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國立臺南大學 教育學系測驗統計博士班 林素微所指導 蔡宗憲的 學生數學學習策略及目標取向與數學成就關聯之縱貫性探討：潛藏轉移模型分析取向 （2021），提出V71關鍵因素是什麼，來自於學習意向、目標取向、學習策略、數學成就、潛藏轉移模型。

而第二篇論文國立高雄科技大學 模具工程系 許文政所指導 傅威智的 基於放電能量與波列特徵之線切割放電加工 機器學習預測模型 （2020），提出因為有 線切割加工、放電波列、加工參數、波列特徵、機器學習、加工穩定性、主成分分析PCA的重點而找出了 V71的解答。

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學生數學學習策略及目標取向與數學成就關聯之縱貫性探討：潛藏轉移模型分析取向

為了解決V71的問題，作者蔡宗憲 這樣論述：

大量研究表明，學生的數學成績與學習策略和目標取向有關。然而，很少有研究調查這些變量在學生成績之間的關聯。由於縱向數據收集的難度，大多數研究主要是橫斷面的一次性數據收集，但這可能會忽略時間因素和學習過程中的變化。本研究使用臺灣花蓮教育長期資料庫 2017 年、2018 年和 2019 年數學成就測試的數據。樣本為 1500 名五年級到七年級的學生，探討數學成績、目標取向和學習策略隨時間的變化。在本研究中，研究人員將目標取向和學習策略統稱為學習意向，並對數學學習意向與成就之間的關係進行縱向研究。除了討論每個年級的潛在類別數量外，本研究還使用潛在轉換模型分析 (LTA) 來評估學習意向和數學成績之

間的動態關係，並將時間因素納入估計值。研究結果發現，每個年級的學習意向可以分為三個潛在類別。 A 積極表現、精熟取向具有精緻化策略特質學生。 B類是表現積極、精熟取向和控制學習策略的學生。最後，C 類是學生放棄學習或被動表現取向，採取被動記憶學習策略。 LTA分析結果發現，性別與學習意向有關，不同傾向的學生數學成績不同。將三個年級的數學成績量表等化後顯示，這三個類別的平均成績在六年級最高，在七年級呈下降趨勢。研究發現，在跨年級學習過程中，許多學生的學習意向發生了變化。本研究表明，考慮時間影響的縱向分析比橫斷面數據分析更為精確和實用，並為未來數學教育的學習和教學提出了相關建議。

基於放電能量與波列特徵之線切割放電加工 機器學習預測模型

為了解決V71的問題，作者傅威智 這樣論述：

目錄摘 要 iABSTRACT ii致謝 iii目錄 iv圖目錄 vii表目錄 13符號說明 15第1章 緒論 161.1 前言 161.2 文獻回顧 171.3 研究目的與方法 241.4 論文架構 25第2章 加工原理 262.1 線切割加工 262.1.1 線切割加工原理 262.1.2 線切割放電加工參數條件說明 272.1.3 放電加工波形 302.2 模型架構 332.2.1 機器學習模型 332.2.2 感知器(Perceptron) 342.2.3 多層感知器(Multi Layer Perceptron) 342.2.4 皮爾森積

矩相關係數 362.2.5 PCA 主成份分析 362.2.6 K-means集群分析 37第3章 實驗設備與流程設計 393.1 實驗設備 393.1.1 線切割放電加工系統 393.1.2 示波器 413.1.3 PicoScope-5244D 413.1.4 電流探測棒 423.1.5 差動探測棒 433.1.6 表面粗度儀 443.2 實驗材料 453.2.1 線電極材料 453.2.2 工件 453.3 實驗測定方法 473.3.1 加工移除率(Machine rate, MR) 473.3.2 表面粗糙度 473.3.3 放電發數與放電頻率(fN,

fA) 473.3.4 正常/電弧放電發數(Nn,Na) 483.3.5 平均放電電壓(Vav) 493.3.6 放電能量(Ei) 493.3.7 開路時間(To) 503.3.8 點火延遲時間(td) 513.4 實驗流程 523.4.1 特徵提取 523.4.2 實驗規劃 52Water Flow,WA 543.5 實驗流程規劃 55第4章 加工波列特徵調查與建模 574.1 SKD材料加工實驗 574.1.1 全因子加工試驗 574.1.2 資料分析 584.1.3 表面粗糙度 724.1.4 加工移除率 774.1.5 相關係數與主成份分析 834.

1.6 建構SKD材之Wire-EDM模型 854.2 Ti6Al4V材料加工實驗 884.2.1 Ti6Al4V波形 894.2.2 建構Ti合金材之Wire-EDM機器學習模型 92第5章 加工穩定度與適應新材料驗證 955.1 加工穩定性 955.1.1 斷線前波形變化 955.1.2 波列特徵的移動平均 955.1.3 波形分群 1005.2 模型預測與參數建議 109第6章 結論 117參考文獻 119附錄 122PCA 主成份分析原理摘要 122

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