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數學星球：數字串起全世界！第一本讓孩子愛上數學、培養數理腦的起源故事書

為了解決google數學解題的問題，作者CarinaLouart 這樣論述：

＼數學不只有公式，還很有故事！／ 讓孩子從此親近數學、愛上數學！ 氣象預報、音樂、繪畫， 甚至是Google的名字由來，都跟數學有關？ 如果你覺得數學就是一堆無聊的數字， 那這本書一定可以讓你改觀！   　　為什麼「＝」是用兩條一樣長的平行線來表示？ 　　你知道Google的名字也是從數學得到靈感嗎？ 　　數學和藝術也有密切的關係？ 　　阿拉伯數字其實不是阿拉伯人發明的？   　　說起數學，是許多人從小到大的頭痛科目，想到數學考試，更是冒出一大片心理陰影，彷彿數學就是那一連串枯燥乏味的數字，以及讓人眼花撩亂的方程式。但是，透過數學，我們得以行事便利；透過數字，我們得以跨越領域、暢行世界，因

此，學習「數學」最重要的就是感覺有趣、開心學習！讓孩子從故事中自然而然培養數感，構築數理腦，將是孩子學好數學的第一步。   　　本書是一本數學發展史，也是數學起源書，讀者們可以帶著探索的好奇心、學習的新鮮感，透過故事引導，一起進入數學的世界，從物品數算，建築結構，到藝術啟蒙，讓孩子從中得到更多的關於數學概念，更能建立良好的數理邏輯思維模式！   　　＜＜關於數學的起源，你了解多少？＞＞ 　　數學的發展涵蓋了許多文明演進的脈絡，一邊了解數學起源，也能感受數學是如何從點點滴滴的演變中嵌入生活。 　　☆美索不達米亞是數字的發源地 　　→大約在西元前3600年左右，美索不達米亞人以繪製的符號來取代他們

的泥土球。後來巴比倫人又簡化這些圖案，只採用兩種數字：用「垂直的釘子」來代表「基本單位」，用「人字形條紋」來代表「十」。   　　＜＜因為數學，我們可以做得更多！＞＞ 　　多虧有幾何學，人類才得以蓋出屹立不搖的房屋及不會坍塌的隧道。對蓋房子的人及工程師來說，數學是必要的工具之一。金字塔及大教堂、摩天樓、吊橋、道路等都是因此而建造出來的。 　　☆依黃金比例來建造 　　→希臘人一向很注重完美，對他們來說，矩形建築的「神聖比例」，長邊與寬邊的比例必須等於1.618。他們稱之為「黃金比例 」，以字母「Φ」（phi）來表示：這也是帕德嫩神廟建築師菲迪亞斯（Phidias）名字的其中一個字母。   　　本

書還有更多意想不到、與生活息息相關的數學發展史，讓孩子以全新視角重新認識數學的奧妙，絕對能夠引爆孩子的好奇心，主動深入了解數學，閱讀本書可以讓孩子獲得的好處有──   　　★ 每日一個數學小故事，培養孩子對數學的興趣！ 　　數學不只是枯燥的數字演算，配合孩子的理解力與專注力，以小篇幅的方式，從國小就可以練習閱讀，引領孩子從認識數學起源開始並漸漸愛上數學。   　　★ 每個簡單數學理論都藏在小故事裡，數學聯想不無聊！ 　　基本數學理論也可以用簡單的方式讓讀者理解，小篇故事輕鬆帶領讀者進入數學世界，從理論起源到生活應用，透過故事，一方面讓讀者容易記憶，另一方面也逐漸累積數學邏輯。   　　★從生活

事物延伸，數學概念其實好簡單！ 　　數學不僅僅是數字的變化，讓孩子從生活裡找數學，從數學運算到邏輯概念，內容涵蓋歷史、建築、經濟、科技、藝術等多元面向，讓孩子透過數學認識全世界。   　　★事實可以用數字表達，數學是一種世界性語言！ 　　數字是科學，數字也可以呈現事實，可以預測天氣，也可以規劃太空旅行，活潑演示數量與數字，讓數學成為詩意的方程式，更是全世界的溝通語言。   專家好評推薦   　　彭良禎／師大附中數學科教師 　　「悠遊古今、圖文並茂的數學多寶格，原來數學就在你我身邊！」

