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109近5年學科能力測驗歷屆試題狀元版

為了解決104落點分析指考的問題，作者王擎天,張翔,葉施平,余紫瑛,王宇,許人聰,王競,林名祐 這樣論述：

　　學測不僅是指考前哨戰，更是提早上大學的黃金車票，但是要如何榮登學測狀元？ 　　學測各科都具有其重要性，但是要怎麼著手準備呢？ 　　鴻漸出版《近5年學科能力測驗歷屆試題狀元版》是您考前衝刺搶分的利器，「3秒速解」與「待加強」，讓您快速掌握解題要領；「狀元滿級分複習計畫」與「超效率複習K書表」，複習懶人包讓您全方位掌握各科五年複習成效；「五標落點分析」，讓您把握自身學習概況。 　　還在擔心做不完考古題!? 　　還在煩惱讀不完考試範圍!? 　　免緊張，想要成為學測狀元，看這本就夠!! 本書特色 　　國英數社自各科統整複習不漏接，金榜題名、勝券在握！ 　　狀元滿級分複習

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應用免疫演算法以校務研究觀點探討大學考試入學分發採計科目及權重訂定最佳化策略之研究

為了解決104落點分析指考的問題，作者郭芸慈 這樣論述：

本論文探討之近年來因少子化的因素，造成本國高等教育在經營管理上愈來愈困難，各學校因此對於招生問題訂定許多相對應的配套方案，但在配套措施中同時亦要兼顧招收到的學生程度是否優秀或符合本校學生素質是具有一定的困難度。為藉由客觀資料分析協助學校提升校務治理能力，並善用教育資源提高學生學習成效，教育部全力推動我國高等教育建立校務研究（institutional research) 之專業能力，並以之為依據推動校務。由學校內外部的交易性資料(transactional data)，經過整合、分析後，轉換為有用資訊，以提供學校改善決策品質，擬定最佳化校務決策，以達到提高學校競爭力及經營績效之目的。據此，本

研究乃欲以校務研究為基礎的觀點來探討對於目前多元入學管道中，學校各學系如何同時決定對於大學入學考試分發時，要採計幾個科目、哪些科目以及各相對應採計科目之權重的訂定，使學校能招收到素質更佳的學生入學，並能有效強化學校整體招生的競爭優勢。過去研究文獻中，雖然強調以學校資料為基礎的校務研究及各項校務研究項目，但並未探討到校方如何結合學校外部大數據資料的應用而對於招收更優秀學生提出最佳化策略的研究。因此，本研究欲以校務研究觀點，利用大學考試入學分發委員會在考試後所公告分發錄取的各項結果資料，藉由本研究所提出的進化演算法為基礎的最佳化決策分析模型，提供對於考試入學分發之科目採計及權重最佳策略的訂定，以期

提升所招收學生的素質。藉此可逐年提升學生學習成效，並在目前少子化的威脅下，能達到學校的招生競爭優勢。本研究所提方法可突破傳統上各大學對考試入學分發之採計科目的選擇及相對計分權重訂定皆以經驗法則方式訂定，而無法以校務研究為觀點的實證資訊做為決策的依據。本研究以104、105學年度考試入學管道入學的學生資料及大學入學分發公告資料，進行實證。據此作為各大學校系下一學年度訂定採計考科及權重之依據，據此以有效提升各大學校系招收學生之素質（落點提升）及招生競爭優勢。

升學導航：甄選百科105

為了解決104落點分析指考的問題，作者新技網路科技 這樣論述：

　　本書包含五大甄選（個人申請、繁星推薦、四技申請、軍校甄選以及警大考試）104與103之各校系的錄取級分的升降、採計科目組合以及校系招生人數的變化，從中亦可觀察出社會評價，瞭解的就業市場需求變遷等。 　　另外，本書還有特別企劃，除教您如何準備書審資料、面試的小技巧外，若您想到對岸大學就讀，我們也為您邀請到目前在對岸大學就讀的學子們分享他們的心路歷程。 　　另贈「105甄選百科序號卡」，除可依學校成績做六次模擬落點觀看個人申請、繁星推薦、四技申請、軍校甄選以及警大考試等五大甄選落點外，還可以在拿到學測成績後做一次正式的免費落點，讓您清楚地知道自己能錄取哪所大學。 　　

在此需強調：「我們不是鐵口直斷的預言家，卻可以透過歷史過往的脈胳，協助您精準定位您的錄取能力。」

運用類神經網路訓練於預測高中學生大學學科能力測驗成績之研究-以高雄市某高中為例

為了解決104落點分析指考的問題，作者楊朝艾 這樣論述：

選擇就讀高級中學的學生首要目標就是考上理想的大學繼續升學，以現今大學多元入學方案來說，舉凡公立和私立高級中等學校的畢業學生或是具有同等學力證明的學生，通過資格審查後，才得以參加大考中心舉辦之「學科能力測驗和指定科目考試」，以及術科考試之各項成績參加招生，其中又以學測級分是多數學校採計衡量學生學習高中課程程度的重要參考指標。本研究希望能從探討高中生的學測級分及其模擬考級分的關聯研究，做為日後輔導學生及招生相關事務之參考，蒐集高雄市某公立高中102年度、103年度及104年度畢業之高三應屆學生的大學學科能力測驗級分與在學模擬考級分，期望能由兩者的關聯性，準確的預測學測級分之落點，以提供學生及老師

於推薦甄選時運用。本研究主要使用倒傳遞類神經網路訓練於預測高中學生大學學科能力測驗級分，研究結論顯示：(1)運用模擬考總級分來預測學測總級分的準確度比運用模擬考各科級分來預測學測各科級分的準確度還要高，(2)運用模擬考各科級分來預測學測各科級分時，以社會科的準確度較高，(3)運用模擬考各科級分來預測學測各科級分時，以數學科的變異較大，結果也最差。