🌟培養技職人才，是整個國家的事！教育部、經濟部和勞動部應共同攜手合作！💪
🔆產學攜手很重要，但跨部會合作不夠到位
技職教育是產業發展很重要的基礎，尤其技職人才培育，本來就應該對接產業需求。 #今天奕華擔任教育文化委員會召委，#特別排定教育部_勞動部及經濟部列席，就「 #我國技職教育推動產學訓合一現況及減少學用落差成效與檢討」進行專案報告。
教育部主管技職人才培育，但不會了解產業發展方向，更無法掌握未來五年、十年的產業人才需求。如果經濟部、勞動部不支援，未跨部會合作，如何培養技職人才？尤其形式上都有跨部會平臺或小組，但為何至今成效不彰？
⚠️教育部執行多年的「#產學攜手計畫」，但學用落差卻還是原地踏步：
近3年參加產學攜手的技高學生平均只有整體學生的1.19%，而且參加人數越來越少，不只學生數少，連產業案件數也未見起色。
推動產學攜手，結合高職、技專校院和產業界，才能解決學用落差和學生淪為廉價勞工的問題，但如果經濟部和勞動部不幫忙，只靠學校各顯神通孤軍奮鬥自己找廠商，怎麼可能會有進展？
➡️教育部長宣示將推出「產學攜手計畫2.0」
✅奕華提案：
要求教育部，每三個月應與國家發展委員會、經濟部、勞動部等會商討論，提供高中職與技專校院產業缺工需求和媒合報告，以利學校修正人才培育與科系調整方向。
➡️教育部、勞動部、經濟部允諾調整👏🏻
⚠️獲技優甄審、技優保送或特殊選才學生進入優質大專校院卻水土不服，無法一展長才？
許多技術專長的學生反應，透過技優甄審、技優保送或特殊選才等升學管道，如願進入優質技專校院就讀，比如台科大、北科大、雲科大等，但因大專校院端與技職端教學目標不同，導致以技術升學的學生，進入到偏重學術的技職校院會水土不服？甚至被退學或決定休學的所在多有，造成人才損失！這表示技職人才培育，理論與實務有著嚴重的落差！
✅奕華提案：
奕華要求教育部一個月內提出針對技優甄審、技優保送或特殊選才學生如何銜接技專校院課程，發揮所長，以利技職人才培育。
➡️教育部允諾研議👏
⚠️111年四技二專統測分數佔比竟學科分數重於專業科目，恐有違108課綱精神及高級中等教育法第五條之規定，要求教育部3個月內釐清：
🔆依據108課綱「高中建教合作班課程實施規範」闡明，專業科目與實習科目共應佔校訂科目80%以上，其中60%以上應為實習課程，可以看出對於學生實作能力之著重。
另依據「高級中等教育法」第五條之規定，普通型與技術型高級中等學校自有其核心差異。
🔎然而，依據111年四技二專甄選入學，學生需報名統測，而統測考試科目為國、英、數、專業一、專業二等五科。一般科目分數占五分之三，專業科目卻僅佔五分之二，與之前的國英數300分、專業一和專業二共400分不同，恐有違108課綱精神及高級中等教育法第五條之規定‼️
➡️教育部允諾於3個月內針對上述狀況檢討釐清，提交書面報告至本委員會。
台科大科系統測分數 在 [心得] 110高考統計上榜心得（代po） - 看板Examination 的推薦與評價
個人背景：
112 文組，非經濟系，非管院，高中時數學很好，大學微乙輕鬆拿 A
統計學是開始準備考試以後才認真念過，本來只會高中程度 + 卡方檢定
電腦相關的話，準備考試之前只學過R語言，資料庫、網路那些零基礎
剛開始覺得數理統計、抽樣方法、資料庫......統統是天書
不過其實只是陌生，摸久了就知道書上在寫什麼不會怕了
考試成績：
國文 61 (申 43 測 18)
資料處理 85
法學知識與英文 78
統計實務 68
迴歸分析 71
經濟學 97 (申 49 測 48)
抽樣方法 83
統計學 99
總成績 80.97分（成績排名：1）
大三開始下定決心準備高考統計
沒補習，自己找書來念
所有的科目盡量多找幾種不同的參考來源
不懂就多念幾次或多找其他書和網站把它弄懂
綜合各家長處把東西消化以後用自己的話寫出來
（統計公式也要整理成自己好記的形狀）
然後再把自己的話語記起來，怎樣記起來呢？
我的方法是把所有的考點，例如某個公式、某個名詞
不管重要與否、會不會考，都從直述句改寫成問句
所有科目加起來大概有 2000 個問句
問句跟答案放在不同頁面，閱讀問題的時候不能瞄到答案
