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參、概念構圖(concept mapping)之實施程序
概念構圖 (concept mapping)的實施程序可分為六個階段(Trochim, 1989)。依 序分別為「準備階段(preparation)」、「陳述觀點(generation of statements)階段」、「觀 點結構化(structuring of statements )階段」、「觀點的表徵 (representation of
statements) 階段」、「概念圖的解釋(interpretation of maps) 」及最後「概念圖的應 用(utilization of maps) 」。而余民寧(1997)在之後，將 Trochim(1989)所提出的觀 點，進一步說明每一流程的執行方式，讓概念構圖方法在實際研究的操作流程 上，能更精確、更完整。下列根據 Trochim(1989)與余民寧(1997)所描述的概念構 圖實施程序，分項說明之。
一、準備 (preparation)
(一)挑選參與者1.採用原始團體
研究計畫的進行，倘若由研究者自行擬訂研究架構，並獨自建構研究者認為 符合研究的理論，擬訂出的研究架構或許會與實際真實的狀況有所落差。然而，
採用與目標相符的團體，方能貼切地掌握研究目真正所欲探討的元素。因此，使 用最原始具代表性的團體來進行結構化概念形成的活動，可減少現存理論與研究 架構的誤差(Jackson & Trochim, 2002)。
2.選擇異質性高的參與者
若目標團體數量龐大，則針對團體進行分層隨機抽樣，倘若目標明確，則可 採用立意取樣的方式進行樣本的搜集。此外，選擇參與者的依據，乃以異質性高、
具代表性且多樣性的條件進行挑選，如此方能涵蓋各個層面的參與者，進而全盤 掌握團體的經驗與想法。
(二)發展及聚焦重點( focus) 1.腦力激盪(brainstorming focus)
讓據代表性的參與者，針對主題集思廣益，提出單一、多向度且大量的觀點
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及清楚描述的句子。其中，每一個語句或觀點，皆僅能包含一個概念。倘若同一 句子中，呈現一個以上的概念，則需要將句子做分解，調整至每一個語句皆僅呈 現單一的訊息(Jackson & Trochim, 2002)。
在此以線上閱讀歷程的技巧為例，如某一句子：「仔細瞭解搜尋任務並決定 所要輸入的關鍵字」。在上述句子當中，「瞭解搜尋任務」與「決定輸入的關鍵字」
則涵蓋了兩種閱讀技巧，如此，可能會混淆參與者對於句子內容的認知，而在閱 讀卡片時，可能僅將重點擺在「瞭解搜尋任務」或者「決定輸入的關鍵字」其中 一個面向。如此，則無法準確測出參與者對於此兩個技巧的看法。故需將兩個以 上概念的語句進行拆解，而應表現的句子便為「瞭解搜尋任務主要的方向」及「決 定在搜尋引擎中想要輸入的關鍵字」。
2.評定(rating focus)
針對腦力激盪之結果，評定所有觀點其挑選使用的先後順序，即優先性的評 定。以五點評定量表針對每個觀點進行篩選，其中被評定為 1 者，即最優先使用；
評定為 3 者次之；評定為 5 者，則放於最後。
二、陳述觀點(generation of statements)
將第一階段所發展出的重點句子及觀點，製作成小卡(每張卡片大小，約 3*5cm)或登入電腦中，而每一小卡僅能擁有一個單一的概念或觀點。
三、觀點結構化(structuring of statements ) (一)觀點歸類與資料登入
1.觀點歸類
讓受試者依「自己感到最有意義的方式」進行卡片的歸類。以自我的認知隨 易地進行非結構式的分類。而唯獨需遵守的三個分類條件如下：
A.為每個觀點僅可被歸類到某一類之中；
B.所有觀點不可全部被歸類至同一類；
C.最後亦不可將所有觀點都各自獨立為一類。
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上述三個條件若能遵守，則其他歸類的方式皆可使用。
2.資料登入
資料登入，即是將受試者完成的觀點分類結果進行數據化記錄的過程，以方 便後續資料的分析。此部分有兩個步驟，茲分別描述之。
步驟一，將每一位受試者的觀點分類結果，填入二元向度的對稱近似矩陣圖 中，如圖 2-9 所示。進一步舉例說明，倘若設定 10 個觀點(即 10 張小卡片)讓受 試者進行分類，則此二元對稱近似矩陣圖所呈現的橫軸及縱軸，便各有 10 個分 節點。接著，若兩觀點被歸納為同一類，則在共圖的方格裡填入 1，若兩觀點被 分為不同類，則填入 0。而斜對角皆為 1，即表示某觀點與自己必定歸在同一類。
因此，在二元對稱的近似矩陣中，會呈現非 1 即 0 的狀況。
例如，如果當某位受試者將觀點 5(卡片 5)與觀點 8(卡片 8)分為同一類，如 圖 2-9 所示，則在矩陣 5 與 8 的方格中填入 1；另外，觀點 5 與觀點 6 並沒有被 歸為同一類，故 5 與 6 的空格中則填 0，依此類推。
步驟二，依據上述的方式，將資料登入之後，則每位受試者各可得到一個二 元化對稱的近似矩陣圖。接著，將所有受試者的矩陣數值相互加總，便可得到一 個整體的近似矩陣。而整體近似矩陣中的每一個數值，即是將每一個觀點歸納在 同一類的受試者人數。當整體近似矩陣的數值越大，則表示越多的受試者以同樣 的方式將兩個不同觀點歸納在同一類的程度越高，「也隱含著這觀點在某種程度 上是概念相似的（余民寧，1997，P.174）」。
