工業教育學系

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系所簡介

  

中華民國政府遷台後,鑑於當時尚無正式之工業職業師資培育機構,乃在美國國際合作總署之資助下,於民國42年由當時的台灣省立師範學院(國立台灣師範大學前身)設立工業教育學系,從事培育工業職業學校師資及中等學校工藝教師之工作,為台灣第一所正式之技職教育師資培育機構。

  

民國65年8月,本系成立研究所碩士班;民國81年8月,成立博士班,為我國第一所成立之工業教育博士班,不僅為本系發展之重要里程碑,亦是我國工業教育發展之大事紀。

  

本系培育多元工業教育師資,為求學術專業發展與研究精進,本系各組陸續獨立發展成專業系所。工技組於民國71年獨立成立工藝學系,民國85年圖文傳播組成立圖文傳播學系。民國91年本系機械組機械、鑄造、製圖、板金等四個專長轉型成立機電科技研究所,並於93年更名為機電科技學系。民國93年電機電子組成立應用電子科技研究所,並於96年成立應用電子科技學系。

  

本系目前設有學士班,培育技術型高中之動力機械群與電機與電子群師資;碩士班設有技職教育、能源應用、車輛技術及科技應用管理四個教學分組;博士班以提供技職教育組課程為主;在職專班著重於培養技職教育行政及科技管理應用專才。

