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應用可解釋機器學習預測下游車流與兩車互動對危險駕駛之影響

為了解決新竹258車行的問題，作者何昕蓓 這樣論述：

臺灣市區道路的混合車流包含汽車、大型車、機車，每位駕駛會透過行為的改變以達心中的目標駕駛狀態。然而有些狀態的改變會造成該路段車流不穩定，進而發生危險駕駛。近年許多研究以交通衝突作為替代性的安全指標，而危險的駕駛行為可能導致交通衝突，然而目前相關分析方法可能存在黑箱或是無法清楚呈現出複雜的駕駛行為，故尚未能清楚了解混合車流駕駛的決策，因此本研究針對上述問題進行更細緻的分析。本研究使用雷達偵測技術所蒐集到的市區道路車流資料，該資料源自於《市區道路車道配置及車道寬度調查研究與實作案》(吳昆峯，2020) 計畫中所蒐集的資料，針對新竹選定的市區道路路段蒐集車流資料。為準確了解危險駕駛行為的與車流狀態

之關係，本研究利用可解釋機器學習作分析工具，以更彈性且精準的角度探索大數據的資料，建立出完整的混合車流與危險行為間之分析架構以及預測模型。另一研究目的則聚焦於研究場域經歷車道佈設改變後，兩車道與三車道之市區道路對車流與危險駕駛行為之影響分析。研究結果顯示當下游當量密度低時，駕駛認為該狀況不至擁擠時，有較多樣的駕駛可能會以不同的理想速度行駛，但太過自由的道路環境下，可能使駕駛警覺性下降。然而藉由車道寬度的縮減以及車道劃分明確時，駕駛警覺性提升，危險鑽車發生可能行減小，但行為間存在移轉的可能。除解析危險駕駛行為，本研究所建立之預測模型進一步可擴展至車聯網之即時警示應用。

兩岸特教師資生對身心障礙學生態度之研究——三要素觀點

為了解決新竹258車行的問題，作者袁銀娟 這樣論述：

第一章 緒論 1第一節 研究動機 1第二節 研究目的與問題 6第三節 名詞釋義 8第二章 文獻探討 11第一節 態度的理論 11第二節 對身心障礙學生的態度 27第三節 外顯態度的評量 39第四節 特教師資生專業態度素養與培育 52第三章 研究方法 71第一節 研究架構 71第二節 研究對象 72第三節 研究工具 79第四節 研究程序 121第五節 資料處理與分析 124第四章 研究結果 127第一節 師資生對身障學生態度的描述性統計 127第二節 師資生在情意（積極情緒）分量表之反應差異分析 146第三節 師資生在情意（消極情緒）分量表之反應差異分析

157第四節 師資生在認知（醫療模式）分量表之反應差異分析 162第五節 師資生在認知（社會模式）分量表之反應差異分析 169第六節 師資生在行為意向分量表之反應差異分析 174第七節 對身心障礙學生態度之預測因素分析 179第五章 綜合討論 207第一節 對身心障礙學生態度的評量 207第二節 兩岸特教師資生對身心障礙學生的態度 209第三節 與身心障礙學生態度有關之因素 217第六章 結論與建議 219第一節 結論 219第二節 研究貢獻與限制 220第三節 建議 222參考文獻 226中文部分 226英文部分 233附錄 245附錄一、提供問卷意見的專家名

單 246附錄二、個別預試訪談大綱 247附錄三、台灣（繁體）版第一輪專家內容效度問卷 248附錄四、台灣（繁體）版第二輪專家內容效度問卷 255附錄五、大陸（簡體）版專家內容效度問卷 260附錄六、專家內容效度評估結果 267附錄七、正式施測之「人物簡介」與「情意分量表」題目 271附錄八、正式施測之「認知分量表」題目 275附錄九、正式施測之「行為意向分量表」題目 277附錄十、Marlowe-Crowne社會期許量表（簡版）及量表使用授權 278附錄十一、驗證性因素分析及全回歸模型摘要表 280