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 | 半 | 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。 |
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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。 |
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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。 |
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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。 |
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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) |
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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,2016年1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」,47卷1期,2016年1月,頁1-37。 |