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大科學：從經濟大蕭條到冷戰，軍工複合體的誕生

為了解決科學的內涵的問題，作者麥可．西爾吉克 這樣論述：

一段被遺忘的歷史，軍工複合體的誕生， 從原子彈到核能發電，從太空設備到網際網路， 「大科學」的追尋成就了科學？還是毀壞了科學？ 普立茲獎記者揭露一段政治與科學交織的歷史。   　　這是一段被遺忘的歷史。從原子彈到登月計劃，從探測太陽系外的宇宙，到深入微觀尺度的原子，這些都是「大科學」的產物，至今引導著產官學界的合作。   　　「大」，不是一個誇張的形容詞，而是特指一九三○年代開始，科學界從人員編制、經費投入、儀器尺寸等各方面，皆往鉅型化發展的趨勢。   　　居禮夫人時代的科學，往往由一位科學家，搭配兩、三位助理進行，到一九三○年代之後，一個實驗室可能包括數十名科學家，甚至成長為上千名專家的

社群；實驗設備從小到可以放在「掌上」或「腿上」，大型化到好幾棟建築物才能容納得下，甚至巨大到變成「地景」的一部分；經費也不再是一所大學能夠承擔，而是需要傾國家之力，再加上工、商業界的巨頭。   　　是誰創造了新的合作模式？是誰開始追求「大」儀器？答案是，厄尼斯特・勞倫斯（Ernest Lawrence）。   　　他是諾貝爾物理學獎的得主，也是迴旋加速器的最初奠基者。他顛覆了科學家的傳統形象，發展出經營管理者的領導才能，還不拘領域，廣納技術人員。他在經濟大蕭條時代贏得資源，更讓「大科學」在二次世界大戰（加入曼哈頓計劃），以及戰後隨之而來的韓戰和冷戰裡，成為科學界、政治界和文化界的新典範。  

　　在「大科學」新典範下，政府（特別是軍事單位）成為經費最大來源，工商業也逐漸影響學術界。科學家如何反省自身角色的改變？科學還是單純追求自然界真相嗎？還是科學界也需要從商業競爭當中，謀取自身利益？對「大科學」的追尋，究竟成就了科學，還是毀壞了科學？科學家如何成為政治裡的科學家？政治圈又如何因為科學社群的介入而改變？   　　無論是褒是貶，勞倫斯創造了我們身處的世界，大科學是我們的進行式。   　　＠厄尼斯特・勞倫斯的時代   　　厄尼斯特・勞倫斯能夠在經濟大蕭條時代，說服研究基金會（例如：洛克斐勒基金會）投入鉅資，也能夠招募各方而來的人員，打破學科界線，打造勞倫斯風格的實驗室，不論是工程師或技

術人員，只要有才能，都能在他的實驗室找到一席之地。最後，這樣的實驗團隊，還在世界各地複製，從美東到歐洲，都可以看到勞倫斯將迴旋加速器帶到世界各地的影子。他認為，與其視科學儀器為機密，不如幫助各實驗室打造迴旋加速器，加速讓高能物理的版圖變成科學界的常規。   　　勞倫斯啟動的迴旋加速器知識王國，不到二十年，加速器從11英吋進展到184英寸，用巨大的儀器探索微觀粒子的奧秘。在經濟大蕭條的時代，勞倫斯有能力說服金主，投入鉅資。接著在二戰時，勞倫斯加入著名的「曼哈頓計劃」，與各座山頭合作，研發原子彈，打造軍工複合體的雛形。戰後，美蘇和平對峙的冷戰時代，依然能持續獲得軍方贊助，成為軍備賽局裡關鍵性的毀滅

力量。   　　＠厄尼斯特・勞倫斯的爭議，以及他與歐本海默   　　核子工業除了引發道德難題，讓世人思考投注武器研發的正當性，核子力量也應用於醫界放射性療法（與他弟弟合作），和工業界的核能發電。究竟「大科學」本身即有為了取得軍方資源，而內建的不道德性？或者，「大科學」因為軍方介入而具備有利的發展條件，當轉移到其他領域，例如：網際網路（Internet），能創造出未來的榮景。   　　勞倫斯是貢獻卓著的科學家，也是極具爭議性的人物。他所開啟的迴旋加速器研究，每次有了新發現，都會引發新一輪的疑問，而這些疑問又必須有更大、功能更強的機器才能回答。這種不斷掠取更多資源的追尋，讓人質疑：為何不去專注與人

