Google 討論區的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

網頁設計手冊(下)：網站開發案例實作

為了解決Google 討論區的問題，作者高慧君,魏仲良 這樣論述：

　　●本書適用對象 　　1.內容針對學校市場所設計，中學生資訊課程參考用書。 　　2.一般讀者也可以學習，概念是可類推的自學書。 　　------------------------------------------------- 　　本書為《網頁設計手冊》的下冊，在上冊的部分，介紹使用Django來建立網站的基本16堂課程，就作者的教學經驗而言，對於初學者最重要的是有更多的不同案例來加強技巧的熟悉度，因此，作者為中學生在學校會接觸到的四個情境設計了四個相對較大型的主題網站，示範這些功能可以怎樣被實作出來，讓學習者參考。 　　----------------------

---------------------------- 　　●提供本書教學網址參考(內有與django有關的程式碼步驟)   joc.url.tw/ 本書特色 　　1.案例設計由簡單到複雜，每個案例依功能切割成6~7個子單元。 　　2.案例中所使用到的資料模型由一開始線上報修的單一資料模型，到最後線上教室跨多個不同的資料模型的應用。 　　3.案例間相似的功能有些會刻意以不同寫法來實作，提供不同的思考角度。

Google 討論區進入發燒排行的影片

線上社群發文之複合情緒分析

為了解決Google 討論區的問題，作者田家豪 這樣論述：

網路社群蓬勃發展有目共睹，已成為現代人生活的一部分。大多數人除了在其中閱讀他人文章外，也會透過發文抒發己見，甚至發洩情緒。因此，社群成員情緒的監測便成為管理者的重要課題之一。管理者雖可觀察討論區中的發文獲得相關資訊，但由於資料量過於龐大，上述方法不但曠日廢時，且準確性堪慮。因此，學者們便提出各種情緒偵測方法，分析討論區發文造成之情緒反應，以協助管理者早期發現並發展因應對策。前人研究提出之方法固然有效，但面對日益複雜的網路社群，仍有待改進之處。首先，相關研究經常使用正、負、中立等情緒做為分類標記，無法提供合理的分析結果。此外，前人研究已歸結出目前機器學習方式的三大問題: 分別是依賴大量訓練資料

、不同訓練導致結果不一致與推理過程的不透明。在運用器學習於情緒分析時，需有更精細的設計與考量。有鑑於此，本研究以發展更有效的情緒分析方法為目標，設計一套多維度情緒偵測方法-Dimensional Emotion Identification with Multi-BERT (DEIMB)。首先，我們採用考量人類感受之情緒沙漏模型(Hourglass of Emotions)來表示量化的複合情緒，讓文章標籤有更一致的定義，以提升情緒分析結果的解析度。為顧及更高解析的情緒維度，我們提出一套以Google BERT語意分析模型為基礎的情緒分析方法DEIMB。配合情緒沙漏模型，針對不同情緒維度分別建立

極性偵測模型與程度值偵測模型，最後再加以組合，以提供更具參考價值之複合情緒判別結果。為驗證提出方法之有效性，本研究以網路社群實際發文資料進行分析。經實驗結果發現，本研究提出方法能在情緒極性方面取得合理的準確率。此外，與傳統正負極性判別結果不同，研究之結果能提供更高解析複合情緒描述，有助於社群管理者深入了解發文者的心情。對於多維度情緒偵測而言，準確性雖不如預期，但具有較高的情緒解釋性，顯示此做法具有發展之潛力。

AI時代的教與學：探索學習新疆界

為了解決Google 討論區的問題，作者MichelleZimmerman 這樣論述：

　　這不是一本闡述AI技術的書籍， 　　而是寫給所有第一線的教育工作者，提供200個教學活動資源: 　　引領學生認識AI，學會與AI共處，並在未來創造超越AI的價值。 　　幫助老師用對AI，更聰明的工作，增進教學效能。   　　今天的學生，未來會和AI一起生活、一起工作 　　認識AI、應用AI的數位素養                                             　　是這一代孩子必備的關鍵能力！   　　科技巨擘微軟在美國西雅圖的指定旗艦學校 　　倫頓基督教學校（Renton Prep Christian School），

