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超人60天特攻本：數位科技概論與應用(112年統測適用)

為了解決word考試題目的問題，作者薛博仁 這樣論述：

　　依據108課綱，升科大/四技/二專必備專書 　　抓住重點、掌握趨勢、精選題目，考前衝刺效率更加倍！ 　　✽60單元好複習：歸納歷年得分重點 60 大單元，輕鬆運用一天一單元的架構，快速完成統測複習。 　　✽趨勢導向看清楚：依照108~111 年統測考題進行統計分析，讓考生清楚統測命題趨勢。 　　✽統測考題即時通：由統測題型重新變化出題，即時透過單元測驗檢視自己的學習狀態。 　　✽專有名詞全收錄：彙整常見專有名詞，一網打盡、迅速吸收。 　　✽單位&計算題大彙整：重要計量單位&計算題一次到位，建構致勝關鍵。 　　✽輕薄小巧好攜帶：比十吋平板還小本，便於攜

帶、隨時複習。 　　✽跨領域加深加廣：運用專業延伸，有效銜接大學課程，跨領域學習創造斜槓歷程。

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高雄市某國小二年級數學標準本位評量試題「1000以內加減應用問題」分析暨解題歷程之研究

為了解決word考試題目的問題，作者謝佳樺 這樣論述：

摘 要    本研究旨在探討國小二年級學生標準本位評量試題「1000以內加減應用問題」的解題歷程。在研究方法，研究者以自編之標準本位評量試題「1000以內加減應用問題」為施測工具。施測的資料採SPSS統計分析，並經由質性的建構反應試題，用以分析學生的解題歷程模式，了解解題錯誤的產生為何。    研究結果發現如下：一、標準本位評量試題各等級題目符應其評量標準所期望學生之答題效果，大部分受試學生在C等級題目(能理解基本的數學概念及基本運算)；在D等級題目(認識簡單的數學概念做記憶性運算)答題狀況良好。二、標準本位評量試題各等級題目符應其評量標準所期望學生之答題效果，高數學成就學生在A等級題目(能

對題目進行分析並提出支持性理由)；在B等級題目(能延伸基本概念或應用以解決問題)答題表現突出，低成就學生則表現不佳。三、受試學生在解題歷程四階段的表現狀況為「理解題目」優於「擬定計劃」優於「執行計劃」優於「回顧」。四、高數學成就學生在此標準本位評量試題「1000以內加減應用問題」中的各項解題階段表現得分均優於低數學成就學生五、受試學生在解題歷程四階段的解題表現皆具有顯著相關性，且發現四階段中，以「執行計劃」、「回顧」兩部份出現較多數的問題與困難點。

2023數位科技概論與應用[歷年試題+模擬考]：根據108課綱編寫(升科大四技二專)

為了解決word考試題目的問題，作者甄帥,林柏超 這樣論述：

　　◎整合相關考題，熟悉各種出題情境 　　◎十回模擬試題‧增加實戰經驗 　　◎收錄近年試題‧名師重點解析 　　本書依據108課綱編寫，特別為參加統測的同學設計一系列的題目，包含主題式實力加強題庫、全範圍綜合模擬考及近年試題彙編，全新編寫適合新課綱素養的各類題型，讓本書不僅提供完整的考試題型，而更加豐富、靈活，讓你面對多變的考題，也能游刃有餘。如能仔細練習這些題目，必能熟悉各種出題情境，迅速解題獲得高分。希望藉由本書的題目，能讓同學在升學考試方面得到助益。 　　數位科技概論與應用的範圍太廣，所以有很多不同的名詞需要熟記，而且數位科技概論與應用是一門日新月異的科學，隨時都會

有新的名詞出來。要特別注意一些容易混淆的縮寫簡稱，像是GPS全球衛星定位系統（Global Position System, 簡稱GPS）、UPS不斷電系統（Uninterruptable Power Supply，簡稱UPS）及AR（擴增實境）、VR（虛擬實境）。雖然只差一個英文字母，但所指的東西卻完全不同。但是同學們不用害怕，考試不會考太艱難又不常見到的單字，只需要將常見的名詞記住，相信就可以駕輕就熟。 　　數位科技概論與應用中的硬體架構算是必考的題目之一，硬體指的就是看得到摸得到的東西，因此在日常生活的時候只要我們多去使用，就可以知道書本上指的東西到底是什麼，加深自己的印象，還有硬體的

規格一定要很清楚，像是CPU 2.5GHz指的是CPU的時脈，硬碟的容量可以用MB、GB或是TB來計算等。 　 　　在軟體方面，最常考的是微軟所出的應用軟體，不管是在作業系統Windows系列，或是文書處理軟體像是Word、Excel等都是必考題，這些應用軟體不只在考試的時候相當重要，在之後就業也是必備的技能之一，要熟悉這些軟體就是要常去使用，多去學習，這樣才可以知道像是貼上檔案要用鍵盤中的Ctrl+V，Excel中的Average函數是用來算平均值等這些功能。 　　在數位科技概論與應用中，程式語言算是比較艱難的一部份，常考的題目以BASIC為最大宗，所以同學想要在程式語言部份拿高分，必須要

深入去了解一些關於程式的定義，像是IF的架構、DO While ..Loop怎麼用等。 　　近代科技最大的突破大概就是網際網路的普及了，因為網路改變了我們許多生活的習慣，也帶來了很大的便利，這部分在數位科技概論與應用裡會不斷的更新，像是網路搜尋引擎、電子商務等等都需要好好的研讀，多上網體驗一下書本中的知識就可以將知識烙印在腦海中。 　　＊＊＊＊ 　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！

基於推薦系統的學生閱讀表現預測用以提升教學成效

為了解決word考試題目的問題，作者劉明錡 這樣論述：

閱讀理解能力是所有科學基礎中的基礎，無論數學、化學、物理都一樣，閱讀能力是進入這些科學基本且重要的能力。推薦系統在很多領域都有廣泛的應用，像是在電子商務，而在其中也應用於學習領域上，向學習者（學生）推薦資源（例如論文、書籍等）。本篇論文主要目的是想建置一套以推薦系統為基礎來預測學生的表現的系統，老師可以藉由此系統預測出的表現來改善閱讀題目設計。對此，我們收集了來自美國紐約兩所不同學校的 English Language Arts (ELA) 測驗學生的考試數據，考試的數據是閱讀選擇題組，總共有 378 人參與這次實驗。推薦系統中先使用自然語言處理的相關技術尋找文本的相關特徵，結合學生的作答，

並使用協同過濾和基於內容過濾的技術，再加上資料增強的方法，來預測學生的表現，實驗結果顯示目前於預測學生能否答對閱讀測驗上面能得到 F1­-score 為 59.23%、精確率 (Precision) 為 65.17%、召回率 (Recall) 為 54.28% 以及 75.70% 的準確率 (Accuracy)。