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[爆卦]自主學習系統是什麼？優點缺點精華區懶人包

雖然這篇自主學習系統鄉民發文沒有被收入到精華區：在自主學習系統這個話題中，我們另外找到其它相關的精選爆讚文章

在 自主學習系統產品中有5篇Facebook貼文，粉絲數超過7萬的網紅鏞鏞甫甫親子部落格，也在其Facebook貼文中提到， 孩子學業問題多? 來看看這本👉【自主學習：10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】 . 這幾個月因為疫情的關係，許多家長"見識"到孩子自主學習的情況，在群組中，我發現多數的爸爸媽媽都抱怨孩子自主學習的動機低弱，一翻開課本就哈欠連連，實在很頭大! . 我也不例外啊! 像是鏞鏞甫甫也總是像老牛拖車一樣，...

　同時也有252部Youtube影片，追蹤數超過17萬的網紅Ms.Selena，也在其Youtube影片中提到，《打開網路就有錢》新書購買：https://www.johntool.com/books-mpm 虛擬貨幣入門秘技 https://www.freedumacademy.com/a/2147494879/JnyCAgMB 虛擬貨幣投資攻略工作坊 https://www.freedumacademy....

「自主學習系統」的推薦目錄

自主學習系統 在 李筱維?米米瘋 YouTube Instagram 的最佳解答

2021-09-24 09:50:16

米米的育兒好物分享 Lingumi幼兒英語學習App 好不容易孩子都開學了，但疫情狀況還是相當不穩定！大家好怕得來不易的各式各樣的微幸福又消失，自上次突然大停課、父母居家上班，弄得大家雞飛狗跳、人羊馬翻，壓力山大差點夫妻失合(內容太過真實)，這次我們學聰明了，提早準備好由英國牛津大學教師團隊，研...

自主學習系統 在 占星師?Patrick?｜職業占星師｜塔羅占卜師 Instagram 的最讚貼文

2021-09-16 09:52:37

💬水星-水瓶♒️ ⁡ 水星在水瓶的人重視思維上的自主性與獨立性 在想法及意見上是相對具有獨立性和客觀性的 雖會會廣納他人的觀點 但執行時還是堅守自己的意見(別忘了他是固定的風 所以其實他們的思考方向是全面且開闊的 只不過因為他們太聰明了 因此評估過通常最後還是會覺得自己的方法更好 但認真觀察會發...

自主學習系統 在 小魔怪與迷你妹 Instagram 的最讚貼文

2021-09-16 07:40:59

🎶你睇～哆啦A夢嚟啦！ #開心share優惠情報😉 【哆啦A夢陪你學英文】 🎁登記免費送《哆啦A夢ABC英語辭典》乙本 《哆啦A夢ABC英語辭典》：內附「英漢小辭典」及「迷你單字集」，收錄約640個英文單字及例句，採用生活化題材及例子，讓小朋友學會靈活運用不同英文詞彙 ✏️可以配合點讀筆使用...

  • 鏞鏞甫甫親子部落格

    自主學習系統 在 鏞鏞甫甫親子部落格 Facebook 的精選貼文

    2021-09-17 17:27:32
    有 759 人按讚

    孩子學業問題多? 來看看這本👉【自主學習：10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】
    .
    這幾個月因為疫情的關係，許多家長"見識"到孩子自主學習的情況，在群組中，我發現多數的爸爸媽媽都抱怨孩子自主學習的動機低弱，一翻開課本就哈欠連連，實在很頭大!
    .
    我也不例外啊! 像是鏞鏞甫甫也總是像老牛拖車一樣，非得要我說一句才會走一步，實在很累人!
    .
    看到了這本日本Amazon暢銷書「家庭教育」類第1名的【自主學習：10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】，就覺得是我和孩子們的救星，是該找對方法來幫助孩子培養更正向、更有效率的學習了!
    .
    明明是同班同學，為什麼成績差異那麼大? 其實關鍵就在於「大腦規格」的應用! 這本書就是利用10個超強學習關鍵字，培養10個「提問力」，可以有助於提升大腦規格喔!
    .
    書中升級大腦自主學習系統的10個超強學習法，我也一起分享給朋友們：
    ●原因分析力──為什麼？
    ●自我表現力──有什麼想法？
    ●問題解決力──該怎麼做才好？
    ●抽象化思考力──總而言之，重點是什麼？
    ●具體化思考力──可以舉例說明嗎？
    ●積極思考力──怎麼做才有趣？
    ●目的意識力──這麼做是為了什麼？
    ●原點回歸力─話說回來，這次的主題是什麼？
    ●假設建構力──如果……會發生什麼事（結果會如何）？
    ●問題意識力──真是如此嗎？
    .
    以上的超強學習法，書的內容都會詳細解釋如何進行，也會用許多例子來幫助了解這些學習法的重點! 而身為家長的我們，看完這本書後，我覺得更懂得如何幫助孩子進一步去思考學習的內容，運用這些有效的分析力、解決力、思考力.....讓知識由內而外、融會貫通，學習自然就更能水到渠成得心應手囉!
    .
    而除了超強學習法的分享之外，書籍中也提到在教養教育中NG的做法，像是「不要頻繁提問、不要在孩子思考之前說出答案....」這些NG法好像是我以前經常犯的錯誤，還好有看專家的意見，讓我更知道怎樣用正確的方式引導孩子!
    .
    從小培養孩子自主學習的能力，一步一腳印的提升學習品質，孩子自我的肯定感、學業的成就感也會更上一層樓喔!
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    ✅來看看更多【自主學習：10個培養孩子提高學業品質的超強學習法】的書籍資訊~~
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    時報出版
    #自主學習_10個培養孩子提高學業品質的超強學習法

