壹 壹
壹、 、 、戶外休閒 、 戶外休閒 戶外休閒 戶外休閒研究面 研究面 研究面 研究面
可應用經本研究驗證之理論模式解釋愛好登山深度休閒者的知識獲取行 為，但在解釋時，宜再檢視不同群組的差異性，在必要時，還須再細分為不同 群組的結構方程模式，並檢驗其適配度。
一一
一一、、、、在深度休閒特質面在深度休閒特質面在深度休閒特質面在深度休閒特質面
居於研究目的，本研究以連續三年持續攀登中級山或高山者視做為是否為 愛好登山深度休閒者的操作型定義依據，但從文獻探討中可以瞭解 Gould 等人 (2008)已發展出深度休閒量表（SLIM），做為評判休閒活動是否具深度休閒特 質的參考。此外，Tsaur 和 Liang(2008)也發展出深度休閒遊憩專業量表，企圖 以個人特質預測休閒者是否為專注於某種休閒活動的深度休閒者。另外，Gould, Moore, Karlin, Gaede, Walker, 和 Dotterweich (2011)等人以西洋棋愛好者為對 象，測試 SLIM 的信度和效度，結果發現短式的 SLIM 量表在信度和效度都達可 接受水準。未來使用本研究結構方程模式前，若能先藉 SLIM 量表驗證該休閒 活動是否符合深度休閒特質，然後再進行後續分析，將比使用其他方式判定來 得更為客觀。
二 二 二
二、、、、在研究範疇面在研究範疇面在研究範疇面在研究範疇面
本研究係以仰賴團體合作、動態且具風險的登山活動領域為研究範疇，研 究結果是否亦適用於解釋其他類型的深度休閒活動，還須經研究驗證。
三三
三三、、、、在研究對象面在研究對象面在研究對象面在研究對象面
深度休閒活動的類型非常多，但受到研究資源的限制，本研究僅以參加登 山社團的登山愛好者為研究對象，並獲得尚可接受的研究結果，但是否足以泛 推至其他獨行的愛好登山深度休閒者，則有待繼續探討。其次，山岳越高，挑 戰越大且風險越高，所須具備的知識和技能項目及層次相對較高，但本研究並 未就中級山和高級山的登山愛好者的知識行為進行分析比較。例如，高風險與 低風險的深度休閒活動，前者較後者更仰賴團體維護和團體成就，這兩種類行 的休閒者受到社會影響因素的影響或許便有顯著差異，其學習行為模式便可能 不同，未來可就此加以研究。
其次，在研究過程中發現結構方程模式的適配度深受樣本大小的影響，χ2 值對樣本大想非常敏感，但在群組分析時，不同群組又必須有足夠的樣本數方 能產出有意義的結果，在研究前必須做策略性的抉擇。
四 四 四
四、、、、理論架構面理論架構面理論架構面理論架構面
影響人類行為的因素非常龐雜，在社會影響因素面，本研究僅整體性地評 估社會規範、社會資本、團體吸引、團體維護和團體成就等對於深度休閒者在 獲取知識的投入程度，至於這些因素各別是如何影響著深度休閒者在獲取知識 的行為、認知、情緒和社會心理等的投入，本研究則尚未觸及。相同的，就自 我效能、自我實現、自我充實和自我表達等個人因素面，以及新知驅力覺知和 知識落差覺知也是值得繼續探討。
對於學習行為，本研究僅調查愛好登山者在獲取知識歷程中，於行為、認 知、情緒和社會心理等的投入程度，但對於學習品質，以及學習成果在休閒活 動表現上的關連性則尚無著墨，若能繼續對此課題深入研究，相信對於休閒教 育的貢獻更大。
五 五 五
五、、、、在分析工具在分析工具在分析工具在分析工具面面面面
結構方程模式分析在社會科學的應用非常嚴謹，結構方程模式要能獲得應 有的適配度，須要經過層層的檢驗。樣本大小對於結構方程模式分析的影響很
大，在初始模式的驗證過程中，這樣的感受並不強烈，但當執行多群組分析時，
