# 學期修課經驗報告 ## 班級:精密三/學號:D1057633/姓名:董浩鈞 ## 課程學習心得 **這學期是我第一次修習教育大數據的相關課程，沒想到一選就選到了最後一階段的實務課程，老實說當時的想法是想退選的，但當我上了幾節課後，我漸漸對這門課產生了興趣，了解到這門課不是那種死板的硬課，會讓我們多去思考多去發想有關教育平台能做得更好的地方，或許我們的想法不盡然是正確解答，但在這過程中，我開始覺得我有在把心思擺放在臺灣目前的教育上!** ## 學習規劃 ### 有興趣專研的教育大數據相關學習主題 **1. 預測性分析**： 使用機器學習和統計方法，分析學生過去的學習表現和行為，以預測未來可能的學習趨勢和挑戰。這有助於提前發現學生可能遇到的困難，以便提供及時的支援。 **2. 個性化學習：** 基於學生的個別需求和學習風格，使用大數據技術創建個性化的學習體驗。這包括定制教材、調整難易度、提供有針對性的教學支援等。 **3. 教學效果評估：** 利用大數據分析評估不同教學方法和資源對學生表現的影響，以幫助教育者優化教學策略和資源配置。 **4. 學習行為分析：** 探索學生在學習過程中的行為模式，例如注意力集中、學習風格、學習習慣等，以提供更深入的理解並調整教學策略。 **5. 社交學習分析：** 分析學生在社交環境中的互動和合作，以了解社交學習對個體學習的影響，並提供促進合作和互動的方法。 **6. 教育科技工具評估：** 評估不同教育科技工具對學習成效的影響，並研究如何最好地整合這些工具以提高學生的學習體驗。 以上六種都是我相當有興趣的主題，我很樂於用我所學化做提升甚至翻轉台灣學生教育的指南針，提早發現學習上問題，去解決或是規避風險，來達到更好的學習環境! ##### - 未來修課計畫 --目前我是打算先把教育數據微學程的證書先修習到手，所以現階段打算選擇一門基礎的python課程跟一門叫當教育大數據遇見AI的課，相信有了基礎能力的我，之後再循序漸進的鑽研，我一定會在這方面有相當的認識及技術層面的進步! - 相關網路學習資源 --如果要學習數據分析的話，可以從yt或者一些線上網站去做選擇，因自己所需上網去學! 下面連結是我去網路上找其他可學習的資源網站介紹，有機會我自己也會去嘗試的~ [reference link](https://www.bnext.com.tw/article/53017/data-science-online-learning-source?) - 相關書籍 --我自己有一本C#的書籍，希望能藉由這門程式語言，更好的幫助我在做大量數據的分析。 - 需求產業探索 --大數據分析在不同產業中都有廣泛的應用，對於業務決策和效能提升提供了重要的洞察。以下是一些大數據分析在不同產業中的需求和應用： 1. **零售業：** - **用戶行為分析：** 透過分析用戶的購買歷史、點擊模式和購物籃內容，零售商可以提高銷售並提供更好的用戶體驗。 - **庫存管理：** 大數據分析可以幫助零售商更好地預測需求，最佳化庫存水平，降低庫存成本。 2. **製造業：** - **生產優化：** 透過監控設備數據，預測性維護和生產過程分析，製造商可以提高產品質量，降低生產成本。 - **供應鏈管理：** 大數據有助於優化供應鏈，提高交付效率，減少庫存風險。 3. **醫療保健業：** - **患者數據分析：** 透過分析患者數據，醫療機構可以改進病歷管理、診斷和治療，提高醫療效能。 - **流行病學研究：** 大數據有助於監測和預測傳染病的傳播，提供公共衛生機構更好的應對策略。 4. **金融業：** - **風險管理：** 大數據分析可以用於評估金融交易的風險，檢測欺詐行為。 - **客戶行為分析：** 了解客戶行為，提供更個性化的金融產品和服務。 5. **科技業：** - **用戶體驗優化：** 大數據分析可以用於分析用戶使用應用程序或網站的方式，提供更好的用戶體驗。 - **產品改進：** 分析產品數據和用戶反饋，幫助公司改進產品設計和功能。 6. **能源業：** - **能源效能優化：** 大數據分析可用於監控能源使用情況，改進能源效能，降低能源成本。 - **設備監控：** 透過監控設備數據，提高能源設施的運行效率。