運動與休閒學院
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為配合我國社會變遷與體育發展及本校的轉型與發展，本學院於90年8月正式成立，並將原屬本校教育學院之體育學系（所）、運動競技學系、運動與休閒管理研究所調整成立運動與休閒學院，並於95學年度增設運動科學研究所：為提升本院競爭力於101學年度運動競技學系與運動科學研究所整併為「運動競技學系」，運動與休閒管理研究所與管理學院餐旅管理研究所整併為「運動休閒與餐旅管理研究所」。
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Item 從資料科學觀點探討籃球運動數據分析之應用(2023) 許軒瑜; Hsu, Hsuan-Yu資料科學能夠使人們將雜亂無章的數據與資料轉換成為有意義的資訊，以供決策之用。在籃球運動中，局部定位系統便是能夠將運動員的表現進行量化之儀器。因此本研究將用資料科學觀點探討局部定位系統在籃球運動數據分析之應用情形為何。研究方法分為量化與質性，量化部分透過局部定位系統監控球員在四節比賽中的跑動里程與Player Load，以描述性統計、單因子變異數分析、相依樣本t檢定分析球員在不同防守策略、不同位置、不同節次中各項運動表現數據之差異；質性部分則是針對籃球教練進行半結構式訪談，以了解系統之實質效益。研究結果顯示，球員平均跑動里程最高為第一節，平均Player Load最高則為第四節，不同位置間前鋒經歷最高平均跑動里程與Player Load，最低則為後衛；差異分析呈現，後衛與前鋒在跑動里程呈現顯著差異，球員在第一節與第二節之跑動里程顯著高於第三節；局部定位系統所提供之體能負荷分析可使教練將其用於模擬正式比賽之強度、控制訓練量、疲勞監控、以及監測球員努力程度；在技戰術分析之層面則是可以提供球員在場上的位置、跑動情形、與面積。然而，局部定位系統未來需要新增追蹤球之功能，優化面積計算、變換方向、跳耀、與碰撞之指標上監測的準確度。在實際應用上則是透過長期追蹤與監測選手，方能使系統功效最大化。基於上述結果，建議未來不管是研究方向亦或是實務方面皆可以長期運用系統，以進行運動表現監測與分析。Item 有線電視轉播大型運動賽會之商業效益分析-以2020東京奧運為例(2022) 蔡沛玲; Tsai, Pei-Ling本研究目的在於探討有線電視轉播奧運的商業效益，從大環境數位時代的衝擊與全球爆發covid-19，迫使2020東京奧運延後一年舉辦，促使世界經濟嚴重衰退，國內一家有線電視媒體集團卻逆向投入高額權利金來轉播與招商。研究方法以此為個案，蒐集相關文獻與訪談，包含轉播時的收視率表，觀察其排播策略；並採訪三位擁有30年以上電視資歷的該集團核心關鍵人物，了解其決策過程與實際達成的商業效益，所得結論如下：一、媒體經營者精準掌握賽會動態並靈活布局，轉播後的成效即打平權利金又擁抱獲利更推升品牌形象。二、有線電視轉播國際型大型運動賽會的商業效益，取決賽會知名度與臺灣選手表現、還有主辦國與轉播國的時差。大數據有效掌握民眾收視的消費行為，轉播平臺沒有如YouTube的免費直播，臺灣民眾在觀賞國際大型運動賽事已能接受「使用者付費」，從傳統老三臺到網路新媒體，臺灣轉播奧運之體驗大躍進。Item 臺灣大數據論文研究之現況分析(2017) 蔡雅欣; Tsai, Ya-Hsin在資訊經濟的時代裡，數據已經成為各領域間競爭之利器，如何分析、運用資料以解決各項議題，進而獲得價值，將成為各領域的首要課題。然而，在國內運動領域中，是否也能善用大數據的效益尚不得而知。鑑此，本研究蒐集並分析臺灣大數據碩博士論文內容數量及相關聯情形，進而推估運動大數據未來研究方向。研究對象以2011年-2016年間所發表過的大數據論文為主，採用內容分析法，並以自編「臺灣大數據論文內容分析登錄表」做為研究工具，運用次數分配表及百分比分析進行資料處理。透過臺灣大數據論文全面分析與探討，本研究結論如下： 一、臺灣大數據論文研究現況 自2013年始有論文的產出，2015年論文篇幅數量最多，期刊以社會科學領域最多，學位論文以國立臺灣大學等七所學校佔近五成最多。 二、臺灣大數據論文研究內容 (一)研究主題：在各研究主題統計上，以「其他」為最多，「運動」則相對較少。 (二)研究目的：研究目的以「分析性研究」佔近五成為最多，「敘述性研究」與「理論性研究」兩者並重。 (三)研究方法：研究方法以「次級分析法」佔近五成為最多，其次為「系統建構法」，第三多為「調查研究法」及「實驗研究法」，四者所佔比例超過八成。 (四)統計方法：統計方法以「未使用統計方法」超過五成為最多，其次為「其他」，兩者所佔比例超過八成。 三、臺灣運動大數據未來研究趨勢 目前臺灣運動大數據研究議題較為單一，然而，在穿戴式科技的普及下，個人體適能等相關議題將會成為臺灣運動大數據未來研究趨勢。 基於上述結果，建議大數據研究者及相關單位：（一）增加實證性研究。（二）結合專業（運動領域）與實務課程規劃。（三）強化各種研究方法之應用。對後續研究建議：（一）增加關鍵字數量。（二）研究方法加入德爾菲法 (Delphi method)。（三）增加次要類目，進一步探討各主題之趨勢。（四）研究對象加入其他論文形式。Item 臺灣運動產業大數據發展之初探(2017) 徐榜; Hsu, Pang大數據的探討如火如荼展開，影響了全球許多企業的經營。對於運動產業來說，數據分析早已行之有年，然而，大數據分析卻顛覆了原本的分析應用模式，運動產業面臨大數據時代的挑戰與機會，如何運用大數據分析成為企業在科技時代成功的關鍵因子。本研究藉由蒐集相關文獻暸解大數據分析之應用與發展，並以德爾菲法進行多回合的專家問卷調查，蒐集專家意見，探討大數據分析對運動產業的影響、臺灣運動產業發展的現況與未來運動大數據發展趨勢。本研究結論透過德爾菲法得知目前臺灣運動產業已暸解大數據之重要性與影響力，但運用有限，發展仍不夠成熟；而未來將因穿戴式裝置的普遍使用，將能蒐集更巨量的數據，並與物聯網、人工智慧共同創建新的智慧生活網絡，並將與其他產業之資料庫相互使用，以大數據為起點，串連起運動、生活、工作、個人與健康等數據資料庫，並產生更多的應用與服務，共創運動產業4.0的未來。