高中實驗器材名稱的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

普林斯頓最熱門的電腦通識課：數位時代人人必懂的資訊基礎 × 最新應用

為了解決高中實驗器材名稱的問題，作者BrianW.Kernighan 這樣論述：

世界頂尖電腦科學家，帶你看懂科技趨勢 未來人才一定要懂的電腦入門，普林斯頓開課了！ ------------------------------------------- ★探討電腦硬體、軟體及網路如何運作的第一本書 ★新課綱科技資訊、師生共讀的最好參考書   　　本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。 ——艾力克．施密特，Google前CEO 　　不論你從事什麼工作、教育背景，甚至年齡層，在這個數位世界，我們的生活已受到電腦、網路無孔不入的影響。電腦無處不在，有些明顯可見，例如筆記型電腦、平板電腦、智慧

型手機…但大多數是我們看不到的，例如在家電、車子、醫療器材、運輸系統、電力網及武器裡頭。 　　電腦也靜悄悄地收集、分享、甚至洩漏我們的個人資料，政府及企業可能使用電腦來監視我們的所作所為，社交網路及廣告商對我們的了解遠多過我們自己，犯罪者太容易取得我們的資料。我們真的了解電腦的力量嗎？ 　　縱然人人都該了解電腦，但普羅大眾恐怕所知不多。 　　從1999年開始，出身貝爾實驗室、參與UNIX開發的布萊恩‧柯尼罕在普林斯頓大學開設了一門「我們世界中的電腦」課程（COS 109：Computers in Our World），這門課是向非電腦專業的學生介紹電腦基本常識的，多年來大獲好評。除了講解

電腦理論知識，還有相應的實作課——學生可以試著用流行的程式設計語言寫幾行代碼，一起討論蘋果、谷歌和微軟的技術如何滲透日常生活的每個角落。本書就是以這門課程的講義為主要內容重新編寫而成。 　　★你可以學到重要的基礎知識： 　　●硬體：電腦裡頭有什麼，如何運作，是如何建造出來的？它如何儲存及處理資訊？ 　　●軟體：我們能夠用電腦來運算什麼，運算速度有多快？編程是什麼，我們如何告訴電腦去做什麼？ 　　●通訊：網際網路與全球資訊網如何運作，其中涉及了什麼風險，尤其是隱私及資安？ 　　●資料：人工智慧、機器學習等分析及利用龐大資料的領域突飛猛進，我們如何限制在不知情之下提供資料？ 　　★AI、5G、

區塊鏈……日新月異的科技趨勢，你也能看得懂、跟得上： 　　●無處不在的應用程式（app） 　　執行某種特殊應用目的所撰寫的程式或軟體系統，例如用Word 製作文件，用Excel 管理個人財務，用iPhoto 編輯相片。   　　●搜尋引擎是怎麼辦到的？ 　　使用網路爬蟲（web crawler）掃描網頁，把切要內容儲存於儲存及整理於伺服器，以便能夠快速回應後續的查詢。   　　●雲端運算的「雲端」在哪裡？ 　　沒有特定的實體位置的網際網路被比喻為「雲」，雲端運算是個人及公司把資料儲存於亞馬遜、谷歌、微軟等公司的伺服器裡，由伺服器執行運算。   　　●深度學習（deep learning）的廣泛

應用 　　深度學習使用相似人腦神經網路的運算模型，電腦視覺找出特徵上特別成功，例如人臉及指紋辨識、解讀地形等。   　　若你跟多數人一樣，其實不甚了解這數位世界的根本與牽涉層面，那麼，你應該閱讀本書，讓普林斯頓大學最熱門的電腦科學與數位世界入門課程教授帶領你進入這世界，你將不再是「電腦盲」或「數位盲」。   本書特色 　　1.普林斯頓最熱門的電腦課，人人都能讀懂 　　出身貝爾實驗室的C語言先驅、堪稱業界大神的布萊恩‧柯尼罕帶領非資訊相關系所學生入門，採相對平易的比喻方式說明，循序漸進引導，容易消化吸收， 　　2.資訊時代必修的電腦基礎知識大補帖 　　日新月異的資訊科技改變了你我的生活，也改

