圖文傳播學系

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歷史沿革

民國42年2月

政府遷台後為實施國家建設亟需技術人力,仍將初高中職校改制為單位行業教育,在美國國際合作總署之資助下,由當時的台灣省立師範學院設立工業教育學系,初設機工、木工、電工、圖文 (印刷) 工廠,聘請顧柏岩先生擔任系主任,自民國四十二年二月,開始招收第一屆新生,為培育印刷職業教育師資,不定額招收高職印刷科畢業學生,施以印刷師資專業教 育及工藝科「圖文工」師資之培育。

民國50年8月

工教系分別招收工職組及工藝組兩個班,工職組招收高工畢業生,專為培育工業職業學校師資,內有一組獨立招收印刷科畢業生一至三名,施以印刷學程專業教育,並為高中工藝科目培育圖文傳播科目之專業能力。

民國67年8月

工教系教學內容整合為:

機械職業教育組

電機、電子職業教育組

傳播設計教育組

其中圖文傳播定額招收學生五名,至民國八十四年增招至十五名。

民國84年

在許瀛鑑教授規劃,提出圖文傳播組獨立設系之申請,經教育部批准成立「圖文傳播教育學系」,隸屬教育學院,籌備於八十五年八月招生授業。 民國八十四年十月份,為預作「師資培育機構」之轉型,並配合本系培育「亞太媒體中心」之印刷出版媒體及影視傳播媒體工程人員政策下,國立台灣師範大學奉教育部令,本系更名為「圖文傳播技術學系」。

民國84年10月

為預作「師資培育機構」之轉型,並配合本系培育「亞太媒體中心」之印刷出版媒體及影視傳播媒體工程人員政策下,國立台灣師範大學奉教育部令,本系更名為「圖文傳播技術學系」。

民國85年8月

提供

四技二專聯招名額20名,錄取學生屬印刷出版科技組,授予工學士學位。

大學聯招名額20名,錄取學生為影像傳播科技組,授予工學士學位。

民國87年9月

教育部核定師大成立科技學院,本系由教育學院改隸科技學院;並再更名為圖文傳播學系,大學部修業年限為四至六年,至少應修完128學分。專業必修含 蓋印刷出版、影視傳播、電子傳播等領域。公費生尚須多修習26教育學分,畢業及獲得本科准教師資格 ,並在相關學校試教一年後取得教師資格。

民國88年7月

教育部核准籌備研究所碩士課程,並定於八十九年三月分印刷出版科技組與影像傳播科技組兩組招生,九月正式上課。研究所修業年限二至四年,應修完32學分,並選各組專業學程的必修課程才能撰寫學位論文,畢業獲頒工學碩士學位。

民國89年

千禧年為本系第一屆畢業生完成大學部學業,並為研究所首屆新生入學之雙喜年。

民國89年7月

教育部核准研究所碩士班招收「印刷出版科技」與「影像傳播科技」兩組學生。畢業後獲頒工學碩士學位。

民國94年

教育部核准開設「圖文傳播在職進修專班」。畢業後獲頒工學碩士學位。

現在

本系現有專任教師 10 人, 計教授 6 人;副教授 1 人;助理教授 2 人;講師 1 人。

學士班學生共計約 180 人。

碩士班學生約 176 人 (含碩士在職專班 103 人)。

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    花語之色彩意象應用於色彩建議與分析
    (2022) 林昭伶; Lin, Chao-Ling
    本研究所側重分析的焦點以日本學者小林重順建立色彩意象座標(Color Image Scale)與色彩意象詞彙資料庫(Color Image Word Database),讓情緒與色彩或色彩組合標準化、數值化,以奠定學理討論基礎,其利用語意差異法度量色彩及意象的關聯,與日本色彩與設計研究所(Nippon Color and Design Research Institute, NCD)合作開發色彩意象座標。透過自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)技術將一般口語化的表達轉換至專業的一個或多個設計參數的辨識,用於人工智慧(Artificial Intelligence, AI)深度學習(Deep Learning)訓練出符合大數據內容呈現趨勢優化的色彩建議的方法,提出具體建議。透過設計3組實驗「多意象色彩調和演算法」、「色彩意象抽取演算法」、「花卉圖片重點色彩擷取」,進行提取3色色彩組合當作已知色,實作於「色彩建議演算法」輸出建議色,利用網路問卷調查分析滿意度,結果顯示色彩建議後的5色色彩組合的滿意度平均數都比4色色彩組合高。本研究的主題花語之色彩意象應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合的滿意度平均數均達3分以上具有正面的評價。另外,本研究觀察審美度方程式M=O/C,花卉圖片重點色彩應用於色彩建議後的4色、5色色彩組合,都有100%符合M>0.5,發現應是花的顏色色相大多較為相近,產生對應到的數值不會差太大的現象,在曼賽爾色彩系統中如果O與C的落差不夠大,計算得到的數據就不會差太大,進而發現當色彩色相都較為相近時只採用審美度來進行評量色彩調和度是不夠的。 花語被加以利用於色彩意象的表現,輔助設計半自動化色彩建議方法,產生具有代表性或獨特性的色票,未來得以應用於印刷與設計產業中,解決一般非專業人員色彩運用能力不足的困境。COVID-19疫情觸動數位轉型契機,迫切需要大量的資訊傳遞、搜尋與雲端儲存及大數據的使用。科技的進步讓科技推動模式逐漸由技術轉為需求導向(陳聖智,2021),色彩建議方法的效能與創新應用的可行性,導入人工智慧概念,無須透過漫長歲月經驗累積養成,輔助更多有設計需求但能力不足的人,即時性設計因應少量多樣、個人化、個性化的趨勢設計潮流,亦是本研究主要課題以供後續相關研究與應用之參考。