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※本篇內容講述學術經歷的重要性，以下內容可能僅適用社會科學領域，其他領域斟酌參考
另外，每個擔任招生委員的教授考量的點不一樣，以下內容不代表任何立場，你只能盡力做到最好!!※
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### 推甄研究所所需資料
最近大二大三的學弟妹提到他們開始在準備畢業專題、申請大專生研究計畫，問我可以做什麼題目?怎樣的題目可以推甄上排名前面的研究所?
推甄研究所前提是你成績有達標，大學在學成績大部分是刷掉一海票人的門檻，在大家成績都差不多的情況下，只能比經歷。
推甄研究所只有趁早準備推甄材料，時間到了就去拜拜文昌就好

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推甄基本會需要：
1.大學成績單(門檻)
2.報考動機目的
3.研究計劃書
4.讀書計畫書
5.其他加分項目：競賽證明、外語能力證明、畢業專題、作品集、學術經歷(大專生專題研究計畫、其他研究計畫、研討會、期刊)等
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如果你的成績有達標，現在要開始跟別人比經歷，經歷大致分四大類
* 競賽類：會比各式各樣競賽，大神都去比各種知名國際競賽。
* 證照、實習、社團經驗類：各種國際知名難考的證照、交換學生、國際志工、知名大企業實習等等(聽學妹說商學院很多會放，理工學院較少看到)。
* 技術類：各式各樣的作品集，每一個作品技術沒有重複，很明顯看得出來就是技術派人員。
* 學術類：如果沒有技術也沒有那麼豐富的競賽或實習經驗，不妨往學術這塊走~

在開始分享怎麼擬定專題題目、研究所題目、研究計畫題目，先分享2個小故事：
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**◆故事1-畢業專題的重要性：
有次推甄面試結束，我的老師過來暗示我去跟某個面試生交流交換聯絡方式，老師說該面試生如果之後願意進我們系所先搶下來，他的專題嚴謹程度跟架構都可以當論文發了，再改一點都可以發期刊了。
想當然最後是正取一。**

**◆故事2-學術經歷的重要性：
主管多年前一邊讀博士一邊在私立大學教書，曾經教到學科一蹋糊塗的學生，只差沒被退學，他看學生討厭讀書但喜歡動手做DIY，就把他抓過來帶著他做實驗。
學生後來考研究所，全報頂大電機、資工相關系所，面試時教授們看著學生2篇該領域高等級期刊(第二作者)、N篇研討會(第一作者)問他是不是要報博士報錯報到碩士班...**
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看完上面故事，我的結論是小時不努力老大徒傷悲(?
怎麼從小開始努力呢?如果想拚一波考個好的研究所，除了成績要顧到超好之外，可能還需要累積一些經歷(學術經歷、證照、競賽經歷、實習經歷、作品集等)。

蠻多學校(尤其研究型大學)都很喜歡收有學術經歷又有技術的學生，喜歡收的原因不外乎就是已具備基礎學術研究能力 ~~(可以當個稱職的勞工)~~ ，不用再額外教
(例如：知道怎麼寫論文、去哪裡找文獻、怎麼寫分析跟知道論文格式(APA等)

>[!Tip]學術經歷包含了：各項研究計畫(含大專生專題研究計畫)、研討會與期刊
這些經歷的難度以5顆星評比
期刊 撰寫難度★★★★★★
研討會長篇論文 撰寫難度★★★★★
研討會短篇論文 撰寫難度★★★
研討會海報論文 撰寫難度★★
各項研究計畫 撰寫難度★

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### 國科會大專生研究計畫題目發想
#### 畢業專題&大專生專題研究計畫
先講最容易的畢業專題與大專生研究計畫，因為蠻多人都會拿自己的畢業專題去申請大專生專題研究計畫，就把這兩個部分寫在一起。

本篇沒要手把手教你申請大專生專題研究計畫，只教你怎麼想題目，怎麼找題目
**▶大專生專題研究計畫是什麼?**
大專生研究計畫是由國科會所補助的計畫案，主要是培育國內各領域的研究人才，讓學生在大學階段就培養批判性思考及具備基礎研究的能力，更重要的是讓學生探索未來適不適合走學術研究。

**▶申請事前注意事項：**
1. 成績要顧好，申請時要上傳成績單，成績太爛過的機率很低
2. 若要拿畢業專題申請，剛好你的專題又是很多小夥伴一組，請先跟小夥伴討論好說明好，確定小夥伴都可以接受與同意(不要為了考研究所吵架)
3. 有都市傳說找大佬教授指導，過的機率很高(未證實，但我身邊的經驗都不是大佬教授指導，甚至還有新進助理教授，都有過件~)
4. 時程夠嗎?假設專題只有1年的時間，如果還要做實證研究，只有半年開發，半年實驗，還有寫分析寫報告時間真的夠嗎?

