| 課程與核心能力關聯配比(%) |
課程目標之教學方法與評量方法 |
| 課程目標 |
核心能力 |
配比(%) |
教學方法 |
評量方法 |
1.瞭解我國與世界農業發展。
2.瞭解新興科技發展與大數據應用創新服務。
3.介紹系統分析模型與應用。
4.研析農業發展相關領域之最新趨勢與大數據應用個案。 |
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| 授課內容(單元名稱與內容、習作/每週授課、考試進度-共16週加自主學習) |
| 週次 |
授課內容 |
| 第1週 |
9/12 緒論 |
| 第2週 |
9/19 臺灣農業結構概述 |
| 第3週 |
9/26 臺灣農業發展與科技應用 （中秋節與教師節連假 9/25-28 ） |
| 第4週 |
10/03 現階段農業科技政策-智慧農業 |
| 第5週 |
10/10 農企業碩專班為何修習大數據應用？ （國慶日放假 10/09-11） |
| 第6週 |
10/17 物聯網與大數據相關產業趨勢 |
| 第7週 |
10/24 物聯網與大數據相關產業及其與農業發展之關聯 （臺灣光復節連假 10/24-26） |
| 第8週 |
10/31 資料革命、資料治理、開放資料 |
| 第9週 |
11/07 數位環境與公司治理 |
| 第10週 |
11/14 大數據於農企業之應用與案例分析 I |
| 第11週 |
11/21 大數據於農企業之應用與案例分析 II |
| 第12週 |
11/28 專題演講 |
| 第13週 |
12/05 產業參訪 |
| 第14週 |
12/12 大數據於農業行銷與品牌策略之應用 I |
| 第15週 |
12/19 大數據於農業行銷與品牌策略之應用 II |
| 第16週 |
12/26 同學期末簡報分享 （行憲紀念日連假 12/25-27） |
自主學習
內容 |
01.參與專業論壇、講座、企業分享等產官學研相關交流活動
04.產官學機構參訪與實務體驗
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| 學習評量方式 |
出席狀況（30％）、課堂討論（30％）、期末簡報（40%）。
本學期週末連假時的授課安排與週次調整，將於開學後與修課同學討論後決定。 |
| 教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明) |
大數據預測行銷: 翻轉品牌X會員經營X精準行銷，高端訓，2019，時報文化出版企業股份有限公司。
台灣人工智慧實戰解方精選 50，林筱玫等人，2025，旗標公司。
全方位思維模式，蕭志同、戴俞宣、柳淑芬編著，2016，臺灣東華書局股份有限公司。 |
| 課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址） |
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| 課程輔導時間 |
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