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國立臺中教育大學 教育資訊與測驗統計研究所碩士在職專班 李政軒所指導 紀承瑋的 兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置 （2020），提出中興大學分數dcard關鍵因素是什麼，來自於兒童文本合適年段判定模型、兒童文本自動分級系統、Google BERT。

而第二篇論文國立屏東大學 教育行政研究所 戰寶華所指導 鍾乙豪的 優勢學校評估指標建構之研究：以國民小學 S.M.A.R.T.實證模型為例 （2020），提出因為有 學校優勢、優勢學校、指標建構、優勢學校評估模型的重點而找出了 中興大學分數dcard的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了中興大學分數dcard，大家也想知道這些：

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決中興大學分數dcard的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。

優勢學校評估指標建構之研究：以國民小學 S.M.A.R.T.實證模型為例

為了解決中興大學分數dcard的問題，作者鍾乙豪 這樣論述：

本研究旨在結合過去文獻成果與學校經營現況，發展出優勢學校評估模型，以進行實證與類化檢驗。首先，透過綜整相關文獻，歸納出構成學校優勢與影響學校優勢之因素（影響構成學校優勢之要素），成為具有79題項的量表。於2020年4月至6月，隨機邀集22縣市之校長，每一縣市各一位，計22位，進行三回合之德懷術問卷調查並提供建議事項。待第三回德懷術問卷調查結束後，校長意見已充分表達，完成建構具備105題項之初步問卷。經由問卷再次審視，稍作修改後，據以編成「校長問卷」。根據校長問卷隨機邀集149位國小校長進行施測，旨在進行探索性因素分析（EFA）、相關與迴歸分析，以建構優勢學校評估模型（S.M.A.R.T. m

odel）之構面與指標，並據以修正為對國小畢業校友施測之「校友問卷」。根據校友問卷之1,875有效樣本，進行驗證性因素分析（CFA）與結構方程模型（SEM）檢驗。最後，利用校友問卷之樣本，進行多群組分析（MGA），據以探討S.M.A.R.T. model之類化能力。校長問卷，經過75回EFA刪題重做後達到收斂，並據以建構優勢學校評估模型，即S.M.A.R.T. Advantaged School Model，萃取主因素並歸納為五構面與32指標。校友問卷透過CFA、信度、AVE、SMC與效度等檢驗，並輸入SEM測量模型與修正模型，進行模型與資料之配適度檢驗。透過卡方值差異與路徑恒等性檢驗，探討模

型類化之能力。最後，對S.M.A.R.T.模型之中介效果，進行統計分析，綜整學校優勢與各構面之相關性與模型配適度之結果。研究發現，優勢學校具體可由互惠性、穩定性、持續性、轉化性與影響性等五構面所組成。持續性、影響性與轉化性彼此之間對於互惠性、穩定性皆具有部分中介效果，且五構面之間息息相關。本研究過程與結果可供教育主管單位驗證、推廣、應用與學術研究參考之用。

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