**▶題目來源：**
1. 指導教授提供
部分指導教授都會有自己想要做的主題，或偏好的內容，一開始可能會提供一些方向讓你去思考想做什麼題目。
2. 自己想，跟教授討論
想做什麼教授都沒有意見，你自己決定就好，如果適用情況2，請參考下面內容去看要做什麼題目。

**▶擬定題目重點與方向：**
1. 創意取勝(解決一些沒人想過的問題)
2. 以前沒人做過
3. 以前有人做過，但有更好的解決方法

▶想題目前，先去看文獻(看有沒有人做過類似的)
依據你要寫的東西不同，看的文獻嚴謹度也不太一樣

>[!Tip]期刊(SCI、SSCI)(嚴謹)>期刊(TSSCI)(嚴謹)>國內外一般期刊>研討會(普通)>碩博論(看題目看架構可以看)>成果報告(教師的計畫成果報告可以看，學生的就參考就好)

大專生研究計畫(想題目)可看：成果報告、碩博論、研討會
大專生研究計畫(引用)可看：期刊、研討會、你需要的任何文獻(如政府資料等)

我的老闆(指導教授)總跟我說：
想研究題目前先思考你要用什麼技術，要把這個技術用在哪裡?過去有人做過嗎?有類似的東西嗎?
我們都不是偉人可以創造一些沒人做過的東西，一定有人做過，所以乖乖去看文獻。

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請先掌握以上要點(想題目看論文也都是這些)，再來我們就要開始看大量的文獻或資料，去尋找研究題目了。
你總不希望想破腦子好不容易想到一個很棒的題目，去找指導教授後被說這題目已經有人做過了或是這題目沒有太多新的東西。

**▶去哪裡找題目呢：**
通常看國科會大專生研究計畫或研討會論文近2年的題目內容，大概可以推測出目前的研究趨勢(e.g. 什麼都跟人工智慧沾邊)，超過5年就建議不要看，技術可能過舊(或是已經有人推翻掉了)。
多看一些文獻就可以思考看看自己要把哪個技術結合應用到哪個場域/領域中，變成自己的東西。

**◆國科會大專生專題研究計畫成果報告**
點選下面網址，並點選大專學生研究計畫https://wsts.nstc.gov.tw/STSWeb/Award/AwardMultiQuery.aspx
可以依照學校、科系或國科會學門進行資料查詢
點選紅框處的檔案可察看成果報告(下圖紅框處)
※通常建議先跟指導教授聊一下想投的學門領域，再去找相關學門的報告。

另外，建議可以看看有名大學的報告，寫的都很嚴謹!

### 研討會論文
#### ▶研討會介紹
比起大專生研究計畫，我更推薦去投研討會。通常要追最新的研究不外乎就是期刊跟研討會，但研討會遠比期刊好投。研討會的好處說不完，一來可以累積學術經歷又可以看看別人做些什麼，二來可以去追一下最新的技術或內容，啟發自己研究的idea。

很多研究者會將自己一小部分的研究或半成品的研究拿去發表研討會。我自己認為投研討會的重點在於插旗(?，告訴別人這個題目這個內容有人正在做，發完研討會把內容寫得更詳細更嚴謹後，再去發表期刊。

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**研討會論文分為：
◆長篇論文：需要完整研究含數據與研究結果
◆短篇論文：研究設計與架構(研究的發想)
◆海報論文：沒有限制，可以只是研究發想也可以有研究數據與結果**

**※上面的敘述不一定，有可能你投長篇論文，審查委員覺得內容不夠深，不夠嚴謹詳細，會把你退成短篇論文(或是短篇被退成海報)。
所以海報論文是最好投的xd**
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建議有能力，投看看國際研討會，國際研討會可以看到的東西很多，論文撰寫難度也比大專生更高(研討會論文其實就是半成品的小論文)。

