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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    以眼球追蹤技術探究互動學習軟體對七年級學生基因概念的學習
    (2021) 林于雄; Lin, Yu-Hsiung
    國中的基因與遺傳是教師和學生都覺得難教難學的主題。基於現在資訊輔助教學的普及與國內相關中文學習APP的缺乏,本研究發展一套互動學習軟體,結合眼球追蹤技術、學習者特性問卷探討學生使用基因與遺傳互動軟體的學習。研究對象為41名自願參加的國一學生,於109年4月至7月實驗。前測後,學生進行互動軟體學習,同時收集眼動資料,接著填寫學習者問卷(認知負荷、生物與技術態度及學習動機量表)。實驗後,依後測平均分組:高學習成就組(專家)23人、低學習成就組(生手)18人。針對前後測分數、眼動資料及學習者特性,以SPSS23進行描述性統計、成對樣本t檢定、獨立樣本t檢定、Partial correlation、Pearson correlation與逐步回歸分析。 結果發現:前後測的結果發現互動軟體對於學生的基因與遺傳的學習有幫助,且對於高學習成就組的表現稍高。此外,互動軟體的第一部分基礎學習不會造成不同學習成就學生的眼動差異與認知負荷評分的差異,說明互動軟體不會造成不同學習成就學習者過多的認知負荷。此外,從掃視時間看來,高學習成就組需花較花的時間統整第一部分基礎學習的訊息達接近顯著水準,與前人研究相符值得注意。而第二部分進階學習中高學習成就的學習者會降低圖及提示訊息的注意力分配,把注意力多分配在問題理解與答案的思考上。互動軟體的靜態與動態圖來看,互動的動態圖能幫助學生達到較好的學習成就。試題分析來看,高學習成就的學生使用互動軟體進行概念學習後,後測中各個認知歷程-學習內容面向大多都有顯著進步。注意力模式與學習者特性預測學習結果以微觀符號的圖上的掃視時間(SD)預測學習成就的模型配適度較好,此結果說明學習者在圖形上的訊息統整是預測學習成就的主要因素。 研究者對未來基因與遺傳的多媒體輔助教學的研究,建議可以就巨觀、微觀、符號層次中選一或二層次概念研究,或是每位受測者的學習提升至20-30分鐘左右。此外,未來也可探討學習者在微觀、巨觀和符號概念或是圖、文、影片等表徵轉換的困難和學習歷程的關係,或比較都市文教區學校與非都市文教區學校的學生學習差異。
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    生物資訊文獻中人類遺傳疾病與基因關聯度之研究
    (2011) 陳立哲; Li-Che Chen
    本論文之研究,是在探討文獻中人類遺傳疾病與基因的關聯度,希望從中得到一些人類遺傳疾病與基因這兩者之間的關係,其目的在於希望在往後的生物資訊文獻上,可以快速的得知文獻上出現的人類遺傳疾病是否與文獻上出現的基因相關聯。 本論文所使用的相關資料包含了醫學文獻資料庫(Medical Literature Analysis and Retrieval System Online, Medline),從中擷取出所需要使用的資訊,包括PMID、TI以及AB,其中PMID為該篇的ID number,TI為標題,而AB即為內文。接著,利用Geniatagger來標記AB上出現的基因。再來,利用線上人類孟德爾遺傳學(Online Mendelian Inheritance in Man, OMIM)的網站,下載人類遺傳疾病與相關基因的資料,再利用這兩者去標記AB上出現的疾病與基因。 針對此研究,提出了兩類運算的方法,其中第二類方法會再加以變化,衍生出新的運算方法。第一類的方法分為五種,第一種方法是運用密度的計算公式,第二種是運用重力公式,此公式有四種變化。第二類的方法就是自然語言常用的Dice,在此,以此公式為基本架構,再加以調整延伸公式,和一般的比例公式以及一般比例公式延伸變化。 II 最後求出的結果,前兩者的準確率最高是在一成左右,屬於偏低的準確率,其原因是,他們只有運用到位置與TFIDFT(Term Frequency Inverse Document Frequency(Term))的變數去計算他們的值,忽略了一些疾病與基因的特性,所以分數才會如此的不顯著。再來,運用以Dice為主要架構的變化公式,這方法考慮到Gene Ontology,對此實驗來說,考慮的要素正好符合實驗的精神,所以計算出的分數,才會越高而越接近實驗的正確配對,當過一個門檻值之後,準確率就會達到100%。