　　在2020年新冠病毒疫情全球大停課期間，吸引各地學校前往取經。   　　這所學校的遠距教學，為什麼成功？   　　倫頓校長蜜雪兒・齊默曼以實際教學經驗證明， 　　教孩子AI不等於學程式，是學「AI素養」 　　要培養的，是和AI共處的能力和心態。   　　將AI落實在教學現場，全書提供完整的AI教學應用指南， 　　幫助教師看見更廣闊的學習圖像， 　　了解AI能如何整合進既有課程、支持教師的教學與評量。   　　本書特別推薦給   　　⬤教育工作者： 　　深入了解AI的能與不能，並透過書中從幼兒園到高中涵蓋語文、數理、藝術、體育等

多面向課程活動範 例，看見科技能在何處介入課程，創造更好的學習與教學成果。   　　⬤家長： 　　了解AI對世界帶來的革命性改變，及洐伸的倫理道德議題，並看見孩子未來可能面臨的就業與生活環境，在平日的3C使用行為中，帶領孩子思考數位時代的隱私權、控制權、網路霸凌等議題。   　　⬤科技教育產業工作者： 　　充份理解教育的本質，當科技導入課堂，除了技術發展，在應用服務面向上，該如何支持教師教出可貴的人性。   　　孩子的處境：科技加速社會的變動，無法預測的未來   　　AI已進入各行各業，大幅改變未來職場樣貌-- 　　皮克斯動畫工作室已是AI企業，

　　AI也能協助空軍提早辨識敵機， 　　醫學領域的AI應用不斷突破。   　　現在的孩子在未來的職場， 　　該如何創造超越AI的價值、擴大人類獨有的特質？ 　　怎麼學才能保有以下不同於AI的人性？ 　　1.學習的跨域遷移 　　2.創新 　　3.好奇心 　　4.同理心 　　5.情緒力 　　6.人際關懷 　　7.批判性思考   　　教育工作者的責任：幫助學生為變幻萬千的未來做好準備   　　帶領孩子在充滿AI的未來邁向成功，形成與AI共處的能力： 　　1.恆毅力 　　2.思考有彈性、具思辨力 　　3.具備試誤的勇氣，並能

從錯誤中學習 　　4.為真實的問題設計有創意的解決方案 　　5.承擔社會責任、與他人合作   　　科技工具如何「支持」課程，協助教師教出面向未來的能力？   　　課程應用AI的迷思破除   　　教室不是硬體的軍備競賽，而是重新釐清學生的學習目標。 　　學生不是依賴機器的失能者，而是更能展現人性特質的負責、關懷與同理。 　　AI進入課堂，為的是幫助學生成為： 　　1.有能力的學習者 　　2.數位公民 　　3.知識建構者 　　4.創意溝通者 　　5.全球合作者   　　讓AI為教師賦能，而非成為新的負擔   　　認識AI的能力

，讓科技「支持」教學，而非「支配」課程，教師就能更聰明的工作。   　　AI能幫助教師： 　　1.進行課堂的即時診斷，在正確的時機介入學生的學習，提升學生的學習表現-- 　　能讓班級測驗及格率從65%增加至85%的AI課堂應用是什麼？   　　2.打破距離限制，創造人際學習的體驗，提高學生參與學習的動機與深度-- 　　什麼樣的線上討論工具，能讓討論區的互動貼文數增加800%、大幅提升學生的參與度？   　　3.讓機器學習和自動人接管重複性的教學任務，教師更能專注發展高層次的教學-- 　　能讓教師能減少20%作業、試卷的閱卷量的AI工具又有哪些？  

