國立中山大學 111學年度第1學期 課程教學大綱

National Sun Yat-sen University 111Academic year1st Semester Course syllabus

中文名稱
Course name(Chinese)

厚數據與意義探勘

課號
Course Code

IPS506

英文名稱
Course name(English)

THICK DATA AND INTERPRETATION

課程類別
Type of the course

講授類

必選修
Required/Selected

選修

系所
Dept./faculty

政治學研究所碩士班

授課教師
Instructor

劉正山    

學分
Credit

1

因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎),倘若後續需實施遠距授課,授課方式調整如下:Since COVID-19, if distance learning is necessary, the teaching methods would adjust as follows:

         同步遠距【透過網路直播技術,同時進行線上教學,得採Microsoft Teams、Adobe connect等軟體進行】
同步遠距含錄影【透過網路直播技術,同時進行線上教學並同時錄影,課程內容可擇日再重播,得採Microsoft Teams、Adobe connect等軟體進行】
非同步遠距【課堂錄影或錄製數位教材放置網路供學生可非同時進行線上學習,得採EverCam、PPT簡報錄影、錄音方式進行】
實作類課程,經評估無法採遠距課程教學,後續復課後密集補課

★遠距教學軟體操作說明連結

因應嚴重特殊傳染性肺炎(武漢肺炎),倘若後續需實施遠距授課,評分方式調整如下:Since COVID-19, if distance learning is necessary, the evaluation would adjust as follows:

        
1.課程專案 50%
2.課程討論與參與50%

課程大綱 Course syllabus

         本課程為1學分課程。在111-1學期設定為2022年暑期課程,上課時間為:
8月1日(一):2、3、4;5、6、7、8
8月8日(一):2、3、4;5、6、7、8
8月15日(一):2、3、4、B
實際課程節奏為:
8/1(一)上午2小時+下午2小時+課後實做3小時
8/8(一)上午2小時+下午2小時+課後實做3小時
8/15(一)上午3小時+課後諮詢1小時
共18小時
第一週:上午:厚數據的(探索型途徑)知識論基礎;下午:民調資料收集與分析之工具,以及RStudio平台的認識與上手
第二週:上午:以資料進行敘事的眉角;下午:探索式民調分析與理論建構
第三週:上午:學生簡報與講評+課程結語和展望

課程目標 Objectives

         「厚數據」(thick data)指的是蘊藏豐富資訊的資料,而「意義探勘」(meaning mining)則是透資料方析與詮釋的方法,萃取出資料中的意義與洞見(insight)。這一學分的課程對於在學生或新生來說,可以作為資料科學的入門小品;對歷經資料科學訓練之後的學生來說,它可以作為一場回顧及自我提升之旅。至於已經要畢業卻還未修習過資料分析的訓練的學生來說,也可以將它視為銜接職場,建立正確心態的工作坊。
面對資料是金的年代,劉老師自2014年起就有一個清楚的立場:人文、社科、管理領域培育出來的學生,最好能夠不怕資料分析,並且能透過資料分析流程,看見有助於決策、有助於理解現實的資訊。學生一旦具備這種解讀資訊、看穿資料、解讀資料的能力,在瞬息變化的職場中將更具競爭力。因此,劉老師不只是將「厚數據」當作某一種類型的資料或數據集,而是將它當作是一種永遠不會退流行的方法論立場,將它介紹給有心挑戰職場的學生。本課程的最重要目標,便是帶領同學建立對數據的正確態度及責任感,在兩天半的訓練中,作好當個「資料偵探」(data detective)的準備。
要當資料科學家不必先成為工程師。寫程式不是資料偵探最優先需要學會的能力。對人社管沒有程式設計基礎的學生來說,R具有短時間上手的優勢。本課程將分為五階段進行,用R及RStudio貫串整門課:認識厚資料方法論、認識資料分析工具、解讀實作資料分析、分組討論展演及講評,以及個人專案展演及講評。在密集的課程中,同學將學會使用簡易的套件,進行數據讀入、分析、視覺化、解讀及分享。你的資料分析作品將用Rmarkdown所編譯出的html來呈現,你會發現你不需要SPSS也能分析民調資料。我們將使用民調數據進行實作,而同學將在第二天下午及晚間,完成指定的專案作品。這門課不需要同學具備資料分析的知識與訓練,但必須具備使用英文軟體或工具的意願。
本課程與本所入門級課程互補,建議與秋季班(上學期)的《資料分析方法入門》或《大數據與選舉》搭配。有興趣接受更完整訓練的同學,則可以考慮本所春季班(下學期)的《民意與政治行為研究》、《政治與資訊》、《社群資料分析》、《政治文本分析》等課程,打造自己成為能與資料和人溝通的資料偵探。

