專業知識反轉效應

2.5.1 專業知識反轉效應的類型

如2.1.2 所述，專業知識反轉效應 (Expertise reversal effect) 就是因為多數教材在設 計時都忽略了考慮學習者的程度，以致於僅對新手或專家其一有效。譬如新手適合的教 學引導 (instructional guidance) 可以減少工作記憶的負荷並彌補新手基模的不足，進而 有效地建立貣基模；但專家在已有基礎的狀況下又無法避免這些引導訊息，即必頇將接 收到的訊息與長期記憶中的基模去進行匹配 (cross-referencing) 與整合 (integrating) ， 因而增加工作記憶的負荷也同時減少學習的資源。所以，對新手最佳的教學形式、技巧 與程序，可能會阻礙專家的流暢學習，造成專業知識反轉效應，反之亦然 (Kalyuga, 2009) 。在 Kalyuga 等人 (2003) 和 Kalyuga (2007) 的文章中分別舉出了數項專業知識 反轉效應的教材設計類型，茲將其彙整如表 10。

其中「1.引導漸減效應 (Guiding fading effect) 」和「5.工作示例效應 (Worked example effect) 」二類歸納出新手需要詳細的引導與工作示例，但對於專家多餘的引導 會造成訊息與基模框架重疊導致工作記憶同時處理相同訊息而認知負荷過量，且過多的 工作示例對於專家無益，反倒是利用問題解決可以促進專家基模的建構與自動化而增強 學習效果。在「6.獨立或互動元素效應 (Isolated or Interacting elements effect) 」此項談 到元素的交互作用與學習者的專業知識有關，因此將對於新手複雜的教材以獨立元素處 理，便能使新手逐步學習並建立基模，但把相同的教材實施於專家身上則太過簡單而導 致無學習產生。「9.超文本和超媒體教學 (Instructional Hypertext and Hypermedia) 」此項 歸納出新手適合結構文本而專家適合線性文本，因為好的結構形式增強低知識學習者的 理解，因外部結構補償內部概念結構的缺乏，而外部的結構對於專家是無幫助的。

根據上述分析，本研究以不同的視覺引導教材設計於工作示例教學上，應用了「教 材內容結構化」、「教材呈現區塊化」、「建立訊息關聯」及「適性指標」等原則；就將教 材結構化、區塊化而言，教材的交互作用被降低了，步驟的展演架構也從線性呈現轉為 區塊和二維形式，如此的教學設計是為了降低工作記憶的處理，應是適合新手的。另外，

建立訊息關聯與適性指標是教學者引導學習者的注意力之輔助，也是協助學習者迅速建 立相關訊息關聯的設計，目的仍是減少學習者搜尋與比對訊息的處理過程，藉此降低認 知資源的付出，所以仍適合新手。且謝東育（2009）的研究所得結論即是「以適性指標 設計原則結合代數教材設計原則運用在教學設計上，對需進行補救教學的學生其學習成 就表現有顯著差異。」，從其結論可得本研究教材的確適合新手。

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詳細的引導彌補先備知識的 (example-problem pairs)

練習題並附上範例，需要時可 參考 (problem-example pairs) 或漸退的示例 (backward faded worked example)

Ex：電路分析 (Reisslein, et al. , 2006)

直接幫助>間接幫助 (hint) 無差異

2.分散注意力與多餘效應 (Split-attention & Redundancy effects) 圖 (Kalyuga, Chandler, and Sweller , 1998) 。

Ex2：文字教材，新手需要文 字+註釋；專家僅需閱讀文字 (Yeung, Jin, and Sweller, 1998) 。

3.文本處理 (Text Processing)

增加額外的說明，補足原文本

(Modality & Redundancy effects)

新手同時接收視覺圖像結合 聽覺解說的學習效率比較好。

(圖+口語 > 圖+字幕)

口語解說對於專家失去優勢。

5.工作示例效應 (Worked example effect)

恰當的例子展演往往被視為

示例 (Worked example fading out) 問題解決 (problem solving) 探索性學習 (exploratory)

6.獨立或互動元素效應 (Isolated or Interacting elements effect) (Imagination effect)

新手沒有適合的架構以支持

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學習者類型

教材設計或效應 新手 專家 例子或備註

8.動態圖像表徵

(Dynamic Visual Representations)

靜態呈現好 動態呈現好 (Instructional Hypertext and Hypermedia) (hierarchical) 和混合超文本 (mixed) 優於線性文字 (linear text)

線性文本優於結構文本

層次化地圖 (hierarchical map) 學得較多

無顯著差異，但語意式地圖 (semantic network map) 有中 高強度

(Sequencing of Learning Tasks)

複雜的訊息可連續獨立呈現

不過Schnotz (2010) 在“Reanalyzing the expertise reversal effect” 一文中對於專業知 識反轉效應提出了幾項質疑：

1. 如果為低專業知識學習者的最佳學習模式，即代表不會超出低專業知識學習者工 作記憶容量，又為何會讓高專業知識學習者負荷過量呢？

2. 新手需要圖示配合文字的展演模式，不會負荷過量，那怎麼可以假設會超出專家 的負荷呢？

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3. 對於專家，整合與交叉比對多餘的引導，使其與現有的知識架構重疊造成外在認 知負荷，但這樣的負荷真的存在嗎？

4. 對於專家，當訊息不是新的時候，則被視為多餘的，因此不會造成進一步學習，

以上看似合理？

研究者認為Schnotz 的質疑不無道理，值得玩味。以實際教學現場與教學經驗，我 們知道在常態編班教學中，一種教學模式實難滿足各種不同程度或成就的學習者，而為 了顧及整體，不放棄任何一個人，教學者通常會採取最淺顯、最詳細的教學模式，因為 當最底層的學生能學好，中上程度的學生一定也能理解，只是其學習心態會有所不同。

研究者認為，在無法因材施教下（能力分班教學或分組教學），此方式應是最佳模式；

雖這樣的教材教法之結構是強的、教學引導是多又詳盡的，但中、高成就學習者應具有 快速篩選訊息的機制，他們會去選取覺得需要的部份，跳躍覺得不需要的步驟，特別在 我們的教材設計運用了對齊與二維圖像，讓學習者的視覺搜尋能迅速地在上下行間掃描 進而建立貣訊息間的關係，因此不會產生訊息比對或基模架構重疊等的外在認知負荷，

而內在認知負荷本就較低，當然就不會導致中、高成就學生的學習受阻。唯以上想法是 否正確，仍需要進一步做深入探討。

由於本次實驗於常態編班教學實施，陎對的學習者的先備知識與學習成就皆不同，

欲藉此一探本實驗教材是否會如表列等眾多實驗產生專業知識反轉效應，亦或無專業知 識反轉效應？並以各種數據加以分析本實驗教材是否適用於常態編班教學上？

2.5.2 專業知識反轉效應的判斷

根據文獻，專業知識反轉效應的判斷可藉由 effect Size、學習效率 (Instructional Efficiency) 和投入分數 (Involvement Scores) 來判斷。因其三種數據與資料分析有關，

不僅能評估專業知識反轉效應是否產生，還能分別比較兩種教材設計之差異、學習者學 習效率優劣與學習者投入的高低，故將此三項專業知識反轉效應的判斷方式置於第三章 之3.5.2～3.5.4 資料分析中再說明。

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