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使用Vue框架與Spring Boot建置題庫管理及精熟檢定系統：以Oracle OCA SQL為例

為了解決ro版本差異的問題，作者劉軒齊 這樣論述：

精熟檢定(Mastery Test)已經被廣泛用於專業證照及執照考試，判斷受測者是否具備足夠的專業能力。在教學上，尤其針對證照導向的課程，教師透過精熟測檢定以瞭解學生是否已精熟特定主題，藉此可動態調整的教學進度。教師執行精熟檢定時，若以人工的方式執行一連串的題庫管理、編製試卷、製作解答卷等活動，將造成極大的教學負擔，進而影響教學成效。本研究以 Oracle OCA SQL 證照考試教學為案例，使用 Vue 與 Spring Boot 框架，開發一題庫管理及精熟檢定系統，以減輕教師執行精熟檢定之教學工作負擔。題庫管理功能上，命題者以 Markdown 格式編制試題內容及其圖片，之後可以批量匯入

題庫並進行維護。命題者也能對試題貼標籤進行試題分類。此外，命題者可透過Excel匯入試題的三個試題參數：鑑別度、難度和機運度(pseudo-chance)，做為精熟檢定功能挑選試題的依據。在精熟檢定功能上，使用 Hambleton and De Gruijter (1983) 提出的測驗方法為基礎，在給予試題參數、檢定範圍及最小可接受之誤判率下，從題庫中選擇最少的試題數產生試題卷及解答卷，以進行精熟檢定。本研究開發之系統，提供教師一個題庫管理及精熟檢定測驗之工具，除了減輕教師教學負擔外，並能以更系統化的方式判斷學生學習精熟度。

利用GSI三維混成同化探討GNSS掩星觀測資料對全球模式FV3颱風模擬的影響

為了解決ro版本差異的問題，作者林辰洋 這樣論述：

隨著福爾摩沙衛星七號於2019年6月25日發射升空，透過接收全球定位衛星發射通過大氣層與電離層產生的折射訊號，並利用掩星觀測(Radio Occultation, RO)技術，計算訊號的偏折程度並反演成大氣層與電離層的狀態，其中訊號的偏折程度又稱為偏折角(bending angle)，利用資料同化系統將得到之偏折角進行資料同化，增加模式的預報能力，並改善廣大洋面上缺乏觀測資料的問題。本篇研究使用臺灣中央氣象局與美國國家環境預報中心(National Centers for Environment Prediction, NCEP)合作，進一步改善成適合台灣地區預報之CWB FV3GFS，其資

料同化系統為NCEP所發展之GSI 3DEnVar，目前使用的版本為尚未正式上線作業的版本。本篇研究使用CWB FV3GFS，並利用資料同化系統於颱風生成前14天開始進行10天未包含福衛七號資料之同化循環，並於颱風生成前四天，再分別進行有無同化福衛七號偏折角之實驗，並於各個00Z及12Z進行五天預報，本篇研究針對西北太平洋三個強度較強且路徑未受地形影響之颱風，哈吉貝(2019)、梅莎(2020)及海神(2020)進行模擬並分析。研究結果顯示，兩實驗於此三個颱風路徑模擬結果與日本氣象廳最佳路徑相當接近，整體的路徑誤差都不大，在誤差統計中，有使用福衛七號RO資料之實驗WB分別在梅莎的路徑、海神的最

大風速及哈吉貝與梅莎的中心最低氣壓之誤差低於未使用福衛七號RO資料之實驗NB。在三個颱風的平均誤差中，實驗WB於預報時間前24小時最大風速及中心最低氣壓之誤差也小於實驗NB，在誤差分布圖中，實驗WB於預報時間前48小時其最大風速及中心最低氣壓之誤差大多數小於實驗NB。亦選出實驗WB路徑改善最明顯之個案:哈吉貝1009_00Z及梅莎0830_12Z，其中梅莎0830_12Z之強度也有獲得改善，兩個案之分析場與NCEP分析場相當接近，但颱風中心之風速及濕度都有較弱的情況，其中實驗WB之強度較強且結構與NCEP分析場較為相似，而在個案梅莎0830_12Z之預報中實驗WB強度較強於實驗NB且更接近最佳

路徑，研究結果顯示，實驗WB之颱風風速較強且發展較高，中心比濕也較大，且在颱風之眼牆區域比濕較大，使得颱風更有利於發展。在兩個個案之渦度收支分析中，皆發現其主要受到水平平流項主導，雖然垂直平流項、輻合輻散項及傾斜項帶來的貢獻較少，但提供的向量皆垂直於水平平流項，因此對於方向上的影響非常大，也使得兩實驗的路徑上產生差異。