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    自主學習系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文

    2020-03-15 13:54:45
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    甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

    【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

    在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：

    預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

    自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。

    預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

    如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

    預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

    透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

    預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

    如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

    預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗

    甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

    預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫

    物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

    預測7：資料科學自動化程度不斷提高

    利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

    預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業

    隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。

    預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

    機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。

    預測10：80%的資料將與「物」相關

    在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。

    附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

    資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

  • 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

    自主學習系統 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文

    2020-03-15 06:30:00
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    甲骨文預測十大雲端趨勢 九成IT任務將完全自動化

    【CTIMES/SmartAuto 王岫晨 報導】 2020年03月09日 星期一

    在正式邁入2020年之際，甲骨文預測未來技術和企業商業模式將發生以下十大變化：

    預測1：90%的手動IT操作和資料管理任務將完全自動化

    自主資料庫(Autonomous Database)的普及，將改變技術人員需大量時間處理的日常工作，例如備份、擴充、調校、監測和保護關鍵資訊系統。甲骨文預測，90%的手動IT操作和資料管理任務將在2025年完全自動化，工程師將有更多時間發展人工智慧和機器學習等先進技術。例如，自主學習系統可以橫跨多個應用程式自動收集資料，自動以視覺化方式，圖形、圖表和動畫等，呈現數百萬個資料點，讓身處業務部門的終端使用者不必再費心製作和研究傳統報表，能更輕鬆地找出資料中潛藏的趨勢、規律和關聯性。甲骨文相信，在雲端的推動下，這些先進技術將日益普及，走向主流。

    預測2：雲端共用的敏感性資料將擴增600倍

    如今，70%的企業都將重要業務資料儲存在雲端。其中大多數企業採用混合雲，也就是將一部分關鍵業務系統保留在本地部署環境中，而將大部分資料轉移至雲端。面對不斷升級的攻擊方式，確保資料和系統彈性對於企業至關重要。然而，由於網路安全人員嚴重短缺，企業沒有足夠的專業人才來確保安全性。攻擊者能夠輕易對未安裝修補程式的系統發起攻擊。因此，為了防範層出不窮的網路攻擊，企業的最佳選擇是部署自主系統，將進階安全功能融入所有層級——從應用、資料到晶片的IT基礎設施。

    預測3：幾乎所有的企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術

    透過改變企業接收、管理和保護資料的方式，人工智慧正推動著企業智慧轉型。甲骨文表示，如今許多企業已經意識到，並開始積極部署AI技術以提高工作效率、生產力並降低成本。甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。這將協助企業高階主管和決策者更快速、深入地了解公司營運、員工、市場和客戶狀況。

    預測4：絕大多數供應鏈應用將取決於區塊鏈、機器學習、物聯網等技術

    如今智慧自動化系統運用於各行各業，推動系統設計、物流、製造、基礎設施等典範轉移。而在供應鏈領域，日益增加的客戶期望、不斷縮短的產品週期、各種新的法規和波動不定的需求正不斷挑戰傳統系統的極限，並推動採用新興技術。其中，區塊鏈建立匿名、不可篡改的去中心化、分散式和數位化事務記錄功能，也解決傳統供應鏈面臨的重大挑戰，使全球性的供應鏈，物料和產品在多個供應商、製造商、經銷商、運輸商和服務提供者間流通順暢。虛擬實境(VR)和擴增實境(AR)界面則可以為員工提供更高水準的沉浸式體驗，例如藉助3D的呈現方式，技術員可以更視覺化地查看設備與配置。語音助手可以查找產品資訊、報告生產進度，以及傳達來自IoT感測器關於當前狀況的分析。