所以如果是要以研究所推甄為目標的小夥伴們，我很推薦去投國際研討會，再不濟，也投投看自己領域國內知名的研討會~~

#### ▶研討會論文題目發想：
參考上面大專生研究計畫想題目的步驟，想題目步驟都一樣。如果你想一魚多吃，把畢業專題榨乾到極致，你可以改個方向發研討會~

舉例：
畢業專題跟大專生研究計畫做-個人化學習OO數學遊戲系統規劃與建置
研討會發-透過個人化學習OO遊戲看學生數學有沒有變好

>[!Caution]請注意!!!!
絕對不可以拿一模一樣的內容、數據、研究目的跟研究問題等等去發大專生研究計畫或N篇研討會，這違反學術倫理!!!

如果你想直接拚研討會，想知道大家研討會都在發什麼?
通常研討會發表的論文都會出論文集，可以先去了解自己領域有名的研討會有哪些，在Google搜尋研討會名稱+論文集(通常都可以找到)

舉例來說：
資訊跟資教領域有名的GCCCE(全球華人計算機教育應用學會)歷年的論文集都會被整理下面網址
https://www.gcsce.net/ct/proceedings_ct.php
我自己偶而也會去IEEE看研討會的論文
https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp

### 研討會報名教學(以國內跟國外分別舉例)：
**▶報名研討會要先注意(無論國內外)**
報名日期、截稿日期、註冊費繳交期限、會議主題、論文模板

**▶研討會重要時程：**
通常會公告在網站首頁，國內的話會以台灣時間為截稿標準，國際的話有分世界協調時間、英國格林威治標準時間或是舉辦國家當地時間
有時候會因為報名人數不足，或是有其他狀況延長截稿時間(不能去賭每次都會延長!!)

**▶論文撰寫時間：**
第一次寫的人建議抓投稿前1個半月 ~ 2個月寫(因為要改很多，找文獻也要花很多時間)，老鳥如我學長姊，不到半個月寫完自己的(更新：他們只花3 ~ 5天寫好Full paper，大佬阿....==)

#### **▶國內以ICIM 2024為例：**
https://sites.google.com/view/icim-2024/%E9%A6%96%E9%A0%81?authuser=0

* 會議主題：
通常會參考一下論文集或摘要集看一下自己的研究適合哪個會議領域的
過去有聽過報錯會議領域被拒稿也有聽過委員覺得這個議題更適合哪個會議主題把論文換過去的

* 論文集：
2024摘要集還沒出，先參考2023的
https://icim2023.mis.nsysu.edu.tw/

* 論文撰寫模板：
https://sites.google.com/view/icim-2024/%E6%8A%95%E7%A8%BF%E7%9B%B8%E9%97%9C/%E6%8A%95%E7%A8%BF%E8%88%87%E5%AE%9A%E7%A8%BF?authuser=0

會跟你說要怎麼上傳論文並告知最多幾頁，或其他事項

正常會提供論文模板，告知你撰寫樣式，請你下載使用，依照模板樣式撰寫(不要自己開創新模板)

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#### ▶國外以HCI 2025為例：
https://2025.hci.international/

**▶研討會重要時程：**
HCI是大型研討會.....所以他的主會議、workshop、poster跟student design拆成不同時間舉辦
截止日期、撰寫內容頁數還有主題多少會有差別
主會議會比較難投審的也比較嚴格、workshop跟poster相對簡單好投

當然一個大型研討會底下可能還會有很多附屬研討會，沒有報到主會議可能也可以參考附屬研討會

**▶論文撰寫模板：**
主會議、workshop、poster跟student design撰寫規定都不太一樣

模板的部分如果當年度還沒提供，可以找去年的網站(模板樣式不太會大變動)，所以直接去找去年的下載，等今年的模板提供了再稍微核對一下有沒有改新規定就好

▶論文撰寫相關規定
像HCI就依照Springer的規定，所以可以直接看Springer的撰寫規則

▶論文集：
有些大型研討會，會說投稿之後會被收錄在IEEE或 Springer
以HCI為例，可以在下面這邊看到該年度的HCI會議論文
https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-031-60405-8

### 看文獻重點
如何要從龐大的文獻找尋可以做的題目脈絡呢?
**◆應用哪些技術?**
AR、VR、資料探勘、文本探勘、影像辨識、ChatGPT、AIoT……
雖然現在人工智慧技術很夯，但不一定要選熱門的技術才可以
重點是在於你要用什麼技術解決什麼問題?