google數學解題進入發燒排行的影片

高職學生實施「科技輔助自主學習」經驗之探討 --以中部某高職為例

為了解決google數學解題的問題，作者郭仲肯 這樣論述：

在108課綱的推動下，現今的教育更重視學生的學習歷程與自主學習方式，然而在教育的翻轉與這兩年來疫情影響之下，遠距教學與行動學習顯得格外重要，由高中職「科技輔助自主學習」推動計畫中也發現，許多研究者與教育者皆證實，因學習模式的轉變，學生在學習過程中參與度提升，解決問題與批判思考也會提升，進而強化學生的學習成效與學習態度。本研究以中部某高職為例，藉由整合性科技接受模式 (UTAUT)為架構，針對學生進行問卷調查，問卷共分為四個構面，分別為促成條件、社會影響、努力預期、績效預期來進行評估對於「科技輔助自主學習」的使用意圖，抽取全校274位學生為樣本，經宣導回收問卷份數共247分，回收率為90%。本

研究使用之研究方式包含研究基本資料、「科技輔助自主學習」問卷等。所得資料以統計百分比、平均數、標準差、t檢定、單因子變異數分析、雪費事後比較及皮爾森積差等相關統計方式來進行資料分析，以獲得研究發現與研究結論，並提出討論與建議，研究結果顯示促成條件、社會影響、努力預期與績效預期四個構面對於「科技輔助自主學習」使用意圖均有正向影響，也期許本研究結果未來可供他學校執行「科技輔助自主學習」教學與實務面上之參考。

【吳軍博士寫給成年人的通識講義套書】（二冊）：《閱讀與寫作通識講義》+《數學通識講義》

為了解決google數學解題的問題，作者吳軍 這樣論述：

　　本套書組合：《閱讀與寫作通識講義：紮實理解他人、表達自己的能力》+《數學通識講義：搞懂人生最強思考工具，升級判斷與解決問題的能力》（兩冊） 　　這是一套給成年人的閱讀、寫作、數學通識講義， 　　讓我們能夠重新發掘語文的力量、有效提升邏輯與認知！ 　　★《閱讀與寫作通識講義》★ 　　閱讀與寫作為何重要？ 　　許多人認為自己沒有文學細胞、沒有寫作天分，更沒有要成為作家，只要有最基本的閱讀和寫作能力就夠了；學生時期過後更多用心在事業技能的精進與發揮上，許多人甚至不再閱讀也不再寫作。但事實是，這些基礎能力不只是一堆知識，而是和我們日常的理解以及表達息息相關！ 　　✓工作彙

報時不知該把重點放在哪，讓人感覺不專業。 　　✓每次要寫些什麼的時候，不知從何下手，只好從網路上找範例。 　　✓苦心經營社群平台，文章的點讚人數卻寥寥無幾。 　　✓讀書或工作上的報告效率低，很難快速掌握訊息。 　　除了怡情養性或個人修為外，閱讀更能理解他人、認識世界，寫作更能表達自己、融入社會；比起專業技能，這兩項互為表裡的通識能力，不但與日常生活密不可分，更影響每個人的職場發展與人際關係，是我們生涯路能不能走得更寬更廣更遠的關鍵優勢。 　　★如何兼顧閱讀的廣度與深度？如何讀懂作者的內心？如何建構自己的知識體系？ 　　★如何寫得讓外行人也能理解？如何敘事、寫景、寫情？郵件、報告、履歷、評論

，如何吸引人？ 　　★如何從古希臘悲劇理解命運與人生無常？曹雪芹《紅樓夢》到底在講誰的故事？唐詩宋詞如何讓形式與內容同登大雅之堂？ 　　吳軍博士身為電腦科學家、Google Research前資深研究員、矽谷投資人與暢銷書作家，他從本質出發，逐一拆解閱讀與寫作的意義與核心；以講義的形式，針對「理解他人，表達自己」，梳理建構出一套實用有效的系統方法：。 　　▶工作上的信件有「三寫四不寫」 　　▶寫評論的兩種類型與四種策略 　　▶7個「wh」結合時間、地點、人物、事件 　　▶提高閱讀速度的三種方法 　　▶順敘法要避免的三個陷阱 　　▶寫論文常犯的四種錯誤 　　▶如何從「害怕寫」、不知如何寫起，到

