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大數據資料分析介紹與教學應用
【成果萬花筒】
活動說明：為增進教師的教學技巧以提升教學品質與學習成效，本組於107年9月27日舉辦「教學技巧與活動系列研習」活動，邀請統計系陳景祥老師介紹大數據資料分析及應用在課程教學的經驗，對其教學經驗進行交流與討論。
陳老師分享自己對跨領域和多領域的感受，敘說關於自己的研發經驗，玩遙控飛機、金屬蒸汽火車、電動三輪腳踏車，學習特雷門琴…..等等的經驗。陳老師認為跨領域是較舊的概念，仍是強調以單一專業為主，但人的一生有許多事情都不是單一的，人的興趣及專長也不一定是單一的，而個人應是朝向多領域發展。切入今日所談的主題，從數據分析、大數據、AI技術的面向也強調多領域的結合與應用。
大數據值得重視及研討的領域在於資料庫的容量、速度及時效性。陳老師提到多數人對於大數據的定義有些迷思，強調如果是累積檔案超過10TB不算是大數據，真正的大數據是單一檔案為10TB以上。大數據的技術核心是如何快速處理及儲存單一超過10TB以上的檔案。陳老師進一步解釋為何需要大數據技術，原因是幾乎所有的科學運算公式，都假設計算時所用的電腦環境擁有「無窮多的記憶體」，會需要大數據的技術是因為電腦硬體容量不夠。當資料量很大的時候，記憶體容量有限，此時，需使用大數據技術將較大的資料輸入至較小的記憶體。
談論到AI是否能贏過人類並取代人類的工作。陳老師說明現今AI自動學習技術，需要讓AI有大量的嘗試錯誤學習，經過不斷的摸索及嘗試的過程。AI所面臨的限制是無法臨時因應新的要求，屬於完全動態的靈機反應。目前的AI技術只有在確定性資訊、完全訊息、靜態的、單任務、有限領域。當AI符合這五個條件下才能發揮真正的作用，而滿足了這五個條件的人類工作則會被電腦取代。
大數據分析應用在工作或教學上，有以下的類型，分別是資料處理、圖形展現、統計分析運算、資料探勘。其中在教學上最有用的是圖形展現，在課堂上主要的效用是「說服」與「參考」。陳老師建議如有老師對大數據有興趣的話，可以從資料探勘開始學習，並分享大數據相關網頁供老師們參考運用。
透過陳老師詳細的介紹大數據目前的發展趨勢，以及分享如何將大數據結合於教學上，讓與會老師更瞭解大數據在教學上的應用。
活動地點：淡水校園覺生綜合大樓I501
陳老師分享自己對跨領域和多領域的感受，敘說關於自己的研發經驗，玩遙控飛機、金屬蒸汽火車、電動三輪腳踏車，學習特雷門琴…..等等的經驗。陳老師認為跨領域是較舊的概念，仍是強調以單一專業為主，但人的一生有許多事情都不是單一的，人的興趣及專長也不一定是單一的，而個人應是朝向多領域發展。切入今日所談的主題，從數據分析、大數據、AI技術的面向也強調多領域的結合與應用。
大數據值得重視及研討的領域在於資料庫的容量、速度及時效性。陳老師提到多數人對於大數據的定義有些迷思，強調如果是累積檔案超過10TB不算是大數據，真正的大數據是單一檔案為10TB以上。大數據的技術核心是如何快速處理及儲存單一超過10TB以上的檔案。陳老師進一步解釋為何需要大數據技術，原因是幾乎所有的科學運算公式，都假設計算時所用的電腦環境擁有「無窮多的記憶體」，會需要大數據的技術是因為電腦硬體容量不夠。當資料量很大的時候，記憶體容量有限，此時，需使用大數據技術將較大的資料輸入至較小的記憶體。
談論到AI是否能贏過人類並取代人類的工作。陳老師說明現今AI自動學習技術，需要讓AI有大量的嘗試錯誤學習，經過不斷的摸索及嘗試的過程。AI所面臨的限制是無法臨時因應新的要求，屬於完全動態的靈機反應。目前的AI技術只有在確定性資訊、完全訊息、靜態的、單任務、有限領域。當AI符合這五個條件下才能發揮真正的作用，而滿足了這五個條件的人類工作則會被電腦取代。
大數據分析應用在工作或教學上，有以下的類型，分別是資料處理、圖形展現、統計分析運算、資料探勘。其中在教學上最有用的是圖形展現，在課堂上主要的效用是「說服」與「參考」。陳老師建議如有老師對大數據有興趣的話，可以從資料探勘開始學習，並分享大數據相關網頁供老師們參考運用。
透過陳老師詳細的介紹大數據目前的發展趨勢，以及分享如何將大數據結合於教學上，讓與會老師更瞭解大數據在教學上的應用。
活動地點：淡水校園覺生綜合大樓I501
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