| dc.contributor | 資科系 | - |
| dc.creator (作者) | 李蔡彥; 陳嘉葳 | - |
| dc.creator (作者) | Li, Tsai-Yen | - |
| dc.date (日期) | 2020-10 | - |
| dc.date.accessioned | 4-Jun-2021 14:32:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.available | 4-Jun-2021 14:32:37 (UTC+8) | - |
| dc.date.issued (上傳時間) | 4-Jun-2021 14:32:37 (UTC+8) | - |
| dc.identifier.uri (URI) | http://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/135508 | - |
| dc.description.abstract (摘要) | 在教育部高教深耕計畫下，全國各大專院校開設了許多程式設計相關課程供學生修習。然此類課程的開設單位、師資來源、學分數等均為後續政策研究的重要議題。目前各大專院校的課程開設情況，係收錄在全國大專院校課程網[1]中，此資料庫內容雖豐富，但目前並無有效的方式可以辨識一門課是否為程式設計相關課程。本研究的目的是希望能根據現有的課程網資料，建立一套自動化課程辨識的機制，以將辨識的結果提供給後續研究之用。本研究嘗試使用機器學習（包含深度學習）技術等人工智慧演算法，根據課程網中的課程大綱資訊，辨識程式設計相關課程，並與人工以關鍵字搜尋方式所得的結果進行比較。實驗結果顯示，深度學習演算法Bert對課程大綱深度學習的精準度及各項指標皆遠超越其他機器學習模型或人工關鍵字篩選，在課程辨識的二分類問題上有非常好的表現，說明電腦已能取代人工關鍵字篩選的方法，對課程資訊進行有效的辨識及分類。 | - |
| dc.format.extent | 5561622 bytes | - |
| dc.format.mimetype | application/pdf | - |
| dc.relation (關聯) | Proc. of 2020 Taiwan Academic Network Conference (TANET2020), National Taiwan University | - |
| dc.subject (關鍵詞) | 人工智慧; 程式設計; 自動辨識; 深度學習; 機器學習; 自然語言處理 | - |
| dc.title (題名) | 機器學習技術在自動辨識大學程式設計課程的應用 | - |
| dc.title (題名) | Applying Machine Learning Techniques to Automatic Classification of University Pro-gramming Courses | - |
| dc.type (資料類型) | conference | - |
