工業教育學系

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系所簡介

  

中華民國政府遷台後,鑑於當時尚無正式之工業職業師資培育機構,乃在美國國際合作總署之資助下,於民國42年由當時的台灣省立師範學院(國立台灣師範大學前身)設立工業教育學系,從事培育工業職業學校師資及中等學校工藝教師之工作,為台灣第一所正式之技職教育師資培育機構。

  

民國65年8月,本系成立研究所碩士班;民國81年8月,成立博士班,為我國第一所成立之工業教育博士班,不僅為本系發展之重要里程碑,亦是我國工業教育發展之大事紀。

  

本系培育多元工業教育師資,為求學術專業發展與研究精進,本系各組陸續獨立發展成專業系所。工技組於民國71年獨立成立工藝學系,民國85年圖文傳播組成立圖文傳播學系。民國91年本系機械組機械、鑄造、製圖、板金等四個專長轉型成立機電科技研究所,並於93年更名為機電科技學系。民國93年電機電子組成立應用電子科技研究所,並於96年成立應用電子科技學系。

  

本系目前設有學士班,培育技術型高中之動力機械群與電機與電子群師資;碩士班設有技職教育、能源應用、車輛技術及科技應用管理四個教學分組;博士班以提供技職教育組課程為主;在職專班著重於培養技職教育行政及科技管理應用專才。

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    粒子群演算法應用於氫能水下載具之能源管理系統最佳化
    (2025) 林建銘; Lin, Chien-Ming
    本研究以英國國家海洋中心(National Oceanography Centre, NOC)所開發之水下載具-Autosub-6000為例,透過MATLAB/Simulink建立氫能水下載具之縱向動態及相關次系統模型,透過此系統進行縱向動態模擬,觀察水下載具推力、螺槳轉速及速度變化,另外也針對能量分配策略進行設計,利用if-else邏輯設計基本規則庫控制(Rule Based Control, RBC)針對燃料電池與鋰離子電池進行能量分配,此策略較難找尋最佳能量分配比例,故本研究開發粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO),比較兩種策略的能耗,相較於RBC策略PSO可改善約25%的能耗,為了確認PSO已達最佳能耗表現,本研究透過全域搜索(Global Search Algorithm, GSA),找出目標函數的最佳解,與PSO進行比較,分析兩者能耗表現之均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE),其RMSE約為0.37kWh,表示PSO已收斂至最佳解,在殘電量(State of Charge, SOC)的部分,RMSE僅為1.99%,顯示兩者有高度相似性。另外在MATLAB/Simulink進行模型迴路測試(Modelling In the Loop, MIL)之結果不一定能用在真實情境,故本研究建置硬體迴路測試系統(Hardware In the Loop, HIL),進行即時模擬(Real-Time),分析MIL及HIL之能耗及SOC,RMSE結果顯示,能耗表現的誤差約為2.05kWh,SOC變化誤差僅有1.3%。
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    大專校院學生人工智慧素養指標建構之分析研究
    (2025) 陳美宏; Chen, Mei-Hung
    隨著人工智慧(artificial intelligence, AI)技術迅速發展並廣泛應用於教育領域,人工智慧素養(artificial intelligence literacy, AIL)已成為高等教育課程設計與政策規劃中不可忽視的核心議題。為因應數位轉型與AI驅動之未來社會需求,本研究旨在建構一套適用於大專校院學生之人工智慧素養(AIL)指標架構,作為未來課程設計、教學實施與素養評量之依據,期能促進學生在人工智慧相關知識、技能與態度等面向之整體素養發展,並提供教育實務與政策制定之參考。本研究採用結構方程模型進行驗證,結果顯示,整體模型之配適度達學術標準(GoF = .652)。在六項研究假設中,有五項獲得支持。首先,AI素養對AI自我效能具有正向影響,且對AI自我管理能力亦呈正向影響。其次,AI自我效能對創造AI具正向作用,並且對AI自我管理能力具有正向影響。相對地,AI素養對創造AI的直接效果未達顯著,顯示學生的AI知識理解並不必然轉化為創造性AI應用的實作表現。此外,創造AI對AI自我管理能力呈顯著負向影響(路徑係數 = -0.166,t = 2.332),顯示大專校院學生在投入AI創造任務時,可能因資源配置過度集中於技術執行,反而犧牲了學習歷程中的自我調節與管理能力。綜合上述,本研究同時發現AI自我效能在AI素養與創造AI,以及AI自我管理能力之間扮演中介角色,突顯學生之自我效能與信念是影響AI應用表現與自我管理能力的核心驅動因素。本研究所建構之AI素養指標,不僅符應教育部與國際組織對AI教育政策之推動,亦可作為各大專校院發展AI課程設計、學生能力評估與素養認證之實務參考,具高度應用價值與發展潛能。
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    建築空調負載預測模型開發與驗證
    (2025) 胡嘉恩; Hu, Chia-En
    本研究透過建立一套可即時連動中央氣象局開放資料平台之空調負載預測系統,以優化建築空調負載模擬之準確性與時效性。透過中央氣象局開放資料平台提供之API界面,定期擷取指定地區之氣象預報數據,涵蓋氣溫、露點溫度、相對溼度、風速、降雨量與日照量等關鍵氣象參數,並與氣象預報更新頻率同步自動執行。取得之即時預報與觀測資料將覆蓋於既有EPW(EnergyPlus Weather Data File)格式檔案中,更新其對應欄位以反映最新氣象情境,並將其作為空調負載模擬預測系統之輸入,進行建築空調負載之預測分析。本研究透過Python程式語言開發,確保氣象資料處理與EPW檔轉換之自動化與靈活性,結合以Matlab為基礎所開發之空調負載預測系統,達成動態預測空調負載之功能性。透過本系統之整合,將能有效反映氣象變化對建築能耗之即時影響,提供未來建築能源管理與智慧控制策略之決策依據。
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    工業4.0之研究主題與發展趨勢
    (2025) 何采璇; Ho, Tsai-Shiuan