軟體工程課程的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Arduino程式教學(常用模組篇)

為了解決軟體工程課程的問題，作者曹永忠,許智誠,蔡英德 這樣論述：

　　面對越來越多的知識學子，也希望成為自造者（Make），追求創意與最新的技術潮流，筆著因應世界潮流與趨勢，思考著「如何透過逆向工程的技術與手法，將現有產品開發技術轉換為我的知識」的思維，如果我們可以駭入產品結構與設計思維，那麼瞭解產品的機構運作原理與方法就不是一件難事了，更進一步我們可以將原有產品改造、升級、創新，並可以將學習到的技術運用其它技術或新技術領域。 　　本系列的書籍，因應自造者運動的世界潮流，希望讀者當一位自造者，將現有產品的產品透過逆向工程的手法，進而瞭解核心控制系統之軟硬體，再透過簡單易學的Arduino單晶片與C語言，重新開發出原有產品，進而改進、加強

、創新其原有產品的架構。 　　本書是「Arduino程式教學」的第二本書，主要是給讀者熟悉Arduino的屠龍寶刀-周邊模組。Arduino開發板最強大的不只是它的簡單易學的開發工具，最強大的是它豐富的周邊模組與簡單易學的模組函式庫，幾乎Maker想到的東西，都有廠商或Maker開發它的周邊模組，透過這些周邊模組，Maker可以輕易的將想要完成的東西用堆積木的方式快速建立，而且最強大的是這些周邊模組都有對應的函式庫，讓Maker不需要具有深厚的電子、電機與電路能力，就可以輕易駕馭。 　　本書介紹市面上最完整、最受歡迎的37件Arduino模組，讓讀者可以輕鬆學會這些常用模組的使用方法，進而

提升讀者Maker的實力。  

軟體工程課程進入發燒排行的影片

基於強化學習代理人架構之 AI-FML 人機共學模式建構

為了解決軟體工程課程的問題，作者黃勝揮 這樣論述：

近年來隨著科技日新月異以及網際網路蓬勃的發展，資訊科技結合教育越來越受到重視，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術開始出現在我們的日常生活以及資訊教育學習中。本論文結合機器學習(Machine Learning, ML)、模糊標記語言(Fuzzy Markup Language, FML)及腦機介面(Brain-Computer Interface, BCI)技術，分析受試者於音樂欣賞及英語聽力測驗當下的情緒反應，並運用機器學習技術包括: 粒子群聚最佳化(Particle Swarm Optimization, PSO)、深度神經網路(Deep Neural

Network, DNN)及適應性模糊類神經網路(Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System, ANFIS)等學習與最佳化受試者的情緒分類。接著，本論文基於人機共生(Human-in-the-Loop, HitL)的概念、人類智慧(Human Intelligence, HI)、機器智慧(Machine Intelligence, MI)及知識本體論(Ontology)架構應用於學生學習領域以分析學習者學習成效。在學生學習的階段，學生與代理人進行互動，同時代理人收集學生學習資料儲存至雲端。基於中研院開源軟體中文斷詞及詞性標注(Chinese K

nowledge Information Processing Tagger, CKIP Tagger)系統及臉書開源軟體快文向量模型(fastText)，並以略詞模型(skipgram)訓練詞向量表示法(Word Embedding)，本論文將實際教學場域學生學習資料，使用自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術分析學生智慧文字標記之量化與質化結果，再分別以人類智慧及機器智慧評估學生學習溫度，協助教學場域教師教學與學生學習，達到人機共學的目標。再來，本論文分析導入智慧文字標記前後參與學生的學習溫度變化，從實驗結果得知，本論文觀察大部分學生的學習溫度

趨勢逐漸上升，此外，在學生期末回饋結果分析上，學生對於此模式有正面的回饋。最後，希望本論文實驗方法與結果有助於未來推廣大學學生AI-FML人機共學模式及做為場域驗證之參考。

學習物件導向系統開發的六門課

為了解決軟體工程課程的問題，作者曹永忠,許智誠 這樣論述：

　　系統分析是國內資管與資工科系在大學時，必修的課程，其目的是希望學生在修完課業後，能自行針對不同的系統需要，執行必要的分析與設計，並利用建立模型，跟客戶與接下來的程式師做進一步的分析確認，然後使用常見的架構來實作模型，以提高實作時成功的機會，同時在實作的過程中，因為有多位程式設計師的參與，所以如何使大家寫程式的方式能有一致性，以利往後的程式維護。最後當然要將程式好好的測試一番，如此才能有成功上線的可能。 　　成功上線是一個軟體在一開始開發時的唯一目標，可是卻是在系統分析的課程中最被忽略的目標。 　 　　曹永忠博士在台灣的軟體業服務多年，具有充足的軟體實務成功經驗，本書運

用範例展現在這序列的發展中所會遇到的許多棘手的問題，並使用範例來說明解決這些棘手問題的原則，我們希望這個拋磚引玉的書本能夠給讀者許多啟發，並能夠使讀者對發展軟體系統的實務更快上手。 　　如果你是自詡為資管或資訊專業的人，卻連一個頗具複雜度的軟體案例都沒做過，那麼讀完本書的例子，並動手畫書中的模型圖，至少就能獲得一個製作夠複雜軟體專案的經驗。

運用翻轉教學於職能治療實習學生在臨床專業核心課程之學習成效研究

為了解決軟體工程課程的問題，作者陳薰瑩 這樣論述：

本研究旨在探討透過翻轉教學（flipped teaching）學習職能治療實習學生臨床專業核心課程，並經由課堂上的互動討論，提升學生的學習動機與學習成效，及對教學方法滿意度之相關探討。本計畫採用準實驗研究法，以中部某大學附設醫院復健部職能治療組實習學生為研究對象，實驗組將臨床專業核心課程融入教學影片中，在實際課堂進行前須完成影片觀看，而控制組則以傳統教學方式進行。每周一堂課共為期八周。實驗教學採用「直接觀察操作技能評量表（Direct Observation of Procedural Skills, DOPS）」、「核心課程知識面/治療技術面學習成效評量」為量化研究工具，再輔以質性研究工具

「學生滿意度與翻轉學習自我回饋單」、「實習學生臨床教學紀錄表」加以分析，以輔助樣本之不足。自變項為教學方式，探討實施不同的教學方法融入職能治療實習學生臨床核心課程之影響。依變項為透過不同教學方法，臨床實習學生在核心課程內容學習成效的變化並以統計方式進行統計考驗。依據研究目的，獲致研究結果如下：壹、在統計分析之下，翻轉教學融入專業核心課程後，實驗組與控制組在知識面學習成效上統計考驗結果未達顯著差異，表示對成績影響有限。但實驗組的後測平均數仍略優於控制組，顯示實驗組在接受翻轉教後，整體在臨床專業核心課程知識面學習成效仍具有影響力。貳、在統計分析之下，翻轉教學融入專業核心課程後，實驗組與控制組在治療

技術面學習成效統計考驗結果未達顯著差異，表示對成績影響有限。但實驗組在「直接觀察操作技能評量表」成績表現上仍略優於控制組，顯示實驗組在接受翻轉教學後，在臨床專業核心課程治療技術面學習成效部分仍具有影響力。參、透過翻轉教學能提高學生課前課後學習自主性，課中討論過程也能觀察學生對於主題的參與度與投入，是未來臨床教學不錯的選擇。加以強調翻轉影片內容編排豐富性與嚴謹度，對於學習成效必有所助益。