由於構念測量變項個數多，且部分類群的樣本過小，便發生統計分析上的困擾。
後雖以重新編碼暫時性的克服，但表示未來在進行多群組分析時，各群組的樣 本數應相近且能高於 150 個，觀察變項個數雖應多於 2 個，但不宜過多（Driel, 1978），或者分群組後，樣本數最小者，其樣本數須為觀察變項的 10 至 15 倍
（Thompson, 2000）。最後，多群組分析提供更多的研究發現，使研究者得以更 深入瞭解結構方程模式在不同類群間的差異，但同時提醒研究者使用研究結果 解釋不同背景深度休閒者的學習行為時，態度上必須更為謹慎。
本研究發現，測量誤差項間存在共變現象影響結構方程模式整體適配度。
測量誤差可能來自於受訪者不準確的回答，也可能源自於使用的名詞概念過於 抽象或其他原因，但兩個測量誤差項存在較高的共變現象並非一定是測量誤差 值過大所致。本研究發現獲取投入此一測量模式中，於認知投入與情緒投入的 測量誤差，情緒投入與社會心理投入的測量誤差間，存在較高的共變現象，經 施以修正，結構方程模式整體適配度便有更佳表現。顯示未來從事類似分析時，
宜善用修正指數，找出類似的症候並加以修正改良。
此外，除了本研究提出的理論模式外，同樣的一組顯性變項可能有許多不 同模式的組合，這些基於相同觀察資料基礎的假設模式可能都有理想的適配 度，結構方程模式分析並無法區辨這些理論模式何者為真，誠如邱皓政（2005）
所言，研究者必須避免陷入過度統計推論的迷思中。
六 六 六
六、、、、未來研究未來研究未來研究未來研究
此外，Fisher 等人（2008）提出資訊場域論，認為人、地和資訊三者的結合，
將產生資訊場域，在該場域內的各個行為者會依據當下的情境彼此學習和分享 資訊，這樣的概念也是可以應用到休閒者學習行為的研究上。受限於研究目的，
本研究朝比較鉅觀的角度分析深度休閒者的學習行為，因此，並未將須要更多 微觀研究的情境因素納入理論架構中，但這樣的探討對於休閒者知識行為的瞭 解是有幫助的。
人類的知識行為除本研究探討的知識獲取行為之外，尚包括知識的內化和 外化，以及知識的創造、應用、累積和分享，這當中存在著諾大的研究空間。
對一般大眾而言，休閒教育並非如學校教育那般正規和制式，反而比較偏重於 自發性的自我引導（self-directed），相信休閒者的學習行為會更為多元且更富 創造性。
Stokowski（吳英偉譯，2006）研究顯示，社會網路的密度和和諧度對於社 區居民的休閒決策有顯著影響。登山社團也屬於另一種型態的社會網路，同一 類休閒活動，不同社團成員的學習行為也可能有其異同。本研究因採不記名方 式，且未詢問受訪者的社團名稱，故無法進行知識獲取行為模式在不同社群間 的異同，未來研究可以加上此一變項。
其次，學習風格分析有助於瞭解深度休閒者最佳或較為偏好的學習方式或 類型，有些學習者偏好由看來學習，例如透過圖表、影像、示範、觀摩來學習；
有些則喜歡以聽來學習，例如透過討論、演講、提問、辯論來學習；也有偏愛 身體活動及實際參與來學習，例如動手做、角色扮演、接觸及體驗。經由分析，
提供適性化的資源，滿足深度休閒者獲取知識的需求。
最後，資訊科技的發達，已然對人類的休閒機會、內涵和行為帶來莫大的 衝擊，網際網路和無線行動通訊設備等基礎平台的日益完整和普及，社群網路 的興盛，互動式科技的成熟，使得人類創造、獲取和分享知識的形式更多元和 更快速，內容也更富創意和充滿樂趣。在低頭族儼然成形之際，經由實體或虛 擬管道，彼此分享有關特定休閒活動項目的知識，也勢必日益風行，從事此類 新潮流休閒活動的休閒者，其知識行為也是值得研究的。