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國立臺南大學 數位學習科技學系碩士在職專班 黃意雯所指導 蘇于珊的 探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例 （2022），提出google工具應用關鍵因素是什麼，來自於認知師徒制、數位學習、學習成效、學習滿意度、自主學習行為。
而第二篇論文國立臺北大學 法律學系一般生組 曾淑瑜所指導 邱云莉的 人工智慧之刑法相關議題研究 （2021），提出因為有 人工智慧、法律人格、容許風險、自動駕駛、兩難困境、智慧醫療的重點而找出了 google工具應用的解答。
最後網站3. Google雲端工具&AI應用 - 育將電腦工作室則補充：3. Google雲端工具&AI應用 · 致力企業服務自動執行，提昇工作效率 · 只要輸入「Google表單」，接下來交由「Google Apps Script」觸發Line、Google日曆、Google試算表、Mail ...
比別人快一步的 Google 工作術：從職場到人生的100個聰明改造提案
為了解決google工具應用 的問題，作者電腦玩物站長 這樣論述：
本書由台灣最懂 Google 工作技巧的電腦玩物站長 Esor ，集結他實際改造工作流程的方法，用100個以上的具體案例，解決你在職場與生活中一定會遇到的低效率難題，透過超級改造成為高效能的人。本書特色：1. 以如何在職場與生活中「節省時間」、「提高效能」的真實案例出發，每一個解決提案會具體告訴你可以節省多少分鐘？加快多少倍速度？2.一步步教你如何改造， 學會不在瑣事上浪費時間，學會更精簡更有效的步驟，你個人與團隊自然就會高效率。3. 無論是單槍匹馬的職場工作者，或是負責團隊的主管，還是常常需要溝通合作的SOHO工作者，都可以在本書中，找到解決你在工作上面對的大量雜務、冗長
溝通、重複動作等等問題的方法。4. 「聰明」工作，優先於努力工作，書中將大量教你如何自動化工作？如何利用 Google 智能系統？如何減少工作步驟？等等你可能從來沒有想過的聰明工作技巧。5. 電腦玩物站長 Esor 是台灣最知名的 Google 工作方法研究者、推廣者，不僅有大量獨創的 Google 工作技巧文章，所開設的 Google 雲端辦公室課程也場場爆滿。新書簡介：新的時代， Google 的圍棋 AI 打敗世界上最聰明的棋手，這不是機器的勝利，而是告訴我們，善用機器來幫助我們更有效完成工作的時代來臨了。智慧工作方法將會無孔不入的入侵我們的辦公室，無論 Google、 微軟、Adobe
或是 Apple ，都開始利用人工智慧來幫助我們的工作流程改進，而 Google 又是其中走在最前端的示範者。所以身為一個新時代的工作者，想要改變你的工作效率、提升職場效能，讓你輕鬆工作，卻可以獲得比別人還要多的工作回饋，那麼一定要學會的就是活用 Google 的工作技巧。由電腦玩物站長 Esor 撰寫的這本書，要從務實的 100 個職場與生活案例出發，作者親身經驗、研究與實證過的辦公室工作流程改造，轉化成一個一個你會遇到的真實問題，在書中一一幫你找到「比別人更快一步」的解決辦法。要提早下班、要有效完工作、要成為高效能的人，方法無他，就是做任何事情都可以「比別更快一步」，這本書就是要教你這樣
的技巧！
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探討認知師徒制融入數位學習之學習成效及自主學習行為-以醫放系實習生學習上腹部超音波病灶辨認為例
為了解決google工具應用 的問題，作者蘇于珊 這樣論述：
近幾年，受到疫情的影響使得數位學習在教學領域上的應用愈來愈普遍，數位學習運用在醫學領域相關課程的學門逐漸受到重視。醫院放射科的超音波技術非常重視實作經驗及影像辨認，一向使用師徒制的方式來進行教學，每位實習生所遇到的病灶量與質有差異，且學習過程缺少了反思和探索。因此本研究運用融入認知師徒制之數位學習來進行上腹部超音波病灶之教學，以到醫院實習的醫放系22位實習生為研究對象，希望能藉此提升實習生辨認超音波病灶的學習成效、並探討其學習滿意度及自主學習行為。結果發現運用數位學習上腹部超音波的方式確實能夠提升實習生辨認超音波病灶的學習成效，且整體學習滿意度頗佳，自主學習能力也有提升學習滿意度及自主學習之
間具有顯著相關，且學生的自主學習能力與專題報告也呈現顯著正相關。建議臨床教師推動數位學習融入超音波實習課程，可採用同步線上課程和非同步線上課程的搭配方式及利用線上討論和通訊軟體提供互動活動，未來研究可融入自主學習策略於教學探討對學生自主學習行為和能力的幫助。
人工智慧之刑法相關議題研究
為了解決google工具應用 的問題，作者邱云莉 這樣論述：
「人工智慧」係指擁有類似人類智慧的電腦程式，透過電腦的發明、網際網路的盛行、人類神經細胞的分析與仿造等，人類的智慧得以在機器上重現且漸趨完整。尤其在大數據及深度學習出現後，再次將人工智慧發展推向另一波高潮，惟在新技術問世後，許多問題即陸續接踵而來。而人工智慧與其他新科技技術不同的是其擁有如同人類智慧般的思考模式，甚至連程式設計者本身皆無法完全了解其演算過程。也因為人工智慧的難預測性、不透明性等問題，對於傳統刑法體系將可能造成衝擊，例如人工智慧是否具有法律人格的問題，以及發生損害結果時應如何劃分責任歸屬的爭議。 本文主要透過文獻分析、比較研究及綜合歸納的方法進行研究。首先針對人工智慧是否
具有法律人格的問題進行釐清，本文認為基於人工智慧技術目前的發展狀況，應採取否定說，唯有未來真出現完全不受人類程式編列限制、可依自主意識行為的強人工智慧時，才應例外採取區分說。 接著本文將分別介紹人工智慧的三大應用領域－自動駕駛、司法系統及醫療系統。除了介紹人工智慧在各領域應用的基礎外，也將分別提出人工智慧將帶來的影響，以及發生刑法爭議時責任歸屬的劃分。尤其是當人類與人工智慧共同造成損害結果時，刑事責任應如何歸責即成為重點。本文將分析現有的學說文獻及相關見解，並提出個人見解，希望可藉此提供解決之道。而目前人工智慧仍處於剛開始發展的狀態，為了促進人工智慧的發展，政府應建立良好的實驗場域供民間
投入研究。此外，目前我國關於人工智慧法律規範尚未完備，若未來發生有關人工智慧的法律爭議，將可能會是相當棘手的問題，因此促進相關法規的訂定係為我國應持續努力的目標。