出任教育部政次!台大教授葉丙成曝未來目標
今日新聞NOWnews.2024年5月5日 20:47

▲台灣大學電機系教授葉丙成今(5)日證實將於520後,出任教育部政務次長,他透露未來目標是想打造更好的教育。(圖/NOWnews資料照)

[NOWnews今日新聞] 台灣大學電機系教授葉丙成今(5)日證實將於520後,出任教育部政務次長,他透露未來目標是想打造更好的教育,讓少子化的台灣能有更多的人才,面對未來的挑戰。

準總統賴清德以及準行政院長卓榮泰已陸續公布6波新閣人事,民進黨今日透過新聞稿,公布各部會政務次長等人事安排,除了行政院副發言人將由曾代表民進黨競選台中市立委的謝子涵出任外,15部會政務名單也出爐,包含前立立委林靜儀等人入列。

其中,教育部政務次長由張廖萬堅與國立台灣大學電機工程學系教授葉丙成出任,受到各界關注。

對此,葉丙成於稍早在臉書上證實自己將於520之後進入教育部服務。他表示,12年前奔走台灣各地推廣教學創新。從9年前開始,關注的不再是教學方法層面,更關注的是如何透過教育,讓台灣的下一代更有能力跟自信去面對變化快速的未來世界。

葉丙成表示,「打造更好的教育,讓少子化的台灣能有更多的人才,面對未來的挑戰」,是他一直以來的信念,也是未來持續為台灣努力的目標。

過往葉丙成除了教授的身份外,更積極推動翻轉教學,同時創辦線上遊戲學習平台PaGamO、實驗教育機構BTS無界塾等。

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  • 資料來源:網路溫度計自2017年至今約累積28億則以上文章的網路社群大數據資料庫,其內容涵蓋Facebook、YouTube、Instagram、Dcard、以及包含Yahoo奇摩新聞、聯合新聞網、中時新聞網、ETtoday新聞雲、LINE TODAY、蘋果日報、自由時報、三立新聞網等約350家媒體網站上與選舉相關之政黨、候選人公開資料。
  • 分析方式:本模型分析方式非採傳統抽樣之民意調查,係將蒐集之資料庫予以分析,無母體數、樣本數限制。本模型係運用大數據關鍵引擎,透過深度學習與AI人工智慧技術,使用斷字切詞(Word Segmentation)、語意分析(Semantic Analysis) 、即時情緒分析(Real-Time Sentiment Analysis)等技術,汲取網路上相關討論文章,將文章分為正面、負面、中立三種情緒,計算網路聲量。
  • 跨世代劃分標準:本預測模型判別跨世代之依據,係以不同世代使用者之網路社群行為模式差異區辨。以不同社群網站之使用者世代臉譜數據為基礎,計算跨世代在不同社群聲量上的權重,綜合計算後得到世代好感度數據。
  • 名詞解釋
    • 網路聲量:透過「KEYPO大數據關鍵引擎」,計算社群討論及新聞報導提及的文章則數,聲量越高代表討論越熱,能見度越高。
    • 好感度分數:綜合評估網路聲量與網友語意情緒,分析各熱門候選人的網友評價。各熱門候選人的情緒、聲量皆經過標準化分數處理,得出好感度分數,再進行各縣市候選人彼此的比較,評量不僅需要聲量高,而且是好評要高,負評要低。好感度分數範圍在0-100分之間,分數越高,表示整體網友對於該位候選人的好感程度越佳。
  • 其他說明
    • 調查單位及主持人:大數據股份有限公司
    • 辦理時間:即日起至2022年11月16日止,逐日更新好感度數據。
    • 抽樣方式:本預測模型非抽樣之民調調查
    • 母體數:無母體數,請參考上述大數據資料庫的內容涵蓋範圍
    • 樣本數及誤差值:本預測模型非採用小樣本抽樣之民意調查,不適用抽樣誤差值
    • 經費來源:Yahoo奇摩、大數據股份有限公司