課程規劃

智慧健康管理碩士在職專班

課程地圖與論文要求

一、課程地圖（Curriculum Map）

第一層：基礎核心能力

課程

健康管理概論
研究方法
健康資料分析
生物統計與數據應用

核心能力 (KSA)

K：健康管理與醫療系統知識
S：基礎數據分析能力
A：證據導向思維

📌 重點：奠定健康管理與研究分析之基礎能力，培養理解健康資料與決策依據之專業素養。

第二層：專業深化能力

課程

人工智慧於健康照護
物聯網與智慧醫療
遠距醫療與居家照護
長期照顧與健康促進

核心能力 (KSA)

K：智慧科技應用知識
S：科技整合與操作能力
A：跨領域整合思維

📌 重點：培養學生能將AI、大數據等技術導入健康照護，提升服務效率與創新能力。

第三層：整合應用能力

課程

個案管理與決策分析
健康產業經營管理
產學合作專題
碩士論文

核心能力 (KSA)

K：健康產業管理知識
S：問題解決與策略規劃能力
A：領導與創新能力

📌 重點：透過實務導向與研究整合，培養具備職場應用與管理決策能力之專業人才。

課程 × 能力對應矩陣

課程	專業知識(K)	技能(S)	態度(A)
研究方法	✔	✔	✔
健康數據分析	✔	✔✔	✔
AI健康應用	✔✔	✔✔	✔
遠距醫療	✔	✔✔	✔
個案管理	✔	✔✔	✔✔
論文研究	✔✔	✔✔	✔✔

📌 註：✔✔ ＝高強度培養

【課程特色】

✔ 跨領域整合（醫療 × 科技 × 管理） ✔ 學術與實務並重 ✔ 在職進修友善設計 ✔ 對接智慧健康產業需求

二、碩士論文品質與要求

🎯 論文核心定位

「實務問題導向 × 科技應用 × 證據基礎」

結合理論與實務，聚焦智慧健康管理議題之創新與應用。

【論文品質要求】

1. 學術嚴謹性

需具備完整研究架構、文獻回顧與理論基礎，符合學術研究規範。

👉 強調：清楚研究問題｜合理研究設計｜嚴謹資料分析

2. 實務應用價值

研究需回應健康產業或照護現場之實際問題。

👉 強調：可應用於醫療場域｜提供決策建議｜具政策意涵

3. 科技整合能力

鼓勵導入AI、大數據、遠距醫療等智慧科技。

👉 強調：數據導向分析｜智慧系統應用｜創新解決方案

4. 研究倫理與品質控管

需通過研究倫理審查（IRB）及學術審核。

👉 強調：研究倫理合規｜資料保護隱私｜學術誠信

5. 發表與成果導向

鼓勵投稿期刊或研討會發表研究成果。

👉 強調：國內外研討會發表｜SCI / SSCI期刊投稿

【論文類型】

傳統研究型論文： 量化研究、質性研究、混合方法
實務應用型論文： 智慧健康系統應用、個案管理改善方案、數據分析決策模型

📌 實務應用型高度符合在職生需求

【論文歷程】

Step 1. 研究方法課程

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Step 2. 論文計畫審查 (Proposal)

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Step 3. 論文執行與分析

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Step 4. 論文口試 (Defense)

【論文要求摘要】

✔ 修滿 30 學分（含論文 6 學分） ✔ 完成碩士論文並通過口試 ✔ 符合學術與實務應用標準