授課方式 Teaching methods

         授課教師講授 & 專案實做

評分方式﹝評分標準及比例﹞Evaluation (Criteria and ratio)等第制單科成績對照表 letter grading reference

        
1.課程專案 50%
2.課程參與50%

參考書/教科書/閱讀文獻 Reference book/ textbook/ documents
〔請遵守智慧財產權觀念,不可非法影印。教師所提供之教材供學生本人自修學習使用,不得散播及做為商業用途〕
No copies for intellectual property rights. Textbooks provided by the instructor used only for self-study, can not broadcast or commercial use

        
序號作者書名出版社出版年出版地ISBN#
No.AutherTitlePublisherYear of
publish
Publisher
place
ISBN#
1Alvesson, M., Gabriel, Y., & Paulsen, R.Return to Meaning: A Social Science with Something to SayOxford University Press2017Oxford
2Madsbjerg, C.Sensemaking: The Power of the Humanities in the Age of the AlgorithmHachette Books2017New York, NY
3Wickham, H., & Grolemund, G.R for Data ScienceO’Reilly Media.2016New York, NY
4劉正山民意調查資料分析的R實戰手冊五南2018台北

每週課程內容及預計進度 Weekly scheduled progress

        
週次日期授課內容及主題
WeekDateContent and topic
12022/09/04~2022/09/10相見歡,漫談資料科學的使命
22022/09/11~2022/09/17認識厚資料方法論
32022/09/18~2022/09/24認識資料分析工具
42022/09/25~2022/10/01實作資料分析(一)
52022/10/02~2022/10/08實作資料分析(二)
62022/10/09~2022/10/15Rmarkdown的基本操作
72022/10/16~2022/10/22簡單資料探索與解讀(一)
82022/10/23~2022/10/29簡單資料探索與解讀(二)
92022/10/30~2022/11/05簡單資料視覺化(一)
102022/11/06~2022/11/12簡單資料視覺化(二)
112022/11/13~2022/11/19簡單資料視覺化(三)
122022/11/20~2022/11/26如何從問卷中看出意義與端倪(一)
132022/11/27~2022/12/03如何從問卷中看出意義與端倪(二)
142022/12/04~2022/12/10如何從問卷中看出意義與端倪(三)
152022/12/11~2022/12/17分組討論展演及講評(一)
162022/12/18~2022/12/24分組討論展演及講評(二)
172022/12/25~2022/12/31個人專案展演及講評(一)
182023/01/01~2023/01/07個人專案展演及講評(二)

課業討論時間 Office hours

         時段1 Time period 1:
時間 Time:星期二13:00-15:00
地點 Office/Laboratory:社1009
時段2 Time period 2:
時間 Time:星期三13:00-15:00
地點 Office/Laboratory:社1009

系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力 basic disciplines and core capabilitics of the dcpartment and the university

