理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    運算思維視覺化對國中生程式學習的影響
    (2025) 張煜; Chang,Yu
    現代教育中,資訊科技領域的重要程度日漸提升,學生除了需要掌握程式設計的基礎技能外,運算思維的培養及利用科技工具解決問題並將其應用到其他領域亦是學生們需要掌握的能力。然而,對於程式的初學者而言,許多抽象概念難以理解。因此本研究旨在探討針對學習程式設計的過程中,使用視覺化工具輔助教學,將抽象觀念轉為具體畫面與流程,對於學習運算思維及程式設計的影響。本研究以國中七年級學生為對象,分為對照組與實驗組進行教學實驗。針對運算思維的培養,對照組採用紙本學習單繪製流程圖,實驗組則採用電腦視覺化工具繪製流程圖,可以執行流程圖與呈現執行步驟,程式設計皆使用 Scratch 進行練習。除了教學工具的考慮,本研究針對變數、選擇結構、重複結構等較抽象的觀念進行課程設計,經過一學年的教學後,再經由前測與後測的成績進行數據分析。為探討不同教學策略的影響,兩組再各自細分成兩組,一組先集中進行四週運算思維的培養後再進行四週的程式設計訓練,另一組則是相同觀念以運算思維及程式設計交替進行教學的模式,以探討在不同教學策略下,視覺化教學對於學生學習成效的影響。研究結果顯示,使用視覺化工具的組別經過教學後,分數顯著低於對照組,與實驗的假設與預期不符,因此結合教學現場的觀察與教師回饋進行質性分析,並提出建議使視覺化教學對運算思維與程式設計學習的潛力得以發揮。綜合以上觀點,本研究建議在程式設計教學中結合視覺化工具與運算思維訓練的策略時,應另設計能維持專注力的課堂規範,避免因資訊工具的採用導致學生致行上網的負面影響。
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    NarratorVis:透過規則式方法與大型語言模型實現自動化、聽眾適應與情境感知之視覺資料敘事系統
    (2025) 王昱琳; Wang, Yu-Ling
    視覺化資料敘事(Visual Data Storytelling)結合資料、敘事與視覺化元素,以有效的傳達資訊。然而,當我們進行簡報或是資訊傳遞的時候,如何判斷資料中應強調的面向是一項挑戰,因為不同的受眾可能所需要關注的重點不盡相同,而缺乏敘事經驗的使用者,往往難以辨識對於各類受眾而言最具意義的內容。此外,不同的溝通目的,例如說服、知識傳遞或情感共鳴,皆需採用不同的敘事策略。現有工具多聚焦在資料視覺化以及視覺化的故事敘事,但是在支援使用者依據溝通意圖選擇適當敘事模式或產生具受眾適應性與語境感知能力的故事方面,仍有明顯不足。為解決上述問題,本研究提出 NarratorVis 一套能自動化生成具受眾意識的視覺化資料敘事系統。使用者可指定目標受眾、敘事目的、知識深度與預期簡報長度等關鍵參數,系統將其轉化為敘事建構的語境指引。NarratorVis 採用規則式方法自表格資料中擷取相關事實,並結合大型語言模型(LLMs),生成具一致性之敘事文本與視覺化圖表,進而產出具受眾適應性的敘事。此外,系統亦提供評分機制與編輯介面,以支援使用者後續修改與調整。本研究亦進行一項使用者研究,邀請五位參與者使用系統進行資料敘事任務,並透過半結構式訪談收集其使用經驗、滿意度及對系統效益的看法。研究結果顯示,NarratorVis 有助於使用者有效依據不同受眾需求進行資料故事設計,並提升其在簡報準備上的信心。
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    用於理解和比較變壓器模型的可視化分析系統
    (2022) 吳建霖; Wu, Jian-Lin
    近年來,自然語言處理(NLP)技術取得了長足的進步。基於轉換器的模型在 各種自然語言處理問題中表現良好。然而,一個自然語言任務可以由多個不同的模 型來完成,它們的架構略有不同,例如不同的層數和注意力頭。除了量化指標作為 選擇模型的依據外,很多用戶還考慮了理解模型語言的能力以及它所需要的計算資 源。然而,對兩個不同層數和注意力頭的基於transformer的模型進行比較和深入的 分析並不容易,因為它缺乏模型之間固有的一對一匹配。因此,當用戶為NLP 任務 訓練、選擇或改進模型時,比較具有不同架構的模型是一項至關重要且具有挑戰性 的任務。在本文中,我們提出了一個可視化分析系統來探索語言模型之間的差異, 並幫助用戶選擇模型或找出模型可以改進的地方。我們的系統支持兩個模型的比 較,用戶可以交互地探索不同模型下的特定層或頭部,並識別異同。使用我們的工 具,用戶不僅可以通過模型學習到哪些語言特徵,還可以深入分析兩個不同層數和 頭的基於轉換器的模型之間的細微差別。用戶的用例和反饋表明,我們的工具可以 幫助人們深入了解並促進模型比較任務。