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國立臺北教育大學 課程與教學傳播科技研究所(課程與教學) 趙貞怡所指導 張智棋的 Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究 （2021），提出新竹教育網google關鍵因素是什麼，來自於運算思維、Code.org、程式教育。

而第二篇論文國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班 李政軒所指導 紀承瑋的 兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置 （2020），提出因為有 兒童文本合適年段判定模型、兒童文本自動分級系統、Google BERT的重點而找出了 新竹教育網google的解答。

最後網站首頁| 交通部中央氣象局則補充：圖資專區 · 2021/12/23交通部中央氣象局委託辦理交通部中央氣象局新竹氣象站職場互助教保服務中心甄選公告 · 2021/12/21本局氣象儀器檢校中心各類校正實驗室暫停對外提供儀器 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了新竹教育網google，大家也想知道這些：

Code.org對於國小三年級學生運算思維之影響研究

為了解決新竹教育網google的問題，作者張智棋 這樣論述：

伴隨著資訊發展，現在的生活已離不開科技。在十二年國教課綱裡，學習運算思維和程式教育越來越重要。本研究對象年齡較小，且是運算思維的初學者，所以選擇的課程教材以視覺化程式積木和不插電的活動為主。Code.org是一個好資源，且適合年齡較小者。本研究旨在探討Code.org對於國小三年級學生的學習歷程及對其在運算思維上的影響。研究者因而從Code.org網站中挑選與運算思維有關的課程內容並改編以更適合研究對象。研究方法採以單組前後測設計。研究對象為新竹市某國小三年級學生一班，共計24名學生。每節課教學40分鐘，共計10節。在研究工具上，蒐集學生課程學習單以理解學生的學習歷程，前、後測是從澳洲國家B

ebras運算思維2018-2019測驗中篩選適合研究對象的試題。本研究的結果為：一、在Computational Thinking課程中，學生能找出遊戲規則並遊玩。二、在Algorithms (Tangrams)課程中，大部分的學生能依照指令正確地排出正確圖形，然而少部分的學生在方位判斷上會有誤解。三、在Sequencing課程中，學生能依照給予的符號代碼正確地完成學習單內容，然而少部分學生在方位判斷上會有誤解。四、在Hour of Code (Classic Maze)課程中，有19名學生能完成前十關的關卡，然而卻無法掌握好抽象化概念。五、本研究課程分別為Computational Thi

nking、Algorithms (Tangrams)、Sequencing和Hour of Code (Classic Maze) 。學生最喜愛的課程是Hour of Code (Classic Maze)。六、學生在後測平均數高於前測平均數並達顯著差異，故Code.org能提升學生運算思維能力。

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決新竹教育網google的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。

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