研究所論文方向 2026-09-27
- 目標學程：東吳大學資料科學系碩士
- 語料：75 則去重（衛福部醫院 72 小時孤島運作與花東論人計酬、教育部邀德比法三十名外語助理進中小學、Databricks 收購 Row Zero 強化 Genie AI 代理）
- 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
警報一響，八成醫院說能撐72小時孤島——長照和偏鄉照護會不會先斷線，怎麼用資料事先算出來？
正式題名草稿
醫院72小時孤島運作與花東論人計酬擴張下之長照連續性中斷風險預測與資源配置評估
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
以公開醫院韌性指標、鄉鎮人口與長照資源的去識別彙總，建立「孤島情境」任務：預測照護連續性中斷風險，並用機器學習風險分數加上作業研究配置，比較「只看醫院 72 小時達標」「醫院加長照據點」「強制人工覆核、禁止自動停服務」在召回、誤報、偏鄉子群與備份可及性上的差異。模型只產出優先序與情境試算，禁止對個別住民自動拒絕服務或未授權串流訓練。
值得研究的理由
本日語料指出衛福部表示 57 家受評醫院約八成可在斷水、斷電、通訊中斷下啟動 72 小時孤島運作；另載花東論人計酬擬於 2028 年前擴大至 29 鄉鎮。近 30 日已涵蓋穿戴緊急偵測、銀髮科技導入與偏鄉交通排班等；本日改聚焦災難時醫院自立與長照連續性是否同步，屬可落地碩論且題目不重複。
市場／可行性／目的
- 市場：國家級警報與偏鄉論人計酬擴大後，縣市與機構需要可驗證的斷線預警與備份配置，而不是只引用醫院達標比例。能量化連續性與公平性的規格，可做成防災演練或論人計酬試辦的檢核附件。
- 可行性：可採公開統計、合成情境與桌上演練資料，無需自訓旗艦模型；須遵守個資最小化，不以可識別住民病歷訓練。碩士時程可完成風險基準、配置試算與導入邊界建議。
- 目的：建立醫院孤島模式連動長照連續性的多指標評估方法，量化誰先斷線、備份如何配置，並提出可複製的資料科學實驗與政策邊界。
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、因果機制拓樸排序
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 8／市場化 7
依據語料 id
48
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B. 學齡教學
專題主題
三十位法、德、比外語助理進中小學——怎麼用資料證明孩子真的開口，又不會只有抽到的學校變強？
正式題名草稿
中小學第二外語教學助理配置：口說成效、校際落差與人工智慧輔助練習邊界評估
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
以去識別口說任務（課堂短句、生活情境對話）建立評測集；用學習分析與語音／對話模型比較「一般第二外語課」「外語助理＋教師主導」「助理時段外以人工智慧對話練習、教師覆核」在開口次數、任務完成、校際落差與語音資料最小化上的差異。適性化只建議練習量，禁止對學童貼風險標籤或把可識別語音用於對外訓練。
值得研究的理由
本日語料指出教育部與德、比、法合作，邀三十名外語教學助理自九月起分赴大專與中小學協助第二外語，輔大設專案辦公室；另篇載助理將協助法語、德語教學，並強調母語互動連結生活。近 30 日已涵蓋沉浸教室、數位素養自評與假學習等；本日改聚焦中小學第二外語助理的口說成效與校際公平，題目不重複。
市場／可行性／目的
- 市場：第二外語師資不足，外籍助理進校園會拉高期待；能量化開口成效與落差的規格，可做成縣市配置或後續補助的驗收條件。只有歡迎儀式而無公平證據，難以說明三十人是否夠用。
- 可行性：可採公開教材任務、合成對話日誌與小規模準實驗，無需自訓旗艦模型；須遵守未成年人保護與學校合作紅線。碩士可完成成效比較、落差報告與語音最小化指引。
- 目的：建立中小學第二外語助理配置的多指標評估方法，量化學習開口、校際落差與人工智慧輔助邊界，並提出可複製的資料科學實驗。
建議指導教授（前二）
1. 金凱儀（院長／系主任／教授）— 電腦輔助教學、適性化學習、數位遊戲式學習、多媒體應用
2. 蘇明祥（副教授）— 語音訊號處理、口語對話系統、自然語言處理、深度學習
分數
理論 8／實用 8／市場化 7
依據語料 id
41, 47
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C. AI／AI代理人（優先）
專題主題
Databricks 把試算表買下來接到 Genie 代理人——問數億列資料時，怎麼評它會不會查錯、還把資料帶出湖倉？
正式題名草稿
企業資料代理人 Genie 之試算表工具呼叫：查詢正確性、越權外洩與湖倉留存邊界評估
目標學程／學位
資料科學系碩士／碩士
AI／資料科學整合
設計代理人任務：自然語言問題→規劃步驟→呼叫試算表／查詢工具→回傳結果與軌跡。在合成數表與假工具上記錄工具呼叫序列、欄位正確率、篩選正確率、未授權讀取率、結果是否留在沙箱。比較「手寫 SQL」「Genie 式代理人直接作答」「代理人提案但強制人工覆核」「只允許平台內工具、禁止外送」。禁止連接真實生產湖倉或自動放行匯出。
值得研究的理由
本日語料指出 Databricks 收購試算表新創 Row Zero，以強化 Genie AI 代理，主打數億列雲端表格式互動且資料可留在平台內；財務條款未揭露，語料並稱 Row Zero 曾估值約四千萬美元、執行長表示將持續併購。近 30 日已涵蓋玉山 GENIE 代理式銀行、微軟執行期治理與一般工具代理人；本日改聚焦企業湖倉裡的試算表代理人，題目不重複。
市場／可行性／目的
- 市場：企業把熟悉的試算表接上湖倉與代理人後，需要可驗證的查詢與留存規格，才能進入資安與稽核採購。只有併購新聞而無獨立軌跡評測，難以回應查錯與外洩疑慮。
- 可行性：可自建合成表格、假工具 API 與沙箱代理人，無需自訓旗艦模型；成本主要在標註與推論。碩士可完成可重現基準、錯誤類型字典與留存檢核表。
- 目的：建立企業資料代理人在試算表工具呼叫上的多指標評測方法，比較查詢正確性、越權外洩與平台留存，並提出可複製的資料科學實驗與導入邊界。
建議指導教授（前二）
1. 呂明頴（副教授）— 商業智慧、資料探勘、人工智慧、行為分析
2. 吳政隆（教授）— 文字探勘、自然語言處理、深度學習、人工智慧
分數
理論 8／實用 9／市場化 9
依據語料 id
75
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本日元爭議
1. 醫院說八成能撐 72 小時孤島時，該先相信達標比例，還是先用資料算出長照與偏鄉照護會不會先斷線？
2. 三十名外語助理進中小學時，該先慶祝交流，還是先用開口成效與校際落差證明不是只有抽到的學校受益？
3. 試算表接上 Genie 代理人後，該先相信資料留在湖倉，還是先用工具呼叫軌跡查它會不會查錯、把資料帶出去？
三個爭議點
1. 醫院說八成能撐 72 小時孤島時，該先相信達標比例，還是先用資料算出長照與偏鄉照護會不會先斷線？
2. 三十名外語助理進中小學時，該先慶祝交流，還是先用開口成效與校際落差證明不是只有抽到的學校受益？
3. 試算表接上 Genie 代理人後，該先相信資料留在湖倉，還是先用工具呼叫軌跡查它會不會查錯、把資料帶出去？