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找到強項，偏才也會變天才：重考、被當、失敗、轉行，頂尖科學家也曾被人唱衰看輕，他們如何化解、何時開竅?

為了解決跨領域學習優勢的問題，作者劉茜 這樣論述：

　　◎天文學家哥白尼，原本是醫生，從醫一陣子後才在天文領域發光。 　　◎達文西是畫家、數學家、解剖學家、工程師，但他根本沒上過大學。 　　◎發明麻疹疫苗的科學家恩德斯，在別人都已開始工作的33歲，他才讀完博士。   　　課本裡的科學家，總給人嚴肅、聰明、學習力極高的印象， 　　但他們的求學過程，都這麼順遂與優秀嗎？ 　　本書作者劉茜是北京天文館研究員，也是科普影片編導和作家， 　　她去除了後人對科學家的傳奇添加，還原他們的人生最真實的一面。 　　這些人雖被譽為天才，但也經歷過重考、被當、失敗、轉行， 　　他們是如何化解，又何時開竅？ 　　◎關於科系的選擇，學霸也有煩惱

　　讀了某科系後卻發現沒興趣，怎麼辦？ 　　心理學家、諾貝爾生醫獎得主巴夫洛夫，一開始讀的是神學院， 　　所以，轉系很正常，可能是節省時間的最快方法！ 　　講到羅素，你會想到數學家、哲學家，還是諾貝爾文學獎得主？ 　　他不只寫出《數學原理》，還寫過報紙專欄，因為他發現自己最擅長發表意見。 　　如果你覺得自己興趣太多、或什麼都沒興趣，不知要做什麼， 　　就先做你擅長的。 　　◎少年得志很好，大器晚成也不差 　　數學王子高斯，3歲時就會計算，17歲時著手發展數學證明 　　（你在數學課本上看到的證明形式，就出自高斯）， 　　正因為成名早，他獲得長期贊助，專心做研究。（所以成功要有貴人幫！） 　

　但同樣是數學家，魏爾施特拉斯40歲才成名， 　　在那之前他當了15年中學教師（不只教數學，還教體育）， 　　所以，有些人真的會老來得「智」， 　　父母如果太早望子成龍，有時會毀掉神童。 　　◎日常生活中，他們總有些地方跟正常人不一樣 　　能力強的人都有一些奇怪的癖好： 　　物理學家費曼曾偷開裝有原子彈機密的保險箱，只因他手癢想解謎； 　　至於那些脾氣壞、結不了婚、消化差的， 　　簡直是偏才型天才科學家的通病。 　　科學家，一定都是制式教育下，成績比序超前的優等生嗎？ 　　不一定，因為所謂的天賦，就是興趣、才能和時間的組合。 　　只要找到你的強項，你的偏才很可能發展成天才。 本書特色

　　重考、被當、失敗、轉行，頂尖科學家也曾被人唱衰看輕， 　　他們如何化解、何時開竅？ 名人推薦 　　《學霸斜槓plus魯蛇逆襲》作者／簡單 　　《不是資優生，一樣考取哈佛》作者／曾文哲  

跨領域學習優勢進入發燒排行的影片

基於翻譯序列推薦模型於跨領域推薦系統之強化方法

為了解決跨領域學習優勢的問題，作者王均捷 這樣論述：

若我們有足夠多的歷史資料，就可以用很多不同的方法去建立一個聰明的推薦系統。但在某些情況下，比如一個新的社交媒體平台或電商平台上線時，我們沒有足夠的使用者物品互動資料來建構出好的推薦系統。其中一個強化跨領域推薦（cross-domain recommendation）的解決方案，是藉由將「來源領域（資訊含量較多之領域）」的資料加入「目標領域（資訊量相對較少的領域）」來提升資訊量，然後對「目標領域」進行推薦。本論文採用圖形學習表示演算法，結合改良並善用翻譯序列推薦模型（Translation-based Recommendation，TransRec）的推薦優勢，特化模型訓練時採樣方法、改變翻譯

序列合併方法，並引入貝氏個人化推薦（Bayesian Personalized Ranking，BPR）中負採樣（negative sampling）的概念，訓練得到推薦系統任務導向之表示向量，藉此改善推薦結果。本研究旨在通過改良後的翻譯序列推薦模型「TransRecCross」來強化跨領域推薦效果。驗證本論文的新方法時，使用了 Amazon Review 系列資料集中的其中四個，並在論文最後比較了加入不同比例的來源領域資料後的推薦結果，以驗證本論文提出之方法的可靠程度。

