第五章 結論與建議
第二節 建議
壹、文本分析指標方面
鑑於 Coh-Metrix 系統 3.0 版目前已發展了 11 個類別共計 106 個指標，本研 究仍可繼續發展詞彙心理計量相關指標，如：實詞熟悉度、一詞多義數、平均上 位詞數等尚未建置的指標，使讓國內的中文兒童文本分析系統更加完備。
貳、研究對象方面
本研究對象因採立意及便利抽樣，樣本僅限於中部地區之彰化縣、台中市與 南投縣國小四、六年級學生，因此對於研究結果的代表性稍嫌不足，無法做大範 圍的推論。建議後續研究可將研究對象擴展至不同年級或是不同地區的學生，以 便能夠更進一步的探討特徵與閱讀理解的關係。
參、研究工具方面
一、語料庫
本研究僅使用兒童語料庫中的國小教科書文本作為文本分析之用，因此在文 本特徵的趨勢分析上較難以形成廣大的推論，故建議可另外增加國高中的語料庫 或者結合中研院現代漢語平衡語料庫（Sinica Corpus），與兒童語料庫之分析結果 相比較，使文本特徵趨勢分析更臻完整。
二、閱讀理解測驗
本研究在選擇編製文本時所使用之新編中高年級閱讀理解測驗，測驗文本僅
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有 32 篇，因篇數稍嫌不足，測驗分數不足以形成推論性解釋。另外，第四層次 檢驗評估的題數也相對較為缺乏。因此建議，可增加測驗文本的篇數及檢驗評估 層次的題數，使測驗內容更為完整。
肆、應用方面
一、寫作自動閱卷評分
傳統來說寫作測驗之評分均需仰賴耗費大量的人力物力的人工閱卷，故發展 自動化的寫作評分機制有其必要性。而本研究所發展之中文文本指標及特徵分析 之方法可應用於寫作自動化評分上，針對寫作品質的優劣建立其關鍵影響的指標，
並歸納其主要特徵。
二、Auto Tutor
目前國內外之 Auto Tutor（自動化個人家教系統）之對話機制皆以潛在語意 分析為基礎，因本研究中的中文文本分析機制已將潛在語意分析包含，更加入詞 彙、詞頻、句法等多樣化的指標，若以此機制應用於 Auto Tutor 之對話分析，預 期將能有更佳的效果。
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