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        焦點新聞

        更新日期:108年1月15日

        臺大特色課程系列報導—經濟系「資料科學與社會分析」學士班跨域專長

        隨著科技發展與社會需求的變動,傳統的領域學門間的界線,越來越模糊,而當代社會面臨的問題,也常需要透過跨領域的新思維、新方法、新工具來解決。「資料科學與社會分析」學士班跨域專長旨在培養具備社會科學領域知識、與資料及量化分析能力之跨域人才。課程設計以本院各系專業課程為基礎,訓練學生對當代經濟、政治、社會等議題的分析與洞察力,再結合本院及跨院有關資料科學的核心課程,建立學生對計算機與程式應用的專長。通過此課程的訓練,學生將同時具備觀察問題、蒐集資料、分析資料、及解讀分析結果的能力,從而在數位資料日益豐富、演算工具日新月異的趨勢下,得以掌握先機,回應新時代的社會需求,解決新時代的社會問題。

        基此,本跨域專長針對社會科學院現有的課程進行跨系所整合,並將課程架構共分三個層級。

        一、 第一層級(Level 1)基礎共同課程:學生於大一時修習。目的在於培養未來學習所需的基礎學習能力,以及探索主修興趣。主要課程包含:

        1. 共同必修。
        2. 通識課程:寫作語文、溝通協調、媒體資訊素養、設計思考、美學與倫理等相關課程。
        3. 社科院學生另需修習社科院大一必修,含系所導論課程,如政治學、經濟學原理與實習、社會學甲、社會工作概論課程。
        4. 資料科學與社會研究導論課程:本跨域專長的必修課程。乃由本課程規劃、開設,目的在於介紹資料科學在社會科學各領域應用的最新發展、分析工具的介紹、以及各社會領域所關切的與資料科學相關的問題。

        二、 第二層級(Level 2)核心專業課程:以本院各系專業課程為主,培養學生專精的領域知識。學生至少修滿本院各系大二以上必修科目9學分課程,培養單一領域的核心知識。

        三、 第三層級(Level 3)跨域專長課程:加強社會科學院學生的資訊科學能力,強化各領域知識與資訊能力的結合應用,以提供學生把「領域知識」與「資訊能力」結合應用的機會與視野,培養未來的資料科學家。此層級課程可進一步分為如下三個群組:

        1. 計算機相關課程:分為資料結構與演算法(資料)、程式設計(程式)、商管程式設計(商程)等三個模組,讓學生得以選擇不同的專長能力。
        2. 跨域應用課程:以社會科學院各系所課程中、與資訊技術應用與量化分析相關的課程為主。利用既有課程,讓學生學習如何將各領域知識與資訊能力結合應用。
        3. 總整(capstone)課程:本跨域專長之重點課程之一,屬必修課程。是以實作方式,讓學生有機會應用此跨域專長所學,展現學習成效。

        本跨域專長不僅整合所有各系所相關課程,經濟系林明仁主任與新聞所謝吉隆副教授亦跨系所合作,開設兩門課程:一為本跨域專長之必修課「資料科學與社會研究」;二為107-1首開課程「社會科學程式設計」。

        「資料科學與社會研究」固定於上學期開設,107-1已是第二次授課,其中非經濟系同學占了三分之一左右。107-1首次開設之「社會科學程式設計」共有約七成非係屬經濟系學生。由此看出,本跨域專長雖開設僅一年多,卻已有足夠的吸引力,讓許多非經濟系,甚至非社科院同學修前來習第二專長。

        「資料科學與社會研究」主要是為銜接社科院系所的統計能力,尤其是協助學生學習獲取資料的方法(開放資料、網路爬蟲、Web API)以及理解資料儲存的格式與取用方法。此外,本課程亦邀請多位校內外、產學界的資料分析專家學者,講述其如何分別應用資料科學方法在心理學、經濟學、社會學、政治學等各個不同的領域,乃至於公共事務關懷等。

        相較於「資料科學與社會研究」重視產業案例,「社會科學程式設計」則著重Python程式語言教學,著重資料獲取、文本探勘和建模,延請專家均為程式設計教學的能手,包含來自臺大資工自然語言實驗室博士後研究員、QSearch臉書社群輿論服務公司、龍捲風社群輿論監控公司、GliaCloud人工智慧媒體整合團隊等的領域專家實際進行程式教學。除此之外,一改過去資訊科系程式語言訓練著重在程式語言的全面理解,此課程以人文社會科學著重在問題解決之面向出發,課程第一堂課便從「計數」開始,以解決問題的實用導向爲教學方式,透過實作學習程式語言。

        這兩門課程有以下特色:

        1. 全課程採用授課教師與外聘講師自編教材與實際案例教學
          為提高學生學習興趣並同時了解社會問題,故自主開發教材,各週分別以臺北市竊盜案、空污、Youbike開放資料應用、租屋可疑案件偵測、同婚/社運/政治人物/選舉輿情評估、tweet單人雙重帳號偵測、社群意識形態極化偵測等實例進行授課。
        2. 現場撰寫程式碼讓學生理解撰寫過程可能遇到的問題
          大部分的程式教學多為教師講解原理,但學生卻經常受困在自行撰寫過程,主因是在於直接講解原理經常容易疏忽「怎麼想到要怎樣寫」還有「產生錯誤要怎麼辦」。因此本課程在前四週課程均採現場從頭撰寫程式碼的方式進行授課,讓學生隨著教師學習如何查找問題解決的方法。
        3. 以作業設計、錄影、簡報檔等多種模式引導學生複習
          本課程除上課有簡報檔供學生複習外,每一個資料分析案例均有從頭開始寫起的撰寫過程錄影供學生複習。並嘗試調整課程作業形式,降低課程作業之挑戰性、以套用當週所學解決問題為主,以避免學生因過長的作業撰寫時間,而降低平日練習次數。九成以上學生均能在課後五天內成功繳交作業。
        4. 以線上資源進行課程互補並提供自我進階學習
          本課程授課內容著重問題解決,極力避免基礎的程式語言定義講授。這部分便以作業的方式,要求學生上線上平臺DataCamp完成單元的方式來達成。學生在操作過程,會受平臺課程互動的要求,需要逐步看懂程式語言邏輯的定義來完成任務。除此之外,對於部分同學理解能力較佳,本課程申請有DataCamp的教育帳號,讓學生免費學習線上128個課程單元(DataCamp每個月的訂閱費為756元)。

        • 經濟系「資料科學與社會分析」學士班跨域專長

          經濟系「資料科學與社會分析」學士班跨域專長

        • 「資料科學與社會分析」學士班課程架構共分三個層級

          「資料科學與社會分析」學士班課程架構共分三個層級

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