推 nyc0125:徐老師人超好的~ 不過這堂課去年第一屆課都亂飆的阿XD 01/11 02:41
→ chandre:其實這堂課開了好像斷斷續續有四五年了 01/11 12:44
推 Gokusen:超詳盡！ 01/14 22:29
※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：99-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
徐永豐
δ 課程大概內容
課綱上寫的是
The goal is to introduce some mathematical modeling approaches in psychology.
Also, general concepts of probability, random variables, likelihood, and
goodness of fit will be introduced.
會從基本的機率與統計一路講到非統計的數學模型
前半學期上課的內容：
Sample space; Events; Probability measure
Conditional probabilities; Bayes theorem
Random variables; Distribution functions; Discrete and Continuous distributions
Law of large numbers; Central limit theorem
Sampling mean and sample variance; chi-square, t, F stats
The maximum likelihood principle
都是著重在數理統計的理論與原理
後半學期開始和心理學產生關聯
會從心理物理學的角度開始下手
談各種閾值理論、信號偵測理論等等
直到Confidence ratings in SDT vs. in Threshold theory
Multinomial processing tree models
主要是在討論數學模型在這些理論之中的意義
討論數學模型怎麼在這些實徵研究上提供意義
以及討論更多的是，到底量化模型是如何進入心理學現象的研究上的
其扮演的角色與功能為何
Ω 私心推薦指數(以五分計)
有興趣走實驗認知方面研究★★★★
對有興趣探討量化模型與現象的研究之間的關係★★★★半
打混摸魚★★(因為小考頗難)
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
前半學期基本上沒有指定的上課用書
老師會盡量找台大免費的電子書
但老師主要還是靠他自己的ppt
後半學期有用一本老師以前研究所同學寫的書的草稿
講心理物理學的內容還有使用統計程式R如何行分析
還有數篇老師選的相關論文
內容從基本的心理物理學到比較高等的認知歷程(如記憶)都有
有興趣選這門課的可以先去找這篇論文來讀試試水溫
Myung, I. (2003). Tutorial on maximum likelihood estimation. Journal of
Mathematical Psychology, 47(1), 90-100.
同時這學期除了三學分的正課
也要求同學修一學分的實習課──心理學資料處理-以R為例
會從零開始將你怎麼使用統計程式R
是助教自編教材
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
前半學期是老師用ppt上課
期中考之後是同學每個人負責報告一篇草稿的章節
或是報告一篇論文
前半學期的機率老師教得有點太快了
同學有點難以理解
也是我評價扣點分的原因
這是一堂人很少的選修課
(大概就十人吧)
老師上課方式非常隨性
學生報告的時候不時會打斷學生
提出一些問題給大家討論
常常一篇論文或是章節三小時報不完
老師對學生很親切
偶爾會聊著聊著就岔開話題
然而老師也是個很有想法的人
很隨興但是也同時有很多主張和理念
偶爾會批判自己系上的學生和研究生以及一些研究
包含大部分的心理學論文的ANOVA根本都沒有檢定過資料是否為常態分配....
這堂課總而言之因為是小班選修課
所以很溫馨，也常常很嗨XDDD
實習課的方面是由助教帶
完全沒有程式的概念都可以學得很好
個人覺得R非常好用而且寫法簡單(比起SAS)
但又比起SPSS而言有更多自由調整運算的空間(SPSS要花好多時間搞懂他的分析模式....)
學寫R是我個人這學期的最大收穫之一
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
課綱寫的是
小考30%
期中20%
課堂參與&報告20%
作業20%
(沒有期末考)
但後來因為實習課(教用統計程式R)出了多次作業
老師的正課反而只出了兩次作業而已
不知道評分方式是否會改
但老師說基本上只要事情都做了
就會有80up
我是在分數出來前po評價
就是因為希望不會被分數干擾判斷XD
實習課的分數都由作業決定
有六次小作業
ρ 考題型式、作業方式
兩次小考和期中考都是考機率
有計算和證明題
因為老師機率的部分講的有點快
所以考試對大家似乎頗吃力的
兩次課堂內的作業是要改寫草稿內的一些R的程式
目的是要檢定一些模型何者為佳
實習課的作業就是有關R的一些基本運算繪圖的功能
都不會很難，討論一下就有答案了
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
上課規則就是不講手機
遲到的話....老師沒有太管
同學到後面幾堂課遲到變得有點誇張(準時到的只有2/10人....)
老師有小小抱怨了一下
基礎的話最好是修過統計和心理實驗法(至少要統計一年)
建議學弟妹大三來修此門課
人很少
所以坐得下都給簽
大概每一屆都有十人左右吧
Ψ 總結
基本上老師把這門課定位在心理實驗法與統計兩年課程教完之後的總結
統計學了很多的量化研究工具
心理實驗法學了很多的技術和研究考量
而這門課就是要企圖告訴學生
量化模型與實徵研究彼此如何緊密結合
之間的一些彈性和使用的方式
否則常常會流入套用現成分析方法
而犧牲很多樣本的資訊的窘境
我覺得在這門課學到最多的是
知道量化方法與理論與資料之間的彈性
以及理論與真理之間如何透過量化工具的結合
老師有討論過好像機率的部分教太快
他說或許明年開始這門課會拆成兩學期
上學期教高等統計與機率的內容
下學期再教數學模型的使用
老師有點抱怨都沒人修他的課
倒也不是因為他覺得有點冷清
而是覺得學生對於方法學的態度非常僵硬與懼怕
只會用現成的分析工具
不斷在研究上疊床架屋
而少去思考這些分析工具所帶出的的內容有多少的"真理"
老師這門課所探討的最多內容其實不是再給學生多少的技術和方法
而是要學生去思考這些技術和方法與現象研究之間的關係
這個評價是我寫給自己系上的學弟妹看的(也麻煩版主一定要收錄><)
(我想這應該不會有外系生修吧)
如果你們對於量化的工具與實際現象之間的關係有那麼一點點懷疑
而且希望知道更多
請不要害怕徐老師的數學，勇敢選下去吧XD
這門課會帶你從最基本的心理學現象重新檢視起
這堂課在前半學期會有點累(如果沒有機率或數理統計的底子的話)
但期中考之後就變得輕鬆許多了
課堂報告的時候坦承讀不懂老師也會幫你解釋
也可以事先和老師討論內容
總之修這堂課絕對不會後悔的^^
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※ 編輯: chandre 來自: 140.109.224.53 (01/08 20:15)
※ 編輯: chandre 來自: 140.109.224.53 (01/08 20:19)