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題名: 運用文字探勘探討臺灣實驗教育政策的實施與討論度分析
Analysis of the Implementation and Discussion of Experimental Education Policy in Taiwan by Text Mining Approach
作者: 謝知庭
Hsieh, Chih-Ting
貢獻者: 陳榮政
Chen, Jung-Cheng
謝知庭
Hsieh, Chih-Ting
關鍵詞: 實驗教育
政策議題
文字探勘
逆文件頻率
潛在狄利克雷分配
LDA
experimental education
policy issues
text mining
TF-IDF
日期: 2020
上傳時間: 3-Aug-2020
摘要: 本研究以2014年實驗教育三法公布以來之學術文本為分析資料,蒐集期刊與博碩士論文,按照年份的差異將文本分為2014年至2020年7個年分之文檔,進行文字探勘分析,並運用TF-IDF進行統計分析與潛在狄利克雷分配建立主題模型,用以探討實驗教育政策實施以來,7個年分文檔所提取出之各10個主題中,每年主題探討之議題的差異與趨勢分析。獲得結論如下:在趨勢方面則分為三個時期:政策初期探討理念至法規面(2014年至2016年);政策中期探討特色課程與合作(2017年至2018年);政策後期較多政策與措施面(2019年至2020年)。\n而實驗教育議題內容在課程與教學層面中由強調圖像與理念轉向注重創新特色並與時下之素養以及全人教育議題銜接,但大多數的議題仍圍繞在課程與教學,使得課程與行政層面之議題數量有明顯差異。行政與制度層面中發現在制度中教育階段延伸至探討高教層面並引入社會合作的概念,而在法規探討較集中於特定年分以及政策面議題分散在特定年分的文本中且討論低,因此使得行政面議題明顯較少。特殊議題層面則是關心教育現場與國際實例連結,在地層面則注重原住民與偏鄉聯結,但特色課程與創新教學討論元素較少,因此特殊議題仍只有原住民、混齡、華德福與耶拿等幾個議題。
This study based on the academic texts published in the 3 types of Experimental Education Act of experimental education in 2014, this study collects journals and the Master`s thesis, and divides the text into seven year documents from 2014 to 2020 according to the difference in year, and using text mining approach, TF-IDF for statistical analysis and latent dirichlet allocation to establish topic models, to discuss the differences and trends of the topics discussed in each of the 10 themes extracted from the 7 year documents since the implementation of the experimental education policy. The conclusions were as follows: In terms of trends, it could be divided into three periods: from the initial stage of policy discussion to the regulatory aspect (from 2014 to 2016); Feature courses and partnerships in the middle of the policy (2017-2018); There were many policies and measures in the later stage of the policy (2019-2020).\nThe content of experimental education had changed from emphasizing images and ideas to focusing on innovative features and connecting with current issue such as literacy and all-around education. However, most of the topics still focused on curriculum and teaching, making the number of topics significantly different between curriculum and administration aspect. In the administrative and institutional level, the education stage was extended to explore the higher education level and introduce the concept of social cooperation, while in the legal and regulatory level, the discussion focused on the specific year and the policy issues were scattered in the text of the specific year and the discussion was low, so the administrative issues are significantly less. In special issues aspect, focus on the connection between indigenous people and rural areas, but there were few discussion elements in featured courses and innovative teaching.
