國立中興大學教學大綱

課程名稱	(中) 數據科學在教育數據分析理論與應用(一)(5919)
	(Eng.) Theory and Application of Data Science for Education Data (I)
開課單位	資科所
課程類別	選修			學分	1	授課教師	彭冠舉
選課單位	不限系所			授課使用語言	中文	英文/EMI		開課學期	1141
課程簡述	In this course, we will introduce some classical models and their theoretical foundation. Then, we will focus on the applications of using these models on the education data. Our objective is to prepare the students to expand their teaching techniques for their current lectures using machine learning.
先修課程名稱

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、 了解機器學習演算法的理論基礎並實做機器學習演算法 2、 能夠將機器學習的分析方法應用在教育相關的大數據資料	3.計算科學專業知識 6.計算與模擬研究	50 50	講授	書面報告 作業
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 Formal Model Perceptron 第2週 Formal Model Perceptron 第3週 Formal Model Perceptron 第4週 AdaLine and Gradient Descent Realizability Assumption Sample Complexity 第5週 AdaLine and Gradient Descent Realizability Assumption Sample Complexity 第6週 AdaLine and Gradient Descent Realizability Assumption Sample Complexity 第7週 Probably Approximately Correct (PAC) Learning Agonostic PAC Learning Uniform Convergence 第8週 Probably Approximately Correct (PAC) Learning Agonostic PAC Learning Uniform Convergence 第9週 Probably Approximately Correct (PAC) Learning Agonostic PAC Learning Uniform Convergence 第10週 General Linear Model Logistic Regression A General Flow of Learning Process Bias-Variance TradeOff 第11週 General Linear Model Logistic Regression A General Flow of Learning Process Bias-Variance TradeOff 第12週 General Linear Model Logistic Regression A General Flow of Learning Process Bias-Variance TradeOff 第13週 General Linear Model Logistic Regression A General Flow of Learning Process Bias-Variance TradeOff 第14週 報告:教育數據的搜尋與理解 第15週 報告:教育數據的搜尋與理解 第16週 報告:教育數據的搜尋與理解 報告:教育數據的搜尋與理解 報告:教育數據的搜尋與理解 自主學習 內容
學習評量方式
作業30%、測驗30%、專題40%
教科書＆參考書目(書名、作者、書局、代理商、說明)
自編講義
課程教材（教師個人網址請列在本校內之網址）
課程輔導時間
預約
聯合國全球永續發展目標(連結網址)
提供體驗課程：N

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更新日期 西元年/月/日：無	列印日期 西元年/月/日：2025 / 9 / 18
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