變了學習、工作、投資方向，電腦知識至關重要，進入門檻卻高。本書針對非專業背景者而寫，無論是一般大眾、職場工作者或應考者，都可作為趕上科技趨勢、補修資訊知識的最佳入門書。 　　3.架構完整、資訊最新，適合教學或自學 　　內容涵蓋計算機概論必學的基礎與應用，更補充許多數位新科技，如加密貨幣、區塊鏈、深度學習、資訊安全問題……，包括學校授課、讀書會或自學都好用。   專業推薦 　　艾力克．施密特（Google前CEO） 　　葛如鈞（國立臺灣大學網路與多媒體研究所兼任助理教授） 　　哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　約翰．麥考米克（狄金森學院電腦科學教授） 　　布萊恩．瑞斯

派斯（柏根縣立高中電腦科學教師） 　　史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書是谷歌最知名的發明家對我們現在所處的世界最清晰、最簡單的解釋——電腦如何運作，以及為什麼會這樣。地球上每個人都需要讀。」 ——艾力克．施密特（Google前CEO） 　　「如果說上個世代必讀的書是大英百科全書，那麼這個世代必讀的書也許就是這本普林斯頓電腦入門課。當我們懂了電腦，那麼全宇宙的知識都在我們的手掌中。」——葛如鈞（國立臺灣大學 網路與多媒體研究所 兼任助理教授） 　　「本書揭開電腦與網路的神秘面紗，人人都能從中學到東西。柯尼罕以友善、易讀易懂的文風，把機器內部的運作和數位世界的平日

新聞與發展連結起來。」――哈利．路易士（哈佛大學電腦科學教授、前哈佛學院院長） 　　「柯尼罕作為一名電腦科學家，具有明星級的信譽，但本書展現的是對現代世界中的科技境況的人道主義關切……。本書非常接地氣地解釋電腦運算的根本知識，以及電腦科技與我們的生活如何互動，這些知識將很長期地切要。」――史帝夫．曼斯菲爾德—戴文（《網路安全》期刊編輯） 　　「本書為普羅大眾提供電腦與電子通訊的綜覽，平順流暢地探討一個又一個主題，不論什麼背景的讀者都會覺得易讀易懂。」――布萊恩．瑞斯派斯（柏根縣立高中電腦科學教師）

高中實驗器材名稱進入發燒排行的影片

穿戴式擴增實境及穿戴式虛擬實境教材對高中學生的情境興趣、科學學習自我效能、科學學習自我效能來源、學習投入度與學習成效之影響: 以物理實驗為例

為了解決高中實驗器材名稱的問題，作者葉宣靈 這樣論述：

本研究探討高中學生使用傳統教學（紙本與平板電腦）、穿戴式擴增實境、穿戴式混和AR/VR的物理實驗學習教材學習物理實驗流程，了解三種物理實驗學習教材對高中生情境興趣、科學學習自我效能、科學學習自我效能來源、學習投入度、學習成效之影響。本研究採準實驗研究法，透過情境興趣量表、科學學習自我效能量表、科學學習自我效能來源量表、學習投入度量表、先備知識測驗與學習成效測驗卷及開放式成效測驗蒐集量化與質性資料進行分析。研究對象為新竹地區某公立高中一年級三班共105位學生，並將其分為傳統教學組（34人）、穿戴式擴增實境組（36人）、穿戴式混和AR/VR組（35人）。傳統教學組使用紙本實驗手冊學習實驗器材名稱

與功能，再使用平板電腦觀看實驗操作流程影片；穿戴式擴增實境組使用穿戴式擴增實境學習實驗器材名稱與功能，再使用穿戴式擴增實境觀看實驗操作流程影片；穿戴式混和AR/VR組使用穿戴式虛擬實境學習實驗器材名稱與功能，再使用穿戴式擴增實境觀看實驗操作流程影片。研究結果顯示，高中學生經由穿戴式混和AR/VR學習，在情境興趣與學習投入度能夠顯著高於傳統教學之教材，且學習投入度顯著高於穿戴式AR之教材。整體而言，穿戴式混和AR/VR的物理實驗學習教材，能夠促進高中學生對物理實驗課的興趣與學習投入度。未來可嘗試在不同的學習主題使用穿戴式混和AR/VR的學習方式，提升學生的情境興趣與學習投入度。

