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國立臺灣師範大學 數學系數學教學碩士在職專班 謝豐瑞所指導 陳宏凱的 影響高中職業類科學生排列組合學習成就的因素探討 （2021），提出台中高職排名關鍵因素是什麼，來自於排列組合、學習成就等級。
而第二篇論文國立臺灣師範大學 高階經理人企業管理碩士在職專班(EMBA) 張少熙所指導 顏郁方的 手機遊戲玩家休閒運動涉入及自我概念之研究 （2021），提出因為有 手機遊戲、遊戲玩家、休閒運動、涉入、自我概念的重點而找出了 台中高職排名的解答。
最後網站97年國中基測登記分發最低錄取分數及98年預估錄取分數則補充：最新消息：99年國中基測各區高中職最低錄取分數已經出爐了！ ... 鶯歌高職資處, 208(325), 鶯歌高職資訊, 206(323) ... 台中二中, 274(387)(男)
學AI真簡單(I)：初探機器學習
為了解決台中高職排名 的問題，作者AI4kids 這樣論述：
本書是順應教育部108課綱資訊科技加深加廣課程的學習需求，為16~18歲青少年提供最新的人工智慧探索實作內容。書中講述人工智慧的「機器學習」相關的實作主題，啟發下一世代AI工作者或創造者。 本書作者為AI4kids團隊，曾應教育部國教署邀請，至全國高中主任會議分享AI教學、親子天下雜誌專文報導，成員來自AIA台灣人工智慧學校的校友，團隊有軟體技術、創新研發、工程管理、電商行銷等資歷專長，因為對AI科技教育的熱情而投入AI的教案研發與教學，目標是透過教孩子動手實作AI專題，來啟發他們對好奇心與想像力，協助他們運用各種程式或平台工具來探索、創造自己的AI應用。 本書
特色 ‧讀得懂：全彩圖像解說，激發讀者興趣，無痛學習。 ‧想得到：深入淺出、解釋運算思維、資料分析、模型訓練、測試與驗證、推論應用，讓青少年充分掌握人工智慧的運作流程。 ‧做得出：從生活情境切入，設計有趣的AI體驗與實作案例，清楚的Python程式碼解析，讓人人都能獲得創造AI的成功經驗。 ‧造得好：提供各種創造AI應用的平台工具，鼓勵青少年發揮創造力，持續探索人工智慧的豐富可能性。 名人推薦 王裕德 臺中市立臺中女子高級中等學校 教務主任 石仲哲 國立竹山高級中學 教務主任 吳俊霖 國立中興大學 資訊科學與工程學系 教授 李家岩 國立成功大學 資訊工程系
暨製造資訊與系統研究所 所長 胡筱薇 東吳大學 巨量資料管理學院 副教授兼系主任 許瑞愷 東海大學 資訊工程學系 助理教授 溫怡玲 AIA台灣人工智慧學校 副執行長 廖偉良 臺中市立文華高級中等學校 資訊科技學科教師 劉峻誠 耐能智慧股份有限公司 創辦人暨執行長 蔡汶鴻 國立南科國際實驗高級中學 物理教師 蔡宗翰 國立中央大學 資訊工程學系 教授 蔡炎龍 國立政治大學 應用數學系 副教授 蔣珮瑋 AIA台灣人工智慧學校 校友會 會長 鄧陳裕 臺北市私立東山高級中學 資訊中心 組長 賴珈蓁 天主教道明學校財團法人高雄市道明高級中學 教務主任 (依照
姓氏排列)
影響高中職業類科學生排列組合學習成就的因素探討
為了解決台中高職排名 的問題，作者陳宏凱 這樣論述：
本研究欲了解不同學習成就等級的學生，在排列組合的成就表現是否仍維持原等級，以及學生在排列組合單元中進退步達到兩個學習成就等級以上的原因，將桃園市某高中二年級的六個班，共263人，依照不同職業類科分成三組，將該屆高二在高一六次的數學段考成績，依各組轉換成T分數，並以六次段考的T分數平均作為組內排名依據，將各組分成四個學習成就等級，稱為原學習成就等級；再將高二上學習的第一次段考(考試範圍：排列組合)數學成績轉換成T分數，以T分數高低分成四個學習成就等級。從原學習成就到排列組合成就進(退)步達到兩個學習成就等級以上的學生，為主要的研究樣本。每位學生皆施測研究問卷，並從進(退)步達到兩個學習成就以上
的學生中，挑選出配合度高、較適合的學生來進行訪談，訪談內容為對於學習排列組合這個單元的看法，再從問卷和訪談來分析並整理出有明顯進(退)步的原因。本研究的結果如下：1. 不同學習成就等級的學生在排列組合學習成就等級的相對排序不變。2. 進步組的進步因素：需要的先備知識很少且計算和公式的負荷很低、能理解單元概念和數學符號(如P、C等等)的意義、能理解題意中的數學結構、解題方法的種類多元使得容易找到可用解法、情境化的題目有助表現、會認真上課、會多練習題目、錯誤題目會訂正。3. 退步組的退步因素：不能理解單元概念和數學符號(如P、C等等)的意義、不能理解題意中的數學結構、情境化的題目不利於學習、
沒有認真學習、沒有練習足夠的題目、沒有完成錯誤題目的訂正。
手機遊戲玩家休閒運動涉入及自我概念之研究
為了解決台中高職排名 的問題，作者顏郁方 這樣論述：
本研究對象為台灣地區滿18歲以上手機遊戲玩家，探討其休閒運動涉入與自我概念之行為，採取立意取樣方式發送網路問卷調查，共回收729份，扣除無效問卷，最後樣本數為646份。問卷回收後，以描述性統計、獨立樣本t檢定、單因子變異數分析、皮爾森積差相關分析及迴歸分析等統計方法進行分析。所得研究結果如下：手遊玩家的年齡介於18~29歲，主要居住在中部和北部，身分以大學生與白領上班族最多，月收入在0~3.5萬元之間，最愛的遊戲類型為策略和塔防遊戲，每天花1~3小時在遊戲上，超過五成手遊玩家每月遊戲費用在300元以下，超過六成手遊玩家沒有運動習慣，玩家達到國內規律運動7333標準的只有20%，他們重視道德標
準、有較高道德價值觀，注重團隊合作與社交互動；休閒運動涉入「吸引力」高於「自我表現」，自我概念構面裡以「道德倫理自我」分數最高；休閒運動涉入方面，手遊玩家的「性別」與「婚姻狀況」有所差異；而自我概念在「性別」、「年齡」、「職業」、「婚姻狀況」的不同，會造成顯著差異；休閒運動涉入與自我概念有中度正相關，自我概念會影響休閒運動涉入；男性、月收入高、吸引力高與低家庭自我概念，對運動行為預測具有解釋力。