理學院

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學院概況

理學院設有數學系、物理學系、化學系、生命科學系、地球科學系、資訊工程學系6個系(均含學士、碩士及博士課程),及科學教育研究所、環境教育研究所、光電科技研究所及海洋環境科技就所4個獨立研究所,另設有生物多樣性國際研究生博士學位學程。全學院專任教師約180人,陣容十分堅強,無論師資、學術長現、社會貢獻與影響力均居全國之首。

特色

理學院位在國立臺灣師範大學分部校區內,座落於臺北市公館,佔地約10公頃,是個小而美的校園,內含國際會議廳、圖書館、實驗室、天文臺等完善設施。

理學院創院已逾六十年,在此堅固基礎上,理學院不僅在基礎科學上有豐碩的表現,更在臺灣許多研究中獨占鰲頭,曾孕育出五位中研院院士。近年來,更致力於跨領域研究,並在應用科技上加強與業界合作,院內教師每年均取得多項專利,所開發之商品廣泛應用於醫、藥、化妝品、食品加工業、農業、環保、資訊、教育產業及日常生活中。

在科學教育研究上,臺灣師大理學院之排名更高居世界第一,此外更有獨步全臺的科學教育中心,該中心就中學科學課程、科學教與學等方面從事研究與推廣服務;是全國人力最充足,設備最完善,具有良好服務品質的中心。

在理學院紮實、多元的研究基礎下,學生可依其性向、興趣做出寬廣之選擇,無論對其未來進入學術研究領域、教育界或工業界工作,均是絕佳選擇。

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    基於英語第二外語學習者之自動口說評測模型
    (2025) 彭玟瑄; Peng, Wen-Hsuan
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    2H-NbSe₂ 和 1T-VSe₂ 單晶的光學研究
    (2025) Annawati, Bergitta Dwi; Annawati, Bergitta Dwi
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    在Running Vacuum模型下的重力波之探討
    (2025) 何依黛; Ho, I-Tai
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    毫電荷粒子之研究及偵測
    (2025) Bui, Hong-Nhung; Bui, Hong-Nhung
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    雜化和無機鹵化物鈣鈦礦的光學研究
    (2025) 黎秋蓮; HEIDI LAYSANDRA
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    時間反衍對稱耦合BHZ模型之研究
    (2025) 曾翌青; Tseng, Yi-Ching
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    泛簇上的楊氏函數
    (2025) 周鑫壯; Chou, Hsin-Chuang
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    高二學生三角函數相關概念心像之探究-以正弦函數為例
    (2025) 陳俊宇; Chen, Jyu-Yu
    本研究旨在探討不同程度與性別的高中生對於「弧度」與「正弦函數」之相關概念的概念心像概念心像。本研究以問卷調查蒐集資料,取樣採立意取樣,研究樣本為六個班級共198位學生。當中兩個班級來自台北一所高程度學校共72位女生,四個班級來自台南一所中程度學校共72位男生及54位女生。因未能順利找到能夠協助配合施測的教師,因此未收集到高程度男學生的樣本,故後續在性別上的比較僅限於中程度學生之間;而在程度上則僅針對女性學生進行比較。本研究發現對於「弧度」的概念,多數學生能喚起「弧度是角度表示方式」的概念心像,但部分學生對弧度的本質有所混淆,誤將弧度理解為弧長或圓的彎曲程度。在「正弦函數」部分,學生普遍對定義域較不熟悉,值域則相對清楚。而正弦函數圖形方面,中程度學生不論性別多以逐點描圖為主,或憑記憶描繪圖形,僅有少數高程度女生能以單位圓理解圖形變化。另外對於平移與伸縮概念方面,中程度男生和高程度女生掌握皆優於中程度女生。
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    初探運用ChatGPT生成學測數學模擬試題
    (2025) 陳育賢; Chen, Yu-Hsien
    本研究旨在探索如何應用ChatGPT製作仿108課綱學測數學的模擬試題,為此研究者先了解ChatGPT的解題表現和錯誤形式,並引導ChatGPT分析試題複雜度。將111年至113年學測數學A試題分別截圖給ChatGPT-4o(以下簡稱ChatGPT)進行解題和判斷試題複雜度等級,計算答題結果的各項得分率、複雜度與學測試題難易度的相關性,和分析ChatGPT的錯誤類型及答題對話的互動過程,並利用初步研究資料和客製化ChatGPT模型(簡稱GPTs)設計製作本研究的「命題GPTs」來仿作108課綱學測數學試題的模擬試題,生成仿學測數A考科111年、112年、113年之整卷試題各一份,以及高一範圍、高二範圍之代表試題各一份,總共五份試題進行分析,最後計算生成試題的題目、詳解、答案、單元之正確性比例並提出命題GPTs待修改之處。本研究主要研究結果如下:1. 三年總得分分別落在均標、前標、前標,在學習內容方面,數與量(N)的得分率都較高,資料與不確定性(D)和代數(A)得分率也相對較高,坐標幾何(G)的得分率皆是最低;在易、中、難的程度方面,得分率大致符合程度的趨勢,程度「難」的題目不容易答對;在題目附圖表呈現方面,「題幹無圖形訊息,無附圖表」題目得分率皆是最高,「題幹有圖形訊息,有附圖表」題目的得分率偏低。2. ChatGPT答題的錯誤形式分成:圖形解讀錯誤、題目解讀錯誤、推理不完整。3.複雜度的思考策略指標與難易度等級在Spearman等級相關的相關係數平均約為0.4274,具有中度正相關,可以做為判斷指標。4.本研究之「命題GPTs」有整卷仿作和自訂參數兩種出題模式,可以仿作出學測模擬試題。研究最後提出對於教師使用與未來研究的建議,期許本研究提供現場教師與後續想研究的學者在教學使用ChatGPT解數學題的提問互動參考及設計GPTs來命題的方式。
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    國三與高一學生在數學中的系統思考技能表現
    (2025) 鄭巽木; Cheng, Hsun-Mu
    本研究旨在探討國三與高一學生在數學中的系統思考技能表現。本研究兼採立意和方便抽樣,選擇程度中上的學校,取樣自五所北部國中和三所北部高中,總計738份有效樣本(113名國三學生和625高一學生)。本研究採問卷調查法,透過不同答題類型的發生率和得分率分析整體學生系統思考技能表現,並藉由卡方檢定和獨立樣本 t 檢定檢驗國三學生與高一學生之系統思考技能表現是否存在差異,兼採質性與量化方式進行分析和報導。本研究發現,由系統思考技能的角度來看,整體學生在辨識/創建元素子技能的表現最差,其次為辨識/創建關係子技能,而分析/構築系統子技能的表現最佳;面對給定的目標,學生難以辨識關鍵元素並考量數學面向,導致辨識/創建元素子技能的表現較差。另一方面,由數學過程的角度來看,形成過程中,國三與高一學生在三項系統思考子技能的表現均無顯著差異;運用過程中,高一學生在三項系統思考子技能的表現均顯著優於國三學生;詮釋過程中,高一學生僅在辨識/創建關係子技能的表現顯著優於國三學生,而兩者在辨識/創建元素子技能和分析/構築系統子技能的表現無顯著差異。此外,學生自行構築整體系統時,因需將系統的目標納入考量,並需綜合三項子技能來設計系統,導致整體學生的系統思考技能表現較差,而國三與高一學生在三項子技能的表現並未有顯著差異。