臺灣博碩士論文加值系統

中華大學為了提升教學成效，一邊開發新的教學方式，同時引進輔助工具來提升學生學習成效。然而，學生學習成效蘊藏在龐大的數據裡，若沒有分析，改革或創新的成果往往被低估或高估。本論文提出一個高斯分佈視覺化分析的方法，呈現學習族群的型態，作為教師在教學策略或學生學習成效的輔助資訊。
本研究的分群視覺化分析，重新呈現高斯分佈的數據型態，提供個別班級的學習成效群組、教學策略的成效分析、課程規劃的統計資訊等。學生、教師、系級主管都可以客觀深入了解實際的情況，並做實務調整以提升績效。

In order to improve teaching effectiveness, Chung Hua University develops new teaching approaches and introduces auxiliary tools to enhance students' learning performance simultaneously. However, the learning information distributes in big data sets. Without data analytics, those reforms and innovations usually are under or over estimation. This research proposes a visual analytics on Gaussian distribution. It can display students’ learning patterns thus providing discoveries for teaching strategies and self-exam for both teachers and students.
The techniques in clustering analytics redisplays Gaussian distribution into clusters. It provides information to enhance the learning performance of individual classes, the effective analysis of teaching strategies, the curriculum planning of departments, etc. Students, teachers, and administrators can objectively get insight of practical situations and make adjustments to enhance effectiveness.

摘要 i
ABSTRACT ii
致謝 iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究動機 3
第三節 研究目的 4
第二章 文獻探討 5
第一節 資料視覺化 5
第二節 高斯分佈 8
第三節 分群 11
第四節 K-means 12
第三章 研究方法 13
第一節 資料蒐集階段 15
第二節 資料前置處理 16
第三節 Elbow plot 的 K-mean 分群 18
第四節 視覺化的高斯分佈 20
第五節 高斯分佈的群組辨識 21
第四章 研究結果 22
第一節 分群 22
第二節 分群的高斯圖 26
第三節 教學策略應用 30
第五章 問題討論 31
第一節 樣本分群 31
第二節 無法分辨變異數的差異 31
第三節 教學策略 32
第六章 結論與未來研究 34
第一節 結論 34
第二節 未來研究建議 34

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