法學研究的重要關懷或目標，是促進法律解釋適用的可預測性與安定性，希望相似的案件得到類似的結果，因此必須要先掌握「現在的法律解釋適用之情況」亦即法院裁判。傳統的法學研究方法例如解釋學、比較法，未必關注法院裁判，即使有，也可能僅處理單一、具代表性的裁判（leading case），對之表示贊成、批判或理論補充，而無法系統地掌握法院裁判的現狀。實證研究方法的引進，目的即在改善此問題。隨著機器學習演算法、自然語言處理等資料科學（data science）的進展，大量法律文本（含裁判）的分析成為可能，形成「法律資料分析」學（legal analytics）。本課程之目的在培養同學使用資料科學的技術來分析較大量的裁判，實踐法實證研究。 本課程從量化實證研究的問題意識形成開始，至變項選擇、編碼方式，到模型的選定、適用以及結果的解釋、呈現，讓同學完整實踐法律資料分析。此外，因應生成式AI之發展，本課程亦將簡介其原理，並探討如何運用此工具幫助資料分析。  

1. 本校尚無訂定 A+ 比例上限。
2. 本校採用等第制評定成績，學生成績評量辦法中的百分制分數區間與單科成績對照表僅供參考，授課教師可依等第定義調整分數區間。詳見學習評量專區 (連結)。