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另外網站智慧醫療專區-法規科學課程講座也說明:智慧醫療專區-法規科學課程講座. 刊登日期:2020-12-28 | 點閱次數: 7220 次. 人工智慧醫療器材之上市法規途徑說明與案例分享(108年4月24日). 隨著科技與醫療品質的 ...

這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

國立臺中教育大學 科學教育與應用學系碩士在職專班 許良榮所指導 陳必榮的 以科學玩具設計科學探究教學之行動研究-以「旋轉管的奧秘」及「靜電動力球」為例 (2021),提出科學課程關鍵因素是什麼,來自於行動研究、科學玩具、科學探究。

而第二篇論文國立清華大學 課程與教學碩士在職專班 邱富源所指導 戴雯的 實體與虛擬機器人對小學四年級學童學習成效之研究 (2021),提出因為有 Dash機器人、虛擬機器人、學習態度、運算思維的重點而找出了 科學課程的解答。

最後網站自然科學領域推動中心- 線上課程則補充:物理科. 泰宇技高物理防疫停課自學專區 · 龍騰技高物理科防疫不停學專區. 化學科. 泰宇技高化學防疫停課自學專區 · 龍騰技高化學科防疫不停學專區.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了科學課程,大家也想知道這些:

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決科學課程的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

科學課程進入發燒排行的影片

書名真的很不吸睛
但內容卻超出我想像
完全符合書封上那段:「一部大腦小品,其重量卻不可忽視」

我很確定自己的大腦不是用來思考的
因為這方面它總是表現的不是太好
但這本書還剖析了
1. 嬰兒的大腦究竟會如何被影響
2. 我們如何感知一件事
3. 我們如何定義真實
天阿
我從沒想過這些日常的行為
都是頭上這顆有著1280億個神經元的大腦在幫助我們適應環境
如果你愛腦科學
這本我不知道你要如何不喜歡

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以科學玩具設計科學探究教學之行動研究-以「旋轉管的奧秘」及「靜電動力球」為例

為了解決科學課程的問題,作者陳必榮 這樣論述:

本研究目的為利用「科學玩具」設計「科學探究」之教學,以行動研究探討於教學歷程中高中學生之科學探究能力的學習成效,以及教學時教師所遭遇到的困難與解決方法,並探討教師之專業成長。本研究設計「旋轉管的奧秘」與「靜電動力球」兩個科學玩具單元,每個單元設計三節課程,並進行兩階段的教學循環,每階段選取中部某高中一個班級的學生(約36人)為研究對象。研究透過蒐集與分析教學錄影、教學札記、學習單、學習興趣問卷、科學探究能力評量、協同教師教學觀察紀錄檢核表、訪談紀錄等相關資料,獲得以下結論:(1)「科學探究能力」評量結果(總分21分),第一階段教學之後測平均分數為15.81分(前測為15.64分),第二階段教

學之後測平均分數為17.70分(前測為16.79分),兩階段的平均分數皆為後測高於前測,且第二階段達顯著差異(p < .05);(2)研究者對於探究教學遭遇之困難提出的解決方法包括「給予充足的討論時間並且適時引導各組進行討論」、「隨機抽點學生回答問題、搭配加分獎勵制度以及明訂每項活動進行的時間」與「實驗前說明操作方法並提供更容易操作之器材」等;(3)以科學玩具設計探究教學的歷程中,研究者在「增進教學活動設計能力」、「提升探究教學能力」與「提升教學研究能力」等面向獲得專業成長。本研究最後對「以科學玩具設計科學探究教學」之教學以及未來研究發展提出建議,以提供高中教師及有意從事科學玩具與探究教學之研

究者參考。

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決科學課程的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

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實體與虛擬機器人對小學四年級學童學習成效之研究

為了解決科學課程的問題,作者戴雯 這樣論述:

因趨勢變化,科技工具已廣泛運用於教育現場,一零八年實施之新課程綱要更增設科技領域,將運算思維列為學習重點之一,乃學生須具備的重要素養。本研究旨在探討國小四年級學生使用實體與虛擬的Dash機器人學習態度與運算思維,採準實驗研究,以57名初次接觸運算思維的四年級學生作為研究對象。其中,實驗與控制組分別使用虛擬與實體機器人進行10週的課程,培養運算思維;並以機器人態度量表與運算思維測驗作為研究工具,於實驗前、後填寫問卷、運算思維測驗,收集資料,再以SPSS統計軟體分析,探究課程前後兩組學生的學習態度與運算思維表現,以及在不同成就、性別學生之間的學習成效。結果顯示,實驗組與控制組皆能維持正向學習態度

,兩組之間並無顯著差異,但使用虛擬機器人時須注意「設備品質」;運算思維方面,課後實驗組與控制組測驗分數皆顯著提升,並無顯著差異。而全體研究對象的分析結果中,機器人課程能顯著提升中低成就學生的運算思維表現,然而只有中、高運算思維成就學生的程度落差縮小;不同推理能力的學生間,課程後仍存在運算思維程度差異。另一方面,機器人課程能有效提升男女學生的運算思維,而不同性別學生在機器人課程後的學習態度無顯著差異。在運算思維、學習態度與推理能力間,研究發現運算思維與學生的推理能力、面對新科技的態度上具關聯性。綜上所述,實體與虛擬機器人可作為四年級男女學生的學習工具,裨益更多學生。有鑑於運算思維的重要性,教師需

關注學習設備的品質、課堂中的引導,以及學生用新科技學習時的態度,使四年級學生即早接觸運算思維,以運算思維解決問題,豐厚科技素養。