天天想寫？ 　　▶怎麼突破寫和說的障礙？ 　　…… 　　本書除了梳理出一套有系統的讀寫方法，還走進古今中外的經典文學世界，看這些經典名著的作者如何用文字表達自我。 　　▶李煜的〈虞美人〉如何用兩問手法表達心情，營造代入感？ 　　▶張愛玲筆下的飲食男女為何能讓現代讀者倍感親近？ 　　▶經典名著《咆哮山莊》採用什麼獨特寫作方法來表現情節複雜的故事？ 　　▶為何說莎士比亞的《李爾王》是上了年紀的人才寫得出來的作品？ 　　這是一本寫給成年人的閱讀與寫作講義，給我們一個重新發掘語文兩種力量的機會： 　　感受：閱讀能培養並強化感受力，讓我們所認知的不僅僅是字面上的意思，更能在生活體驗中理解他人。 　　

表達：透過簡潔的文字表述就能寫得講得明明白白，讓人一看就懂，甚至有畫面既視感。 　　「閱讀與寫作」不是學校裡的學科，也不是考試後就可以扔掉的課程，我們其實生活在「閱讀與寫作」中，它是我們時時刻刻需要、一輩子受用的基礎能力。 　　我們人生中許多常見的問題都是因為缺乏「理解他人、表達自己」的能力所致！當彼此條件處境相同時，單靠一個專業技能是不夠的，唯有從本質出發，將基礎的通識能力提升成「比較優勢」，才能脫穎而出。 　　★《數學通識講義》★ 　　為何我們要學數學？為何數學對每個人都重要？ 　　看似複雜的非數學問題，可以用數學架構來分析！ 　　◆如何識破龐氏騙局、做好理財投資？ 　　◆為何保險

最好找大公司？ 　　◆如何防範黑天鵝事件、規劃公司成長曲線？ 　　◆如何提高履歷通過初選的機率？ 　　◆如何在買房貸款時做出好的選擇？ 　　◆如何知道藏在貸款利息和傳銷中的秘密？   　　◆幾何學為何能成為法律的理論基礎？ 　　◆哲學家為何會向牛頓發起挑戰？ 　　◆為何十六世紀的數學家們不像今日搶先發表研究成果，卻寧可選擇保密？ 　　◆研究歷史需要用數學的思路？ 　　理解數學的底層邏輯與方法 　　對很多人來說，數學是一堆枯燥的公式和數字，看到就頭痛，學了也記不住，好不容易從學校畢業開始工作，認為此生與數學無關，往往看到數學就直接放棄。 　　事實上，即使沒有理工或商科背景，數學都是我們對世

界、對變化、對規律，最基本最共通的理性思維方式；搞懂數學通識，一旦形成並養成習慣，面對問題時自然能夠更深入，把方方面面知識體系連結起來，提供一個思路，進而抽絲剝繭解決問題。 　　吳軍博士身為電腦科學家、矽谷投資人與暢銷書作家，他在書中從本質出發，告訴你如何抓住重點，把「自己能懂的數學」學好就夠；以講義形式深入淺出呈現數學思維，改變學數學的方法，藉此逐步訓練自己善用數學工具，強化邏輯能力，受益一生。 　　▶基礎：從「勾股定理」的故事說起，數學與美學、建築以及音樂的發展息息相關。數學最基礎的原則就是邏輯上的一致和完備性，把看似孤立的知識串聯起來。 　　▶數字：數字概念能讓你體會到思考工具的進

步——從具體到抽象，再到完全的想像。很多人依然以為「無窮大和無窮小」只是巨大和極小的數字，事實上它們與日常遇到的具體數字不同，代表的是變化的趨勢和快慢。 　　▶幾何：看數學如何從經驗中發展，逐漸構建成邏輯嚴密的知識體系——由直觀到簡單規律，擴展到定理、推論。許多數學並非是直接應用，而是對其他知識有借鑑意義，例如法學就受到數學公理化的影響。 　　▶代數：讓你的認知從個體上升到整體，從點對點的單線連接上升到規律性聯繫。 　　▶微積分：和初等數學的工具不同，教會大家兩個進階的思考工具：從靜態累積到動態變化，以及從動態變化到靜態累積，例如薪水的上漲和財富增加的關係。 　　▶機率和數理統計：時至

