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擴增實境輔助英語單字發音學習系統

為了解決How to pronounce zeb的問題，作者陳盈璇 這樣論述：

數位原生時代已經來臨，將科技融入教學，也一直是個廣受關注的議題，許多國內外研究紛紛指出行動設備搭配擴增實境對教學所帶來的益處，對於整合資源、創造學習環境等層面上都有顯著效果，讓虛擬物體將在真實世界中得到增強，還能使互動和介面變得更具親和力、引起學生學習動機、使學習者能沉浸於學習內容中等優勢。著眼於語言新進學習者往往無法看到文字法上反應出發音、及無法自我評估發音準確性的困境，本研究設計一套擴增實境輔助英語發音單字學習系統，目標是設計一個簡單而有效的語音發音模型，以便學習者可以輕鬆理解如何發音。並探討在不同教學方式與不同擴增訊息輔助下，國小生在英語單字發音學習成效上的變化。本實驗採用準實驗研究方

法，藉由傳統教學方式、擴增實境聽覺教材方式、擴增實境視聽覺教材方式、擴增實境視聽覺加唇形對照教材方式，上述四種不同輔助資訊搭配的教學方式進行組間比較。研究結果顯示，無論是以純聽覺、視聽覺或是視聽覺加唇形對照的擴增實境整合，其立即後測效果都明顯高於傳統教學的學習者，表示使用擴增實境應用於英語發音的教學上是有顯著效果的。而擴增實境整合的三個組別之間學習效果上無顯著差異，值得注意的是，擴增實境視聽覺組對於看字發音的學習保留效果是有明顯優勢的。雖然唇形對照的教學設計仍有改善空間，但多數學習者仍對擴增實境中能提供反饋增加互動性的特性保持開放態度，也期待擴增實境系統能加入其他學科，由此可見擴增實境系統輔助

學習有增強學習者學習成效與動機之效果。

免疫療法、血管新生抑制劑及化療於晚期非小細胞肺癌之療效暨安全性比較:系統性回顧及網絡統合分析

為了解決How to pronounce zeb的問題，作者楊佳璉 這樣論述：

肺癌是十大癌症死亡原因之一，因為早期大多無症狀，所以很多病人在晚期才被診斷出來，儘管給予晚期肺癌病人治療，病人的存活率仍然偏低，因此若要改善病人存活率，發展新的機轉是有必要性的，隨著疾病治療的發展，血管新生抑制劑和免疫療法是備受討論且具有前景的機轉。過去有文獻對兩大抗癌的機轉與化學治療的機轉進行藥效和安全性的比較，然而因為缺乏所有藥物比較的證據，因此關於藥物之間藥效和安全性的比較仍不明確，因此本論文將使用系統性回顧以及網絡統合分析的方式來比較血管新生抑制劑、免疫療法藥物與化療藥物在晚期非小細胞肺癌的藥效和安全性。隨機分派的臨床試驗文獻會從PubMed, CENTRAL和ClinicalTri

al.gov進行搜尋，符合納入條件的文章，會進行方法學的評估並納入直接性統合分析和網絡統合分析。直接性統合分析採用隨機效應模型，網絡統合分析會採用貝氏模型，並依據網絡統合分析的結果對藥物進行藥效和安全性的排序，除此之外，本研究會評估研究間結果是否有異質性與出版性偏差，且利用敏感性分析來評估結果的穩健度。統計分析使用的軟體是Revman5.3和R-software 3.4.1。總共有39篇文章納入，36篇為發表的文章，1篇為未發表的文章，其餘2篇則為會議摘要。有納入的藥物，如下所述；Platinum doublets (cisplatin 或 carboplatin), 免疫療法 (ipilim

umab, pembrolizumab nivolumab或atezolizumab), 血管新生抑制劑 (Bevacizumab, Ramucirumab, sorafenib, vandetanib, axitinib, ASA 404 或 motesanib, cediranib , nintedanib, NGR-hTNF)。目前的分析結果顯示，第一線治療和後續治療使用抑制細胞程式死亡-1(PD-1)比傳統化療更能改善死亡風險和惡化風險，除此之外相較於血管新生抑制劑和化療，免疫療法在嚴重副作用有比較低的風險。從目前的結果來看，與血管新生抑制劑及化療相比，細胞程式死亡-1抑制劑(PD-1

inhibitor)是作為治療晚期非小細胞肺癌較佳的選擇。