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應用文本與情感分析解析求職社群網站評論之研究

為了解決台積電工作dcard的問題，作者陳婉琪 這樣論述：

摘要各大社群網站是目前求職的新興管道，對於現在的使用者來說是資訊集合的來源，在各產業討論板上也有許多人去發布對於產業的評論、求職的需求、就業的相關問題、討論各種最新消息。本研究目的是利用文字探勘與機器學習技術使用多元網站資料建構情緒分析的模型，探討使用不同非監督分群方式分析科技業求職社群評論，找出熱門主題、關鍵字以及字詞間的關係強度以及社群平台使用者的正負面觀點。資料來源為民眾常用之社群平台(包含批踢踢及Dcard等)，主要擷取科技業板之相關評論，資料擷取期間，共14個月。資料來源經萃取、清潔、整理後，共有9,027筆資料用於資料分析、評估模型結果。研究方法是用非結構化資料重新定義，成為結構

化資料，並進行資料預處理後，利用文字探勘方法，萃取資訊並建立字詞正負向之詞庫，作為資料分析之基礎。接著，運用機器學習技術，且透過字詞分群的方式分出主題，分析出社群平台使用者的正負面觀點。研究結果顯示科技業板上熱門討論的三大主題為職場、疫情、外商，使用者們對職場成正面態度，對疫情呈現負面態度，使用機器學習及文字探勘技術對求職評論有良好的結果。藉由本研究讓使用社群平台找尋求職相關議題或資訊的求職者、企業、人力資源管理者有所貢獻。

優勢學校評估指標建構之研究：以國民小學 S.M.A.R.T.實證模型為例

為了解決台積電工作dcard的問題，作者鍾乙豪 這樣論述：

本研究旨在結合過去文獻成果與學校經營現況，發展出優勢學校評估模型，以進行實證與類化檢驗。首先，透過綜整相關文獻，歸納出構成學校優勢與影響學校優勢之因素（影響構成學校優勢之要素），成為具有79題項的量表。於2020年4月至6月，隨機邀集22縣市之校長，每一縣市各一位，計22位，進行三回合之德懷術問卷調查並提供建議事項。待第三回德懷術問卷調查結束後，校長意見已充分表達，完成建構具備105題項之初步問卷。經由問卷再次審視，稍作修改後，據以編成「校長問卷」。根據校長問卷隨機邀集149位國小校長進行施測，旨在進行探索性因素分析（EFA）、相關與迴歸分析，以建構優勢學校評估模型（S.M.A.R.T. m

odel）之構面與指標，並據以修正為對國小畢業校友施測之「校友問卷」。根據校友問卷之1,875有效樣本，進行驗證性因素分析（CFA）與結構方程模型（SEM）檢驗。最後，利用校友問卷之樣本，進行多群組分析（MGA），據以探討S.M.A.R.T. model之類化能力。校長問卷，經過75回EFA刪題重做後達到收斂，並據以建構優勢學校評估模型，即S.M.A.R.T. Advantaged School Model，萃取主因素並歸納為五構面與32指標。校友問卷透過CFA、信度、AVE、SMC與效度等檢驗，並輸入SEM測量模型與修正模型，進行模型與資料之配適度檢驗。透過卡方值差異與路徑恒等性檢驗，探討模

型類化之能力。最後，對S.M.A.R.T.模型之中介效果，進行統計分析，綜整學校優勢與各構面之相關性與模型配適度之結果。研究發現，優勢學校具體可由互惠性、穩定性、持續性、轉化性與影響性等五構面所組成。持續性、影響性與轉化性彼此之間對於互惠性、穩定性皆具有部分中介效果，且五構面之間息息相關。本研究過程與結果可供教育主管單位驗證、推廣、應用與學術研究參考之用。