勢、長處，面對挫敗能較好的調整情緒。
15% Complete
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合作互助：總是願意優先關照、包容他人的需求，在不同意見中尋求最大的合作可能，優先尋求團體的共同價值，信任團體成員的指引。
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