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标题范例：[通识] A58 普通心理学丙 林以正 (看完后请用ctrl+y删除这两行)
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（是／否／其他条件）：
哪一学年度修课： 108-2
ψ 授课教师 (若为多人合授请写开课教师，以方便收录) 温在弘
λ 开课系所与授课对象 (是否为必修或通识课 / 内容是否与某些背景相关)
地理系(大二下必修)
δ 课程大概内容
第1周 3/02 Course Introduction
第2周 3/09 Geospatial Visualization: using ggplot2
第3周 3/16 Handling Spatial Data
第4周 3/23 using R as a GIS
第5周 3/30 Comprehensive Practice
第6周 4/06 ## Mid-term Exam 1
第7周 4/13 Point Pattern: Description Measures
第8周 4/20 Point Pattern: Quadrat Analysis
第9周 4/27 Point Pattern: Nearest-Neighbor Methods
第10周 5/04 Point Pattern: Distance-based Methods
第11周 5/11 Point Pattern: Density-based Methods
第12周 5/18 ## Mid-term Exam 2
第13周 5/25 Spatial Autocorrelation
第14周 6/01 Localized Spatial Analysis
第15周 6/08 More Spatial Autocorrelation Indices
第16周 6/15 ## Final Exam
-取自ceiba
Ω 私心推荐指数(以五分计) ★★★★★
η 上课用书(影印讲义或是指定教科书)
老师自制投影片
μ 上课方式(投影片、团体讨论、老师教学风格)
会建议有gis 统计学及程式设计的基础
不过对于外系而言我想统计学和程式设计是比较重要的
课程里都是以R程式操作，对于本系学生来说因为统计学有用过所以没差，
外系生如果只会别的程式语言也没关系，毕竟R对于其他程式语言来说算是好学
老师一开始也有一个让大家熟悉(or复习(?))R的小作业
基本上就是老师前面讲解使用的分析方法辅以程式码讲解，第三节助教会带复习啦
小练习、回家作业等等
内容就如同上面所列，从R内建及ggplot插件如何产出图表
ggplot产出地图
再来讲到R如何处理空间资料(绝大多都是shp档啦csv等等的
中后段就是讲以所得或所处理完的资料
怎么运用一些方法、指数等等的去做分析，又代表了什么样的意义
也可以得到相关性等等的
σ 评分方式(给分甜吗？是扎实分？)
个人觉得不太凉但是甜啦
其中/期末总共三次，都是开书上机考，也就是说可以看着投影片加上R document
或是google都没差(毕竟不是资工 手写程式码也太没人性XD)
但是会有限时间，个人觉得这个时间实在是定的刚刚好 让人又爱又恨
写的完是写得完但就是没时间检查一遍XD
另外每堂课结束后都会有lab作业及hw作业，也是评分的依据
份量不会太多 但也不会太过于简单或潦草
详细评分方式因为当时老师心血来潮 做了一个很潮的调分方式(当然对学生是好的
有点复杂且不知未来会不会变动，在此就不附上了
ρ 考题型式、作业方式
考前另附有考古题做参考and考前小复习
ω 其它(是否注重出席率？如果为外系选修，需先有什么基础较好吗？老师个性？
加签习惯？严禁迟到等…)
出席似乎是没在管
我有点不太确定 毕竟遇到疫情中间几乎都是线上收看 加签...忘了orz
Ψ 总结
总结就是，R虽然简单但是千万不要小看它
dataframe尤其重要 处理得好就没啥烦恼
ggplot很讨厌
大概是降