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課程簡介 Course Introduction
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開課年度學期 Year / Term
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113 學年度 第 2 學期
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開課班級 Department
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教育學系 教二合
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授課方式 Instructional Method
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課堂教學 、 中文
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課程電腦代號 Course Reference Number
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112173
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課程名稱(中文) Course Title(Chinese)
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資料科學在教育上的應用
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課程名稱(英文) Course Title(English)
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Data Science Application in Education
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學分數/時數 Credit Hours
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2 /
2
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必(選)修 Requirement / Elective Course
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選修
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授課老師 Instructor
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林娟如
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助教 Teaching Assistant
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李沛容
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上課時間 Meeting Time
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星期一，節次6、7
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上課教室 Classroom
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J305/J305
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Office Hours
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林娟如：5555/4589
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| 獲獎及補助情形 Awards and Grants |
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| 聯合國永續發展目標 (SDGs跨域類別) Sustainable Development Goals, SDGs |
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課程目標 Learning Objectives
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(1)了解資料科學在教育上的應用和挑戰。
(2)運用資料科學的基本概念、方法和軟體工具，在教育情境中實際操作分析。
(3)駕馭分析和解釋教育資料，呈現模式和預測趨勢。
(4)能夠設計並實踐適性化教學和評量設計，並能借助常見的教育推薦系統。
(5)理解資料科學在教育政策訂定和教學決策中的效用。
(6)培養解決實際教育相關問題的能力。
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先修 ( 前置 ) 課程 Prerequisite
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無
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| 彈性教學規劃 Flexible Teaching/Planning Schedules |
| ＊本課程實施16+2週彈性教學方案，其中第17、18週之彈性規劃如下： |
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線上教學/討論
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自主學習
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線上作業、評量
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課程大綱 Course Syllabus
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| 週次 Week |
課程單元大綱 Unit |
教學方式 Instructional Method/Style/Teaching Style |
參考資料或相關作業 References or Related Materials |
評量方式 Grading |
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1
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課程介紹、資料科學的基本概念和在教育領域的重要性
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2
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資料科學在教育領域的應用範疇，及教育相關數據的種類和來源
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3
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資料收集方法和工具
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4
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數據清理、處理技術和轉換
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5
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教育資料的統計分析技術
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6
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資料視覺化的技術
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7
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實際資料視覺化範例和趨勢預測分析(一)
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8
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實際資料視覺化範例和趨勢預測分析(二)
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9
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線性迴歸分析_趨勢預測
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10
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多元迴歸分析_趨勢預測
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11
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K最近鄰居法(KNN)_分類預測
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12
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K-means_分群預測 (1)
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13
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K-means_分群預測 (2)
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14
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MLP_分類預測 (1)
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15
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MLP_分類預測 (2)
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16
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資料科學在評量設計的應用範例
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17
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學生分享預定的期末報告主題：包含選定的教育相關問題、數據分析方法、預期得到的教育上的效應等
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線上問題導向學習
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18
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期末報告、課程總結
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線上問題導向學習
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單一課程對應校能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to School Competence
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| 編號 No. |
校核心能力 School Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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單一課程對應系能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to Department Competence
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| 編號 No. |
類別 Category |
系核心能力 Department Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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01
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系所
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能瞭解教育理論與現場或職場實務知能
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5
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02
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系所
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能在與服務對象互動中呈現專業知識與技巧
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5
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03
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系所
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能運用專業知能解決教學或職場的問題
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5
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04
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系所
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能進行教育專業研發
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5
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05
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系所
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能省思國內的教育與相關制度及運作型態
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5
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06
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系所
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能針對教育相關議題進行思考、探索與處理
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5
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07
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系所
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能在教學活動或職場中呈現專業投入的敬業精神
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5
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08
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系所
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能具備持續創新與成長的特質
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5
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單一課程對應院能力指標程度 The Degree to Which Single Course Corresponds to College Competence
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| 編號 No. |
院核心能力 College Core Competencies |
符合程度 Degree of conformity |
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1
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探究能力
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5
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2
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語文與溝通能力
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5
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3
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創新與實踐能力
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5
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4
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專業知能
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5
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教科書或參考用書 Textbooks or Reference Books
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館藏書名 Library Books
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備註 Remarks
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(1)楊清鴻、陳宗和、陳瑞泓、王雅惠 (2022)。文科生也學得會!資料科學*機器學習 實戰探索 使用EXCEL。旗標科技股份有限公司。
(2)陳宗和, 楊清鴻, 陳瑞泓, 王雅惠 (2021)。超圖解資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Python。旗標科技股份有限公司。
(3)上藤一郎著、王美娟譯 (2022)。超圖解 資料科學Data Science：數據處理 入門中的入門，強化處理力&判讀力×資料倫理。台灣東販。
(4)文淵閣工作室 (2020)。EXCEL自學聖經：從完整入門到職場活用的技巧與實用大全。臺北市：碁峰資訊。ISBN 978-986-502-518-2
(5)王文中，錢才瑋 (2020)。統計學與Excel資料分析之實習應用〈第七版〉[培養大數據分析力一定要會的統計分析與資料處理工具]。新北市：博碩。
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※請尊重智慧財產權，不得非法影印教科書※
※ Please respect intellectual property rights and do not illegally photocopy textbooks. ※
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教學方法 Teaching Method
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教學方法 Teaching Method
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百分比 Percentage
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講述
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30 %
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討論
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30 %
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分享
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20 %
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合作學習
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20 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式 Grading
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| 評量方式 Grading |
百分比 Percentage |
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個人書面報告
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20 %
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個人口頭報告
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20 %
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小組書面報告
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20 %
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小組口頭報告
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20 %
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課堂參與
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20 %
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| 總和 Total |
100 % |
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成績評量方式補充說明
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可運用下列資料庫進行實作練習：
(1)教育資料庫 edu_bigdata_2024。
(2)各縣市開放之教育資料庫。
(3)政府開放資料庫。
(4)PISA資料。
(5)TIMMS資料。
(6)PIRLS資料。
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課程大綱補充資料 Supplementary Material of Course Syllabus
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