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    Utilizing BLAST to Extract Citation Metadata from Online Publication Lists
    (2003) 黃誼安
    科學家相互引用文獻和研究結果,是科學得以迅速發展的重要因素。因此,書目表單(citation list)或文獻目錄(bibliography)無疑是學者的重要工具。一般常見的書目(citation)資料,通常記載著作者(author)、標題(title)、出版資訊(publication information)等訊息。出版資訊隨著出版形式不同(例如書本、期刊、研討會論文集、叢書、研究報告、技術報告等),而有種種變化,其內容則包括期刊或研討會名稱、冊別、編號、頁數、出版年月、出版商、出版地點等。這些扼要描述文獻背景訊息的後設資料(metadata),通常有結構化(structured)和半結構化(semi-structured)等兩種呈現形式。結構化的書目,可以資料庫或欄位式的表單作為代表;半結構化的文獻目錄,則以連續字串的形式呈現,其形式比較自由。因此,不同的學者在描述同一筆文獻的時候,可能會寫出兩筆外觀看來很不一致的書目資料。不止後設資料屬性的前後次序會有變化,連使用到的屬性也可能有所不同。 然而出現在網路上的文獻目錄,絕大多數卻都屬於半結構化的形式。若要加值運用,就得先將半結構化的文獻目錄,剖析和轉換成為一致的結構化形式,並分析彼此參照的關係和建立索引,以提供文獻搜尋和引用統計等資訊服務。本論文擬探討如何將半結構化文獻目錄,轉換成為一致的結構化資料。這是書目資料處理的核心問題。 由於書目資料型態眾多,想要自動將半結構化的書目轉換成結構化的資料實為不易。為了辨識書目後設資料,我們的基本構想是運用基因比對技術來解決這個書目資料辨識的問題。也就是將半結構化書目轉成蛋白質序列(protein sequence)。將已知的書目資料的樣板,則轉換成蛋白質序列,儲存於樣板資料庫中(template database)。當必須解析新的半結構化的書目時,則可將新的書目轉換成蛋白質序列。再以BLAST這項序列比對工具,從事先建立好的樣板資料庫中,找出與該蛋白質序列最相近的樣板。最後根據此樣板作後設資料的解析。 這樣的處理方式讓系統更有彈性,不僅可以輕易加入新的書目樣板,也可以快速找到最相近的樣板作為解析後設資料的依據。解析結果的準確率會因樣本資料庫的完整度而有所不同,也會因為計分表的設計而有所偏差,更會因測試資料的型態不同(例如含中文姓氏的著作表列與不含中文姓氏的著作表列)而形成不一樣的結果。本論文在這些議題上作了一些測試,在最理想的狀況下本系統可以達到91.2%的準確率,而OpCit的系統準確率在理想狀況下卻僅能達到75%。相反的在樣板資料庫完整度低的情況下(樣板完整度百分之五十),而且使用不利的測試資料,本系統的準確率降到38.2%,而OpCit系統為6%。
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    學生對基因相關概念瞭解之研究
    (2009) 柯元蘋; Yuan-Pin Ko
    本研究為一跨年齡學生基因相關概念之研究,目的為探究國中、 高中、大學學生對基因相關概念之瞭解,比較不同年齡學生基因相關 概念之異同,探究學生之基因相關概念的縱向發展,以及學生在整合 基因相關概念時產生的困境。基因相關概念既多重複雜又緊密相關, 為深入瞭解學生之概念,本研究將與基因相關的概念區分為下列四個 項目:「一般基因概念」、「基因物質」、「基因與表現」、「基因決定論」。 並針對上述四個項目分別設計問題,以十名國中八年級學生、十一名 高中二年級學生、十一名高中三年級自然組學生、十一名大學生物相 關科系學生為研究對象,進行半結構型晤談,以期能夠探究不同年齡 學生對基因相關概念的瞭解。晤談結果採用質性研究的分析方式,並 進行跨年齡分析比較。獲得之結果呈現出學生的部份基因相關概念隨 著年齡增長而成長,變得越來越豐富;部份基因相關概念隨著年齡增 長而增加,從無到有增加了與分子遺傳學相關的概念;部份基因相關 概念隨著年齡增長而有所改變,從接近古典遺傳學的概念逐漸轉變為 接近分子遺傳學的概念;部份基因相關概念固著而穩定,並不隨著年 齡增長而有所改變;以及同時擁有古典遺傳學的基因相關概念與分子 遺傳學的基因相關概念的學生,難以區別釐清兩邊的基因相關概念, 因而可能造成其學習上的困難。整體看來學生的基因相關概念隨著年 II 齡增長而逐漸變化,增加了分子遺傳學的概念,但古典遺傳學的概念 並未消失,因此概念變得更加豐富,然而因為無法清楚區別兩種遺傳 學的概念,也會因此而產生概念學習上的困難。