類生活更相關的科學研究？   　　另外，他在冷戰「麥卡錫主義」狂潮侵害美國學術自由的時候，並沒有挺身捍衛。他也因為熟知募款技巧，而在冷戰時期，不斷規劃出更大的計畫；他相信計畫夠大，才夠有吸引力。他還在各方試圖推動「禁核試」的浪潮中，持續追尋核子武器的研發，選擇成為物理學界的少數方。   　　一般人提到核子工業（原子彈），多會聯想到歐本海默。歐本海默最有名的，是以人道關懷，說出「後悔身為科學家卻製造出殺人武器」的一番話。勞倫斯卻支持核試，他認為，只有繼續核試，人類才有可能有「乾淨」的核彈，不論這個主張是樂觀的天真，或是政治說詞。兩位不同立場的人原先是好友，只是歐本海默為人所知，勞倫斯卻被逐漸遺忘

。本書即是為了打開我們的另一隻眼，看見故事的另一半。   　　歐本海默雖受人敬重，但，是勞倫斯，他所創新的實驗室合作模式，改變了科學的內涵，以及科學和國家、產業界之間的關係。當因爲各界質疑，使得軍方逐漸淡出科學事業，商界和產業界填補了這樣的空間，成為下一波矽谷產業的推手。   名人推薦   　　張國暉（台大國家發展研究所） 　　專文推薦 　　 　　科學專業審定 　　劉怡維（清華大學物理系教授） 　　 　　林敏聰（台大物理系特聘教授 / 科技部政務次長） 　　沈榮欽（加拿大約克大學副教授） 　　陳方隅（「菜市場政治學」與「US Taiwan Watch 美國台灣觀測站」主編） 　　蔡榮峰（國防安

全研究院政策分析員） 　　顏擇雅（雅言文化發行人） 　　劉怡維（清華大學物理系教授） 　　推薦   各界推薦   　　這是一個史詩級的故事，伴隨著人類的悲劇和人類的勝利，作者以其專業，完成了一部傑作！——Richard Rhodes，歷史學家，曾獲普立茲獎   　　一反過去從歐本海默的視野來談原子彈的主流敘事，作者從故事的另一個主角、也就是厄尼斯特・勞倫斯的角度，讓我們重新省思這段科學的追尋，並特別描繪人類歷史從「小科學」走到「大科學」的轉變。——George Dyson，科學與技術史學家   　　愛因斯坦獨自坐在伯恩的專利局，就提出了改變世界的相對論。對比當代，許多基礎研究卻都仰賴龐大的預算

、眾多的人員和精密的儀器。我們的科學是如何變成「大科學」？作者從科學社群內部，刻畫了這一關鍵轉變。——Mario Livio，天文物理學家

科學的內涵進入發燒排行的影片

我國高中地球科學課程發展之研究

為了解決科學的內涵的問題，作者程膺 這樣論述：

本研究旨在探討1970年代以來，我國高中地球科學課程發展的內涵與演變，藉以了解高中地球科學課程近50年目標、架構及內容的轉變及影響課程發展的因子，期望對我國高中地球科學教育未來發展，產生實質的幫助。為提升研究品質、確保價值中立，本研究採用歷史研究法、文件分析法及半結構式深度訪談法收集相關資料，相互比對、交叉檢證，以了解我國高中地球科學課程發展完整脈絡，探究並還原課程發展過程政策決定面及教學實際面的真實景況，藉以提出建議為日後高中地球科學課程發展之參考。本研究發現地球科學內容重在生活實踐，是一門培養學生素養最佳課程之一。然而因為課程發展較晚、且內容複雜，師資培育不易，再加上地球科學非聯考傳統考

科，而近來教育改革下，課程更有簡單化的趨勢。在主客觀相對不利條件下，高中地球科學在學校有不被重視的疑慮。越來越多證據顯示，如氣候暖化等全球變遷已嚴重威脅人類生存環境，地球科學知識將愈形重要。研究者建議政府應提供更充足的經費，以發展在地化地球科學課程及更具前瞻性的課程內容，同時確立國小至高中各階段課程目標，避免疊床架屋以深化地球科學教育之成效。基於地球科學課程複雜師資培育不易，為培養全方位的師資，建議原設有地球科學師資培育的大學開放師培生互相選課，以彌補各校課程資源不足外，更應成立國家級師資培育機構以落實師資培育及最終師資養成任務，同時肩負在職師資專業成長之職任。教科書是教師教學重要依據，研究者

建議鼓勵地球科學教師自編教材，以落實因才施教及課程在地化、生活化之目標，更建議開放審定本的同時，教育部重新編定部編本提供各校選擇。關鍵字：科學教育、地球科學、典範轉移、教育政策