**◆要用在哪裡?你想解決什麼問題?**
因資管跟資工有部分研究內容是透過導入科技解決問題，教育部份就更多了，會使用不同的教學策略或導入科技看學習成效。

**◆過去的研究做了哪些?**
看各種成果報告、博碩論文、研討會論文、期刊等等。
如果還不會看這些資料，可以先從網路找有沒有相關的實際案例~

**◆想做的題目數據資料怎麼蒐集?**
在做一個研究前，一定要先想你要怎麼收數據!!!!
一般社會科學的研究分為質性研究跟量化研究
* 質性研究：透過文字、影像、錄音、民族誌、田野調查等等進行記錄編碼。
舉例：想知道民眾對OO系統的介面設計與操作流程體驗與看法。
↑透過訪談，轉成文字訪談大綱後進行編碼並分析。

* 量化研究：採實證主義的觀點，以統計分析探究社會的現象，在社會科學領域常用T檢定、Anova、Ancova、迴歸分析等進行數據的分析。
舉例：想知道用數學遊戲教國小生學雞兔同籠，學習成效如何?
↑透過建立實驗組對照組(看你研究設計)，蒐集學生在玩遊戲前後的成績(數據)，看用玩遊戲的方式學生成績有沒有變好。

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有數字可以蒐集的(e.g.問卷、成績)，用量化分析
只有文字、圖片、影片、錄音，用質性分析
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舉個例子(正式研究實驗會探討很多假設問題，下面只是簡單舉例)
小明在國小當老師，他發現學生數學不好，大家考試都考低於60分。小明發現學生都喜歡打電動，於是小明寫了一個電腦遊戲，有個小精靈會出題目給學生讓學生去破關，小精靈會記錄學生的破關記錄，並加強學生數學較弱的部分。
以1個班級進行實驗，將班級學生以數學期中考成績分為低中高三組，看導入遊戲後三組的期末成績變化。

* 事件：學生討厭讀書
* 假設問題(目的)：透過遊戲，學生的數學會不會變好?
* 假設解決方法：透過遊戲讓學生學習之外，結合人工智慧去分析學生較弱的部分，並提供相關類型的題目。
* 數據蒐集(怎麼蒐集數據資料，拿什麼分析)：
怎麼知道加入遊戲後數學有沒有變好?→從成績看
需要什麼數據?哪些成績去比較?→拿期中成績與期末成績
要跑什麼分析(質or量)?→跑Anova分析(組數超過3組)(量化)

#### 看論文順序-期刊版(簡易教學)：
如果一開始看paper看不懂，可以先習慣整篇看(反正一篇研討會或期刊才幾頁)，看習慣抓到研究的架構，就可以跳著看。
我自己是指導教授教一次讀論文技巧，我大概讀了40篇以上才抓到讀論文的訣竅。讀論文的順序沒有絕對，真的是看個人喜好(?

**▶期刊/研討會 paper架構：**
絕大部分社會科學領域的期刊/研討會paper的架構是(通常標題會根據模板的不同有所改變，下面內容僅供參考)
* 摘要(Abstract)
* 緒論(Introduction)
* 文獻探討(Literature Review)
* 研究設計(Research Methods)
* 結果(Results)
* 討論(Conclusion)
* 參考文獻(References)

**▶看論文順序：**
* 摘要(Abstract)
首先一定要先看摘要，通常摘要會簡短交代實驗內容跟研究結果(如下圖)[^引用1]。掌握上面提到的目的、使用技術(科技)、結果去看摘要有沒有提到，如果有符合自己需要的，就可以看。

* 緒論(Introduction)
我的習慣是看完摘要會先看緒論，看有哪些專業術語(擴充自己研究的關鍵字)，看這個實驗要做什麼有沒有列研究問題(有的會列)，進一步確認這個研究的過程跟結果會不會是我需要的。

* 結果(Results)
看完緒論就可以看結果，看研究用什麼研究工具得到實驗數據。以資管跟教育領域研究來說，這邊會有蠻大量的統計內容(常態分配、T檢定、Anova、迴歸分析等)，一開始不懂統計沒關係，看p值有沒有顯著就好(下面紅框)!!

