CourseGraph：自動化辨識跨校電腦科學課程重疊與差異之方法
arXiv - Computers and SocietyArthur Nijdam, Paul Stankovski Wagner, Sara Ramezanian
開發 CourseGraph 系統，利用 BERT 語言模型與隨機森林分類器，自動評估跨校課程內容是否與原校課程重疊。
AI 幫你先抓重點
AI 重點 1
將課程管理者的專業判斷邏輯轉化為自動化演算法流程
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這項研究不只是單純的文本比對，而是試圖將人類專家在審核學分抵免時的「判斷邏輯」數位化，這對於提升高等教育行政效率與跨校學分認證的透明度具有重大意義。
AI 重點 2
利用語義模型解決課程名稱不一致導致的辨識困難
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傳統關鍵字比對難以處理不同學校對同一學科的不同命名方式，透過 BERT 的語義理解能力，能更精準地捕捉課程核心內容，這為跨學科或跨國界的課程對齊提供了技術基礎。
核心研究發現
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CourseGraph 能從課程網頁自動擷取標題、描述與學習成果，並透過 BERT 模型進行語義表示與兩兩相似度計算。
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研究透過隨機森林分類器，成功模擬課程管理人員的決策過程，判斷海外課程是否與學生原有的課程大綱存在實質重疊。
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實驗結果顯示，該系統在愛因霍芬理工大學與隆德大學的電腦科學課程案例中，能有效識別課程重疊並支持課程對齊。
對教育工作者的啟發
對於課程設計者與學務單位而言，CourseGraph 提供了一種將「人工審核」轉向「人機協作」的可能性。實務上，校方可利用此類技術建立自動化的課程對照庫，在學生申請交換計畫時，即時預警潛在的課程重疊風險，避免學生重複學習相同內容，從而優化學習路徑的多元性。此外，這也有助於大學在設計跨校合作課程時，更精準地定位學術空白點，提升課程組合的互補性。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- CourseGraph: Finding overlaps and differences in Computer Science courses across universities
- 作者：
- Arthur Nijdam, Paul Stankovski Wagner, Sara Ramezanian
- 來源：
- arXiv - Computers and Society
- AI 摘要模型：
- /models/gemma-4-26B-A4B-it
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