研究所論文方向 2026-09-14
- 目標學程：東吳大學資料科學系碩士
- 語料：86 則去重
- 硬規則：A/B/C 三題；口語主題；AI 整合；指導教授僅教授／副教授前二名
A. 長照醫療
專題主題
嘉義市長照用AI代理人整理訪視紀錄——怎麼證明真的省時間，又不會把錯誤跟個資風險藏起來？
正式題名草稿
長照照管訪視紀錄之 AI Agent 摘要自動化：效率、錯誤模式、個資風險與跨縣市可複製性評估
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
以去識別訪視語料建構 AI Agent（規劃→擷取→摘要→覆核）工作流；比較單次生成與多步驟工具呼叫的正確率、漏欄、幻覺、時延與覆核成本，並做個資最小化與可複製性評估。
值得研究的理由
本日長照語料突出嘉義市 AI Agent 長照獲獎與訪視行政加速，並對照失智社區宣導與急診分級治理。近 30 日已涵蓋空窗、交通、住宿補助與偏鄉AI醫療；本日改評「照管紀錄 × AI Agent」的效率與風險。
市場／可行性／目的
- 市場：地方政府需要可驗證的行政自動化採購規格
- 可行性：API＋小樣本去識別標註即可完成基準
- 目的：量化省時與錯誤／個資風險，提出跨縣市驗收建議
建議指導教授（前二）
1. 丁德天（副教授）— 高齡醫學、精神流行病學、社會網絡分析
2. 蘇明祥（副教授）— 深度學習、自然語言處理、口語對話系統
分數
理論 8／實用 9／市場化 9
依據語料 id
65, 58, 59, 57, 61
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B. 學齡教學
專題主題
大學通識課名額被黃牛轉賣——怎麼用資料抓囤課倒賣，又不要誤殺正常換課的人？
正式題名草稿
校園選課名額囤積與轉賣之異常偵測、圖網路行為建模與公平介入評估
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
以去識別選課日誌與行為圖特徵做異常偵測／分類，分辨囤課轉賣與正常換課；用可解釋 AI 產出證據卡，並模擬限額／冷卻期等介入對誤殺與公平性的影響。
值得研究的理由
本日教育語料出現通識課名額喊價轉賣與校方擬查紀錄，對學制內修課公平影響直接。近 30 日已涵蓋 AI 營隊、校園助理、師培具身、防詐、課綱與假學習偵測；本日改做選課風控的資料科學題。
市場／可行性／目的
- 市場：教務系統需要可稽核的選課公平工具
- 可行性：既有選課庫去識別＋半監督標籤即可離線實驗
- 目的：建立偵測與公平介入評估方法
建議指導教授（前二）
1. 呂明頴（副教授）— 商業智慧、資料探勘、行為分析、人工智慧
2. 許晋雄（教授）— 作業研究、最佳化理論、決策分析
分數
理論 8／實用 9／市場化 8
依據語料 id
43, 44, 49
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C. AI／AI代理人（優先）
專題主題
Google說進入「代理人時代」、Grok也主打多步驟代理——怎麼用同一套指標評它們會不會亂呼叫工具、亂做研究摘要？
正式題名草稿
旗艦 Agentic 模型之多步驟工具呼叫與 Deep Research 工作流：可靠度、幻覺、成本與可重現評測框架
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
設計多步驟 agentic 任務集與工具介面，記錄規劃／tool-use 軌跡；以成功率、工具正確率、引用可驗證、幻覺、成本等指標比較旗艦代理設定，並做失敗模式探勘。
值得研究的理由
本日語料同步出現 Gemini 2.0 Agentic Era、Grok 多步驟代理與高吞吐代理模型敘事。近 30 日已有一般上網代理人與具身開源大腦題；本日改做旗艦工具呼叫／Deep Research 統一評測。
市場／可行性／目的
- 市場：導入研究助理前需要可驗證驗收指標
- 可行性：公開 API＋自建小任務集即可，無需自訓旗艦模型
- 目的：建立可靠度—幻覺—成本的可重現評測框架
建議指導教授（前二）
1. 葉向原（教授）— 機器學習、資料探勘、人工智慧、資料科學
2. 吳政隆（教授）— 文字探勘、深度學習、自然語言處理
分數
理論 8／實用 8／市場化 9
依據語料 id
3, 1, 5, 85
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報告層爭議點（3）
1. 長照行政導入 AI Agent 後，該先追求訪視效率，還是先用可稽核指標卡住錯誤摘要與個資風險？
2. 校園通識名額黃牛該靠事後處分，還是先建立可解釋的選課異常偵測再談介入？
3. 旗艦模型搶「代理人時代」敘事時，該先信官方基準，還是先用統一工具呼叫／研究摘要指標查清可靠度與成本？
三個爭議點
1. 長照行政導入 AI Agent 後，該先追求訪視效率，還是先用可稽核指標卡住錯誤摘要與個資風險？
2. 校園通識名額黃牛該靠事後處分，還是先建立可解釋的選課異常偵測再談介入？
3. 旗艦模型搶「代理人時代」敘事時，該先信官方基準，還是先用統一工具呼叫／研究摘要指標查清可靠度與成本？