參考文獻: 壹、 中文部分\n公立高級中等以下學校委託私人辦理實驗教育條例(民國107年1月31日)。\n王智超和楊穎秀(2010)。教育政策制定過程中的滯後現象。現代教育管理,7,40-42。\n王曉華(2018)。Spark Mllib機器學習實戰技巧大公開(頁261)。臺北市:佳魁資訊。\n行政院(民國107年1月11日)。《實驗教育法》三法修正—讓臺灣教育創 新更具動能。取自 https://www.ey.gov.tw/Page/5A8A0CB5B41DA11E/d0f42a96-289c-4bb2-8c1a- 87575a998a50\n但昭偉(2018)。實驗教育法與教育實驗。臺灣教育評論月刊,7(1),8-10。\n余曉漢(2010)。教育政策制定中公民參與的訴求研究。文教資料,21,122-124。\n吳政達(2008)。教育政策分析:概念、方法與應用。臺北市:高等教育。\n吳清山(2014)。教育名詞 大數據。教育資料與研究,115,279-280。\n吳清山(2015)。教育名詞─實驗教育三法。教育脈動,3,152-153。\n吳清鏞、黃金地、馮朝霖、廖宏彬、黃政傑和黃馨誼(2019)。實驗教育貴族化。臺灣教育,715,1-20。\n周桂田(2014)。風險社會典範轉移:打造為公民負責的治理模式。臺北市:遠流。\n孟小峰和慈祥(2013)。大資料管理:概念、技術與挑戰。電腦研究與發展, 50(1),146-169。\n林明地(2009)。近年來我國教育政策的關鍵問題與可能對策。學校行政,60,1-9。\n林松柏(2019)。大學生網路社群平臺巨量資料探勘之應用。教育與心理研究,42(3),79-109。\n林彩岫、游自達、陳延興、賴志峰、曾榮華、李彥儀和林妤蓁(2017)。臺中市實驗教育實施現況、困難與建議之研究。學校行政,112,208-227。\n施又瑀(2017)。從法規演變談我國國民教育階段實驗教育發展趨勢。學校行政,109,172-187。\n范熾文(2002)。林布隆的決策理論對教育政策制定的啟示。學校行政,20,107-120。\n秦夢群(2015)。教育選擇權研究。臺北市:五南。\n秦夢群(2017)。教育行政實務與應用(3版)。臺北市:五南。\n秦夢群、溫子欣和莊俊儒(2017)。實驗教育之特色及對現行教育之啟示。臺灣教育,704,2-11。\n高級中等以下教育階段非學校型態實驗教育實施條例(民國107年1月31日)。\n高揚、衛崢和尹會生(2017)。白話大數據與機器學習。臺北市:碁峰資訊。\n張文貴(2013)。積極面對「大數據」時代的變革趨勢。品質月刊,49(11),7-11。\n張碧如(2018)。學校型態實驗教育開啟教育改革的可能性。教育脈動,14, 1-7。\n教育部(2015年1月29日)。教育發展新契機─實驗教育三法【教育部即時新 聞】。取自 http://www.edu.tw/news_Content.aspx?n=9E7AC85F1954DDA8&s=C5AC6858 C0DC65F3\n教育部(無日期)。實驗教育概況—教育統計動態視覺化圖表。取自 http://stats.moe.gov.tw/statedu/chart.aspx?pvalue=51。\n梁福鎮(2013)。比較教育學:起源、內涵與問題的探究。臺北市:五南。\n陳世榮(2015)。社會科學研究中的文字探勘應用:以文意為基礎的文件分類及其問題。人文及社會科學集刊,27(4),683-718。\n陳易芬、翁福元和廖昌珺(2018)。實驗教育:積極性的教育創新或大躍進式 的教育改革。臺灣教育評論月刊,7(1),63-67。\n陳敦源(2004)。人民、專家、與公共政策:民主理論下的「參與式知識管理」。國家政策季刊,3(1),99-134。\n陳敦源(2009)。民主治理:公共行政與民主政治的制度性調和。臺北市:五南。\n陳榮政(2016)。學校型態實驗教育之探悉與學校行政變革。教育與多元文化研究,14,157-181。\n陳榮政(2019)。教育行政與治理:新管理主義途徑。臺北市:學富。\n游惠音(2016)。從「學校型態實驗教育實施條例」談公立國民小學轉型與創新經營的策略,學校行政,102,161-174。\n覃文鋒(2014年11月15日)。jiebaR 中文分詞——R 的靈活,C 的效率【線上論壇】。取自https://cosx.org/2014/11/jiebar-text-segmentation/。\n馮朝霖(2001)。另類教育與全球思考。教育研究月刊,92,33-42。\n馮朝霖(2015)。把根紮深、把夢作大─臺灣實驗教育發展願景。新北市教育,14,13-18。\n馮朝霖(主編)(2017)。臺灣另類教育實踐經驗與十二年國教課綱之對話─協力同行。國家教育研究院,臺北市。\n黃姮棻(2018)。實驗教育的挑戰與因應策略。臺灣教育評論月刊,7(1),68-71。\n黃祈勝和蔡嘉安(2018)。應用文字雲探勘研究能量之領域別。TANET2018臺灣網際網路研討會,1407-1410。doi:10.6861/TANET.201810.0261。\n楊振昇(2018)。我國實驗教育的實施與前瞻。臺灣教育評論月刊,7(1),1-7。\n楊現民、唐斯斯與李冀紅(2016)。發展教育大數據:內涵、價值和挑戰。現代遠程教育研究,1,50-61。\n溫明麗(2018)。實驗教育真能引領教育走出新篇章?臺灣教育評論月刊,7(1),18-24。\n詹志禹(2019)。臺灣實驗教育師資培育的困境與希望。中等教育,69(4),8-16。\n蔡進雄和李森永(2016)。單一專家決策的風險與挑戰:論風險社會下的教育政策制定特色。教師專業研究期刊,12,107-121。\n學校型態實驗教育實施條例(民國107年1月31日)。\n戰寶華和陳惠珍(2017)。實驗教育三法翻轉偏鄉教育之省思。臺灣教育評論月刊,6(9),59-65。\n賴屹民(譯)(2017)。初探機器學習演算法(原作者:Giuseppe Bonaccorso)。臺北市:碁峰資訊。(原著出版年:2017)\n謝傳崇、吳鈺崧和廖金文(2020)。臺灣個人實驗教育社會支持需求的現況與困境之研究。學校行政,125,43-56。\n顏國梁(2003)。我國地方教育政策立法過程及其相關因素之研究。國教學報,15,289-328。\n \n貳、 西文部分\nAggarwal, C. C., & Zhai, C. (2012). An introduction to text mining. In C. Zhai & C. C. Aggarwal (Eds.), Mining text data (pp. 1-10). Boston, MA: Springer US.\nAnaniadou, S., & Mcnaught, J. (2006). Text mining for biology and biomedicine. Boston, MA/London, UK: Artech House.\nAnaniadou, S., Thompson, P., Thomas, J., Mu, T., Oliver, S., Rickinson, M., Sasaki, Y., Weissenbacher, D., & McNaught, J. (2010). Supporting the education evidence portal via text mining. