授課教師:

李婷潔(tjlee@dila.edu.tw

學習目標:

本課程有三項目標,幫助同學掌握:(1)科技與人類生活的關係;(2)大 數據資料與生活的應用、最後將和同學探討)科技可以(應該)如何參與未來生活 的議題。

課程內容:

無論過去、現在、還是未來,科技對人類社會的影響都十分地深刻,與此同 時,也越來越多人開始反思科技對人類社會所產生的風險。特別是當大數據興起 後,人們的思考、行動、社會關係、生活方式受到未能見、無所知的科學演算法 或數學模型的牽制更深。使得當前人類社會面對的風險情境已和過去面貌大不相 同。為了追求更好的生活品質,我們有必要重新梳理科技和社會間的關係,並試 圖主動構思以我們所想要的生活方式為目標,科技,可以(應該)如何參與的方 式。本課程包括三項主題:(1)大資料與生活;(2)大數據資料與生活;(3) 科技可以(應該)如何參與未來生活?
本課程的進行方式設計有兩種方式:(1)講授討論與演講討論。講授討論 的部分,授課教師隨堂講授輔以同學導讀指定讀本,每週將安排 1位同學(或多 位同學,視實際修課人數決定)負責導讀當週指定教材,非導讀的同學需在課堂 上充分參與討論,而所有修課同學皆需於期末提交一份學期報告(或由授課教師 指派期末作業)。

參考書目:

指定閱讀書目(按指定週次順序排列) 

A. 劉仁沛、洪永泰、蕭朱杏、陳宏(2015)。統計與生活(增訂版)。台北市: 國立臺灣大學出版中心。 

B. 漢娜‧弗萊(2019)。打開演算法黑箱:反噬的 AI、走鐘的運算,當演算法 出了錯,人類還能控制它嗎(林志懋譯)?台北市:臉譜。 

C. 安東尼.湯森 (2014)。城市的未來,應該要是什麼樣子?:公民世代,用 智慧科技搭建明天的樣貌(張美惠譯)。台北市:臉譜。

評分標準:

  • 平時成績或報告(paper & presentation):60.00%
  • 期中考試、報告或課堂討論(mid-term exam & class participation):30.00%
  • 期末考試、報告或其他(final exam & others):10.00%

其它說明:

課程英文名稱(Engilsh Course Title):Big Data and Life

學分數(Credit Courses):2.00學分

選修別(Elective Discriminability):通識選修

學期別(Terminal Discriminability):學期

修課條件(Prerequisites):

是否開放隨班附讀生選修(Is the course open to of the Continuing Education Center):開放(Yes)

是否與性平教育相關(Is the course related to gender equality issue):不相關(No)