科技與工程學院

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沿革

科技與工程學院（原名為科技學院）於87學年度成立，其目標除致力於科技與工程教育師資培育外，亦積極培育與科技產業有關之工程及管理專業人才。學院成立之初在原有之工業教育學系、工業科技教育學系、圖文傳播學系等三系下，自91學年度增設「機電科技研究所」，該所於93學年度起設立學士班並更名為「機電科技學系」。本學院於93學年度亦增設「應用電子科技研究所」，並於96學年度合併工教系電機電子組成立「應用電子科技學系」。此外，「工業科技教育學系」於98學年度更名為「科技應用與人力資源發展學系」朝向培育科技產業之人力資源專才。之後，本院為配合本校轉型之規劃，增加學生於科技與工程產業職場的競爭，本院之「機電科技學系」與「應用電子科技學系」逐漸朝工程技術發展，兩系並於103學年度起分別更名為「機電工程學系」及「電機工程學系」。同年，本學院名稱亦由原「科技學院」更名為「科技與工程學院」。至此，本院發展之重點涵蓋教育（技職教育/科技教育/工程教育）、科技及工程等三大領域，並定位為以技術為本位之應用型學院。

107學年度，為配合本校轉型規劃，「光電科技研究所」由原隸屬於理學院改為隸屬本（科技與工程）學院，另增設2學程，分別為「車輛與能源工程學士學位學程」及「光電工程學士學位學程」。

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學院網址：http://www.cot.ntnu.edu.tw/