超圖解資料科學 ✕ 機器學習實戰探索：使用 Python

為了解決科學的內涵的問題，作者陳宗和,楊清鴻,陳瑞泓,王雅惠 這樣論述：

　　資料科學、機器學習是近來最夯的關鍵字, 所引發的學習熱潮從未間斷。然而初學的你只要稍微上網搜尋可能會發現, 資料科學涉及的領域實在超～級～廣, 包括 AI、機器學習、程式設計、資料視覺化、數學、統計...等等, 一拖拉庫的名詞都與資料科學沾上邊；相關書籍更是不少, 各書的切入點明顯都不一樣, 卻都一致高喊「我帶你學資料科學！」讓初學者看得更花了, 對於如何入門愈來愈沒頭緒...   　　這麼雜到底怎麼學？AI、統計、Python / R 程式語言...通通碰過一輪？   　　先看完這本書再說！與其雜亂無章東學西學, 本書大聲告訴你：「資料科學沒那麼複雜！」, 只要跟著書中精心設計的「資

料科學 5 步驟」：   　　問個感興趣的問題 → 資料取得 → 資料處理 → 探索性資料分析 → 機器學習做資料分析   　　「記牢」、「做熟」這 5 步就夠了！   　　[鐵了心就是要你會！利用 Colab ✕ Python 反覆操演]   　　在各步驟中, 我們會帶你用 Colab 免費雲端平台以及 Python 這個超夯工具動手操演多個資料科學經典案例, 讀者可以從過程中逐步吸收資科科學乃至於機器學習各階段要處理的「眉眉角角」。   　　要是做過一輪還不熟沒關係, 我們換個範例多 run 幾遍！幾輪下來一定會對資料科學的內涵更加清晰, 也會對機器學習在其中所扮演的角色有更深刻的認識！

  　　[圖解爆棚, 隨便翻閱都有感]   　　更棒的是, 學習資料科學、機器學習免不了會碰到許多看起來很難懂的數學公式, 實作時也得學習各種陌生的 Python 語法, 為此作者特別在書中設計大量插圖, 協助你有效率地理解內容；而每一章最前面的「學習地圖」更可以幫你隨時掌握學習脈絡, 有這些超圖解的「加持」, 讓你遇到再複雜的概念也不怕！   本書特色   　　★ 精心設計豐富插圖, 每一頁都有感！  　　★ 零數學公式、統計符號, 輕鬆學會資料科學、機器學習！ 　　★ 用最夯的 Colab + Python 動手實作 　　★ 機器學習實戰演練：線性迴歸分析、KNN 分類、K-Means 分

群... 　　★ 範例滿載！一次不熟換個範例多 run 幾次保證讓你會！

STEM課程元素融入阿美族文化之研究

為了解決科學的內涵的問題，作者孫志強 這樣論述：

本研究目的在於探討阿美族生活文化之傳統技藝與生活智慧中，所蘊含的STEM（Science、Technology、Engineering、Mathematics）知識，藉由科學探究方式進行教學。在阿美族的生活文化課程中利用部落之傳說、長老們生活智慧介紹阿美族傳統技藝應用及使用方法，並切入STEM各項目的探究，提出科學實驗假設與實驗設計，並進行各項變因研究，最後整理實驗結果與進行報告分享。研究對象為花蓮縣某地區國小三到六年級學生，共33位（男14位，女19位）。以量的研究方法為主，質性研究為輔，透過資料分析了解學生學習成果。教學課程內容根據ADDIE教學設計模式，分析教學者需求與學習者程度，經設

計與開發課程後進行教學，教學採營隊方式為主，為期二天，教學時間為每天六節課，共12節課，共三大主題。每主題有四堂之課程，最後評鑑學生學習成果。研究結果發現：一、阿美族傳統文化技藝中具有STEM課程之元素。二、透過ADDIE系統化教學設計模式開發本研究之課程是可行的。三、在「科學學習態度量表」方面，經成對樣本t檢定分析結果顯示（t=1.69,p>.05），學生在教學前後在學習態度上並無明顯差異；在「科學學習態度量表」方面，經單因子變異數分析（ANOVA）結果顯示，在性別、身分別、年級與參加營隊與否四個面向，在學習態度上並無明顯差異。四、根據學生訪談紀錄、教師教學觀察、教師省思札記可以發現：（一）

以學生為中心的鷹架教學模式，特別適合原住民學生對科學知識的學習。（二）本STEM教學模式的團隊合作學習策略，可以提升學生學習樂趣。（三）原住民傳統文化技藝活動能誘導學生對科學的探究學習。