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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    基於英語第二外語學習者之自動口說評測模型
    (2025) 彭玟瑄; Peng, Wen-Hsuan
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    2H-NbSe₂ 和 1T-VSe₂ 單晶的光學研究
    (2025) Annawati, Bergitta Dwi; Annawati, Bergitta Dwi
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    在Running Vacuum模型下的重力波之探討
    (2025) 何依黛; Ho, I-Tai
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    毫電荷粒子之研究及偵測
    (2025) Bui, Hong-Nhung; Bui, Hong-Nhung
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    雜化和無機鹵化物鈣鈦礦的光學研究
    (2025) 黎秋蓮; HEIDI LAYSANDRA
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    時間反衍對稱耦合BHZ模型之研究
    (2025) 曾翌青; Tseng, Yi-Ching
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    泛簇上的楊氏函數
    (2025) 周鑫壯; Chou, Hsin-Chuang
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    高二學生三角函數相關概念心像之探究-以正弦函數為例
    (2025) 陳俊宇; Chen, Jyu-Yu
    本研究旨在探討不同程度與性別的高中生對於「弧度」與「正弦函數」之相關概念的概念心像概念心像。本研究以問卷調查蒐集資料,取樣採立意取樣,研究樣本為六個班級共198位學生。當中兩個班級來自台北一所高程度學校共72位女生,四個班級來自台南一所中程度學校共72位男生及54位女生。因未能順利找到能夠協助配合施測的教師,因此未收集到高程度男學生的樣本,故後續在性別上的比較僅限於中程度學生之間;而在程度上則僅針對女性學生進行比較。本研究發現對於「弧度」的概念,多數學生能喚起「弧度是角度表示方式」的概念心像,但部分學生對弧度的本質有所混淆,誤將弧度理解為弧長或圓的彎曲程度。在「正弦函數」部分,學生普遍對定義域較不熟悉,值域則相對清楚。而正弦函數圖形方面,中程度學生不論性別多以逐點描圖為主,或憑記憶描繪圖形,僅有少數高程度女生能以單位圓理解圖形變化。另外對於平移與伸縮概念方面,中程度男生和高程度女生掌握皆優於中程度女生。
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    初探運用ChatGPT生成學測數學模擬試題
    (2025) 陳育賢; Chen, Yu-Hsien
    本研究旨在探索如何應用ChatGPT製作仿108課綱學測數學的模擬試題,為此研究者先了解ChatGPT的解題表現和錯誤形式,並引導ChatGPT分析試題複雜度。將111年至113年學測數學A試題分別截圖給ChatGPT-4o(以下簡稱ChatGPT)進行解題和判斷試題複雜度等級,計算答題結果的各項得分率、複雜度與學測試題難易度的相關性,和分析ChatGPT的錯誤類型及答題對話的互動過程,並利用初步研究資料和客製化ChatGPT模型(簡稱GPTs)設計製作本研究的「命題GPTs」來仿作108課綱學測數學試題的模擬試題,生成仿學測數A考科111年、112年、113年之整卷試題各一份,以及高一範圍、高二範圍之代表試題各一份,總共五份試題進行分析,最後計算生成試題的題目、詳解、答案、單元之正確性比例並提出命題GPTs待修改之處。本研究主要研究結果如下:1. 三年總得分分別落在均標、前標、前標,在學習內容方面,數與量(N)的得分率都較高,資料與不確定性(D)和代數(A)得分率也相對較高,坐標幾何(G)的得分率皆是最低;在易、中、難的程度方面,得分率大致符合程度的趨勢,程度「難」的題目不容易答對;在題目附圖表呈現方面,「題幹無圖形訊息,無附圖表」題目得分率皆是最高,「題幹有圖形訊息,有附圖表」題目的得分率偏低。2. ChatGPT答題的錯誤形式分成:圖形解讀錯誤、題目解讀錯誤、推理不完整。3.複雜度的思考策略指標與難易度等級在Spearman等級相關的相關係數平均約為0.4274,具有中度正相關,可以做為判斷指標。4.本研究之「命題GPTs」有整卷仿作和自訂參數兩種出題模式,可以仿作出學測模擬試題。研究最後提出對於教師使用與未來研究的建議,期許本研究提供現場教師與後續想研究的學者在教學使用ChatGPT解數學題的提問互動參考及設計GPTs來命題的方式。
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    探討三階段解題策略教學對國中低閱讀素養之個案學生解數學文字素養題的效益-以線型函數單元為例
    (2025) 施柏帆; Shih, Bo-Fan
    本研究採個案研究法,旨在探討三階段解題策略教學對於國中低閱讀素養之個案學生(共三位)解數學文字素養題所帶來的效益,以線型函數單元為例。研究者將解題歷程分為讀題、思題與做題三個階段,並根據此三個階段設計對應的解題策略。為驗證該解題歷程與策略對於國中低閱讀素養之個案學生的助益與不足,研究透過學生在自編線型函數單元之數學文字素養題測驗的作答結果、教學對話以及半結構式訪談紀錄等資料,以主題分析法分析,評估此教學策略對國中低閱讀素養之個案學生在解題時的效益。針對學生對於解題過程中所展現的反思思考技能,則根據Utomo等(2021)以及Yang等(2023)提出對於反思思考技能的組成要素,整合成反思思考技能之展現指標架構來進行分析。根據研究結果顯示:(1)三位國中低閱讀素養之個案學生分別在接受三階段解題策略教學後,分別在讀題、思題與做題過程皆有所受益。(2)讀題策略的介入皆有助於理解題意,但是在刪除無用的策略使用上宜建立在能檢查讀題狀況為佳。(3)思題策略的介入有助釐清變數之間的關係以及內化重要的解題資訊,但是對於表徵轉換的能力宜再進行加強。(4)做題策略的介入僅對部分學生有助益,仍需長時間的介入以建立學生檢查作答過程及答案的習慣。(5)三位個案在接受三階段解題策略教學後,對於反思思考技能的展現皆有所提升,特別是在檢查步驟及答案方面有所進展。(6)三位學生皆認為解題策略學習卡對於解題有所幫助,但需求性隨著時間因人而異。透過此研究,能帶給教育實務工作者一些實質上的參考,針對閱讀理解能力不佳的學生,設計合適的解題策略以及教學方式來協助學生解數學文字素養題。