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研究生:陳牧偉
研究生(外文):CHEN, MU-WEI
論文名稱:資料探勘比較分析-以國中資訊素養為例
論文名稱(外文):The comparison of data mining techniques - case of information literacy of junior high school students
指導教授:李永山李永山引用關係
指導教授(外文):Lee,Yung-Sun
口試委員:李坤清黃錦川
口試委員(外文):LEE, KUEN-CHINGHUANG, JIN-CHUAN
口試日期:2016-06-05
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:資訊管理學系碩士在職專班
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:105
中文關鍵詞:資訊素養資料探勘決策樹類神經網路
外文關鍵詞:Information LiteracyData MiningDecision TreeNeural Network
相關次數:
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本研究主要目的為比較各種資料探勘技術的分類效果,作為分析影響國中生資訊素養的重要因素。
本研究透過相關研究之探討,歸納資訊素養之定義及其相關影響因素。再利用資料探勘技術進行分析,建立國中學生資訊素養能力之預測模型,提供日後進行資訊教育時,作為事前及事後補救教學之參考。
研究結果發現在資訊素養分類模型中,以類神經網路分類效果較佳,決策樹次之。而影響資訊素養分類模型之重要構面,決策樹是以家庭因素影響最大;類神經網路則是以電腦學習因素影響最大。其重要相關性因素為:數學成績、電腦成績及家中是否有電腦。

The purposes of this study are to compare the classify effects of data mining techniques and use it to explore the most critical factors that affect the information literacy of junior high school students.
We obtained the definitions of information literacy and its relevant factors through related literature review. Afterwards, we used data mining techniques to develop the prediction model for the information literacy of junior high school students and take it as reference for future implementation of pre-and-post remedial teaching for information education.
This study found that the neural network’s classification effect is better than decision tree. For the important dimensions concerning information literacy classification model, family factor has the most significant effect on decision tree, computer learning factor has the most significant effect on artificial neural network. The critical factors that affect the information literacy of junior high school students are mathematics score, computer score, and whether owned a private computer.

中文摘要 III
ABSTRACT IV
誌謝 V
目錄 VI
表目錄 IX
圖目錄 XI
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 2
第三節 研究目的 3
第四節 研究流程 4
第二章 文獻探討 6
第一節 九年一貫資訊教育及資訊素養之定義 6
一、九年一貫資訊教育與資訊素養之定義 6
二、素養的定義 8
三、資訊素養的定義 9
第二節 探討與會影響資訊素養相關之因素 12
一、個人背景因素 12
二、電腦學習背景 13
三、家庭因素 15
四、彙總影響資訊素養相關的因素 16
第三節 分類模組 17
一、資料探勘的定義 17
二、資料探勘的分類模型 18
第三章 研究方法 21
第一節 研究架構 21
第二節 研究設計 22
第三節 研究變數 28
一、資訊素養-應變數 28
二、資訊素養相關之因素-自變數 29
第四節 分類模型之研究方法 33
一、 資料探勘(Data Mining) 33
第五節 效益評估 40
第四章 資料分析 43
第一節 資料說明 43
第二節 資料前置處理 43
第三節 建立分類模型 45
一、 決策樹 46
二、類神經網路 54
第四節 分類能力之比較評估 61
一、 訓練結果之比較 61
二、 測試結果之比較 62
三、 分類模型重要相關變數比較 63
第五章 結論與建議 65
第一節 研究發現與結論 65
一、 資訊素養之定義 65
二、 與資訊素養分類模型相關之因素 66
三、 資訊素養分類模型之比較與評估 68
第二節 研究限制 73
第三節 後續研究建議 74
參考文獻 76

中文
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