學位論文
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Item 人工智慧新聞來源可信度辨識系統對媒體素養教學成效影響之探討(2021) 張季桓; Chang, Chi-Huan在經歷過2016年美國總統大選、英國脫歐、關西機場事件之後，我們的社會開始大量關注「假新聞」這個議題，在意假新聞所帶來的危害，以及對於解方的尋求。要解決假新聞的問題，我們必須先瞭解假新聞從何而來，一般來說，假訊息經過跨平台的轉傳之後，難以追查最起始的源頭訊息，但是我們可以確切知道的是這些訊息多半會經過「內容農場」這樣的網站，經過分享、轉傳到各大社群平台或是通訊軟體之上。「內容農場」經過網域的轉換，更改名稱之後，又會再一次的出現在閱聽眾的眼前，就像是不易徹底清除且易於繁殖的病毒，那我們是否可以用教育來遏止假新聞的傳播？人工智慧的出現與大數據的資料處理，為我們提供了技術上的協助，本研究參照以我國中央研究院的CKIP系統以及大量新聞資料作為依據，輔以DNN深度學習所製作出的新聞可信度的判別系統來設計實驗課程，希望更有效率的幫助閱聽人判別訊息，提供閱聽人在判別訊息時有一個評判的依據。本研究期望暸解，當閱聽人採用該系統作為輔助工具之後，「媒體素養」的相關認知與態度是否有顯著正面的提升，期望能夠在假訊息充斥的時代，為閱聽人提供一種額外的方式，避免受到假訊息的影響，進而維繫得來不易的民主社會。