主要的研究步驟

一、實驗流程

本研究招募母語為非聲調語言系統的成年受試者 18 名，實驗期間為 5 天，

第一天，進行訓練前測驗(前測; pre-test)，並以腦磁波儀量測大腦學習者在學習 前對於中文詞彙聲調變化的功能性神經反應。第二天至第四天，參加者到實驗室 進行 1 小時的數位學習平台的自主學習，第五天，進行訓練後測驗(後測; post-test)，

在完成後測之後，再以腦磁波儀量測大腦學習者在學習前對於中文詞彙聲調變化 的功能性神經反應。實驗流程詳如圖 17 所示：

〈圖 17〉實驗流程設計圖示

二、資料分析

(一)、行為資料分析：

以測驗時間(前測和後測)為受試者組內因子，前後測句子聽讀測 驗的成績為依變項，進行成對樣本 t 檢定 (paired t-test)，以瞭解 學習者學習後是否有進步。

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(二)、腦磁波資料分析：

1. 反應時間點(latency)和反應量(amplitude)

計算所有學習者對於 T3/T1 大差異和 T3/T2 小差異的 MMNm 反 應時間點和反應量，並瞭解學習者學習前後(time; pre-test vs. post-test)，

左右腦間(left vs. right hemisphere)及差異間(contrasts; T3/T1 vs. T3/T2) 的 MMNm 強度大小是否有差異。

反應時間點(latency)係指大腦神經反應波動的均方根(root mean square; RMS)的值達到最高點(peak)所對應的時間點。先前文獻指出 MMNm 反應在 150-250ms 的時間區間內會產生水平橫向磁性反轉的現 象(Hsu et al., 2014; Phillips, Pellathy, Marantz, Yellin, Wexler,

Poeppel, …& Roberts, 2000)，所以本研究依據每位參加者於 150-250ms 時間區間內整體平均磁波(grand-averaging MEG)的均方根值最大值所 對應的時間點來選取，選取左右腦各 5 對成對感應點(sensors)共 10 點(如 圖 18)來分別計算每個感應點大差異 T3/T1 及小差異的 T3/T2 的反應量。

每一個感應點的反應量以總和反應時間點為中心點前後 10ms 的反應量 進行平均計算而得。 再將以上計算所得的所有參加者的反應量以差異 (contrasts; T3/T1 和 T3/T2)，左右腦(hemispheres; left 和 right), 及測驗 時間(test time; pre-test 和 post-test)為三項組內因子(within-subjects factor) 進行重複量測的變異數分析(repeated-measures analysis of variance (ANOVAs)，以了解學習者對於大差異和小差異的反應是否有不同，左 右腦反應是否相異，學習前後是否有差異，並進一步了解左右腦在學 習前後對於不同聲調變異的敏感性是否是否有差異。

2. 反應源分析方法(source analysis)

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以反應源分析方法進行興趣區(region of interest; ROI)的反應分析，

比較在學習前後學習者在統計水準 p<0.01 及 p<0.001 有顯著反應的數 個特定腦區的活化量的變化，以瞭解學習者對於中文詞彙聲調區辨敏 感度的發展趨勢。

本研究採用 Free-Surfer 軟體重建所有參加者的大腦皮質模型，取 得每個受試者 5124 個大腦皮質的反應點，再以這些反應點所量測的訊 號反向推算反應源的位置及方向，採用最小範數估計(minimum norm estimate, MNE) 軟體來計算的最小 L2 範數來推估反應源的位置(L2 minmun-norm solution) (Dale & Sereno, 1993; Hämäläinen, & Ilmoniemi, 1994)，並採用邊界元素法模式(boundary-element model)來估算反應波 動的磁場，得到每個空間-時間 (spatial-temporal) 序列對應分布的反應 源，再轉化為動態統計參數圖 (dynamic statistical parametric maps, dSPM)，以了解每一位參加者在學習前後對於 T3/T1 大差異和 T3/T2 小 差異的聲調區辨的反應源在隨著反應時間序列經過其反應量及位置的 變化。再以時間軸為基準將所有參加者同一時間點的 dSPM 值加總後 平均後，據以獲得全體參加者整體平均(grand-average)動態統計參數圖，

得以了解學習前後整體的發展趨勢，包括左右腦在不同時間區間的反 應變化。

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