    預測5：流程的自動化將擁有更多個人化體驗

    甲骨文認為，人工智慧和自主技術持續深入工作場所，簡化企業日常業務流程，讓業務人員專注於更有意義、更有價值的人際互動。例如，自動化工作流程可以追蹤求職者、處理新員工請求以完善整個招聘流程；據預測，2025年人工智慧和機器人將接管70%的招募工作。AI技術可以基於職位要求審查求職者背景，幫助人力資源團隊找到最合適的人選；聊天機器人可以與求職者溝通和安排面試。這些自動化功能將大幅減輕人力的日常負擔，讓HR團隊專注於招募符合企業文化的優秀人才。

    預測6：80%的大城市將使用物聯網技術，開啟智慧城市計畫

    物聯網技術的發展使社區得以變得更加人性化與靈活。截至2025年，80%的大城市將運用物聯網資料，開啟智慧城市計畫。長遠來看，物聯網技術能夠改善市民間的合作和信任，有助於打造更加團結的城市。隨著這些技術日益普及、成本不斷降低，許多社區將部署固定的監視器和可穿戴設備等智慧資源，進一步提高安全性和透明度。除了上述例子，智慧城市計畫還涵蓋彈性能源和智慧交通等領域。

    預測7：資料科學自動化程度不斷提高

    利用高等數學和統計學等獨特技能、機器學習和AI技術，資料科學家能夠將大量資料轉化為實際可行的計畫。隨著企業越來越深刻地認識資料驅動的價值，企業對資料科學家的需求也在不斷增長。若按照目前的發展趨勢，到2025年，資料科學家的數量將無法滿足企業不斷增長的人才需求。幸運的是，隨著AI和機器學習技術不斷發展，越來越多的資料科學工作都將自動化，從而大幅提高技術人才的工作效率。此外，隨著AI系統不斷升級，它們將更有效地為業務用戶創造洞察並對結果加以解釋，進而讓資料科學家騰出時間專注於更有價值的工作。

    預測8：AI機器的興起將催生出前所未有的職業

    隨著越來越多的機器使用AI與人類互動，它已逐漸成為企業重要的勞動力。在擁有機器員工的企業中，業務主管必須設法讓它們更有效地彼此合作。另一方面，雖然自動化的興起將排除部分手動和重複性工作，但AI的普及同時也將創造全新工作機會及新的職業類型。2025年，機器處理的工作量將達到人類的兩倍。雖然自動化的興起可能會讓員工有所擔憂，但從長遠來看，它能夠促進全球經濟發展，讓人們專注於價值更高的工作，並提高人們的生活品質。

    預測9：網路安全將隨著物聯網和人工智慧的廣泛應用變得更加複雜

    機器學習技術能幫助企業改善營運，但也可能成為網路駭客的「幫兇」。現在駭客已經會編寫自動化系統來攻擊企業網路，竊取敏感性資料，而人工智慧和物聯網技術很快也將被加以利用。甲骨文預測，2025年，80%的資安攻擊將來自企業內部。從網路服務到資料庫，現代企業技術體系的每個層面都有可能出現被駭客利用的漏洞。很多情況下，企業無法快速安裝安全修補程式、自動化的缺失也導致人為錯誤風險居高不下。在甲骨文看來，面對不斷成長的安全威脅，企業的最佳選擇是運用自主技術來自動修補程式，24小時全天候地確保系統完整性。

    預測10：80%的資料將與「物」相關

    在未來幾年，大多數安全威脅都與物聯網的「物」相關。例如，據Forrester預測，駭客會阻斷家庭照明系統等產品的網路連接，或者干擾工廠製程系統的運行，並用這些設備作為「人質」，要求製造商支付大筆贖金。截至2025年，80%的身份資料將與「物」相關，而不是「人」。屆時身份資料的規模將達到前所未有的水準，且大多分佈在使用者、應用和生態系統中。以情境感知(context)為基礎的身份資料會連結行為、位置、使用模式、系統資訊等相關資料，網路安全專家可以利用這些資料、機器學習和AI技術來預測行為和模式，揭露潛在安全威脅。借助機器學習和預測分析，企業將能夠提高系統能見度，以進階的自動化水準發現可疑活動。

    附圖：甲骨文預測，到2025年，幾乎所有企業應用都將包含某種形式的嵌入式AI技術。

    資料來源：http://www.ctimes.com.tw/DispNews/tw/2003091812QW.shtml

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