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112年升大學分科測驗解題王：歷史考科(108課綱)

為了解決110指考難度的問題，作者鄒臥龍,黃千嘉,邱兆宏 這樣論述：

一本在手，讓你Carry全場！ ５大神對策，贏向滿級分！   　　鑑往知來 收錄近10年歷屆試題，重量級演練題庫！ 　　逐題解析 解題思路與錦囊妙計，解題如神助！ 　　考前衝刺 獨家考前10分鐘攻略，系統化必考觀念！ 　　附解答本 分離式解答本，題解對照省時有效率！ 　　超前部署 擬真模擬試題＆答題卷，掌握趨勢最前線！   　　激活解題瞬思力╳強化大考應戰力！   系列特色   　　◎近10年（102～111年度）歷屆試題 　　分科測驗取代了原來的指考，由原本的十科縮減成七科，目的在檢視同學是否具有大學校系所要求的學科的深廣能力。且在採計科目上，各校系會從學測、分科測驗、術科考試中取3至5

科作為採計科目，分科測驗至少採計1科，想依循「考試分發」進入理想大學的話，分科測驗的準備必然不能鬆懈。有鑑於此，本系列收錄近10年歷屆試題，除了鑑往知來，還提供同學最充分的演練題庫，相信在經過10年份的歷屆試題洗禮下，自身實力能更上一層。   　　◎逐題詳細解析加注解題錦囊 　　延攬超強補教名師，以其多年豐富的教學經驗，逐題編寫詳盡的解析，對於難度甚高的整合題型更有精闢的剖析。每題詳列課綱出處，輔以解題錦囊，讓同學們能掌握定理及解題關鍵，進而加深學習印象。解題思路則針對解題撇步與超強公式，作出全面性的整理，即便在家自學也能清楚解題脈絡。   　　◎選擇題之選項對錯標示清楚 　　坊間對於多選題題

解，僅將各個選項的解答概略寫出，並未標明是非對錯，同學常常得翻回題目頁面，才能逐一對照檢視各選項敘述，有鑒於此，鶴立解題王不僅解析詳細，還將各選項逐一分析，讓同學不僅知其然，更知其所以然。   　　◎模擬試題挑戰實力（★附擬真答題卷） 　　鶴立作者群根據108課綱與最新考情精編1回模擬試題，讓同學做完歷屆考古題之外，還能藉由模擬試題的演練超前部署。為達身臨其境之效，書末貼心附上擬真卷卡合一答題卷A4版，讓同學在擬真情境下，啟動應考DNA。   　　◎考前10分鐘攻略 　　收錄考前10分鐘攻略，依據近十年出題率及最新課綱強弱化程度，將大考測驗範圍內的必考觀念重點編入，期望學子在最短時間內能掌握重

要基礎概念及定理。   　　◎朝理想志願邁進 　　俗話說得好：「Where there is a will there is a way.」，一旦堅定目標，你就會想盡辦法去實現，因此，開始備考之前，當然要先了解自己理想的科系要採計哪些科目，集中火力攻略這些科目，才是成功的最佳途徑，鶴立團隊特別設計了一頁理想志願樹，讓大家在這棵大樹上，填上自己的前六個志願，期望大家最終都能達到自己的目標！

110指考難度進入發燒排行的影片

非連續性文本閱讀教學對高職生閱讀動機與閱讀理解的影響

為了解決110指考難度的問題，作者許尤美 這樣論述：

基於長久以來教育現場重學術輕技術、重升學輕就業的弊端，高職生不擅長學術而志在就業的學生，成為教育現場中最弱勢的族群。本研究以PISA 測驗中所提出的非連續性文本為教材重心，嘗試建構出適合以就業為導向的高職生教材，並希望藉著非連續性文本教學來提升高職生的閱讀動機和閱讀理解能力。研究採準實驗研究法，以國立農工二班高三的工科學生為研究對象，一為控制組，一為實驗組，進行14 週的實驗教學。兩組學生在實驗前後分別進行「非連續性文本閱讀動機量表」和「非連續性文本閱讀理解能力測驗」(PISA釋出樣本)評量，實驗組於實驗教學後填寫「非連續性文本教學回饋單」。「 非連續性文本閱讀動機量表」評量的前後測以成對樣

本ｔ檢定，「非連續性文本閱讀理解能力測驗」評量的前後測以單因子共變數加以考驗。研究發現：教學法對於非連續性文本的閱讀動機没有顯著的影響，可能是因為學生對於非連續性文本有強烈的閱讀動機，造成天花板效應。閱讀理解中的表層能力「擷取訊息」中出現顯著差異，表示文本難度必須符合學生程度方可提升學生的閱讀理解能力。而高比例的實驗組學生在「非連續性文本教學回饋單」中，正面肯定非連續性文本教學對提升非連續性文本閱讀動機和閱讀理解的功效。據研究結果建議選擇適合高職生性向和程度的教材，並提供分班、分組或多元選修，使學生得以適性揚材。

112年升大學分科測驗解題王：生物考科(108課綱)

為了解決110指考難度的問題，作者呂念宗,何瑋靜 這樣論述：

　　一本在手，讓你Carry全場！ 　　５大神對策，贏向滿級分！ 　　鑑往知來 收錄近10年歷屆試題，重量級演練題庫！ 　　逐題解析 解題思路與錦囊妙計，解題如神助！ 　　考前衝刺 獨家考前10分鐘攻略，系統化必考觀念！ 　　附解答本 分離式解答本，題解對照省時有效率！ 　　超前部署 擬真模擬試題＆答題卷，掌握趨勢最前線！ 　　激活解題瞬思力╳強化大考應戰力！ 系列特色 　　◎近10年（102～111年度）歷屆試題 　　分科測驗取代了原來的指考，由原本的十科縮減成七科，目的在檢視同學是否具有大學校系所要求的學科的深廣能力。且在採計科目上，各校系會從學測、分科測驗、術