　　四大專欄快速認識與應用AI   　　專欄1、了解AI 　　幫助AI初學者深入理解書中內容的來龍去脈，也可提供專業人士進階閱讀。此外，也提出一些與AI有關的問題做深度思考。   　　專欄2、具體範例   　　針對書中主題提供實際可行的具體教學方案，幫助讀者有效運用在課堂教學與日常學習之中。   　　專欄3、教學資源 　　書中整理許多AI教學資源，可提供教育工作者自我充電之外，也能彈性運用在課堂教學中，開啟學生對AI的視野。   　　專欄4、思考AI 　　針對書中議題提出一些有待討論的問題，目的在讓讀者暫停閱讀，花點時間思考、印證經驗，並嘗試提出

自己的解答。   本書特色   　　特色1、沒有艱澀技術，如實呈現課堂AI應用成功案例 　　從閱讀課、數學、科學到藝術、音樂與體育課， 　　AI都能在學生學習過程中進行診斷， 　　幫助教師在1對多的課堂及主觀評量的科目，達成差異化教學的目的。   　　書中分享大量的AI工具，沒有艱深技術理論， 　　呈現的是技術應用在課堂的面貌，如何為師生的教與學增能。   　　特色2、200個教學活動資源，搭配作者使用心法 　　作者擅長使用網路資源引導學生學習， 　　200個影片、媒體網站、部落格文章的教學資源， 　　書中詳盡說明教學使指引，並免費提供

下載。   　　特色3、思考AI為世界帶來的影響 　　教會學生與AI共處的能力，透過課堂上的提問，能引領學生思考AI，如： 　　Q ：好機器人和壞機器人的差異？ 　　Q：機器學習的方式和人類學習的方式有什麼不同？ 　　Q：什麼是人類獨有而機器人做不到的事？ 　　Ｑ：在適當環境下， 機器能在哪些事情上做的更好？   各界好評   　　教育部資訊及科技教育司司長 郭伯臣  　　桃園市副市長、前桃園市教育局長 高安邦 　　台灣微軟公共業務事務群總經理  潘先國 　　成功大學資工系教授 蘇文鈺 　　東吳大學巨資管理學院學程主任 胡筱薇 　　

建國中學資訊科教師 王鼎中 　　高雄教育局國教輔導團高中團自主學習專案教師 葉士昇 　　資訊教師社群「教育噗浪客」發起人 洪旭亮(阿亮校長) 　　新北市新泰國中數學老師 劉繼文   　　高雄旗山國小校長、微軟全球創新菁英教師 李紋勝 　　翰林教育科技 董事長暨總經理 陳威任

中文社群文本預測評價分數：以PTT美食板為例

為了解決Google 討論區的問題，作者謝忠穎 這樣論述：

評價對於消費者做出的消費決策有很大的影響。以選擇餐廳為例，消費者常在Google地圖上進行搜尋，參考評價分數後做出決定。但基於某些因素，評價分數可能無法顯示真實評價，反而是評論內文常常更能反映評論者的真實回饋。此外，高度集中於單一評價平台，可能產生平台壟斷或是遭遇其他商業手法干預少部份評價分數的情況。在社群媒體蓬勃發展的現代，擁有各式主題討論區的內容論壇類社群，雖然不一定有直接的評價分數，對於消費者的購物決策卻具有相當的影響力。本研究蒐集中文內容論壇社群媒體(PTT美食板)之討論文章，利用文本情感分析的方法，進行地圖平台(Google Maps)之評價分數預測。關於中文文本情感分析，使用了直

接進行中文分析和翻譯為英文後再進行分析兩種方法並觀察討論各自成效。比較不同時間區間和數量的文本資料，進行156間Google地圖上的餐廳進行評分預測，與其Google評分之MAE值為0.45。在預測結果與Google評分差距較大的項目中，高比例地觀察到有來有往、正負對立的Google評分和文章內文情感傾向。針對各評分值，其對應之預測評分與誤差值亦被觀察整理，發現高Google評分者與本研究方法預測之評分較為接近。