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教學大綱與進度

課程基本資料：

學年期課號課程名稱階段學分時數修教師班級人撤備註

113-2 345011 論文寫作與研究方法 1 2.0 2 ▲ 車振華
劉建浩經管EMBA
資財EMBA
工管EMBA 30 0 B-1班碩一必修(個案寫作或論文寫作2選1)，集中上課

學年期	課號	課程名稱	階段	學分	時數	修	教師	班級	人	撤	備註
113-2	345011	論文寫作與研究方法	1	2.0	2	▲	車振華劉建浩	經管EMBA 資財EMBA 工管EMBA	30	0	B-1班碩一必修(個案寫作或論文寫作2選1)，集中上課

教學大綱與進度：

教師姓名劉建浩　教師諮商時間(Office Hours)

Email jhliou@ntut.edu.tw

最後更新時間 2024-12-17 16:29:10

課程大綱本課程旨在幫助學生在論文寫作以及企業研究方法上建立足夠的知識與技能。課程內容主要分為兩部分，第一部分將介紹論文架構，緊接著介紹如何撰寫緒論、文獻探討、研究方法、結果分析、討論、結論及參考文獻，配合課程中的實際案例討論，指導學生應注意的論文格式與規範。本課程的第二部分則在介紹目前企業研究上常用的各種數量方法，各種數量方法的原理及其應用的領域將以實際案例解釋說明，透過上課解說演練、討論、作業、報告等方式使學生熟悉各種研究方法。主要教授的研究方法包括層級分析法、網路程序分析、TOPSIS、VIKOR、灰關聯法、決策實驗分析法、模糊理論、約略集合及基本多變量分析。所教授的各種的研究方法將以Excel進行分析與計算演練，本課程學習結束後，學生應當能具備足夠的能力撰寫論文並了解使用各種研究方法於企業問題解決。 The objective of this course is to help students build up the knowledge/skills in thesis writing and business research methods. The content of the course can be divided into two major parts. The first part will begin from the introduction of thesis structure, followed by how to write the introduction, literature review, methodology, result analysis, discussion, remarking and reference. The format of thesis will also be illustrated by some class examples. The second part of the class will begin with the introduction of different quantitative methods commonly used in business research methods today. The categories of research methods and their applicable problems are then presented using real-world case studies. Students can learn different decision-making tools through lectures, discussions, assignments, term-projects, and in-class practices. The main methods include AHP, ANP, TOPSIS, VIKOR, DEMATEL, Gray Relation Methods, Fuzzy Set Theory, Rough Set Theory, and some basic multivariate

課程進度 Week 1: 論文結構介紹與要求 (劉建浩) Week 2-3: 如何撰寫學術報告或論文 (劉建浩) Week 5-6: 實際學術報告討論 (車振華) Week 7: 層級分析法簡介與練習(劉建浩) Week 8: 網路程序分析簡介與練習 (劉建浩) Week 9: 模糊理論簡介 (劉建浩) Week 10: TOPSIS方法簡介與練習 (劉建浩) Week 11: VIKOR方法簡介與練習 (劉建浩) Week 12-14: 決策實驗分析法介紹與其混和模式練習 (劉建浩) Week 15:簡介資料探勘技術之約略集合理論 (劉建浩) Week 16:簡介多變量分析 (劉建浩) Week 17-18: 實際案例練習與討論 (車振華)

評量方式與標準期末專題 30% 作業與案例研討 40% 課程參與 (上課實際練習) 30%

使用教材、參考書目或其他 【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】

使用外文原文書：否
自編講義

課程諮詢管道 line 群組

延伸教學與資源

課程對應SDGs指標無（None）

課程是否導入AI

備註

教師姓名	劉建浩　教師諮商時間(Office Hours)
Email	jhliou@ntut.edu.tw
最後更新時間	2024-12-17 16:29:10
課程大綱	本課程旨在幫助學生在論文寫作以及企業研究方法上建立足夠的知識與技能。課程內容主要分為兩部分，第一部分將介紹論文架構，緊接著介紹如何撰寫緒論、文獻探討、研究方法、結果分析、討論、結論及參考文獻，配合課程中的實際案例討論，指導學生應注意的論文格式與規範。本課程的第二部分則在介紹目前企業研究上常用的各種數量方法，各種數量方法的原理及其應用的領域將以實際案例解釋說明，透過上課解說演練、討論、作業、報告等方式使學生熟悉各種研究方法。主要教授的研究方法包括層級分析法、網路程序分析、TOPSIS、VIKOR、灰關聯法、決策實驗分析法、模糊理論、約略集合及基本多變量分析。所教授的各種的研究方法將以Excel進行分析與計算演練，本課程學習結束後，學生應當能具備足夠的能力撰寫論文並了解使用各種研究方法於企業問題解決。 The objective of this course is to help students build up the knowledge/skills in thesis writing and business research methods. The content of the course can be divided into two major parts. The first part will begin from the introduction of thesis structure, followed by how to write the introduction, literature review, methodology, result analysis, discussion, remarking and reference. The format of thesis will also be illustrated by some class examples. The second part of the class will begin with the introduction of different quantitative methods commonly used in business research methods today. The categories of research methods and their applicable problems are then presented using real-world case studies. Students can learn different decision-making tools through lectures, discussions, assignments, term-projects, and in-class practices. The main methods include AHP, ANP, TOPSIS, VIKOR, DEMATEL, Gray Relation Methods, Fuzzy Set Theory, Rough Set Theory, and some basic multivariate
課程進度	Week 1: 論文結構介紹與要求 (劉建浩) Week 2-3: 如何撰寫學術報告或論文 (劉建浩) Week 5-6: 實際學術報告討論 (車振華) Week 7: 層級分析法簡介與練習(劉建浩) Week 8: 網路程序分析簡介與練習 (劉建浩) Week 9: 模糊理論簡介 (劉建浩) Week 10: TOPSIS方法簡介與練習 (劉建浩) Week 11: VIKOR方法簡介與練習 (劉建浩) Week 12-14: 決策實驗分析法介紹與其混和模式練習 (劉建浩) Week 15:簡介資料探勘技術之約略集合理論 (劉建浩) Week 16:簡介多變量分析 (劉建浩) Week 17-18: 實際案例練習與討論 (車振華)
評量方式與標準	期末專題 30% 作業與案例研討 40% 課程參與 (上課實際練習) 30%
使用教材、參考書目或其他	【遵守智慧財產權觀念，請使用正版教科書，不得使用非法影印教科書】使用外文原文書：否自編講義
課程諮詢管道	line 群組
延伸教學與資源
課程對應SDGs指標	無（None）
課程是否導入AI
備註