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四、觀點的表徵 (representation of statements)－建構概念圖像
在資料蒐集完畢後，便在概念構圖系統(The concept system)進行多變量統計 分析技術(multivariate statistical methods)。其中使用到的概念，包含多元度量法 (multidimensional scaling)及群集分析法(cluster analysis)，而可得到的結果，包括 估計點圖(point map)、群集圖(cluster map)、估計點評定圖(point rating map)與群
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集評定圖(cluster rating map)等四種圖像，茲將分項描述概念構圖系統(The concept system)所運作之內容如下。
(一) 二向度的多元度量法分析(multidimensional scaling)
倘若將上述每個人的矩陣圖相加總，所加總的數值利用二向度的多元度量分 析可得到一「估計點圖(point map)」之圖像。每一個小點即代表一個觀點，其中 小點分布越接近，代表此兩觀點越容易被分類在一起；越遠，則反之。
(二) 群集分析(cluster analysis)
根據第一次的多元度量法結果，進行階層式群集分析，歸納出每一觀點所屬 的分群，此分析結果可得到「群集圖(cluster map)」之圖像。
(三) 估計點評定圖(point rating map)與群集評定圖(cluster rating map)
在此進行估計點圖(point map)與群集圖(cluster map)其平均評定值的計算。
首先，計算估計點圖(point map)的平均評定值，將每個觀點相加總，再除以總人 數，如此，可得到每個觀點的平均評定值，便稱作「估計點評定圖(point rating map)」。另外，計算群集圖(cluster map) 的平均評定值，將每個分群的數值相加 總，在除以總群集數，如此，可得到每個群集的平均評定值，便稱作「群集評定 圖(cluster rating map)」。
五、概念圖的解釋(interpretation of maps)
分別將觀點清單、集群清單、估計點圖、群集圖、估計點評定圖及群集評定 圖分別給予解釋及標記，將不適當或分類較疏遠的觀點重新調整，最後結構化概 念，形成最基本的概念構架構圖。
六、概念構圖的應用(utilization of maps)
概念構圖知結果，據結構性與圖像性，其優勢與可運用的方向在此進一步說 明。
(一)在評鑑或進行計畫時，以概念構圖方法進行研究，能夠利用相關團體的力量，
快速形成研究主題的概念架構。
(二)概念構圖在研究中所使用的語言，並非專業科學領域所使用的術語，或是研
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究者自身的語言來形塑主要概念；而是使用與研究主題相關聯的團體所使用 的語言，以及其經驗與想法，來完成概念圖像。
(三)概念構圖能夠將所有與主題相關的概念呈現於單一圖表之中，使整體概 念能夠一目了然，如此，概念之間的類別與相互的關係，都能夠一次全覽於 圖像中。
(四)概念構圖其所包含的範圍很廣大，它能夠包含所有參與者的想法，並且在未 來相關的研究中，可將此概念圖項作為基礎，進而推論到其他相關的群體。
(五)使用概念構圖進行計畫或研究，在過程中，能夠讓團體成員再次思考其共同 的目標，如此可以凝聚成員之間的向心力，並提升士氣。
綜上所述，在計畫或評鑑的過程中，此六步驟可讓團體對於所熟悉的主題形 成結構性的概念。並且，將團體內每個人的想法以圖像的方式具體呈現，讓觀點 之間的關聯性、重要性及適切性等關係，也能夠透過概念構圖的圖像清楚地建立 (W. M. Trochim, 1989)。
因此，本研究選擇使用概念構圖的研究方法，期望讓不同年齡層的線上讀 者，進行自我對於在線上閱讀歷程的看法歸納，並透過各類觀點的分類與分群，
瞭解不同上網經驗的讀者在線上閱讀歷程之圖像，進而發現不同年齡層與不同線 上閱讀經驗的讀者，其線上閱讀歷程之差異。
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肆、小結
在一般研究中，倘若使用量化的方法進行研究，即是搜集龐大的樣本數，編 擬問卷，以進行調查的工作，並且針對大量受試者填答後的結果進行統計分析，
最後以統計軟體分析後所呈現的數字，來解釋所要探討的現象；然而，若使用質 性的研究方法，即是選擇少數的特定群體，甚或是單一個案進行紮根式的觀察，
深入瞭解參與者的生活，並將觀察結果轉換成文字，在語意與段落之間深度地探 討，針對情境脈絡與各種事件進行詮釋，此乃質化的研究方式。
而概念構圖此研究方法，則能夠打破數字與文字之間的隔閡，將量化的統計 方法與質性的文字語言相互結合，並利用圖像式的數據結果，建構具體的概念，
乃是一質量混合的研究方式。而對於本研究欲探討不同族群對於線上閱讀歷程之 概念圖像，採用概念構圖之方式進行，為最能體現質性搜集資料並以量化方法進 行分析之研究方式。