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    後疫情時代中國職業院校餐旅專業學生人格特質對感染與就業焦慮及職業發展信心之影響研究
    (2024) 王志美; Wang, Chih-Mei
    在 COVID-19 疫情大流行的影響下,世界各國政府為了要遏制疫情傳播與疫情感染人數上升,實施了各項封鎖隔離措施,導致職業院校將課堂授課轉向線上授課並同時停止了實體技能課程與校外實習,這些立即性的轉換,帶給學校巨大的挑戰,同時也讓學生對於疫情感染、就業等焦慮與職業發展信心產生未知的恐懼與焦慮,目前此類研究仍屬於少數,值得被關注。因此,本研究在 COVID-19 的背景下,以職業建構理論 (Career Construction Theory, CCT) 作為研究框架,提出七條研究假設路徑進行探析以及研究模式進行驗證,同時也將進行差異性分析,比較兩組與多組資料間的差異。再透過滾雪球的抽樣調查,將蒐集到的1,034份有效問卷,進行驗證性因素分析與結構方程模型的研究驗證。本研究結果顯示:(1)神經質型人格特質與疫情感染焦慮呈現正影響;(2)神經質型人格特質與就業焦慮呈現正影響;(3)外向型人格特質對疫情感染焦慮呈現負影響;(4)外向型人格特質對就業焦慮呈現負影響;(5)疫情感染焦慮與就業焦慮呈現正影響;(6)疫情感染焦慮與職業發展信心呈現負影響;(7)就業焦慮與職業發展信心呈現負影響;(8)性別、年齡、學制對於就業焦慮與職業發展信心具有差異性;(9)學校隸屬對於疫情感染焦慮及就業焦慮與職業發展信心具有差異性;(10)科系對於疫情感染焦慮與就業焦慮具有差異性。最後,本研究依據分析結果提出研究結果、研究理論性與實務性之建議與未來研究建議。
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    深度學習基於訓練數據之技術發展趨勢 : 以專利分析方法探討
    (2024) 雷政達; LEI, Zheng-Da
    隨著人工智慧的快速發展,深度學習之神經網絡技術以已成為現今全球技術發展的重點之一,並將其技術運用在各產業領域中。本研究旨在探討深度學習中不同神經網路的技術發展趨勢與應用領域,並透過專利檢索與分析方法來評估其發展趨勢和影響力。通過TIPO全球專利檢索系統資料庫中大量專利數據的收集和分析,探討神經網路技術的歷年專利件數、領先國家別、領先公司別、技術發展現況等,透過專利檢索與技術生命週期分析方法,可以深入了解深度學習技術的應用範圍和為未來發展動向,為未來的研究和產業應用提供價值。總而來說,本研究旨通過專利分析方法深入探討深度學習基於訓練數據之神經網路與其八項神經網絡技術包含循環神經網絡 (Recurrent neural network, RNN) 、卷積神經網絡 (Convolutional Neural Network, CNN) 、生成對抗網絡 (Generative Adversarial Network, GAN) 、時序視覺網絡 (Temporal Segment Networks, TSN) 、自動編碼器 (Autoencoder, AE) 、深度置信網絡 (Deep Belief Network, DBN) 、深度轉移網絡 (Deep Transformation Networks, DTN) 、深度資訊最大化網絡 (Deep InfoMax, DIM),為相關領域的研與應用提供一定程度的參考依據。
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    高增益電力轉換器應用於獨立型太陽能發電系統
    (2024) 林信文; Lin, Xin-Wen
    本研究提出了一種新型的高增益電力轉換器,旨在應用於獨立型太陽能發電系統。在太陽能發電系統中,電力電子轉換器和最大功率點追蹤技術是該系統的兩個關鍵要素。由於傳統太陽能板的發電輸出電壓較低,因此需要透過串聯的方式來提高電壓水平。然而,這也導致當太陽能板發生遮蔭現象時,輸出功率會急劇下降,進而影響整體系統轉換效率的問題。首先,本研究提出的高增益電力轉換器能夠接受太陽能板的輸入電壓範圍為20V-40V。所提出的電力轉換器將在低責任週期下操作,將輸入電壓轉換為380V的直流電,轉換效率達到80%以上。此外,所提出的轉換器與爬山演算法最大功率追蹤算法結合運用,以實現系統的最大發電效能,其中最大功率點效能達99%。其次,本系統可將太陽能板以並聯的方式連接,以改善太陽能板串聯產生遮蔭問題,進而提升系統效能。最後,本研究使用MATLAB進行模擬和實測驗證,證明所提出的電力轉換器的效能優於傳統的升壓式轉換器。
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    氫燃料電池車關鍵領域的發展趨勢—以專利分析法探討
    (2024) 施博政; Shih, Po-Cheng
    歐洲聯盟(European Union,簡稱 EU)於 2023 年經由投票後,正式通過「2035 年歐洲新售燃油轎車和小貨車零排放協議 (Zero Emissions from New Cars and Vans by 2035)」,規劃自 2035 年開始,將會全面停止製造和販售新的燃油轎車和小貨車。協議發布後,各國的汽車製造商開始陸續投入新能源車的開發,並以純電動車作為主流。然而,純電動車本身卻擁有許多仍無法克服的實際應用面問題和安全性隱憂。在純電動車的市場持續成長的同時,部分的汽車製造商也在著手於另一種新能源車――氫燃料電池車的研發,以及少量投入市場販售,並被部分專家和群眾視為更有可能有效替代傳統燃油車的新能源車。本文透過TIPO的全球專利檢索系統 (GPSS) 來檢索專利資料庫中的相關專利文獻,以氫燃料電池車的「車輛基礎架構」、「氫氣製備和填加技術」兩大評估構面作為研究主軸,根據其檢索結果進行歷年專利件數分析、國際專利分類碼分析、國家別分析、公司別分析及技術生命週期分析,間接分析氫燃料電池車的發展趨勢分析,並預測未來技術發展趨勢和方向。
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    結合馬氏田口系統與類神經網路分析法改善多感測器火災異常偵測績效
    (2024) 張証淯; Chang, Cheng-Yu
    為了改善多感測器火災偵測器的警報速度及準確度,本研究提出結合馬氏田口系統與類神經網路的LSTM-MTS方法。LSTM-MTS方法以馬氏田口系統作為主體進行火災異常偵測,但由於火災煙霧資料在正常狀態下,具有數值穩定且無高低變動的特性,導致無法建立正常狀態馬氏空間,因此本研究提出結合類神經網路中的長短期記憶,利用其善於處理時間序列資料的特性,將正常狀態資料進行轉換,以順利建構正常狀態馬氏空間。為了驗證本研究提出的LSTM-MTS方法,是否能夠有效提升多感測器火災偵測器的警報速度及準確度,本研究使用煙霧偵測器研發製造商A公司,以及美國國家標準暨技術研究院的火災實驗資料進行分析後,證實本研究提出的LSTM-MTS方法能夠有效提升多感測器火災偵測器的偵測績效,提早在火災偵測器實際警報之前偵測到異常,並且相較於單獨使用馬氏田口系統及類神經網路的方式,具有較佳的警報速度與準確度。
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    汽車空調系統換裝環保冷媒與運轉性能最佳化評估之研究
    (2024) 魏義家; Wei, Yi-Jia
    本研究選擇兩種低全球暖化潛勢(GWP)冷媒(R-152a、R-1234yf)作為R-134a汽車空調系統(MACS)的直接替代品,以R-134a原機充填量75%的 R-152a與110%的 R-1234yf 直接進行冷媒換裝。實驗時的環境溫度與壓縮機轉速均參考中華民國國家標準汽車空調檢驗法CNS 7897 - D3079所訂定之規範,並增設40 ℃與30 ℃的高、低溫室外條件,針對三種冷媒的系統性能指標進行分析與評估。研究結果顯示,在所有測試條件下,MACS使用 R-152a 時的能源效率比(EER)與性能係數(COP)相較於原機皆有顯著提升,且消耗電功率(W ̇_total)與壓縮比(CR)大幅降低。在環境溫度35 ℃且壓縮機轉速1800 rpm進行性能測試時,R-152a與R-1234yf的W ̇_total分別比原機低5.96%與5.04%,且EER分別比原機高11.26%與1.45%。此外,R-152a與R-1234yf的COP與原機的差異百分比分別為15.05%與-14.95%。換裝R-1234yf導致冷氣能力與COP下降的主要是因為相變熱與熱傳係數(thermal conductivity, k)較低所致。再者,R-152a在每日行駛里程超過4.9 hr以上時,其總當量暖化影響(TEWI)即可優於R-1234yf,顯示R-152a應用在長時間行駛的MACS更能達到節能與環保兼具的需求。