personalized中文的問題，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

全球人才搶著學!密涅瓦的思考習慣訓練

為了解決personalized中文的問題，作者李佳達,劉劭穎,黃禮宏 這樣論述：

　　創新教育模式＋根植人心的科學學習法＝ 　　應對未知挑戰的必修課 　　為什麼一所成立不到10年的大學， 　　申請難度卻更勝哈佛、史丹佛等名校？ 　　且看三位密涅瓦人精華揭密！ 　　密涅瓦憑什麼比哈佛難進？ 　　因為他們敢教傳統大學不教的！ 　　混跡產官學三界的律師、客戶橫跨30國的國際業務和看遍生死的急診室主治醫師，三個不同領域的40歲大叔，在人生轉折點回到學校，但卻捨棄培養其他商業人脈的機會，念了一間比EMBA還貴的神秘學校──密涅瓦大學。 　　這間才成立不到十年的學校，已經打敗哈佛等名校，成為全世界創新排名前三的大學。密涅瓦大學強調課堂上不教知識，而是將所有學習都定位在建立學

生應對未知的思考習慣，因為唯有把所學變成一種實際可用的決策演算法，才能跟自己的人生發生關聯。 　　這樣的觀念和校風，會為他們的人生帶來怎樣的改變？密涅瓦的思考習慣訓練，主要的精髓又是什麼？本書將首度為你揭露密涅瓦受歡迎的秘密。 　　學習，其實是在滿足我們探索世界的渴望。希望這本書能拋磚引玉，幫大家勾勒出未來學習的可能面貌，成為所有人應對未知挑戰的必修課。 　　這本書還提供了許多探索世界的工具，讓我們能站在巨人的肩膀上，不重複做別人做過的事，勇敢走出屬於自己的路。 　　密涅瓦大學決策思考力四大重點 　　◇批判思考（Critical Thinking） 　　想要將批判思考應用在生活中，你

需要懂得如何「評估」和「分析」。密涅瓦大學用將近30個思考習慣訓練學生去評估一個論點是否成立及如何建立有效的論證，同時為自己裝備3大類分析工具，來挖掘資料、拆解問題和調整決策。 　　◇問題解決（Problem Solving） 　　未知的問題之所以複雜，就在於多重的可能性和萬物互聯的蝴蝶效應，因此問對問題可能遠比提出解方來得重要，該如何拆解問題，找到對的問題來解決？這其中涉及到的思考習慣，包括定義問題範圍的限制條件，釐清現況與目標狀態的差距分析，以及為自己準備填補差距的創意發想工具箱。 　　◇複雜系統（Complex Systems） 　　我們總說要培養自己的「全局觀」，但到底要看得多「全

」、多「大」才夠？密涅瓦認為想要學習有效互動和溝通方法之前，必須先看到全貌，辨別你所在的系統中成員間的網絡和行為模式，才能找到影響系統的有效切入點，運用系統1+1>2的增強迴路，讓溝通事半功倍。 　　◇決策思維（Decision Making） 　　你的每個決定，背後都有三種決策思維齒輪在運作，分別是「數據」「槓桿」和「目標」，我們會透過某種演算法，運用「數據」，設計「槓桿」，來達成「目標」。有效的演算法，可以透過「數據」來確認「槓桿」和「目標」之間的因果關係，我們該如何學習不同的演算法，看見事物發展的反事實，做出更精準的決策。 　　特別收錄：〈密涅瓦思考習慣清單〉，完整解析應對未知

的必修課！ 各界讚譽 　　矽谷美味人妻KT／「矽谷為什麼」 科技節目主持人　于為暢／資深網路人 　　王一郎／賦力國際企管公司創辦人　王智弘／史丹福大學醫學院教授 　　汪大久／明道中學校長　呂冠緯／均一平台教育基金會董事長暨執行長 　　周宇修／謙眾國際法律事務所律師、台灣人權促進會長　周震宇／聲音訓練專家 　　張瑋軒／作家、女人迷創辦人　許毓仁／哈佛大學甘迺迪學院訪問學者、前立法委員 　　郭希文／前IBM大中華區人力資源總監　連韻文／認知心理學博士、台大心理系副教授 　　陳思宏／企業講師、教練、作家　陳鈺郿／北市龍山國中地理科教師、Super教師獎得主 　　陳嘉鳳／政大心理系退休副教授　程金

蘭／台北電台主持人 　　馮燕／前行政院政務委員、台灣大學社工系教授　黃貞祥／清華大學生命科學系助理教授 　　黃崇興／長庚大學客座教授　黃禮騏／台北市VIS國際實驗教育總校長 　　楊田林／人文企管講師　楊斯棓／《人生路引》作者　葉玉琪／《工商時報》總主筆 　　葉怡矜／國立體育大學休閒產業經營學系教授　滿謙法師／佛光山台北道場住持 　　趙胤丞／企管培訓師、顧問　蔡俊榮／台大管理學院高階管理教育發展中心執行長 　　鄭同僚／政大台灣實驗教育推動中心計畫主持人　鄭俊德／閱讀人社群主編 　　劉尚志／陽明交大科技法律學院創院院長　劉宥彤／永齡基金會執行長 　　賴恆毅／沛德國際教育機構總教練　謝明慧／台灣大學