不斷循環著問自己，直到想答案跟反射一樣快，就記住了
聽說這叫做循環複習法
其實就是很普通的讀書方法啦
個人有延畢一學期，從大三開始念大概總共兩年半
畢業後全職備考期間平均一天念 2-3 小時
疫情前還會不時規劃獨自出遊，一個人搭客運背公式很快
我的抽樣公式有一半是在去宜蘭看海和去苗栗採草莓的客運上背起來的
也很慶幸後來遇到疫情考試延期，有更多時間可以念更熟
如果不是因為延期，七月初當時去考應該考不到第一名
練習做題目的話，就是找題庫書
資料處理一定要練習寫各種簡單的程式
可以自己下載編譯器寫寫看
統計科是難得很多題目有標準答案的科目
平常練習做題目的時候不能只求上榜，要以接近滿分為目標
當然實際上會遇到一些很偏的題目，所以 70-80 分差不多
也因為會遇到很偏的題目，不可以自以為有些東西不重要、不會考
我考前懶得背的 Box-Cox 公式和抽樣方法第四題那種東西就真的考出來
還好至少還記得那是在幹什麼，加減能拿到一點墨水分
假如當時有認真對待各種偏門的考點，應該可以挑戰 85 分
其實準備的時候還是有嘗試抓一些近年時事，比如因果推論、機器學習、PPI
拼命準備這些，結果自己抓的全部都沒考出來，可能出題老師還是比較管院一點
反而是考試當天聽說諾貝爾經濟學獎頒給因果推論學者
所以說也許明後年還是有機會出出來
備考期間使用過的各科書單和參考資源羅列如下（懶得用嚴謹的書目格式，請見諒）：
【國文】
朱家安、朱宥勳，作文超進化，奇異果文創。
游適宏，「公職入門公文」（台科大開放式課程）。
青草茶，「青草茶的部落格」，https://htea.pixnet.net/blog/category/2150789
【法學常識】
敦弘、羅格斯、章庠，法學知識 法學緒論勝經，千華。
吳庚、陳淳文，憲法理論與政府體制，三民。
吳庚，行政法之理論與實用，三民。
洪瑞燦，實用民法概要：案例與問題解析，五南。
謝煜偉，「刑法總則」（台大實體課程）。
【英文】從缺，吃老本
【統計實務】網站裡的每個東西都點出來看
統計法、統計法施行細則。
行政院主計總處網站。
內政部統計處網站。
勞動部統計處網站。
衛生福利部統計處網站。
警政統計名詞定義，警政署網站。
經濟部統計處網站。
財政部統計處網站。
中研院SRDA學術調查研究資料庫。
【經濟學】
許偉、許碩傑，試說新語 經濟學，志光。←寫選擇題用的
蔡經緯，經濟學申論題完全制霸，高點。
Waldman, Don E.，個體經濟學，雙葉。
蔡崇聖，「個體經濟學」課程講義（網路上有流傳）。
謝登隆、徐繼達，總體經濟學：理論、政策與個案，智勝。
【統計學】
程大器，統計學（概要），高點。
程大器，統計學經典800題，高點。
趙治勳，迴歸分析申論題完全制霸，高點。
劉惠美，「數理統計學」（政大開放式課程）。
【抽樣方法】
張紘炬，抽樣方法與調查分析 : 理念、設計、分析、實例，華泰。
趙治勳，抽樣方法申論題完全制霸，高點。
【迴歸分析】
趙治勳，迴歸分析申論題完全制霸，高點。
楊子霆，「勞動經濟學專題：實證方法與應用」（台大課程，介紹因果推論工具）
【資料處理】
增井敏克，圖解IT基本力，商周。
石田保輝，演算法圖鑑，臉譜。
胡昭民，圖解資料結構：使用C語言，博碩。
林軒田「機器學習基石」（台大開放式課程）。
YCC「機器學習技法學習筆記」，https://www.ycc.idv.tw/ml-course-techniques_1.html
ANK，OS的結構繪本 : 手繪manual。
游峰碩，UML物件導向系統分析與設計，博碩。
林振輝，C程式設計策略，國立交通大學出版社。
蔡明志，實戰C語言：增訂TQC+C程式語言認證模擬試題，碁峰。
林信良，Java SE7技術手冊，碁峰。
文淵閣工作室， Python初學特訓班，文淵閣工作室。
李紹綸，資料庫系統設計理論，上奇。
黃三益，資料庫的核心理論與實務，前程。
一些關於NoSQL的網路資源（略）
施威銘研究室，最新網路概論，施威銘研究室。
大概這樣，謝謝在板上 PO 過統計心得文的前輩們，祝後進加油！
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