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實戰AWS雲計算：基礎篇

為了解決ott查詢的問題，作者李孟晃,黃麗華,黃乙瑄,黃永玲,陳縈璇 這樣論述：

★ AWS 最精實完整的 combo ★ AWS雲計算知識養成 + 實務實戰體驗 ．．． 　　[適合讀者群] 　　◆ 大學資工／資管學生 　　◆ 非資訊科系背景但在資訊產業的就業人士 本書特色 　　◆ AWS ACF 與 AWS Educate 課程銜接教材 　　◆ 11 個主題實作了解 AWS 雲計算服務 　　本書於第三章到第十三章共規劃 11 個主題實作，透過實作過程掌握 AWS 初階全貌、觀察 AWS 內涵知識。主題涵蓋網站建構、Elastic IP、儲存範例-S3、資訊安全範例-IAM、PaaS 範例-使用 Elastic Beanstalk、Relational Dat

aBase 服務範例-使用 MySQL、Non-Relational DataBase 服務範例-DynamoDB、serverless 架構範例-使用 Lambda、Content Delivery Network 範例-CloudFront、AI 人臉辨識範例-使用 Rekognition、成本分析及帳單管理。 　　◆ AWS資源釋放 　　雲計算的按使用付費（pay as you go）固然有其優勢，然而若資源不用時卻不懂得釋放，真的花了冤枉錢。所以本書特別在附錄針對這 11 個主題實作完成後，該如何釋放使用的資源，提供詳盡步驟，希望讀者能注意。

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『虛擬實境毒化災應變訓練』教學方案對提升急診護理人 員毒化災自我準備度及自我效能之學習成效

為了解決ott查詢的問題，作者張智維 這樣論述：

背景：我國近十年毒化災發生率及死亡率持續攀升，急診護理人員須具備毒化災災難護理能力。但，據研究指出全球護理人員毒化災訓練不足，難以因應災難事件，一但毒化災事件發生易造成應變人員健康危害、心理創傷、醫療環境二次污染的風險，進而衝擊醫療救援能量。傳統毒化災應變能力仰賴演習及桌上演練，無法普遍訓練急診護理人員。因此，本研究設計『虛擬實境毒化災應變訓練』教育方案，並探討護理人員毒化災自我準備度及自我效能之成效。目的：驗證『虛擬實境毒化災應變訓練』教學方案，對提升急診護理人員毒化災自我準備度、自我效能之探討方法：本研究採類實驗研究設計(quasi-experimental research desig

n)。樣本採取方便性取樣(convenience sampling)進行雙組前後測研究。實驗組(n=35)進行『虛擬實境毒化災應變訓練』，對照組(n=32)進行『傳統毒化災桌上演練』。課程內容設計參考護理人員災難準備能力設定，虛擬實境內容設定聚焦於執行災難應變計畫過程、事故指揮系統建立、檢傷分類、除汙與隔離、安全管制、指揮系統溝通與回饋等面向。。課程前、課程結束後一週以及課後三週進行「毒化災自我準備度」及「自我效能」測量學習成效。研究工具包括：毒化災自我準備度、自我效能、臨場感、學習滿意度。結果：兩組護理人員在課程介入前，毒化災自我準備度及自我效能得分皆無顯著差異。對照組為有演習經驗，實驗組無

演習經驗。課程介入後一週，雙組的毒化災自我準備度及自我效能得分均高於前測，達統計上差異(p< .05)。其中課後一周毒化災自我準備度得分差異，實驗組優於對照組。課程介入後三週後再測其延宕測，課後三周和課後一周得分比較，未達統計上顯著差異(p> .05)。研究顯示，無演習經驗的護理人員，透過虛擬實境能有效提升毒化災自我準備度及自我效能，學習效果如同有經驗的護理人員。結論與建議：本研究結果證實「虛擬實境毒化災應變訓練」可以提升急診護理人員毒化災自我準備度、自我效能。透過虛擬實境毒化災應變訓練，可使沒有經驗的護理人員，將程序性知識透過影像實體化呈現，增加對應變過程的理解。未來可擴展醫院各醫事職類運用

以及不同類型的災難事件，普遍訓練災難應變團隊。