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國立政治大學 圖書資訊與檔案學研究所 陳志銘所指導 陳勇汀的 從多層次角度分析同儕協助應用於閱讀學習之合作增強效應與合作抑止效應 (2020),提出javascript語法手冊關鍵因素是什麼,來自於同儕協助閱讀學習、合作記憶典範、子群組探勘、模糊特殊模型探勘、閱讀行為事件分析。

而第二篇論文明志科技大學 電機工程系碩士班 王得貴所指導 秦昱呈的 人臉識別應用於校園點名系統 (2020),提出因為有 考勤系統、MTCNN、FaceNet、人臉偵測的重點而找出了 javascript語法手冊的解答。

最後網站JavaScript技術手冊 - 博客來則補充:‧內容涵蓋ES6到ES11,除了基礎語法、物件、原型、類別等的實務運用之外,深入非同步設計、錯誤處理、meta programming等進階議題。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了javascript語法手冊,大家也想知道這些:

中文版Dreamweaver CS6高手之道

為了解決javascript語法手冊的問題,作者朱兵 這樣論述:

全書共分為18章,分別講解了網頁設計基礎與制作流程、初識Dreamweaver CS6、HTML 與HTML5、創建與管理本地站點、設置網頁頭信息、網頁整體屬性的設置、精通CSS 樣式、使用DIV和CSS靈活布局網頁、網頁中文字的編排處理、網頁中圖像的應用、在網頁中插入Flash動畫及其他多媒體、使用表格和框架布局網頁、AP Div與Spry構件的應用、使用行為豐富網頁效果、使用表單創建交互網頁、網頁中鏈接的設置、使用模板和庫提高網站的制作效率、網站的上傳與維護、商業網站實戰等內容。

從多層次角度分析同儕協助應用於閱讀學習之合作增強效應與合作抑止效應

為了解決javascript語法手冊的問題,作者陳勇汀 這樣論述:

研究背景:現今閱讀學習研究中,能夠應用於多人異質性教學環境的同儕協助合作閱讀教學法已蔚為主流。儘管許多研究證實了同儕協助能為閱讀學習帶來合作增強效應,但也有其他研究指出,包含同儕協助在內的合作學習亦可能帶來合作抑止效應。本研究主張應深入分析可能影響同儕協助的各種研究變項。研究目的:本研究的目的在於探討同儕協助應用於閱讀學習所帶來的合作增強效應和合作抑止效應。接著進一步發掘造成合作增強效應與合作抑止效應的相關變項之規則,並從學習者的閱讀行為找出支持規則的相關證據。研究場域:從兩所以常態編班組成的國小三年級班級中,各選擇兩個班級。總共四個班級進行教學實驗。研究對象:合計總共有87位國小學習者參與

教學實驗。研究方法:學習者被分為22個小組。一半被安排到具有同儕協助之閱讀學習的實驗組、另一半則是沒有同儕協助之閱讀學習的控制組。實驗組使用重點主旨策略和著重於識字解碼的認知監控策略來閱讀文本,並能看到其他同儕使用閱讀理解策略的方式。實驗組學習者被鼓勵去比較同儕使用閱讀理解策略的方式與自己的異同,並給予其他同儕閱讀理解策略的使用建議,或對認同的使用方式表示喜愛。控制組的閱讀活動則跟實驗組相同,但控制組被安排為僅有個人的專注閱讀,並沒有同儕介入。研究設計:本研究採用準實驗研究法。資料蒐集與分析:本研究蒐集的學習者資料,包括了根據預測和回想計算的閱讀學習成效、反映學習者特質的閱讀理解能力、閱讀態度

、合作學習風格,以及基於閱讀行為記錄的閱讀策略行為、合作機制因素和同儕協助因素。經過以學習者小組為單位的統整後,本研究隨後進行整體、宏觀與微觀三個層次的影響閱讀理解成效因素分析。整體層次的分析是使用的是共變數分析,用以比較實驗組與控制組在閱讀學習成效上的差異;宏觀層次的分析是利用模糊特殊模型探勘,用來發掘各個研究變項造成合作增強效應和合作抑止效應的規則;微觀層次的分析是透過行為事件分析,而分析結果能夠作為支持宏觀層次探勘規則的相關證據。研究結果:研究結果顯示同儕協助對於閱讀學習造成了微弱的合作增強效應,但未達顯著。本研究深入分析各個變項後,發現造成合作增強效應的規則來自於重點主旨策略的使用次數

,以及部分合作機制因素與同儕協助因素的影響。其中,重點主旨策略能夠發揮合作增強效應的原因,可能是因為學習者會利用此策略相互討論。另一方面,造成合作抑止效應的規則包括了認知監控策略的使用、閱讀態度較高與偏向合作學習風格。學習者在使用認知監控策略時,可能因為過於仰賴同儕並缺乏深入的互動,導致了合作抑止效應的發生。結論:本研究發現同儕協助應用於閱讀學習中帶來了些微的合作增強效應,並歸納了造成合作增強效應與合作抑止效應的各別規則,以及揭示兩種閱讀理解策略所造成的影響。後續在規劃閱讀活動時應將本研究發掘的規則納入考量,以發揮同儕協助的最大效益。未來研究可考慮運用模糊特殊模型探勘來分析其他閱讀理解策略的影

響,或是基於本研究的結果發展閱讀輔助機制。

人臉識別應用於校園點名系統

為了解決javascript語法手冊的問題,作者秦昱呈 這樣論述:

本研究利用C#編寫考勤系統,並分為學生端及教師端。學生端讓學生掃描QR Code後可以快速簽到並節省教師點名時間;教師端可快速查看缺勤狀況,亦可新增、刪除課程,本研究將學生的臉部截取下來,再計算每張人臉的嵌入,最後計算每張圖間的歐式距離來判別該名學生是否有代點名的情形。本研究有三個特點,1.自動抓取課程以節省點名時間2.由人臉辨識系統判別是否有冒名頂替的情形3.人臉識別系統不需預存太多學生個資,可避免個資外洩問題。