國際企業學系教授 　　羅凱／密涅瓦計畫亞太區執行總裁　譚光磊／光磊國際版權公司創辦人 　　嚴長壽／公益平台文化基金會董事長　蘇仰志／雜學校校長 　　（依姓名筆畫排列） 　　在當下台灣封閉的學習環境及被動鎖國的政治環境下，透過對密涅瓦實際課程的了解，甚至參與其中，學其精華，不失為改變台灣教育，走向未來與邁向國際的可行方法之一。──嚴長壽（公益平台文化基金會董事長） 　　三位作者以自己的故事提醒了我們，為什麼在這個人類歷史的轉捩點，學習如何訓練我們大腦跨情境的移轉能力是如此的重要。──羅凱（密涅瓦計畫亞太區執行總裁） 　　密涅瓦的教育，不只是要訓練出一批能解決舊問題的能手，它的企圖心更高。我

嗅出它想要訓練出一批能手，可以嘗試解決當下舊問題中特別棘手的問題，以及將來才會出現，現在則無從得知的問題。衷心希望更多台灣人在閱讀此書後，都慢慢換上一顆「密涅瓦腦」！──楊斯棓（《人生路引》作者） 　　密涅瓦的創新教學理念、訓練學生獨立思考及分析判斷非常具有前瞻性。很高興作者可以把他第一手參與密涅瓦學習的經驗分享出來，相信對很多人非常有幫助。──許毓仁（哈佛大學甘迺迪學院訪問學者、前立法委員） 　　這是一本重新定義學習與邏輯思考的書，藉由作者們在密涅瓦大學的研讀過程中，看見一種前所未有的創新思考力。用嚴謹的科學邏輯，找到核心問題並建立決策系統，也讓我們看到了嶄新的未來教育之路。──矽谷美味

人妻KT（「矽谷為什麼」 科技節目主持人） 　　自從認識密涅瓦以來，我個人認為未來學校的樣態已經被初步實踐出來，也就是 personalized deep learning 的實踐。書中三位作者透過共創的方式回憶他們在密涅瓦的學習，透過他們的不同角度看見未來教育的長相，讓沒機會去密涅瓦讀書的你我，可以身歷其境地去體會他們的所見所聞！──呂冠緯（均一平台教育基金會董事長暨執行長） 　　為何現今教育仍深陷重複訓練作答的泥沼？因為培養學生解決問題及獨立思考的能力如何教？如何評估成效？……等問題太難回答，本書借鏡密涅瓦大學的經驗，是目前我認為在面對「解決問題」與「獨立思考」的教育課題中系統性說明最

完整的一本書。──劉宥彤（永齡基金會執行長） 　　作者毫無保留地分享自己在密涅瓦大學，利用數位科技和來自全球頂尖同學、教授一起「跨域學習」，學著如何在面對難以預測的未知環境下，做出最佳決策的過程。終於體會到為什麼過去這幾年，我在矽谷的同學和友人，願意鼓勵他們的小孩放棄常春藤名校就讀機會，進入這所顛覆全球高等教育的「未來大學」重新學習的真實原因。──蔡俊榮（台大管理學院高階管理教育發展中心執行長） 　　世界愈來愈脆弱，全球暖化、氣候變遷、貧窮、新冠疫情、俄烏戰爭和難民問題……皆需要全球視野與跨文化認知的國際化人才，本書揭露密涅瓦大學獨到的自主學習與批判思考力、跨文化認知與理解力、溝通協作力、

快速適應變動力、全球議題解決力的教育方法，積極培訓未來領導人才。──程金蘭（台北電台主持人）

Lilian老師國際漢語教學私房菜：真實情景下的教學設計與案例探究(簡體版)

為了解決personalized中文的問題，作者王莉莉 這樣論述：

　　關於本書   　　本書是為小學國際漢語教師編寫的教學策略集，適用於IBPYP課程、雙語課程的母語及二語/外語教學，由真實情景、實際問題出發，結合可視化教學、運用ICT，幫助教師系統、有效地計劃和組織個性化教學。   　　About the Book: 　　This book is a set of teaching strategies specifically designed for primary school international Chinese teachers. It is applicable to the first and second / foreign l

anguage teaching of IBPYP courses and bilingual courses. Based on the authentic situation and practical issues, combined with visualizing teaching and ICT, it assists teachers systematically and effectively to plan and organize personalized teaching.    本書特色   　　系統性：夯實語文基礎，包含聽、說、讀、寫四大技能下的67種教學策略。 　　

科學性：由67個教學實際問題導入，提供詳細的示例指導和理論解析。 　　實用性：提供七套教學錦囊，93個電子資源，實現無紙化、差異化教學。   　　Features: 　　Systematically: Enhancing Chinese knowledge, including 67 teaching strategies based on the four skills of listening, speaking, reading and writing. 　　Theoretically: Started with 67 practical teaching issues and prov

ide specific teaching examples and theoretical guidance. 　　Practicability: Providing 7 kinds of teaching skills and 93 electronic resources to achieve paperless and differentiated teaching. 

以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值

為了解決personalized中文的問題，作者宋昇峯 這樣論述：

中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病

人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式

區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。