教育學院

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教育學院成立於民國44年6月5日,時值臺灣省立師範學院改制為臺灣省立師範大學,初設教育、社會教育、體育衛生教育、家政教育、工業教育五個學系,發展迄今,本院共設有7個學系(均含學士、碩士及博士班)、5個獨立研究所、1個院級在職碩士專班。

本院為國內歷史最久之教育學院,系所規模、師資,及學生品質向為國內首屈一指,培育英才無數,畢業校友或擔任政府教育行政單位首長及中堅人才、或為大學校長及教育相關領域研究人員、或為國內中等教育師資之骨幹、或投入民間文教事業相關領域,皆為提升我國教育品質竭盡心力。此外,本學院長期深耕學術,研究領域多元,發行4本 TSSCI 期刊,學術聲望備受國內外學界肯定,根據 2015 年 QS 世界大學各學科排名結果,本校在教育學科名列第22名,不僅穩居臺灣第一,更躍居亞洲師範大學龍頭。

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    應用關鍵字差異分析於立法委員選舉得票率預測之研究
    (國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-10-??) 林應龍; 禹良治; Ying-Lung Lin, Liang-Chih Yu
    為探討臺灣立法委員選舉與網路新聞之關係及是否可使用網路新聞進行預測,我們使用2002年1 月1 日至2009 年12 月31 日之udn 網路新聞文本進行模型設計及訓練,以2008 年立法委員選舉得票率預測2012 年立法委員選舉得票率,並將實際得票率及預測得票率進行差異分析,觀察其相關性。而在視覺化部份,我們使用候選人詞彙差集和交集之社群網路圖呈現,快速呈現候選人特色。由於實際得票率影響變因十分複雜,在本研究中分析結果最佳平均絕對誤差約7%、相關係數約0.5,預測結果雖非十分準確,但其作為其中一類網路意見,用以補充電話民調,仍具有參考價值。本研究之主要貢獻在於應用自然語言處理及機器學習建構立法委員得票率之模型,說明如何處理稀疏矩陣及特徵選取之問題,最後我們說明情感分析的進一步應用,期許未來能有效從網路文本中提取有用資料以建構不同應用模型。
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    應用關鍵字差異分析於立法委員選舉得票率預測之研究
    (國立台灣師範大學圖書資訊學研究所, 2017-10-??) 林應龍; 禹良治; Ying-Lung Lin, Liang-Chih Yu
    為探討臺灣立法委員選舉與網路新聞之關係及是否可使用網路新聞進行預測,我們使用2002年1 月1 日至2009 年12 月31 日之udn 網路新聞文本進行模型設計及訓練,以2008 年立法委員選舉得票率預測2012 年立法委員選舉得票率,並將實際得票率及預測得票率進行差異分析,觀察其相關性。而在視覺化部份,我們使用候選人詞彙差集和交集之社群網路圖呈現,快速呈現候選人特色。由於實際得票率影響變因十分複雜,在本研究中分析結果最佳平均絕對誤差約7%、相關係數約0.5,預測結果雖非十分準確,但其作為其中一類網路意見,用以補充電話民調,仍具有參考價值。本研究之主要貢獻在於應用自然語言處理及機器學習建構立法委員得票率之模型,說明如何處理稀疏矩陣及特徵選取之問題,最後我們說明情感分析的進一步應用,期許未來能有效從網路文本中提取有用資料以建構不同應用模型。