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國立屏東大學 教育行政研究所 戰寶華所指導 鍾乙豪的 優勢學校評估指標建構之研究:以國民小學 S.M.A.R.T.實證模型為例 (2020),提出Fuzzy Select Dcard關鍵因素是什麼,來自於學校優勢、優勢學校、指標建構、優勢學校評估模型。
而第二篇論文國立臺灣大學 資訊管理學研究所 莊裕澤所指導 林瑋鴻的 以Instagram資料實做一套餐飲評分機制 (2019),提出因為有 情緒分析、社群聆聽、線上評分機制、評論探勘的重點而找出了 Fuzzy Select Dcard的解答。
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優勢學校評估指標建構之研究:以國民小學 S.M.A.R.T.實證模型為例
為了解決Fuzzy Select Dcard 的問題,作者鍾乙豪 這樣論述:
本研究旨在結合過去文獻成果與學校經營現況,發展出優勢學校評估模型,以進行實證與類化檢驗。首先,透過綜整相關文獻,歸納出構成學校優勢與影響學校優勢之因素(影響構成學校優勢之要素),成為具有79題項的量表。於2020年4月至6月,隨機邀集22縣市之校長,每一縣市各一位,計22位,進行三回合之德懷術問卷調查並提供建議事項。待第三回德懷術問卷調查結束後,校長意見已充分表達,完成建構具備105題項之初步問卷。經由問卷再次審視,稍作修改後,據以編成「校長問卷」。根據校長問卷隨機邀集149位國小校長進行施測,旨在進行探索性因素分析(EFA)、相關與迴歸分析,以建構優勢學校評估模型(S.M.A.R.T. m
odel)之構面與指標,並據以修正為對國小畢業校友施測之「校友問卷」。根據校友問卷之1,875有效樣本,進行驗證性因素分析(CFA)與結構方程模型(SEM)檢驗。最後,利用校友問卷之樣本,進行多群組分析(MGA),據以探討S.M.A.R.T. model之類化能力。校長問卷,經過75回EFA刪題重做後達到收斂,並據以建構優勢學校評估模型,即S.M.A.R.T. Advantaged School Model,萃取主因素並歸納為五構面與32指標。校友問卷透過CFA、信度、AVE、SMC與效度等檢驗,並輸入SEM測量模型與修正模型,進行模型與資料之配適度檢驗。透過卡方值差異與路徑恒等性檢驗,探討模
型類化之能力。最後,對S.M.A.R.T.模型之中介效果,進行統計分析,綜整學校優勢與各構面之相關性與模型配適度之結果。研究發現,優勢學校具體可由互惠性、穩定性、持續性、轉化性與影響性等五構面所組成。持續性、影響性與轉化性彼此之間對於互惠性、穩定性皆具有部分中介效果,且五構面之間息息相關。本研究過程與結果可供教育主管單位驗證、推廣、應用與學術研究參考之用。
以Instagram資料實做一套餐飲評分機制
為了解決Fuzzy Select Dcard 的問題,作者林瑋鴻 這樣論述:
隨著網際網路的發達,各種社群平台如雨後春筍般的興起,如:facebook、instagram、ppt、twitter、dcard...等,大眾僅需透過手機連上網即可隨時隨地發表自己的評論意見,討論著每一件事、每一個事物,因此對於美食愛好者而言,能夠透過大眾的意見找到真正的美食更是省下了自行搜尋的麻煩,也因此關於美食的評分與評論機制變的更加普及,如:google評論、愛食記、大重點評網、yelp、menu美食誌...等,然而,在眾多被推薦的店家中,該如何快速選擇最想造訪的店家儼然變成了一道難題,此時綜合大眾評價的店家排名即顯得相當重要。 因此本篇論文欲以公認排名推薦較準的社群平台為標準,
設計餐飲評分機制學習此社群平台排名的計算方式,日後不再需要透過大眾投票的問卷調查或是美食社群的調查便能找出符合大眾心中的最佳餐廳排行。 本研究利用社群聆聽(social listening)的概念結合情緒分析技術,分析Instagram社群上用戶對於100間店家的評論資料,以公認推薦排名較準的menu美食誌top10餐廳排行榜,作為本研究餐飲評分機制的模型訓練資料,嘗試各種方式預測出趨近於menu美食誌top10的餐廳排名,並進一步探究預測排名準確或不準確之原因,最後驗證排名預測的準確度。
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