國立台灣大學領域專長

名稱
Title

中文名稱：智慧社福與資料治理
英文名稱：Intelligent Approaches to Social Welfare and Data Governance

聯絡人
Contact Person

姓名：翁小雯電話：033661241
Email：ntusw@ntu.edu.tw
主辦教學單位與所屬學院：社會工作學系 / 社會科學院

領域專長
主責教師
Main Instructor

姓名 : 趙曉芳教授
Email : sfchao@ntu.edu.tw

學習目標與
預期學習效益
Goals and Expected Learning Outcomes

(1) 目標一：學生具有運用計算機方法處理大數據文本與量化資料的能力。
(2) 目標二：學生具有運用計算機方法分析所得結果，發掘社會問題，並提出問題解決方式的實作能力。
(3) 目標三：學生具有獨立運作專案，亦可與社工實務組織、其他數據分析專業對話與合作的能力。

本領域專長課程結合了社會工作學系、新聞所、經濟系課程，屬跨教學單位合作的領專，從領域中的第１到４項課程，皆將結合社會科學院開設之相關課程（或列為替代課程），以提升社科院內同學跨域修讀社工系領域專長之動機及完成度。

本領域專長設計，是期待修課同學透過完成修習一系列的課程，將在既有社會工作專業知識與社會科學能力基礎上，具備更與時俱進的數據科學技能，能夠應對社會工作和現代社會科學領域中的複雜挑戰，並在實際應用中提供有價值的解決方案。

課程架構
Program structure

修課指引
Course-taking Guidelines

本領域專長提出課程架構如下：
1. 社會統計（4學分，社會工作學系），為大學部一年級必修，提供學生基礎統計、量化研究訓練。
2. 分為 2.1/ 2.2 課程，可二門選擇其中一門修習。
2.1 高級社會統計（3學分，社會工作學系）：使學生熟悉社會科學研究常用之統計方法，主要內容包括多元線性迴歸分析、量表發展分析技術、邏輯迴歸分析、階層線性模型，以及貫時性資料分析等。
2.2 社會福利大數據分析（3學分，社會工作學系）：針對完全無程式語言基礎的社工系學生設計，著重引導學生去發掘程式設計運用在社福領域的可能性，並訓練學生可運用程式語言就社福議題與資料進行分析，包含資料獲取、探索、視覺化、統計與機器學習模型等。

3. 社會科學程式設計（3學分，新聞學研究所）：運用程式語言就社會科學議題與資料進行分析，著重在社會科學的文字運算、網絡結構、人口變項、地理資訊等跟資料特性相關的運算、視覺化、機器學習模型等。

4. 資料科學與社會研究（3學分，經濟學系）：連結機器學習和統計間關係，通過數學定義和計算理解各種機器學習方法的原理，並將之應用於實際的數據分析工作，如特徵選擇和解釋分析結果。學生亦將學習一系列數據處理技能，包括數據清理、ETL（抽取、轉換、加載）、網絡爬蟲、數據可視化，以及數據結果的應用。

5. 智慧社福與資料治理專題（3學分，社會工作學系）：將前述所得能力，由學生與非營利組織、政府部門合作，或使用公開資料，獨立開發社福相關主題，完成分析並撰寫研究報告或大專生論文。

前述課程架構提供學生完成此一領域專長明確指引，此一領域專長規劃五門必修課程，共計16學分，其臚列順位即為推薦修習順位，但推薦修習順位為建議性質，不具強制性。

以下是課程架構設計的主要考量：
透過 1.社會統計課程，使學生具備基礎統計、量化研究的訓練，並藉由修課過程，確保學生具備完成此一領專基本的方法學與統計知識。

2.則需由2.1「高級社會統計」與2.2「社會福利大數據分析」兩門課程中擇一修習，前者在社會統計基礎上，提供了社會科學研究中常用的統計方法的深入了解，有助學生更好地在社會研究中運用適當的統計技術，後者則專為無程式語言基礎的學生設計，使同學們熟悉Python程式語言，並連結國內外社會福祉領域大數據分析及其應用之案例；此兩門課程以二擇一方式進行，係考慮此兩門課為社工系選修課程，社工系選修課程兩年方開授一次，故提供二選一選項，使同學可依自身需求，選擇強化其統計與程式語言能力。

3.「社會科學程式設計」與
4.「資料科學與社會研究」，前者著重在文字探勘，後者則以數據資料處理為主，完成3.與4.課程後，學生將同時具備運用統計技術與程式語言，就社會福利領域常見的兩大資料型態：文字與數據，進行資料清理與解釋分析的能力。

5.「智慧社福與資料治理專題」則為此領域專長總整課程，學生必須具備結合前述知識和技能，獨力與社福單位進行需求溝通，並依據需求完成專案與研究報告的能力。

課程資訊
Courses of the Program

編號
no.

課程識別碼
Course Number

課程名稱
Course Title

學分數
Credits

310 12100

替

社會統計 / Social Statistics

4.00

310 12100 替代課程
305 12100	社會統計 / Social Statistics	4.00
302 29200	社會統計 / Social Statistics	4.00

330 U0520

替

社會福利大數據分析 / Big Data Analysis in Social Welfare

3.00

330 U0520 替代課程
330 M1400	高級社會統計 / Advanced Social Statistics	3.00

342 U1300

社會科學程式設計 / Programming for Social Science

3.00

323 U1250

資料科學與社會研究 / Data Science and Social Inquiry

3.00

330 M1420

智慧社福與資料治理專題 / Seminar on Intelligent Approaches to SocialWelfare and Data Governance

3.00

合計5門課,共16學分
This program entails 5 courses, amounting to 16 credits.

備註
Remarks