* 什麼是p值?
假設檢驗：在研究中，我們通常會設立一個假設，稱為「虛無假設」（null hypothesis），它通常表示「沒有差異」或「沒有效果」。
* p值的定義：p值是衡量「在虛無假設為真時，觀察到像實驗結果這樣極端或更極端的結果的概率」。換句話說，如果p值很小（比如小於0.05），這意味著在虛無假設成立的情況下，得到這種極端結果的機率很低。
* p < .05 的意義：當p值小於0.05時，我們通常認為結果具有「統計顯著性」，這意味著觀察到的效果可能不是隨機發生的，可能有某些實際存在的原因。換句話說，研究結果讓我們有足夠的理由懷疑虛無假設是不對的，並且考慮接受另一個假設，即藥物A可能有效。

舉例來說，在認知測驗中，我們看前後測有沒有差異。
實際解釋：p < .05 代表前後測相比是有顯著上的差異，以平均數來看後測平均都較前測高。
[^引用2]

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看研究結果這一part，除了看p值之外，稍微快速看一下實驗的結果，但因為教育領域的研究結果蠻多都是統計解釋的專業內容，可能會出現看一大串然後看不懂，只看懂遊戲導入數學教學對OO組有效。

看到對誰有效這樣就夠了，更進階的統計解釋或是要去判讀研究者在數據撰寫上有沒有誤，可能會需要去把統計知識補起來(不然看到平均數、標準差、效果量，看了可能都無感)。

◆討論(Conclusion)
結果看完會接著看討論，通常討論是補充上一章結果沒有提到的事情，比較特殊的結果或一些建議都會放在討論。

◆文獻探討(Literature Review)
如果這篇paper完全就是符合我需要的(關鍵字、議題、技術等)，就會很認真的去看文獻探討。但研討會論文引用的文獻其實不多(篇幅原因)。
所以要認真看文獻的話，建議都去看期刊的文獻探討~~~

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總結：
累積學術經歷沒有什麼訣竅跟捷徑，只有提早準備(約大二大三就要開始了)。

你說不投這些東西可不可以推上頂大?我只能說推甄頂大四中熱門科系的(非偏所)都是一群神仙打架......
那個經歷不是國際競賽得名、各種知名難考的國際證照、滿滿術科作品集不然就是具備學術經歷的。
國際競賽得名、難考的國際證照、很多很強的術科作品集跟學術經歷，應該四選一努力去拚應該就好。

但如果你是神仙之一，或是你有更遠大的夢想與目標，你也可以一次擁有多項輝煌的經歷!!

作為一個當時什麼都不懂的大學生，很後悔大學時沒有認真累積學術經歷(真的是老大徒傷悲)

希望這篇文章有幫助到一些對於推甄有誤解(?或迷惘的小夥伴
另外，如果對於自己成績不好，但可能有努力發研討會的小夥伴們，答應我，不管你成績好不好，都給我去推甄看看!!!!

我的老師都說：反正推甄幾所學校才多少錢?了不起1萬多塊吧，你如果有很多東西可以拚一把，那幹嘛不賭?
能推上好學校，之後更容易找到好工作，這1萬塊賺不回來嗎?

總之年底還有幾個國際大型研討會，現在還來得及開始寫XDDDD

:::warning
💬廢話
最近在準備跟學姊一起做大事(?
目前答應學妹們的研究所相關文章(文獻、書目工具、寫論文、統計分析等)又要拓展我跟學姊專業領域的業務了
很刺激，但也好累= =
還欠了很多質性的東西還沒分析，真的是奉勸所有菸酒生，能走量化就走量化，走純質性真的會瘋掉😭
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[^引用1]:游師柔、劉懿文、孫之元(2023年5月27–31日)。聊天機器人結合擴增實境對大專院校學生科學學習自我效能之影響：以科學模擬實驗為例。第27屆全球華人計算機教育應用大會，北京，中國。
[^引用2]:夏梦雨、寇伊涵、张翔、卢宇(2023年5月27-31日)。基于项目式学习的人工智能伦理课程设计研究-以"信息茧房"课程为例。第27屆全球華人計算機教育應用大會，北京，中國。