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標題範例：[通識] A58 普通心理學丙 林以正 (看完後請用ctrl+y刪除這兩行)
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（是／否／其他條件）：
哪一學年度修課： 108-2
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄) 溫在弘
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
地理系(大二下必修)
δ 課程大概內容
第1週 3/02 Course Introduction
第2週 3/09 Geospatial Visualization: using ggplot2
第3週 3/16 Handling Spatial Data
第4週 3/23 using R as a GIS
第5週 3/30 Comprehensive Practice
第6週 4/06 ## Mid-term Exam 1
第7週 4/13 Point Pattern: Description Measures
第8週 4/20 Point Pattern: Quadrat Analysis
第9週 4/27 Point Pattern: Nearest-Neighbor Methods
第10週 5/04 Point Pattern: Distance-based Methods
第11週 5/11 Point Pattern: Density-based Methods
第12週 5/18 ## Mid-term Exam 2
第13週 5/25 Spatial Autocorrelation
第14週 6/01 Localized Spatial Analysis
第15週 6/08 More Spatial Autocorrelation Indices
第16週 6/15 ## Final Exam
-取自ceiba
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
老師自製投影片
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
會建議有gis 統計學及程式設計的基礎
不過對於外系而言我想統計學和程式設計是比較重要的
課程裡都是以R程式操作，對於本系學生來說因為統計學有用過所以沒差，
外系生如果只會別的程式語言也沒關係，畢竟R對於其他程式語言來說算是好學
老師一開始也有一個讓大家熟悉(or複習(?))R的小作業
基本上就是老師前面講解使用的分析方法輔以程式碼講解，第三節助教會帶複習啦
小練習、回家作業等等
內容就如同上面所列，從R內建及ggplot插件如何產出圖表
ggplot產出地圖
再來講到R如何處理空間資料(絕大多都是shp檔啦csv等等的
中後段就是講以所得或所處理完的資料
怎麼運用一些方法、指數等等的去做分析，又代表了甚麼樣的意義
也可以得到相關性等等的
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
個人覺得不太涼但是甜啦
其中/期末總共三次，都是開書上機考，也就是說可以看著投影片加上R document
或是google都沒差(畢竟不是資工 手寫程式碼也太沒人性XD)
但是會有限時間，個人覺得這個時間實在是定的剛剛好 讓人又愛又恨
寫的完是寫得完但就是沒時間檢查一遍XD
另外每堂課結束後都會有lab作業及hw作業，也是評分的依據
份量不會太多 但也不會太過於簡單或潦草
詳細評分方式因為當時老師心血來潮 做了一個很潮的調分方式(當然對學生是好的
有點複雜且不知未來會不會變動，在此就不附上了
ρ 考題型式、作業方式
考前另附有考古題做參考and考前小複習
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…)
出席似乎是沒在管
我有點不太確定 畢竟遇到疫情中間幾乎都是線上收看 加簽...忘了orz
Ψ 總結
總結就是，R雖然簡單但是千萬不要小看它
dataframe尤其重要 處理得好就沒啥煩惱
ggplot很討厭
大概是降