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重構軟體原始碼之工具實作與分析以金融支付管理系統為例

為了解決R 語言 重新命名的問題，作者陳瑞強 這樣論述：

資訊產業系統委外開發已成為企業開發相關專案上的主力之一，系統專案可能前後由相同或不同的團隊或人員開發，但系統專案完成後隨著時間的運行、團隊的解散與重組、人員的離職與更替，程式碼經過不同的團隊或人員開發或維護後，因開發或維運可能未遵守程式開發之準則，或未訂定明確開發與維運之規範，導致系統本身程式碼可讀性越來越差，人員要了解系統本身相關功能往往會需要大量時間才能夠清楚各個原始碼變數、函式、邏輯。 本研究主要探討銀行金融支付系統程式原始碼經由委外開發或由不同的人員開發、維護處理後，變成可讀性差、程式碼疊床架屋的系統，相關功能整合開發與維護就變得相當困難，故利用逆向工程原理，使用開發環境中的重

構工具，將系統原始碼重構(Refactoring)，在每一個程式原始碼與頁面間，針對重構工具所建議修改的項目予以調整，讓程式原始碼可讀性提高，將不必要匯入的類別庫移除，字串、整數等變數的部分按照區域、廣域或常數的方式重新命名，重構工具也會建議將不必要的定義移除，並將邏輯判斷的式子予以簡化，如此可縮短開發與維運人員在程式碼上了解的時間，並提高系統程式原始碼可讀性，減少人員整合開發之時間，增進開發與維護之效率，這樣也會增加專案研發之效率，減少專案開發之時間。

建立影片式學習情緒辨識與轉移模型之研究

為了解決R 語言 重新命名的問題，作者林裕芳 這樣論述：

傳統教室教學和線上學習，都需要評量來確認學生學習的有效性。常用的評量方法有總結性評量和形成性評量。透過觀察學生的臉部表情，可以在教學過程中提供教師回饋，達到形成性評量。文獻指出在學習環境中使用認知情緒相較於基本情緒更能反應學習過程中之情緒。挫折、困惑、無聊、喜悅、投入以及驚訝等六種認知情緒對於學習具有相關性和影響性。因此本論文將上述六種情緒和中性情緒重新命名為「學習情緒」。本論文以臉部表情偵測學生學習過程中的情緒並轉換成情緒轉移路徑，透過情緒轉移路徑評估學生的學習成效並回饋給教師，判斷學生是否理解上課內容來調整教學內容和策略。首先，建立學習情緒辨識模型，使用學習情緒資料庫為模型的訓練資料，選

用支援向量機作為分類器，分類器的輸入為臉部特徵點形成之特徵向量，經過基因演算法特徵選取以及支援向量機參數最佳化的處理，本模型平均準確率達85.84%。其次，蒐集並標記影片式教學實驗中學生的臉部表情標記學生情緒建立轉移路徑模型，歸納分析高、低先備知識和學習成效好與不好之不同學習情緒轉移路徑，研究結果顯示：(1) 在影片式教學中，學習者發生困惑到投入、無聊到投入、投入到無聊、投入到困惑具有顯著性。(2) 高先備知識且學習成效好，發生無聊到投入、投入到困惑和投入到無聊具有顯著性。(3) 高先備知識且學習成效不好，發生無聊到投入和投入到無聊具有顯著性。(4) 低先備知識且學習成效好，發生無聊到投入和投

入到無聊具有顯著性。(5) 低先備知識且學習成效不好，發生無聊到投入和投入到無聊具有顯著性。最後，基於上述結果，建立學習成效評估模型透過不同先備知識、不同學習成效情況下之不同學習情緒轉移路徑，得到不同教學建議，教學建議可以回饋給教學者即時修改教學策略，達到因材施教的目的。