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明新科技大學 管理研究所碩士在職專班 邱筱琪所指導 涂芳瑜的 補救教學管理與學習績效探討：以新竹市DY國小為例 （2021），提出德明財經科技大學分數關鍵因素是什麼，來自於補救教學、學習扶助、學習成效。

而第二篇論文國立中央大學 工業管理研究所在職專班 曾富祥所指導 曾米嬪的 結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用 （2021），提出因為有 自然語言處理、監督式機器學習、TF-IDF、Word2vec、文件分類、XGBoost的重點而找出了 德明財經科技大學分數的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了德明財經科技大學分數，大家也想知道這些：

補救教學管理與學習績效探討：以新竹市DY國小為例

為了解決德明財經科技大學分數的問題，作者涂芳瑜 這樣論述：

對於學習低成就的學生，學校應該針對每位學生的不同學習特質，透過給予補救教學的措施，挽救其落後的學期課程，弭平學習的落差，期望達到同儕的學習水平，並能夠持續學習動機，完成該有的基本學力。有鑑於此，本論文一方面探討學習低成就學生對補救教學的學習成效以及接受度，另一方面則學校和老師對補救教學的認知與配合度。以文獻與案例做分析，憑藉參與觀察與深度訪談，探索不同職務背景的人對於補救教學的看法與建議，並以補救教學理論、策略管理理論、績效管理理論做為探討議題的依據。研究發現，學生因為課程落後與同儕氛圍的關係，進而影響他們對補救教學的學習意願。研究結論為，補救教學的學習策略與多重績效管理需要加以調整，才能提

昇學生的學習動機與學習狀況，此為影響補救教學成效是否成功的關鍵因素。研究建議為，學校可以實施鼓勵措施，讓繁忙教學工作中的導師或科任老師願意擔任補救教學的教師。對於擔任補救教學教師而言，應尊重每個孩子的不同特質，依據學生不同的程度設計課程。家長也應充分了解補救教學對孩子的幫助，能夠與老師做好配合進行補救。期許學校、老師、家長三方都能有良好的循環與執行方向，為學習低成就的孩子提供有效的幫助。

結合自然語言處理及機器學習技術，探討文件分類之應用

為了解決德明財經科技大學分數的問題，作者曾米嬪 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展與網路的普及化，人工智慧（Artificial Intelligence）技術不斷地精進，已延伸出許多機器學習（Machine Learning）和深度學習（Deep Learning）相關的智能化技術發展，諸如收集大量資訊的應用，像可協助客戶服務的機器人對答、電商平台常出現的商品自動推薦功能等。因此，為能迅速提供使用者在有大量文字的歷史案件中取得對應的分類主題參考，本研究將在人工智慧領域中，結合自然語言處理(Natural Language Processing)與機器學習演算法，探討文件自動化分類相關應用，找出適合文件分類的技術方案。在資料集方面，本研究取用非結構化

文字以及已有人工標記分類(Target Label)的文本資料。研究步驟包含文字前置處理、文字特徵擷取、分類模型與模型評估。研究方法則是藉由NLP模型方法將原始文本數據切割成最小單位的字詞後，分別使用文字特徵擷取技術（TF-IDF詞頻計算及Word2vec詞向量），Scikit-learn分類模型（貝氏分類、支持向量機、KNN演算法以及極限梯度提升—XGBoost）。實驗設計經過10折交叉驗證，最終由Word2Vec特徵模型搭配XGBoost分類器所訓練出的分類模型優於其他模型的組合，平均預測分數（F1值）達到88.78%水準（10次執行結果範圍落在85.15%~90.78%之間）。

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