整個課程研究所涵蓋的範圍，大致上包括目標、教材、教法及評價四個主要要素，本 論文的研究只限於第一要素─課程目標之研究。 首章略述研究之動機、方法、範圍及名詞詮釋。第二章是目標之基礎，分述目標之哲 學、社會與文化及心理學的基礎。第三章是介紹數個目標的發展模式及相關的決策問 題。第四章是目標內容之分類，共四節，第一節是以「時間遠近」為分類標準，其餘 分別是塔巴分類、柏隆姆等分類法、蓋因分類法。第五章是闡述一些良好目標之效標 。第六章闡述目標擬定的程序─從準備工作，經目標之來源，選擇至目標之陳述。第 七章是筆就閱讀過的理論作為架構，試著評析我國現行國小社會科之目標。最後第八 章是全文的結論並提出建議。

近年來，數位格式的音樂使得音樂市場活動逐漸由實體轉移到線上，消費者也開始會透過線上服務自己搜尋並取得在網路上大量的音樂。但是由於過量的音樂資訊，使得消費者在下載音樂試聽後，往往真正會去購買的比例是微乎極微，因此造成唱片業者對於音樂下載的觀點仍非常保守。因此，如何去提升在消費者下載之歌曲數量與真正消費之音樂的比例，將是線上音樂市場的一項發展重點。 本研究希望透過近年在Web 2.0網站上常見之標籤系統，實作一個由群眾定義音樂分類的音樂資訊交流平台，並基於此標籤式的分類法，發展一套推薦系統，來提高消費者接觸到喜歡之音樂的比例，近一步解決上述之問題。在系統發展中，本研究提出一套用於推薦系統之演算法則，並在建置之實驗音樂資訊交流平台上驗證其可行性。最後，本研究亦針對未來研究議題方向，提出一些建議。

主題編目一直是資訊和知識組織整理的重要課題。對圖書館而言，主題編目主要就是運用分類法與主題法完成。這兩種方法在功能上各有所長、各有所短，若能使分類法與主題法結合，相互擷長補短、相輔相成，應更能發揮其功能。 本論文以教育學類為對象。首先經由文獻分析設計兩種調查問卷，一方面對臺灣地區設有教育學科系之十三所大學圖書館進行普查；另一方面對臺北市設有教育學科系之四所大學圖書館使用者進行抽樣調查。問卷目的在瞭解編目人員及讀者對於中文教育學類主題編目與主題檢索之現況、需求與看法，以作為編訂中文教育學類分類主題一體化詞表之參考。其次以目前圖書館普遍採用之賴永詳《中國圖書分類法（民78年增訂七版）》教育類（520類）與《中文圖書標題表（民84年修訂版）》教育類主題詞（520類）進行對應，發現完全不對應的比例只有0.49%。因此，本研究採用1997年版之Microsoft Access軟體為輔助工具，運用索引典詞彙控制方法並大量收錄教育學相關主題詞彙，建立資料庫，編訂完成《中文圖書教育分類主題詞表》之原型（Prototype）。 研究結論發現：控制主題編目品質需要質量並重；《中文圖書標題表》教育主題詞與賴氏《中圖法》教育類目詞已具備一體化基礎；中文主題標目缺乏一部完整之主題詞表可供依循；主題編目工具應進行的詞彙控制，並提供關鍵詞查詢；我國有編製中文教育學類分類主題一體化詞表之必要性；編目館員及讀者對主題編目與主題檢索的看法有所差異。因此，建議儘速修訂收詞廣泛的中文分類主題一體化詞表；各圖書館都應提供主題標目查詢；各圖書館應重視使用者調查與加強主題檢索之利用教育。 期望本論文之完成，能對圖書館的教育學類主題編目工作盡一份心力，進而對國內知識與資訊的組織整理有所貢獻。 / The organization of information/ knowledge is always an important field to the librarians and researchers in the library and information science. As to the library, the important field belongs to library cataloging. It contains a discussion of the two basic functions: descriptive cataloging and subject cataloging. The later includes class number and subject access point assignment. The purpose of this study attempt to explore the possibility of the integration of class number and subject access point in Taiwan.

模糊理論開始於 1960 年代中期,關於這方面的研究與發展均已獲得相當不錯的成果.其中尤以在群落分析應用上的專題研究更是廣泛.Bezdek 提出的模糊分類演算法,乃根據 Dunn 的C平均法所作的一改良方法.但仍有其缺點,例如,未考慮權重且以靜態資料為主. 有鑑於此,本研究對 Bezdek 之方法加以改進推廣,提出加權模糊分類法.對於評價因素為多變量時,應加入模糊權重的考量.此外更結合時間因素,使準則函數成為動態的模式,將傳統的模糊分類法由靜態資料轉為動態資料形式,以反映真實 的情況. / Research on the theory of fuzzy sets has been growing steadily since itsinception during the mid-1960s. The literature especially dealing with fuzzycluster analysis is quite extensive. But the research on FCM still has somedisadvantages. For instance, the

