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國立中央大學 學習與教學研究所 陳斐卿所指導 張鐵懷的 指認電玩玩家的潛藏能力 （2019），提出Geography Bar ptt關鍵因素是什麼，來自於玩家能力、系統性文獻回顧、玩家社群知識、再遊戲化、玩家共創。

而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 阮金聲所指導 李書賢的 影響理財機器人持續使用之因素-使用者感知觀點 （2018），提出因為有 理財機器人、價值採用模型、期望確認模型、信任的重點而找出了 Geography Bar ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Geography Bar ptt，大家也想知道這些：

指認電玩玩家的潛藏能力

為了解決Geography Bar ptt的問題，作者張鐵懷 這樣論述：

玩家如何玩的能力，一直是一個黑盒子。透過電玩經驗所衍生的能力到底是什麼？這個晚近學習學(learning sciences)的核心關切，一直未被詳解。本文解析玩家社群中浮現的社群知識，指認玩家展現的潛藏能力特性。研究問題定錨於：電玩世代玩家們潛藏的未知能力為何？藉由長時間的田野投入與觀察筆記、訪談與文件分析，研究結果呈現三個實徵研究，分別是：遊戲社群知識、再遊戲化能力、玩家共創能力。這三個過去未被具體指認的玩家潛藏的能力，並非本文作者刻意設計好實驗以進行研究，而是從研究者的位置，以質性取向的方式，長時間在田野的探尋所獲知。具體貢獻有二，首先，本研究彙整出之雙維度分析架構，具體指出現行的文獻缺

口與可能突破方式，可作為玩家各種能力的「座標系統」，讓後續研究者彼此的探討更容易對話與聚焦；其次，以擁有在地知識的資深成員角度，得以橋接遊戲玩家的圈內人知識，戮力開啟本領域研究社群成員亟需具備之分析視野，縮短電玩社群研究者與被研究者對於電玩知識的落差斷裂，亦即傳遞與詮釋兩個社群的已知和未知，透過實徵研究方式來使「玩家潛藏能力」這個文獻缺口能夠逐漸縮小，對於現今電玩社群知識學術化的急迫性有所回應。

影響理財機器人持續使用之因素-使用者感知觀點

為了解決Geography Bar ptt的問題，作者李書賢 這樣論述：

近年來隨著人工智慧的蓬勃發展，各個領域皆連導入應用，在投資理財方面也不例外，現代人常常忙於工作而無法親自盯著股票市場，因此如何有效的理財成為了一大課題，而理財機器人的推出解決了此一煩惱，在理財機器人百家爭鳴的現在，除了開發新的用戶外，如何讓使用者繼續使用自家廠牌的理財機器人也應當被重視。　本研究以Kim,Chan and Gupta(2007)建立的價值採用模型(Value-based adoption model,VAM)與Bhattacherjee(2011)所提出的期望確認模型(Expectation-Confirmation Model, ECM)相結合並加入先前相關之研究變數，修改

成符合本情境之研究模型，主要目的為驗證影響持續使用理財機器人之因素。　本研究使用網路問卷收集樣本資料，共收獲106份有效樣本，並使用SPSS與SmartPLS2.0進行分析，得出知覺犧牲會負向影響知覺價值，知覺利益會正向影響知覺價值、信任、滿意度、持續使用意圖，期望確認會正向影響滿意度，知覺價值會正向影響滿意度，滿意度會正向影響持續使用意圖，信任會正向影響持續使用意圖。

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