課程資訊
課程名稱
語料庫文本分析方法
Corpus text analysis 
開課學期
112-1 
授課對象
生物資源暨農學院  生物產業傳播暨發展學研究所  
授課教師
闕河嘉 
課號
BICD7117 
課程識別碼
630 M1280 
班次
 
學分
3.0 
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期五2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
生傳527室 
備註
進階研究方法課程。
總人數上限:5人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

本課程將透過介紹語料庫分析方法之理論與軟體使用、以及文獻討論及研究提案等系列單元,以增進學生對鉅量資料的處理與整合能力,並使學生熟悉語料庫分析方法在學術及實務面向之多元應用。
在當今社會經濟運作之數位化轉向、及社群媒體使用之爆炸性成長等趨勢下,傳統問卷調查或內容分析等研究方法已無法處理分析這些高速產製的鉅量訊息並掌握複雜的輿論走向。源於應用語言學的語料庫分析方法可適時地補足此一研究缺口,不僅能深入挖掘解構龐雜訊息背後的規律與內涵,並可掌握洞悉複雜的語義關係網絡。
本課程首先將概要介紹語料庫分析方法之理論基礎與重要概念、以及中文軟體工具之運用;其次,將著重既有研究的評析與實務案例之應用討論,並穿插研究提案分享交流單元,使學生漸進性地習得如何廣深兼具地整理分析大量資料、並將其應用於其所關注之研究領域(如:行銷傳播、社會心理等領域)與社會議題(政治民意、氣候變遷等面向)上。
 

課程目標
1. 熟悉語料庫分析方法與庫博中文語料庫文本分析軟體之運用操作。
2. 掌握鉅量資訊與龐大訊息的判斷、統整與分析能力。
3. 理解語料庫分析方法基礎應用與延伸變化。
4. 應用優勢與侷限。
 
課程要求
準時出席(若未到課次數達學期1/3,依規定不予通過課程)
參與討論
按時繳交作業
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
Baker, P., Egbert, J. 2016. Triangualting Methodological Approaches in Corpus Linguistic Research. New York: Routledge.
Egbert, J., Baker, P. 2020. Using Corpus Methods to Triangulate Linguistic Analysis, New York: Routledge.
McEnery, T., Brezina, V., Gablasova, D., Banerjee, J. 2019. Corpus linguistics, learner corpora and SLA: employing technology to analyse language use. Annual Review of
Applied Linguistics 39, 74-92.
 
參考書目
上課提供 
評量方式
(僅供參考)
 
No.
項目
百分比
說明
1. 
庫博操作測驗 
20% 
 
2. 
指定文獻閱讀與討論 
40% 
 
3. 
期末報吿 
30% 
 
4. 
課程參與 
10% 
每次準時出席算1分,十點後到課算0.5分,滿分共10分。 
 
針對學生困難提供學生調整方式
 
上課形式
作業繳交方式
考試形式
其他
由師生雙方議定
課程進度
週次
日期
單元主題
第1週
9/08  課程介紹
 
第2週
9/15  庫博-中文語料庫分析軟體功能與操作I
 
第3週
9/22  庫博-中文語料庫分析軟體功能與操作II
 
第4週
9/29  中秋連假
 
第5週
10/06  庫博-中文語料庫分析軟體功能與操作III
 
第6週
10/13  文獻評析討論:語料庫分析方法理論與概念(庫博操作測驗)
 
第7週
10/20  文獻評析討論:語料庫分析方法之基礎應用I
 
第8週
10/27  期中考週
 
第9週
11/03  文獻評析討論:語料庫分析方法之延伸應用II
 
第10週
11/10  文獻評析討論:語料庫分析方法之延伸應用III
 
第11週
11/17  實務應用之案例分享與討論I
 
第12週
11/24  實務應用之案例分享與討論II
 
第13週
12/01  研究問題發想與期末報告提案討論I
 
第14週
12/08  研究問題發想與期末報告提案討論II
 
第15週
12/15  期末報告討論III
 
第16週
12/22  期末報告
 
第17週
12/29  自主學習 
第18週
1/05  自主學習