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探討在視訊會議平台上影響使用者知識分享之因素

為了解決Team building Dcard的問題，作者劉諭禧 這樣論述：

本研究使用計劃行為理論、科技接受模式以及社會資本作為理論依據，以探討社會資本(關係面、結構面與認知面)、感知有用性與感知易用性是否會透過態度進而影響知識分享意圖，並分別探討知識分享態度、主觀規範與知覺行為控制對知識分享的意圖之影響作用。本研究針對視訊會議平台之使用者進行抽樣與問卷調查，共計收回345份有效問卷，並將回收而來之數據以統計軟體SPSS 21與AMOS 26進行信度與效度分析、敘述性統計分析以及迴歸分析，研究結果得知：(1)使用者對於視訊會議平台之感知易用性與感知有用性正向顯著影響其知識分享態度，亦會同時對於知識分享態度產生正向顯著影響；(2)對於視訊會議平台之感知易用性對感知有用

性具正向顯著影響作用；(3)感知有用性直接且正向影響知識分享意圖；(4)知識分享態度、主觀規範與知覺行為控制正向顯著影響知識分享意圖；(5)社會資本結構面、關係面及認知面正向顯著影響知識分享態度；(6)知識分享態度對於社會資本結構面、關係面及認知面與知識分享意圖產生部分中介作用。盼藉由本研究之結果，為實務界與後續研究者做為參考依據。

兒童文本合適年段判定模型開發與自動分級系統建置

為了解決Team building Dcard的問題，作者紀承瑋 這樣論述：

閱讀教育的課程近年來是各國強調的重點之一，藉由閱讀教育激發兒童對閱讀的興趣與習慣，進而培養兒童閱讀理解以及口語表達等閱讀相關能力，使兒童奠定應有的能力以面對未來社會的競爭。然而各年段兒童所適合閱讀的文本不盡相同，在課堂或家中，須由教師或家長協助判定兒童適讀的文本，其判定結果可能會因為教師或家長的主觀想法或閱讀能力的高低而有所不同，若造成適讀誤判，可能導致兒童抗拒閱讀或難以理解文本的內容等問題。因此，本研究擬採用Google的深度學習與人工智慧科研專案團隊Google Brain於2018年提出的自然語言處理模型Google BERT，進行兒童文本合適年段判定模型的開發，進而建置兒童文本自動分

級系統，以提供教師、家長或專家學者能夠更即時且準確的對兒童文本進行合適年段的判定。本研究採用中部某縣市所建置之閱讀線上認證系統（以下簡稱認證系統）的認證書籍中挑選三個年段（低年段、中年段、高年段）作為本研究的主要研究樣本，透過撰寫網路爬蟲蒐集書籍的年段類別與簡介內容做為樣本資料，將樣本資料的70%用於兒童文本合適年段判定模型的開發，使用Google BERT的微調方法，找出兒童文本合適年段判定模型的最佳參數，以進行模型訓練；剩餘30%用於驗證模型判定的年段與認證系統歸類的年段的一致性表現，並對其計算準確率及F1分數，以驗證模型的準確率與穩定性之成效。本研究開發之兒童文本合適年段判定模型判定的年

段與認證系統歸類的年段一致性之準確率為0.9818以及F1分數為0.9665。故本研究進而建置兒童文本自動分級系統，供使用者輸入兒童文本簡介內容進行兒童文本合適年段分析功能，系統會自動回饋各年段判定的機率值與適讀年段判定給使用者，以完成兒童文本自動分級系統之建置。