        
系所學生專業能力/全校學生基本素養與核心能力
basic disciplines and core capabilities of the department and the university
課堂活動與評量方式
Class activities and evaluation
本課程欲培養之能力與素養 This course enables students to achieve.紙筆考試或測驗 Test.課堂討論︵含個案討論︶ Group discussion (case analysis).個人書面報告、作業、作品、實驗 Indivisual paper report/ assignment/ work or experiment.群組書面報告、作業、作品、實驗 Group paper report/ assignment/ work or experiment.個人口頭報告 Indivisual oral presentation.群組口頭報告 Group oral presentation.課程規劃之校外參訪及實習 Off-campus visit and intership.證照/檢定 License.參與課程規劃之校內外活動及競賽 Participate in off-campus/ on-campus activities and competitions.
課外閱讀 Outside reading.
※系所學生專業能力 Basic disciplines and core capabilities of the department
1. 瞭解政治學基本議題與研究方法 1. To understand basic topics and research methodology in political science.V  V V    V
2.瞭解政治學主要領域的核心概念 2. To understand core concepts in major fields of political science.           
3.參與跨領域學術活動的能力 3. The ability to participate in interdisciplinary activities. V  V V    V
4.獨立文獻整理及反思的能力 4. The ability to classify and organize literature and documents and to reflect on them.            
5.參與研究計畫的能力 5. The ability to participate in research project. V  V V    V
6.理論思考的反省能力 6. The ability to understand and reflect on theories.           
8.熟稔外語閱讀及寫作 8. Enhance the aility and skill of foreign language, in reading and writing.            
9.增進外語表達與理解能力 9. Improve the ability of expressing and understanding foreign language.           
※全校學生基本素養與核心能力 Basic disciplines and core capabilities of the university
1.表達與溝通能力。 1. Articulation and communication skillsV  V V    V
2.探究與批判思考能力。 2. Inquisitive and critical thinking abilitiesV  V V    V
3.終身學習能力。 3. Lifelong learning           
4.倫理與社會責任。 4. Ethnics and social responsibility           
5.美感品味。 5. Aesthetic appreciation           
6.創造力。 6. CreativityV  V V    V
7.全球視野。 7. Global perspective           
8.合作與領導能力。 8. Team work and leadership           
9.山海胸襟與自然情懷。 9. Broad-mindedness and the embrace of nature            

本課程與SDGs相關項目:The course relates to SDGs items:

        
SDG1-消除貧窮(No Poverty)
SDG2-消除飢餓 (Zero Hunger)
SDG3-良好健康與福祉(Good Health and Well-being)
SDG4-教育品質(Quality Education)
SDG5-性別平等(Gender Equality)
SDG6-乾淨水源與公共衛生(Clean Water and Sanitation)
SDG7-可負擔乾淨能源(Affordable and Clean Energy)
SDG8-優質工作與經濟成長(Decent Work and Economic Growth)
SDG9-工業、創新和基礎建設(Industry,Innovation and Infrastructure)
SDG10-減少不平等(Reduced Inequalities)
SDG11-永續城市(Sustainable Cities and Communities)
SDG12-責任消費與生產(Responsible Consumption and Production)
SDG13-氣候行動(Climate Action)
SDG14-海洋生態(Life Below Water)
SDG15-陸域生態(Life on Land)
SDG16-和平、正義和穩健的制度(Peace,Justice And Strong Institutions)
SDG17-促進目標實現的全球夥伴關係(Partnership for the Goals)
本課程和SDGS無關

本課程校外實習資訊: This course is relevant to internship:

         本課程包含校外實習(本選項僅供統計使用,無校外實習者,得免勾記)
The course includes internship.(For statistical use only. If the course without internship, please ignore this item.)

實習定義:規劃具有學分或時數之必修或選修課程,且安排學生進行實務與理論課程實習,於實習終了取得考核證明繳回學校後,始得獲得學分;或滿足畢業條件者。(一般校內實習請勿勾選此欄位)

Internship: The required or elective courses should include credits and learning hours. Students should participate in the corporative company or institution to practice and learn the real skills. An internship certification must be handed in at the end of internship to get the credits or to fulfil the graduation requirements.

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