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四技二專統一入學測驗落點分析方法與平台比較

為了解決108指考最低錄取分數一覽表的問題，作者吳萬軒 這樣論述：

落點分析(Statistical Forecasting)是輔助考生去填選志願的一種工具。我國技職學校學生在經過了四技二專統一入學測驗之後，便要選擇出符合自己興趣與理想的學校科系，考生常常會在選填志願時陷入迷茫困惑，因為其中有許多的不確定因素，通常能當作參照的依據只有前幾年每個科系的最低錄取分數。然而多數科系每年的最低錄取分數不盡相同，甚至有些科系更動篩選倍率以至於結果是難以預測的。本研究目的是開發出兩個落點分析預測模型為目標，以期幫助學生在四技二專甄選入學中分析出自己的最佳落點，爾後進行選填志願。本研究依據107到110學年度之各類群各考科成績人數累計表、前標、均標及後標分數、各科標準差及

平均值、各校系最低錄取總分、篩選倍率以及其他落點分析網站預測結果，並依據校系多寡挑選出水產群、商業與管理群及土木與建築群作為代表。結果顯示，落點分析預測模型在相同樣本數之下，在前標與後標表現略優於其他落點分析網站，均標則是落點分析網站1較為優良。在錯估類型的結果分析中，落點分析網站1的高估率在三個類群中優於此模型，預測模型的低估率在商業管理群與水產群都是最少的，而在土木與建築群則是落點分析網站2最少。

應用免疫演算法以校務研究觀點探討大學考試入學分發採計科目及權重訂定最佳化策略之研究

為了解決108指考最低錄取分數一覽表的問題，作者郭芸慈 這樣論述：

本論文探討之近年來因少子化的因素，造成本國高等教育在經營管理上愈來愈困難，各學校因此對於招生問題訂定許多相對應的配套方案，但在配套措施中同時亦要兼顧招收到的學生程度是否優秀或符合本校學生素質是具有一定的困難度。為藉由客觀資料分析協助學校提升校務治理能力，並善用教育資源提高學生學習成效，教育部全力推動我國高等教育建立校務研究（institutional research) 之專業能力，並以之為依據推動校務。由學校內外部的交易性資料(transactional data)，經過整合、分析後，轉換為有用資訊，以提供學校改善決策品質，擬定最佳化校務決策，以達到提高學校競爭力及經營績效之目的。據此，本

研究乃欲以校務研究為基礎的觀點來探討對於目前多元入學管道中，學校各學系如何同時決定對於大學入學考試分發時，要採計幾個科目、哪些科目以及各相對應採計科目之權重的訂定，使學校能招收到素質更佳的學生入學，並能有效強化學校整體招生的競爭優勢。過去研究文獻中，雖然強調以學校資料為基礎的校務研究及各項校務研究項目，但並未探討到校方如何結合學校外部大數據資料的應用而對於招收更優秀學生提出最佳化策略的研究。因此，本研究欲以校務研究觀點，利用大學考試入學分發委員會在考試後所公告分發錄取的各項結果資料，藉由本研究所提出的進化演算法為基礎的最佳化決策分析模型，提供對於考試入學分發之科目採計及權重最佳策略的訂定，以期

提升所招收學生的素質。藉此可逐年提升學生學習成效，並在目前少子化的威脅下，能達到學校的招生競爭優勢。本研究所提方法可突破傳統上各大學對考試入學分發之採計科目的選擇及相對計分權重訂定皆以經驗法則方式訂定，而無法以校務研究為觀點的實證資訊做為決策的依據。本研究以104、105學年度考試入學管道入學的學生資料及大學入學分發公告資料，進行實證。據此作為各大學校系下一學年度訂定採計考科及權重之依據，據此以有效提升各大學校系招收學生之素質（落點提升）及招生競爭優勢。