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國立臺北教育大學 自然科學教育學系 盧玉玲、連啟瑞所指導 吳淑芬的 運用腦波檢測探討學生的心流狀態及其結構 （2020），提出oCam關鍵因素是什麼，來自於心流狀態、科技互動程度、挑戰與技能的平衡、控制感、腦電圖。

而第二篇論文國立高雄科技大學 輪機工程系 周明宏、連長華所指導 呂立安的 貨櫃自動扭鎖平台設計之研究 （2019），提出因為有 半自動扭鎖、自動扭鎖裝卸平台、自動化機械的重點而找出了 oCam的解答。

最後網站oCam Download - OH!SOFT則補充：oCam is the most convenient screen, game, video, webcam recording program in the world.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了oCam，大家也想知道這些：

oCam進入發燒排行的影片

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處理器（CPU）：AMD Ryzen 5 3600
顯示卡（GPU）：NVIDIA GeForce GTX 1060 6GB
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※剪輯軟體：
錄影軟體：Ocam（免費，但看清楚合約。）
影片剪輯：威力導演（付費）
縮圖製作：PhotoCap 6.0（免費）
素材裁剪：小畫家、剪取工具（內建）

運用腦波檢測探討學生的心流狀態及其結構

為了解決oCam的問題，作者吳淑芬 這樣論述：

為了解決過去研究對心流的估量欠缺客觀和即時的問題，本研究嘗試使用腦電圖 (Electroencephalograph, EEG) 分析學生的腦波心流狀態 (EEG-F)。研究以心流理論為基礎，探討部分相關的內、外在動機及學生自陳的反思心流經驗 (self-reported reflective flow experience, SR-F) 等因素是如何與由高專注和高投入所表示的心流經驗 (in-EEG-F) 相關聯。其中，內在動機採用挑戰與技能的平衡 (balance of challenge and skill, BCS) 及控制感 (SC)—包括：長期控制感 (long-term sen

se of control, LT-SC) 和短期控制感 (short-term sense of control, ST-SC)；外在動機採用學習環境的科技互動程度 (level of technological interactivity, LTI)。基於期望研究成果可應用於不同的學習情境，因此本研究採逐步擴增對象或變項的方式，分三部分進行。研究一，檢測 1 位 14 歲國中數理資優班學生的腦波。在真實課室環境中，進行不同類型-文科（語文、社會）與理科（數學、自然）且難度相異之 766 題（23 張試卷）紙筆評量，目的為分析 EEG-F 與預測變量，包括：技能（個案在文理科自我報告的技能意

識）、挑戰（試題難易程度）和控制感（包括： LT-SC 和 ST-SC）的關聯，以建立心流的 EEG-F 結構。根據卡方獨立性檢定的結果，發現 EEG-F 和學生的技能、挑戰及 LT-SC 有顯著關聯。此外，經由 J48 決策樹和邏輯式迴歸分析之優勢比 (odds ratio, OR) 的結果，發現當學生處於高技能且面對高挑戰時，若具有高 LT-SC，通常會出現 in-EEG-F，此結果符合心流理論。特別是，當學生處於高技能且面對低挑戰時呈現 in-EEG-F的OR也很高。研究一的結果啟發了後續研究二的設計，利用提高挑戰的難度，進而將挑戰與技能組合成不同狀態的 BCS，並增加數位學習環境的因素

，以探討其他因素對心流結構的影響。研究二，檢測 3 位 15 歲國中學生的腦波。在 3 種數位學習環境（低、中、高 LTI）中，共進行 360 題（每場 40 題）高難度電腦化科學測驗（高挑戰），並以其不同技能程度組合成 3 等級的 BCS（低、中、高），目的為分析 EEG-F 與預測變量，包括： LT-SC、 ST-SC、 BCS 和 LTI 的關聯，以建立心流的 EEG-F 結構。根據卡方獨立性檢定的結果，發現 EEG-F 與學生的 ST-SC、 BCS 及 LTI 有顯著關聯。此外，經由 J48 決策樹和邏輯式迴歸分析的結果，發現當學生具有高 ST-SC 且為高 BCS 時，高 LTI

環境（有遊戲／有互動）有助於 in-EEG-F 的產生。結果顯示，學生必須先滿足於內在動機的心流條件（ST-SC 和 BCS），LTI 環境才能發揮影響心流經驗的作用。研究二的結果啟發了後續研究三的設計，在具備心流條件的數位環境使用心流量表對應EEG-F，並再次驗證 SC 在心流結構的角色。研究三，檢測 30 位 9 - 11 歲國小學生的腦波。在高 LTI 學習環境中，進行 900 題（每生 30 題）國際性科學試題 (TIMSS 2011)，以分析 EEG-F 與預測變量，包括：SR-F、 BCS、 LT-SC 和 ST-SC 的關聯，並建立 EEG-F 的心流結構。根據卡方獨立性檢定的結

果，發現 EEG-F 與學生的 SR-F、 BCS、 LT-SC 和 ST-SC 皆有顯著關聯。此外，經由 J48 決策樹和邏輯式迴歸分析的結果，發現當學生具有較高的 SR-F 時，經常會出現 in-EEG-F，其中 BCS 中的特定狀態能促進心流的發生。值得重視的是，處於低挑戰／高技能的 BCS 狀態下，具有較高的 LT-SC 呈現 in-EEG-F 的 OR 較高。同時，處於高挑戰／高技能 BCS 狀態下，具有較高 ST-SC 呈現 in-EEG-F 的 OR 也較高。研究三的結果顯示出兩種控制感在心流結構的不同作用。整體而言，本研究使用的EEG方法得以有效且客觀的分析學生之心流狀態，且結

果表明處於特定環境下特定類別的學生能夠表現出心流經驗。本技術能即時偵知學生的心流狀態，有助於未來發展動態及適性的學習環境。

貨櫃自動扭鎖平台設計之研究

為了解決oCam的問題，作者呂立安 這樣論述：

本論擬使用自動化貨櫃處理設備(Automated container handling apparatus) ，半自動扭鎖(Semi-automated twistlock)、自動扭鎖裝卸平台(Automated twistlock handing stations)。每個貨櫃的角各有三個孔洞，當要吊掛貨櫃前，貨櫃底部孔洞需先安裝扭鎖並對齊下層貨櫃往上疊放後，扭鎖再與下層貨櫃的孔洞互相扣住緊密接合。本論文將採取自動化機械來取代人力安裝扭鎖，增加貨櫃場的安全並提高工作效率，且可形成容易操作此複合式的系統化平台，以減輕人為因素所造成的風險危害及時間耗費，進而達到減少岸邊裝卸區的停滯時間及作業的安

全性。本論文將透過繪圖軟體Solidworks來進行草圖繪製，進而設計出貨櫃的自動扭鎖平台，以便未來達到船舶貨櫃裝卸自動化的目的。

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