大人的化學教室：透過135堂課全盤掌握化學精髓

為了解決高中實驗器材名稱的問題，作者竹田淳一郎 這樣論述：

長大後，化學學起來更有趣 依照基礎化學、理論化學、無機化學、有機化學、高分子化學的順序排列， 範圍涵蓋整個高中化學領域，是一本能幫助您奠定基礎的科普書。 　　「化學只是死背的科目而已，有夠無聊」想必有不少人會這麼覺得對吧。 　　不過，我曾看過不少人在經歷過許多人生經驗之後， 　　回頭來看學生時代的「化學」時，卻露出了截然不同的表情。 　　原本以為枯燥無味的東西，現在看起來卻相當有意義。 　　化學活躍於社會的每個地方， 　　當您感覺到身邊許多事物都與化學有關時，學習起來的感覺也會很不一樣。 　　瀏覽重點，理解細節，盡情享受「高中化學」的知識吧。 　　基礎化學 　　第1章 物質的基本粒子

　　第2章 化學鍵 　　第3章 物質量與化學反應式 　　理論化學 　　第4章 物質的狀態變化 　　第5章 氣體的性質 　　第6章 溶液的性質 　　第7章 化學反應與熱 　　第8章 反應速率與平衡 　　第9章 酸與鹼 　　第10章 氧化還原反應 　　無機化學 　　第11章 典型元素的性質 　　第12章 過渡元素的性質 　　有機化學 　　第13章 脂肪族化合物 　　第14章 芳香族化合物 　　高分子化學 　　第15章 天然高分子化合物 　　第16章 合成高分子化合物  

探討不同密度概念理解程度國二學生密度數據建模能力

為了解決高中實驗器材名稱的問題，作者張雅雯 這樣論述：

摘要 本研究旨在比較不同密度概念理解程度國二學生的密度數據建模（data modeling）能力，並分析不同密度概念理解程度國二生學生在各項子能力所表現的優勢及弱勢能力為何。本研究採調查研究法，施測對象為國二學生138人，學生在施測前已學習過密度單元。研究的流程為：(1)施測密度概念理解測驗；(2)操作密度數據建模虛擬實驗；(3)施測密度數據建模能力測驗。受試學生在藉由電腦模擬真實情境的虛擬實驗中，設計並完成實驗，在數據模型中學習到現象裡各個變因之關聯性。 而本研究所使用的測驗工具，第一份為顧炳宏、陳瓊森、溫媺純（2011）設計之「密度概念理解測驗」，內含10個主要概念，其KR2

0信度為0.79；並取前9項與密度概念相關之試題，共25題，作為檢測學生密度概念之程度。此測驗工具之內部一致性KR20信度為0.87。第二份為依據Ärlebäck、Blomberg與Nilsson (2014)提出之數據建模的內涵，編製之「密度數據建模能力測驗」內含八項子能力，共24題，KR20信度為0.88。統計分析，包含描述性統計、單因子變異數分析(One-way ANOVA)、多重事後比較。再分析與比較三組學生在密度數據建模能力測驗的表現。 研究結果發現：（1）密度理解程度高、中、低學生在數據建模能力的表現上達顯著差異（p＜.05），且高理解程度學生數據建模能力的表現優於中理解程度，

中理解程度學生數據建模能力的表現優於低理解程度。（2）高理解程度組學生在「系統地收集和組織數據」、「建構和解讀圖形」、「分析圖形以確定屬性和關係」、「用圖形、文字規則和公式表徵相互關係」、「應用數據模型」等子能力的表現，屬於優勢表現（正確率 >75%）；而在「分析函數關係來解釋一個量的變化如何導致另一個的變化」之子能力的表現，則屬於弱勢表現（正確率＜65%）。（3）中理解程度組學生除了「系統地收集和組織數據」子能力達優勢表現，其於數據建模之各項子能力皆屬於弱勢表現。（4）低理解程度組學生在數據建模各項子能力皆為弱勢表現。