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人工智慧於壓力性損傷自動分級的可行性評估

為了解決台大計算機中心軟體下載的問題，作者鄭雁文 這樣論述：

背景：壓力性損傷（簡稱壓傷）為人體皮膚長期受壓力與剪力所導致的皮膚完整性受破壞的結果，由表皮發紅至深層組織損傷共分六級。醫療機構中由護理人員以人工檢視方式進行壓傷分級，作為健康照護品質管理的依據。然文獻指出護理人員分級正確率為57.7%~66.8%，為落實品質監控的正確率，仍有提升的必要性。近年來以人工智慧進行影像辨識之技術日益進步，以機器視覺協助護理人員自動辨識壓傷分級的可行性缺乏相關研究，引發本研究動機與目的方法：分為三個階段：第一階段網路蒐集壓傷圖片後以人工方式進行分級與修改；第二階段採用「Amazon Sage Maker」影像分類演算法進行壓傷分級自動辨識；第三階段將辨識結果正確率

與文獻中人工分級之結果（閾值為66.8%），進行比較，未達閾值時反覆三個階段直到正確率大於閾值。結果：總共進行三個回合之壓傷圖片蒐集、修改與演算法自動辨識。第一回合使用831張圖片，正確率為60.9%；第二回合新增及修改22張片與刪除14張圖片後，共839張圖片之正確率為66.4%；第三回合新增圖片95張，共934張圖片之正確率為75.8%。討論：結果顯示圖片數量增加與圖片修正與有助於人工智慧演算法於壓傷分級正確率的提升，表示其對於輔助護理人員進行壓傷分級的可行性。建議：能在臨床上蒐集大量壓傷傷口圖片進行人工智慧辨識，並延續此研究進行後續人工驗證，進而發展壓傷辨識行動應用程式系統輔助臨床醫護人

員、除了提供教學也可正確辨識壓傷傷口並記錄於電子病歷。關鍵字：人工智慧，壓力性損傷，影像辨識

探討國小教師應用APP教學之研究

為了解決台大計算機中心軟體下載的問題，作者謝婉玲 這樣論述：

本研究旨在探討參與行動學習之國小教師應用APP教學之情形及其對全國教學APP平台之使用意見。研究樣本以參與行動學習之國小教師為目標群進行滾雪球取樣，回收103份有效問卷，並佐以5名參與行動學習教師之訪談意見，得到以下結論：（一）多數國小教師具有下載APP的經驗，其下載管道較常透過其他教師或朋友推薦、自行至應用軟體商店下載等方式獲得軟體資訊。（二）其選用的APP以具有簡單、容易、可直覺操作，以及能讓使用者容易且快速地學習、瞭解、使用其中功能的特性。（三）在教學策略應用方面，目前國小教師的應用方式多以輔助傳統教學為主，多數教師認為應用APP教學能有助於達成其預定之教學成效。（四）對未來開發APP

的需求與期望，以能依教學需求量身訂作的「整合型教學APP」，依教師慣用的教學流程，整合與其教學策略應用相關之APP與多媒體教學元件，讓教師易於操作。（五）「全國教學APP市集」平台使用情形方面，多數教師曾使用過該平台，對該平台的規畫立意表示認同。但實際使用後，多數教師對於該平台感受「普通」。以現況而言，存在著規畫雜亂、分類不清、找不到適合APP的狀況，期能在管理上多一些精緻化的把關。