莎士比亞與公眾演說之跨領域教學策略研究

為了解決跨領域學習優勢的問題，作者朱靜美 這樣論述：

　　醫學生不能在成為主治醫師時才學習如何開刀，而一個成功的團隊領導人，也不能等到站在講台時才開始學習如何演講！ 　　莎士比亞作為西方文學大師，其三十八齣戲劇蘊含許多精彩的長篇演說與辯論，無論是《凱撒遇弒記》劇中安東尼與勃魯特斯精彩的口語交鋒，或是《威尼斯商人》中猶太商人夏洛克面對基督徒眾聲圍剿而做出的反擊演說等，皆為膾炙人口的經典演講範例。莎劇就像是優良藥引，提供學生最好的演講根基與學習楷模，不僅文字的哲學高度賦予演講藝術人性與智慧的深度，透過演講藝術同時創造經典文學親身實踐的途徑。 　　本書根據作者多年授課經驗及在教學現場所面臨之困境，以「莎士比亞與演講藝術」以及「莎

士比亞與公眾演說」兩門課為實驗，提出跨領域莎劇應用教學之嘗試，為華人世界首次將莎士比亞經典跨界應用於商管、演講、溝通等多元領域的教學設計實踐。本書將莎士比亞之精煉語言與人生智慧從文藝復興之時空釋放至後現代，融合了「案例教學法」與「角色扮演法」的優勢，精心設計一系列深度的莎劇案例探討和生動有趣的角色扮演、即席演說等教學活動，具有高度前瞻的學術性，也有助於教師讀者應用於改善莎劇教學成效，提供活化經典課程的各種有效策略，除了能提升學生表達能力的文化層次與演說技巧，更能使莎士比亞更加普及化。

我國大學社會責任之政策與成效研究—系統動力學觀點

為了解決跨領域學習優勢的問題，作者李安曜 這樣論述：

我國推動「大學社會責任實踐(USR)計畫」的政策，試圖建構以創新、永續發展為方向的社會新生態，經由高等教育的機制與組織，連結大學與地方，以促進社會文明與國家發展、回應社會承諾，並積極應對所面臨的人口少子女化、就業、教育、貧富差距、城鄉發展等問題。由於社會系統動態複雜性的現象與特徵，具有非線性的樣貌，故適合以系統思考觀點進行研究與觀察。系統思考的因果邏輯思維，採關聯性的互動模式來縱觀全局，察覺子系統間的複雜關係，經過時間的動態變化，隨各因素的改變和交互影響後，系統行為也隨之改變，若以簡單的線性或反應式的思考，難以找到問題的根本。系統思考是以正負反饋效應和心智圖像，來掌握系統運作的脈絡，如同華人

世界以陰陽學理，追求系統目標平衡的智慧。本研究概念建構於政府政策給定條件下的系統動態作用範疇，以系統動力學觀點探討與辨識政策系統範疇內的互動元素及效果之基本特徵，系統內將大專校院與地方政府視為個別的整體，觀察USR與地方政府、地方創生等系統生態中的互動行為。並依據利害關係人與資源依賴的結構，按政策機制所引導的社會責任實踐，運用系統動力學思考邏輯與模型建構，針對政策與高等教育機構間、社會與學校、學校財務與資源等場域之影響進行動態分析。本研究採用獲得廣泛使用於系統思考分析模擬的VENSIM軟體，藉心智建模程序，理清政策系統中的因果關係，掌握其中關係迴路的反饋過程，測試各項關鍵因素，使用不同模擬參數

，及其導致何種情形的產生，來檢視焦點議題與系統特性行為，觀察系統運作可能的發展與影響。本研究完成我國大學社會責任之政策與成效研究之質性與量化模型的建構，透過動態模擬識別出政策所延伸的系統行為特性，就政策推行所擬達成的目標，進行模擬檢測。研究得出若欲達成「地方創生」願景，面對人口滑降的趨勢，將有限資源進行合理的配置更顯重要，應就問題本質及政策擬達成之效益，消弭或縮短輸入端即產生的現實差距。政府以「永續發展」結合「地方創生」的觀點進行整體的政策規劃，應更明確就不同地區發展與人口結構趨勢，提供地方檢討真實的需求。以研究模擬的結果，比對各縣市人口、扶養比率、學校財務等因素展現的現象，表明不同縣市面臨的

在地困境與優勢及劣勢，既有基礎各不相同，加上城鄉的資源差異，更加速人口的移動。故對「地方創生」政策所擬達成的願景，從事高等教育的大學機構，在本於職責且積極推動大學社會責任的情形下，或可參與在地發展事務協助問題改善，然推動地方均衡、引導青年回流返鄉等工作，恐力有未逮。若僅採取短效的手段，短暫期程內或能改變或被動遵從，然當無持續的驅動因素或機制時，最終還是會回復到變革前的狀態。本研究根據系統的基本特性「結構影響行為」，對於期望的行為與目標，最根本的方式是設計相應的結構，本研究亦據以提出更根本且長期的改善建議，做為後續政策制定及未來研究之參考。