科考試中取3至5科作為採計科目，分科測驗至少採計1科，想依循「考試分發」進入理想大學的話，分科測驗的準備必然不能鬆懈。有鑑於此，本系列收錄近10年歷屆試題，除了鑑往知來，還提供同學最充分的演練題庫，相信在經過10年份的歷屆試題洗禮下，自身實力能更上一層。 　　◎逐題詳細解析加注解題錦囊 　　延攬超強補教名師，以其多年豐富的教學經驗，逐題編寫詳盡的解析，對於難度甚高的整合題型更有精闢的剖析。每題詳列課綱出處，輔以解題錦囊，讓同學們能掌握定理及解題關鍵，進而加深學習印象。解題思路則針對解題撇步與超強公式，作出全面性的整理，即便在家自學也能清楚解題脈絡。 　　◎選擇題之選項對錯標示清楚 　　坊間

對於多選題題解，僅將各個選項的解答概略寫出，並未標明是非對錯，同學常常得翻回題目頁面，才能逐一對照檢視各選項敘述，有鑒於此，鶴立解題王不僅解析詳細，還將各選項逐一分析，讓同學不僅知其然，更知其所以然。 　　◎模擬試題挑戰實力（★附擬真答題卷） 　　鶴立作者群根據108課綱與最新考情精編1回模擬試題，讓同學做完歷屆考古題之外，還能藉由模擬試題的演練超前部署。為達身臨其境之效，書末貼心附上擬真卷卡合一答題卷A4版，讓同學在擬真情境下，啟動應考DNA。 　　◎考前10分鐘攻略 　　收錄考前10分鐘攻略，依據近十年出題率及最新課綱強弱化程度，將大考測驗範圍內的必考觀念重點編入，期望學子在最短時間內

能掌握重要基礎概念及定理。 　　◎朝理想志願邁進 　　俗話說得好：「Where there is a will there is a way.」，一旦堅定目標，你就會想盡辦法去實現，因此，開始備考之前，當然要先了解自己理想的科系要採計哪些科目，集中火力攻略這些科目，才是成功的最佳途徑，鶴立團隊特別設計了一頁理想志願樹，讓大家在這棵大樹上，填上自己的前六個志願，期望大家最終都能達到自己的目標！  

運用虛擬實驗翻轉教學與虛擬實驗討論教學促進高中生對氣體定律的數據建模能力之研究

為了解決110指考難度的問題，作者李啟讓 這樣論述：

摘要 本研究旨在探討「虛擬實驗翻轉教學」、「虛擬實驗討論教學」與「教科書取向教學」三種不同教學策略對高中生學習氣體定律的科學學習動機、數據建模能力及學習成就的差異。本研究採準實驗設計（quasi-experimental designs），對照組實施教科書取向教學策略；實驗組兩個班以研究者自行開發的主題式課程模組氣體定律虛擬實驗軟體為教學工具；實驗A組，接受虛擬實驗翻轉教學策略；實驗B組，採用虛擬實驗討論教學策略。本研究的研究工具有主題式課程模組氣體定律虛擬實驗軟體、科學學習動機量表、數據建模能力前測測驗、數據建模能力後測測驗、學習成就前測測驗、學習成就後測測驗及半結構式訪談。本研究結

論如下：一、不同教學策略對高中生學習氣體定律的科學學習動機、數據建模能力與學習成就整體表現的 共變數分析達顯著水準：1. 科學學習動機整體表現，虛擬實驗翻轉教學策略顯著優於科書取向教學策略；實驗處理效果量(d)=0.40，屬於小效果量。2. 數據建模能力整體表現，虛擬實驗討論教學策略顯著優於科書取向教學策略；實驗處理效果量(d)=0.41，屬於小效果量。3.學習成就整體表現，虛擬實驗翻轉教學策略顯著優於科書取向教學策略；實驗處理效果量(d)=0.42，屬於小效果量。二、相同教學策略對高中生學習氣體定律的科學學習動機、數據建模能力與學習成就前測與後測 整體表現呈現顯著差異：1. 教科書取向教學策

略：數據建模能力與學習成就整體表現，前測顯著優於後測，顯示教科書取向教學策略對對照組組學生的數據建模能力與學習成就的影響，有顯著的降低。2.虛擬實驗翻轉教學策略：科學學習動機與學習成就整體表現，後測顯著優於前測；顯示虛擬實驗翻轉教學策略對實驗A組學生的科學學習動機與學習成就的影響，有顯著的提升。3. 虛擬實驗討論教學策略：科學學習動機與數據建模能力整體表現，後測顯著優於前測；顯示虛擬實驗討論教學策略對實驗B組學生的科學學習動機與數據建模能力的影響，有顯著的提升。三、虛擬實驗討論教學策略能顯著提升高中生學習氣體定律的數據建模能力。四、虛擬實驗翻轉教學策略對高中生學習氣體定律的學習成就有顯著的正向

效果。本研究建議如后，教學上的建議有二：一、在課堂中運用虛擬實驗翻轉教學策略須謹慎評估其可行性，二、虛擬實驗討論教學策略適用於探究與實作課程教學。研究上的建議有二：一、學習成就評量工具可設計成以素養為導向的跨學科領域與主題論述題目，二、選擇高中自然學科其他單元進行虛擬實驗翻轉教學策略與虛擬實驗討論教學策略實徵研究。關鍵詞：虛擬實驗、翻轉教學、討論教學、數據建模、科學學習動機