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical, and Engineering Sciences, 368(1925), 3829-3844. https://doi.org/10.1098/rsta.2010.0152\nBlei, D. M. (2012). Probabilistic topic models. Communications of the ACM, 55(4), 77-84.\nBlei, D. M., Andrew Y. Ng, & Jordan, M. I. (2003). Latent dirichlet allocation. The Journal of Machine Learning Research, 3, 993- 1022.\nBoyd, D., & Crawford, K. (2012). Critical questions for big data: Provocations for a cultural, technological, and scholarly phenomenon. Information, Communication and Society, 15(5), 662–679. https://doi.org/10.1080/1369118X.2012.678878\nChun, S. A., Shulman, S., Sandoval, R., & Hovy, E. (2010). Government 2.0: Making connections between citizens, data and government. Information Polity, 15(1), 1-9.\nFayyad, U. M., Pitatesky-Shapiro, G., Smyth, P., & Uthurasamy, R. (1996). Advances in knowledge discovery and data mining. CA: AAAI/MIT Press.\nGriffiths, T. L., & Steyvers, M. (2004). Finding scientific topics. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 101, 5228-5235. doi: 10.1073/pnas.0307752101\nHung, J., & Zhang, K. (2012). Examining mobile learning trends 2003-2008: A categorical meta-trend analysis using text mining techniques. Journal of Computing in Higher Education, 24, 1-17.\nKing, G. (2011). Ensuring the data-rich future of the social sciences. Science, 331, 719-721. https://doi.org/10.1126/science.1197872\nKwartler, T. (2017). Text mining in practice with R. Rerieved from https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119282105\nLange, C. M., & Sletten, S. J. (2002). Alternative Education: A Brief History and Research Synthesis. Alexandria, VA: Project Forum, National Association of State Directors of Special Educalion.\nMaier, D., Waldherr, A., Miltner, P., Wiedemann, G., Niekler, A., Keinert, A., Pfetsch, B., Heyer, G., Reber, U., Häussler, T., Schmid-Petri H., & Adam, S. (2018). Applying LDA topic modeling in communication research: Toward a valid and reliable methodology. Communication Methods and Measures, 12(2-3), 93-118.\nMaskeri, G., Sarkar, S., & Heafield, K. (2008). Mining business topics in source code using latent dirichlet allocation. Proceedings of the 1st India software engineering conference, pp. 113-120, doi:10.1145/1342211.1342234\nNgai, E. W. T., & Lee, P. T. Y. (2016). A review of the literature on applications of text mining in policy making. Proceedings of PACIS 2016 p. 343.\nStylios, G., Christodoulakis, D., Besharat, J., Vonitsanou, M., Kotrotsos, I., Koumpouri, A., &Stamou, S. (2010). Public opinion mining for governmental decisions. Electronic Journal of e-Government, 8(2), 202-214.\nVenables, W. N., Smith, D. M., & R Core Team. (2020). An introduction to R. Rerieved from https://cran.r-project.org/doc/manuals/r-release/R-intro.pdf\nWang, Y. (2017). Education policy research in the big data era: Methodological frontiers, misconceptions, and challenges. Education Policy Analysis Archives, 25(94). 1-24.
描述: 碩士
國立政治大學
教育行政與政策研究所
107171006
資料來源: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0107171006
資料類型: thesis
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