當資料屬於類別型的長期追蹤資料（Longitudinal categorical data）時，除了可以透過廣義估計方程式（General estimate equation, GEE）來求解模型參數估計值外，潛在移轉分析（Latent transition analysis, LTA）法也是一種可行的資料分析方法。若資料的期數不多，也可以選擇將資料適度分群後使用羅吉斯迴歸分析（Logistic regression）法。當探討的反應變數為二元（Binary）型態，且觀察對象於每一期提供多個測量變數值的情況之下，廣義估計方程式與羅吉斯迴歸分析法的使用，文獻上常見先將所有的測量變數值加總後，以「中位數」作為分類的切割點。不同於以上兩種方法，潛在移轉分析法則是直接使用原始資料來取得觀察對象的潛在狀態相關訊息，因此與前二者的作法不同，可能導致後續的各項分析結果有所差異存在。 為了能夠了解造成中位數分類法與移轉分析法差異的可能因素，我們架構在潛在移轉分析法的模型下，以不同的參數設定來進行電腦模擬，比較各參數條件下的兩分類方法差異。結果發現各潛在狀態下的測量變數反應機率形式、第一期潛在狀態的組成比例等皆會對兩分類方法是否具有相同分類有所影響。另外，透過分析「青少年媒體使用與健康生活調查」的實際資料得知，潛在移轉分析會將大部分的觀察對象歸屬於「網路成癮」，而中位數分類法則是將大部分的觀察對象歸屬於「無網路成癮」。此外，可以注意到「沮喪」、「線上情色每星期平均使用天數」、及「父母相處狀況」這幾個控制變數與各分組結果的關聯性，於上述三種資料分析方法中有所不同。 / Several methods can be used to analyze longitudinal categorical data, as among them Latent Transition Analysis (LTA), and Generalized Linear Models estimated by Generalized Estimating Equations (GEE) probably the most popular. In addition, if the number of periods is two, then with certain grouping of data, the Logistic Regression can also be applied to perform the analyses. When there are more than one manifest response variable for each study subject, LTA is able to classify the subjects in terms of the original manifest response variables and proceeds with necessary analyses. On the other hand, GEE method and Logistic Regression lack the flexibility, and require certain transformation to transform the manifest response variables into a categorical response variable first. One common way to form a binary response is to sum all manifest variables, and then taking median as a cut-point. In this study, we explore the differences of the classification resulted from LTA directly and using median as a cut-point through simulations. An empirical study is also provided to illustrate the classification differences, and the differences on the subsequent analyses using LTA, GEE method, and Logistic Regression approach.

台灣位於環太平洋地震帶上，地形為山地居多，且地質脆弱，加上位於西太平洋副熱帶地區，使得山區常受到颱風的侵擾而發生崩塌，導致土石流和洪水等災害發生，進而影響人民的生命和財產安全。因此，如何有效地建置崩塌地區域資料庫，成為國土保育與災害防治的重要課題。以往利用遙測與航測技術於崩塌地萃取的研究中，大多是於幾何糾正後衛星影像或是航測正射影像上分析崩塌地，但產製正射影像或是糾正衛星影像時，都需要花費較多的時間，對於講求時效性的救災行動而言頗為不利。本研究之目的為發展一套不需使用正射影像萃取崩塌地的方法，以物件導向影像分類法，於DMC（Digital Mapping Camera）航測原始影像上直接萃取崩塌地資訊。首先採取多重解析影像分割的技術，將航測影像依像元光譜和形狀同質性分割成不同區塊（物件），接著利用影像光譜統計值搭配區域成長法，偵測影像中的雲覆蓋地區並過濾。其次，根據光譜亮度統計特徵值，將影像區分成陰暗地區、正常地區以及較亮地區之三種土地覆蓋類型，使用線性相關糾正法（Linear-correlation Correction）將陰暗地區光譜亮度值轉換至正常地區，並利用物件的特徵值，如光譜、面積、形狀以及相關性依序萃取此三種土地覆蓋類型內的崩塌地。最後，使用光線追蹤法 （Ray-tracing），將崩塌地區塊從影像坐標轉換至地圖坐標，使其可以套疊地形資料如坡度、坡向，並進行空間分析以提升崩塌地的判釋精度。研究結果顯示，崩塌地萃取之使用者精度和生產者精度，均有82%以上，並且整個實驗可大量批次處理影像，及快速建立崩塌地資料庫，本研究之方法和崩塌地資料庫將有助於國土保育與崩塌地的災害防治。 / Being located in a subtropical and seismic zone of the West Pacific, the geology is fragile and topography is mountainous in Taiwan. Landslides, floods and other disasters induced by typhoons occur frequently, and it cause the life-threatening and property loss of human beings in Taiwan. Therefore, how to establish landslides data effectively become an important issue of land conservation and disasters management. In recently years, most of the researchers used aerial ortho-images or satellite georeferencing images to detect landslides sites. However, it spent a lot of time generating aerial ortho-images and rectifying satellite images, and it also reduced the efficiency of landslides analysis. Thus, this study developed an object-oriented classification method, which can be directly applied in raw image data, to detect landslides sites. Firstly, this study used multi-resolution image segmentation technique to segment images acquired by Z/I DMC（Digital Mapping Camera） into individual regions （objects） according to the homogeneity of spectral and shape features, and then removed cloud areas by using brightness features depended on the spectral information of images. Secondly, the study divided the entire image into three areas, which are darker area, normal area and lighter area, according to brightness value. Next, Linear-correlation correction （LCC） method was used in this study to transform darker area to normal area so that it can easily detect the landslides sites in darker area, and the object features, such as spectral, area, shape and space correlation indices, were used to extract landslide sites in images. Finally, in order to enhance the accuracy of landslide, the initial landslides were converted from image coordinate system to map coordinate system by ray-tracing method, so the initial landslides data can be further extracted by using topographic data, including slope and aspect data. The results of this study showed that the user and producer accuracies of detecting landslides can reach up to 82%. Moreover, the entire experiments process of this study can batch analyze automatically and establish landslides database quickly. It is expected that the method and landslides data of this study may have contribution to land conservation and disasters management.