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    探討國中生使用問題導向學習法於人工智慧影像辨識機器人混成式學習之學習成效
    (2024) 薛惠文; Hsueh, Hui-Wen
    運算思維是21世紀的人類不可或缺的能力，為了找出能有效提升運算思維的方式，本研究發展一套人工智慧影像辨識採購機器人教材，結合教育機器人、混成式學習和問題導向等有利於提升運算思維的要素，期望透過此課程提升學習者之運算思維。本研究採用準實驗研究法，旨在探討問題導向法對人工智慧影像辨識機器人混成式課程學習者之人工智慧學習成就、程式設計導向運算思維、機器人自我效能及學習行為的影響，課程皆實施於混成式學習環境中，透過實體講述對學習者進行課程重點摘要、補充及檢討，並於實作單元中以教學影片的方式讓學生進行學習。控制組使用傳統講述教學法，教師以實體方式與學生問答互動；實驗組則使用IGGIA問題導向學習法，搭配問答機器人進行系統性的問答，期望透過問題引導方式給予學習者更明確的學習方向，以解決混成式學習中常見數位分心的問題。研究結果顯示，透過問題導向學習法確實能有效減緩學習者數位分心的問題並有效提升其學習成就，且能夠使學習者展現出更多主動學習的行為，然而，在程式設計導向運算思維中控制組有較好的學習表現，自我效能中則沒有顯著差異。
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    基於深度學習與技術分析指標預測股市買賣點
    (2023) 鄭邦廷; Cheng, Pan-Ting
    股票交易市場是由各種金融機構和投資者組成，用於買賣股票和其他金融產品的交易活動。市場的主要目的是提供一個公平、透明和有保障的交易環境，促進股票和其他金融產品的流通。而參與者包括投資者、證券公司、投資銀行、基金、保險公司、政府機構等。投資者可以通過股票交易市場進行交易，包括股票、債券、期貨等各種金融產品。證券公司、投資銀行等機構則負責為投資者提供證券交易相關的服務和產品。然而投資並不是穩賺不賠，以股票來說，其價值可能伴隨著公司業績表現、總體經濟變化，乃至各種政治因素而有波動。這代表著投資者必須去注意這些市場上的各種外在條件去對自己手中的投資標的去做調整，並無一精準的判斷條件。縱使在許多的外在條件影響之下，歷年仍有許多研究希望能藉由各種方式來判斷進場買進和獲利了結的方法甚至到未來股價的判斷。股票交易的獲利方式在於買進及賣出所產生的價差，但每個投資者所買進及賣出的位置不同，即代表各項因素不同，因此買的價格過高則會有套牢的風險，或者買進後遲遲沒有往上漲，因而賠上交易和時間成本。因此，如果可以藉由調整進出場條件及發動策略去預測未來走向，使我們可以更敏銳的判斷價格變化，就可以在價格即將變化時進場，並且賺取其中價差。在各種因素影響的情況之下，股票的進出場訊號可視為一非線性的時序訊號。而人工智慧在非線性模型的表現相當優秀，尤其是在處理大量複雜的數據時更顯突出。本論文希望配合著股票的技術分析及回測過的數據結合人工智慧達到預測未來買賣點位之目的，以強化並優化進出條件，進而增進投資報酬率。
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    人工智慧面試之回應性對應徵者印象管理之影響
    (2022) 陳宣宏; Chen, Syuan-Hong
    隨著網路世代進步以及智慧型裝置普及化，企業為了有效提升甄選的效率，將人工智慧應用於錄影面試情境中，透過分析應徵者之微表情來判讀其人格特質與溝通技巧。然而，應徵者是否會因人工智慧錄影面試中而感受到焦慮並出現面試表現焦慮的狀況是未知的研究議題。甚者，不同介面設計的人工智慧錄影面試是否會影響應徵者的印象管理行為，包括誠實與欺騙式的，更是一個待研究的議題。本研究基於社交介面理論與欺騙可能性模型，在錄影面試系統設計回應性介面，運用了兩種不同的人工智慧錄影面試介面進行實驗(是否具備回應性)(N=64)，面試過程中透過聲紋與回應語讓應徵者感受到回應性，藉此期望能夠影響應徵者印象管理行為研究結果發現，回應性介面會對於應徵者誠實型印象管理行為並無顯著影響，卻會提升欺騙型印象管理行為，另外卻能降低應徵者的面試表現焦慮。推論比起社交介面理論，遊戲化情境與人機互動的角色地位更適用於人工智慧面試情境，此情境更容易激發應徵者的競爭驅力而促使應徵者展示不實回應。最後依據研究結果，提出理論貢獻與實務意涵，幫助人力資源從業者與系統商在設計甄選環境時有足夠的參考依據。
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    人工智慧創新應用之研究
    (2020) 張冠羣; CHANG, Kuan-Chun
    人工智慧在近年造成了廣泛的討論，研究指出下個產業革命就是人 工智慧的應用，當然台灣產業也會面臨新的挑戰，本研究對人工智慧創新應用作探討，並且整理出目前最新的應用，透過文獻整理出構面並且設計問卷，使用層級分析法AHP與決策分析法DEMATEL作為研究方法，讓企業與政府知道最新的人工智慧應用。 本研究透過文獻整理與學者的研究，發展出五大構面與其二十五個構面因子，針對人工智慧應用面作出探討，分析出未來可能的技術發展與暸解目前的最新趨勢，以利大眾在趨勢變化中擁有競爭力與快速回應挑戰。 本研究結果得知五大構面發展順序為：（1）智慧城市；（2）智慧交通；（3）智慧金融；（4）智慧生活；（5）智慧製造等。五大構面下的準則順序為：（1）智慧治理；（2）智慧公車；（3）智慧安全；（4）智慧工廠；（5）智慧醫療。
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    專家診斷系統應用於文書處理術科評量機制之研究
    (2004) 張炳雄
    本研究之主要目的為降低文書處理術科檢定試題中，人工閱卷之繁 瑣性、困難度及可能產生之誤差，同時提高診斷結果的正確性及效率，從研究中創造知識經濟的實際效益及專家系統之價值；而為達到此一目的，本研究於過程中需尋找適當之搜尋法及演算規則，並透過實際制定專家知識庫及規則庫、分析推理引擎與各單元之間的運作情形來撰寫此一系統。 研究方法以專家系統為理論基礎，分析市面上現有之檢定機構所發 行的術科(performance-based)試卷，發展出一套以專家經驗為評量標準的電腦術科測驗系統，其過程透過了分解(Resolution)、資料挖掘(Data mining)、實體關係資料模型(E-R Model)及派翠西網路(Perti-Nets)等基本理論的運用與分析，以及提出CAI 檢定及測驗軟體專屬之S-O-A-V(Score-Object-Attribute-Value)圖作為理論的依據及系統發展的基礎。 依據S-O-A-V 圖形及演算規則，本研究分析設計出專家規則知識庫 及程式演算規則，最後設計出ActiveX 元件及測驗網頁，並委請多位教師於教學上使用，給予學生實際測驗；測驗結果顯示人工閱卷及系統閱卷兩者間僅有極小之差異性存在，且系統於再次修正後，確實能提高準確性、正確率，及克服人工閱卷可能產生之缺點，對於教師教學、學生練習及檢定工作有著極大的助益，證實此一模式值得推廣採用。