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應用大數據文字探勘法解析社群媒體之研究-臉書車泊社群個案分析

為了解決山林日誌app的問題，作者邱秉緒 這樣論述：

「車泊」是國內目前新興的一股遊憩浪潮，本研究應用大數據文字探勘法，藉由車泊成員於臉書社群媒體中撒下的「數位麵包屑」（digital bread crumbs），以社群談論文本內容為材料，探索自2015年至2019年車泊社群整體互動情形，通過非結構化的文字，深入發掘出文字中所隱含之意義，並採取多元文字探勘技術與分析工具，適時詮釋出文本脈絡與車泊遊憩全面概況，使資料所富含的意義方得浮現。而本文使用LDA主題分析、詞語共現網絡分析、情緒分析、目的地意象分析及議題框架等方法，足夠為本研究提供不同洞見，並可歸納出一社會現象之面貌。經本研究梳理車泊社群喧嘩文本之結果發現，其社群成員主要關心的面向分別為「

遊憩體驗之分享」、「車泊地點資訊」、「車輛遊憩專門化之改裝」及「使用車泊場域之權益主張」等議題，而本研究更進一步結合社群聲量、情感分析及文字探勘技術等綜合應用，歸納出車泊成員頻繁的遊憩場域、喜好的泊點屬性與地方的關係。並以研究者自身所關心的層面，設定「環境態度與不當行爲」之議題框架，從宏觀層面進入微觀視角深入探討，發掘出車泊遊憩目前存在之問題，即是管理機關無法理解車泊行為，雖車泊社群不斷主張遊憩權益，但僅止於社群內部而以，雙方尚無法產生共識。故就車泊遊憩管理之方向，建議主管單位能夠從實務面切入，接收民間之意見回饋並制訂規範，預防遊憩衝突(recreation conflict)現象發生，綜整本

研究之成果，則可提供政府部門作為規劃遊憩政策及管理方案時之重要參據。最後建議社會科學領域之未來研究取向，可透過混合取徑之方法，以大數據「關聯」之鑰匙，打開小數據「因果」之門，將二者優勢結合，齊頭並進、相互補充，俾能深入社會科學研究，進而發掘與實證，開啟出嶄新的研究視野。

Quizlet應用於國中英語教學之行動研究 -- 以字彙學習為例

為了解決山林日誌app的問題，作者王言俊 這樣論述：

本研究旨在探究於英語教學課程融入學習App -- Quizlet，並以其進行英語字彙教學，並探究Quizlet對於學生的英語字彙學習是否有助益。本研究以基隆市某國中七年級某班21位學生為研究對象，進行八週十六節課，每節課45分鐘的行動研究。研究過程進行量化和質性分析，研究者透過與專家小組（校內同儕英語老師）合作建構教學程序與素材，於行動研究前後分別以研究者自行編製的「英語學習動機調查問卷」 、「Quizlet英語字彙學習經驗調查問卷」進行施測，並將前、後測結果與問卷以電腦套裝統計軟體進行平均數、標準差、相依樣本T考驗進行量化分析；質性分析以「同儕教師觀察之回饋」、「教師日誌」和「學生上課之反

應」做為修正教學歷程之重要依據，藉以瞭解教師應用Quizlet融入英語字彙教學，對學生的英語學習成就提升之成效。根據本研究量化與質性分析，獲得以下之結論：一、運用Quizlet融入英語字彙教學後，有助於提升學生學習動機。二、運用Quizlet融入英語字彙教學後，有效提升學生的學習成效。三、參與本行動研究教學歷程的學生，對於Quizlet融入英語字彙教學抱持正面的看法。關鍵詞：英語字彙教學、Quizlet、英語學習、國中英語教學