近代，很多現實問題很難有完全確定的答案。為了研究不確定性世界的規律，機率論和統計學逐漸發展起來，它們就是大數據思維的科學基礎。 　　這是一本給所有人的數學通識講義，看的是運用數學的思考方式，而不是解答技巧，我們可以借助數學思維來有效提升自己的邏輯、認知世界。此外，還能看到數學的有趣面： 　　→畢達哥拉斯為了否認「無理數」而害死自己的學生？ 　　→美國南北戰爭時期的總統林肯，竟然用「直角」的公理說服國會通過《解放奴隸宣言》？ 　　→十六世紀數學家們為何要「決鬥」？他們對決的方式是什麼？ 　　很多時候，數學不能直接解決我們的實際問題，但能提供我們一個思路。貫穿全書的數學發展史，可說是人類認知的

發展史，可以由此訓練並提升認知：從直觀到抽象，從靜態到動態，從宏觀到微觀，從隨意到確定再到隨機。 　　本書透過關鍵知識點串聯起整個數學體系，明確理解數學的知識結構，幫助培養數學思維： 　　★增強判斷力，遇到問題知道如何判斷：提高邏輯推理能力和合乎邏輯的想像能力，有了這兩種能力，就能從事實出發，得到正確的結論。 　　★增強解決問題的能力，對於未知問題，知道如何一步步由淺入深、分析解決：再難的幾何題最終都可以拆成五個最基本的公理。在工作中，再複雜的問題也可以分解為若干個能解決的簡單問題。 　　★增強運用工具的能力，遇到新的問題，知道用什麼方法解決或找誰幫忙。 好評推薦 　　通識教育的重

要性一直被人們所忽略，實際上，想要達到精英水準，單靠一個個的專業化技能是不夠的。綜合素養的培育必不可少。 　　在通識教育中，數學素以高深著稱，讓文科生都能讀懂微積分極不容易，而《數學通識講義》做到了這一點。為什麼一個學理工的人能做到這一點呢？答案就在《閱讀與寫作通識講義》中。——羅振宇（得到App創始人） 　　這個世界的最底層規律，都是建立在數學的根基上。但是，很多人考大學時，只要能不再學數學，什麼專業都可以。錯不在你。你和學好數學之間，其實只差一個好的老師。這個好的老師，他能夠把抽象的數學具體化，告訴你每一個縹緲的公式的現實作用，讓你恍然大悟，原來如此。這個好老師，就是吳軍老師。作為數學系

科班畢業的商業顧問，我強烈推薦你閱讀吳軍老師的《數學通識講義》。——劉潤（潤米諮詢創始人）  

自動偵測機器所產生之文章

為了解決google數學解題的問題，作者陳玉芳 這樣論述：

近年來網路上出現了許多所謂的文章產生器軟體，讓使用者只要輸入主題或某些關鍵字，就可以自動產生一篇文章。這些文章產生器所生成的機器文章乍看之下就像人類所寫的真文章，甚至許多內容看似有憑有據且引經據典，但若仔細閱讀這些機器生成的假文章則很容易發現其內容缺乏邏輯性且無中心思想，甚至發生前後不連貫的情形。這往往浪費讀者的時間，尤其是學生可能以機器產生之文章蒙混繳交，投機取巧。有鑒於此，本論文嘗試以人工智慧的機器學習可否自動偵測這類的假文章，使用多種機器學習的方法來辨識機器所生成的假文章與學生所寫作的真文章兩者。實驗結果顯示，BayesNet分類正確率為100%；而NaiveBayes、Logisti

c、SMO、SGD、RandomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9) 則都有達到95%以上的分類正確率。再觀察機器學習相關的效能評估指標，前述所有分類模型的Kappa statistic和MCC除了BayesNet兩者值皆為1, 其餘分類模型的Kappa statistic和MCC皆有0.90以上；同時可見F-Measure也都高於0.95以上 (BayesNet F-Measure 值亦為1)，這些數據皆反映出前述的演算法分類模型都有極佳的真假文章辨識效能的表現。另外，又透過測試集的驗證實驗，NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD、R

andomForest、SimpleLogistic、LMT、IBk (K值為11和9)以及LogitBoost這些演算法分類模型的測試集驗證實驗結果顯示出分類模型在測試集的真假文章的分類準確率至少皆有95%或以上的分類成功辨識率，其中又以NaiveBayes、Logistic、SMO、SGD這四種演算法分類模型在測試集的驗證實驗是達到百分百的正確分類辨識率。綜合以上各種實驗數據的分析結果，我們可以得知人工智慧機器學習是有極佳的辨識能力可以成功偵測並分類機器文章產生器所生成之機器文章。