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國立臺灣科技大學 數位學習與教育研究所 王嘉瑜所指導 李欣怡的 探討概念、態度與科學解釋能力之關聯：以氣候變遷數位課程為例 （2021），提出geoscience中文關鍵因素是什麼，來自於氣候變遷、心智模式、結構方程模式偏最小平方法、科學解釋。

而第二篇論文國立嘉義大學 應用數學系研究所 潘宏裕所指導 黃品元的 應用Lasso-邏輯斯迴歸對三種微細藻吸光光譜進行分類 （2021），提出因為有 邏輯斯迴歸、吸光光譜、Lasso、光譜分類、藻類的重點而找出了 geoscience中文的解答。

最後網站Engineering Geology 最新影響指數- 實時趨勢預測& 期刊影響 ...則補充：Engineering Geology is an international interdisciplinary journal bridging the fields of the earth sciences and engineering, particularly geological and ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了geoscience中文，大家也想知道這些：

數學數位學習

為了解決geoscience中文的問題，作者左台益,吳昭容 這樣論述：

　　資訊科技的急遽發展，以及數位工具的開發，衍生出許多非正式的學習模式，在語言學習上，特別是外語學習的工具更不在少數。面對數位原生的新世代，如何利用科技來輔助學習，在教育領域中扮演著關鍵性的角色。鑑於國內鮮有相關的中文書籍可供參考，高教出版社特別商請臺灣師範大學宋曜廷教授與張國恩教授擔任「數位學習系列」叢書的總編輯，規劃一系列的數位學習專書，邀集國內數位學習領域的專家，針對特定主題精心編著華文界最具學術性與可讀性的數位學習論著，盼能提供研究者、學生以及對數位學習有興趣的人士，在進行相關研究時一個參考的依據。本書的作者皆是國內關心教育趨勢的研究者，他們應用科技的特色於語文學習

上，有的採用現有設計，有的自行開發工具，有的以個人學習為出發點，有的則看重社群與互動，透過第一手資料的分享，將可協助讀者更有效地學習各種語文。

探討概念、態度與科學解釋能力之關聯：以氣候變遷數位課程為例

為了解決geoscience中文的問題，作者李欣怡 這樣論述：

本研究以氣候變遷的機制與相關之因素為主題，探討融入科學解釋的線上課程對成年人的氣候變遷概念理解、心智模式和與對氣候變遷態度的影響，以及學習者對氣候變遷態度、持有概念多寡與科學解釋品質之關聯。本研究以90名成年人為對象，先進行氣候變遷概念課程後進行氣候變遷為主題的科學解釋課程，並在任務前、後以線上問卷進行氣候變遷概念理解測驗與氣候變遷態度問卷。研究方法以溫室效應概念與態度之前、後測分別進行成對樣本t檢定，以探討氣候變遷課程對學習者的氣候變遷概念理解以及對相關議題態度的影響。其次以PLS-SEM (Partial least squares structural equation modelin

g)分析學習者對氣候變遷態度、先備概念、概念學習成效與科學解釋品質之間的關聯。研究結果發現接受氣候變遷線上課程後，學習者在概念理解表現各構面和總分均有顯著提升。氣候變遷態度方面，相信氣候變遷正在發生、對氣候變遷議題感到擔憂和認為氣候變遷議題非常重要等構面有顯著提升。後測的心智模式分析結果顯示，高階與中階心智模式比例較高，且有大幅度的進步。PLS-SEM分析結果則指出先備概念是科學解釋以及概念後測的主要解釋因素之一，但科學解釋品質與概念後測表現並無關聯。態度前測則會影響態度後測，然而於教學前、後概念與態度並無關聯，且科學解釋品質對態度沒有解釋力。

應用Lasso-邏輯斯迴歸對三種微細藻吸光光譜進行分類

為了解決geoscience中文的問題，作者黃品元 這樣論述：

本研究基於微細藻吸光光譜特徵所發展的統計分類方法，可快速地辨識藻水樣組成。微細藻是海洋重要生產者，此外微細藻的成長快慢會影響漁業活動，有毒藻甚至影響漁獲的食品安全，所以衍生出許多快速偵測或長期監視的方法。近年來衛星遙測基於微細藻特有的色素光譜之反射高峰，大致上可以推論水體的藻類含量，但辨識不同藻種的組成卻受到解析度限制。而傳統的顯微鏡檢查或螢光分類的方法雖可靠卻又略顯缺乏效率。本研究欲藉由量測吸光光譜來進行分類，這是一種簡單、快速的藻種辨識方法。因此建立一套辨識的標準流程，對處理後的光譜資料進行藻種分類。本研究使用最小絕對值收斂選擇法(least absolute shrinkage and

selection operator)作為挑選光譜特徵的手段，邏輯斯迴歸作為分類核心。結果發現，分類後的模型可以有效地挑選與傳統的色素波段不同的位置作為特徵；在單一藻種光譜與混合藻種光譜分類也是有效的。

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