106學年第1學期課程綱要

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一、課程基本資料
開課序號 1408 課程學制
科目代碼 EAC9006 課程名稱 數位人文與社會科學研究
英文名稱 Digital Humanities and Social Science
全/半年 必/選修 選修
學分數 3.0 每週授課時數 正課時數: 3 小時
開課系級 東亞系(學)大碩合開漢學與文化組
先修課程 ◎必須先修過【EAU0131 統計學】
課程簡介 使用各種數位工具對人文經典或現今社會現象做研究,將幫助於研究者能理解大量典籍之意義,並為未來更進一步之深入理解打下基礎。諸如詞頻分析(word frequency analysis)、共現詞研究(co-word research)、主題分析(topics analysis)等等觀念。 因此本課程將教導修課學員使用前述方式,對已有或特定未領域之文獻做出分析。本課程將直接使用數位工具,將作為補充教學時使用R語言,但同學亦可使用自身熟悉之程式語言。課程要求方面,使用「問題解決教學」(Problem-Solving Teaching)、做中學(doing by learning)鼓勵學員就既有熟悉資料以數位方式做出輔助分析,再配合自身專業學養做出解釋。
課程目標 對應系所核心能力
1. 訓練學員使用數位工具從事人文與社會科學研究 碩士:
 1-5 具備跨領域、跨文化的策略知識以及人文社會的科際整合能力。
2. 使學員具有資料蒐集、資料清洗、資料運算與資料解讀之能力。 碩士:
 2-3 具有採集、調查與學術研究所需之語言、文獻與文本應用能力。
3. 強調將新科技運用至既有(或新創)資料之能力。 碩士:
 3-3 具有兼具傳承與應變的創建特質。
4. 將東亞文化以創新科技加以普遍性運用。 碩士:
 4-3 能夠懷抱開放、宏觀、前瞻的全球視野,並體認東亞文化的特色與價值,理性參與公共事務。
5. 能以大數據資料處理觀念處理東亞漢文政經之複雜變化趨勢。  

二、教學大綱
授課教師 邵軒磊
教學進度與主題

研究者使用各種數位工具對人文經典或現今社會現象做研究,將幫助於研究者能理解大量典籍之意義,並為未來更進一步之深入理解打下基礎。諸如詞頻分析(word frequency analysis)、共現詞研究(co-word research)、主題分析(topics analysis)等等觀念。因此本課程將教導修課學員使用前述方式,對已有或特定未領域之文獻做出分析。本課程將直接使用數位工具,將作為補充教學時使用R語言,但同學亦可使用自身熟悉之程式語言。課程要求方面,使用「問題解決教學」(Problem-Solving Teaching)、做中學(doing by learning)鼓勵學員就既有熟悉資料以數位方式做出輔助分析,再配合自身專業學養做出解釋。

(本課程為大碩合開之進階課程,學員限修資格為修習過「統計相關課程」或「任何一種程式語言」,或有特殊原因可口頭說明經指導老師同意後修習。)

週次、教學內容

一、課程簡介、分組與評分要求

二、數位人文導論:資料分析、文字探勘、知識系譜

三、資料分析基礎理論與實做(一):數值化資料

四、資料分析基礎理論與實做(二):列表與陣列分析

五、資料分析基礎理論與實做(三):時間序列

六、文學與經典中的文字探勘、工具與實做(一):文字資料整理、結構化

七、文學與經典中的文字探勘、工具與實做(二):資料清洗

八、文學與經典中的文字探勘、工具與實做(三):資料分詞、實做與相似

九、學期報告期中分享週

十、資料庫與取用與實踐(一):師大校內資料庫

十一、       資料庫與取用與實踐(二):其他資料庫

十二、       資料分析工具與應用(一):樣本分群及其應用

十三、       資料分析工具與應用(二):主題關聯分析及其應用

十四、       資料分析工具與應用(二):趨勢預測及其應用

十五、       期末報告寫作與分享(一)

十六、       期末報告寫作與分享(二)

十七、       期末報告寫作與分享(三)

期末報告繳交週
教學方法
方式 說明
講述法 由授課教師依照課本,對課程相關內容做出講述。
討論法 在講述的同時,要求學生發表感想、就相關議題辯論討論、提出挑戰,用以調和上課氣氛,集中注意力。
問題解決教學 在講述過程中,穿插影片與使用線上教學群組,用以強化學生記憶與回答學生問題。
實驗/實作 上課中將使用實機(公用電腦或學員自身筆電)具體實做
媒體融入教學 使用軟體與媒體輔助教學。
專題研究 製作「數位人文與社會科學研究專題報告」
評量方法
方式 百分比 說明
作業 60 % 將安排數次作業。如缺繳作業兩次以上,將不予及格。
成果展覽 20 % 期末繳交成果(以專題呈現形式,詳情於課堂中說明)。
其他 20 % 教師依照學員參與程度,綜合評量
參考書目

李仁鐘,R語言資料分析:從機器學習、資料探勘、文字探勘到巨量資料分析 [第二版](台北:松崗,2017

Jim Georges, Jeff Thompson and Chip Wells, “AppliedAnalytics Using SAS Enterprise Mining,” (California: SAS, 2010)

簡禎富, 許嘉裕,《資料挖礦與大數據分析》(台北:前程文化,2014

邵軒磊,〈政治模擬研究法初探:以戰略三角理論之檢証為例〉,《全球政治評論》,第53期,20161月,頁153-174

邵軒磊,《關係平衡理論與資料庫實證初探--回顧釣魚臺事件之中日互動》,《東亞研究」,471期,20161月,頁1-37

項潔編,《數位人文:在過去、現在和未來之間》,翁稷安,Tani Barlow,鄭文惠等著,(台北:台大,2016年)

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