第二章 文獻探討
第二節 後設認知判斷和校準準確度
2.1 後設認知判斷（metacognitive judgments）
一般而言，後設認知判斷大致上可以依照進行判斷的時間分為：預測型的判斷
（prospective judgments）、立即的判斷（concurrent judgments）和回溯型的判斷
（retrospective judgments）；也可以依照擬判斷的項目分成不同的類型，常見的有：
學習難易度的判斷（Ease-of-learning（EOL）judgments）、學習判斷（Judgments of learning（JOL））、知感判斷（Feeling-of-knowing（FOK） judgments）和檢索的 自信判斷（confidence in retrieved answers）等。其中相同的判斷項目有可能在不同 的時間點進行，分別說明如下：
Nelson 與 Narens（1990, 1994）的模型說明了上述的後設認知判斷如何運用於 學習記憶三個主要階段的「監測」和「控制」機制，其模型介紹如下：
測自我導向的搜尋過程、啟動控制機制決定搜尋策略、或決定是否可以終止搜尋而 輸出答案。此模型不只列舉學習和記憶三個主要階段中監測和控制機制的實例，也 說明了監測和控制機制對應的因果關係。
圖2-3 Nelson 與 Narens（1990, 1994） 提出有關人類學習記憶三個主要階段的「監 測」和「控制」機制的模型。圖中兩水平線中間表示學習和記憶的主要階段；水平 線上方是監測機制的例子；水平線下方是控制機制的例子。
2.2 校準準確度（calibration accuracy）
Nelson 與 Narens（1990）探討人們透過內省來描述監測結果的時候，可能同 時呈現正確和失真兩種特質。一般而言，「真正的理解」和「自我感覺的理解」，
往往會有差異。也就是說，人們對監測結果的自我描述是查覺到的內容加上推論，
可能會遺漏或添加與不符實情的一些觀點，所以往往與事實有差距（例如：預測未 來考試答對題目的可能性，有可能預測不準確）。而造成監測結果與事實有差距的 另一個原因是：判斷監測結果所依據的標準是否客觀、正確。為了探究標準是否客 觀、正確，則須討論校準準確度（calibration accuracy）的問題。
校準（calibration）」的意思為：將測量工具和準確的標準作比對，得知兩者的 偏差並矯正誤差。在學習的環境中，校準準確度（calibration accuracy）指的是學習 者對學習成果的主觀判斷和客觀的外在標準之間的差異，即為主觀判斷的準確度
（Winne , 2004）。例如，學習者在學習過程中評估自己學習所得或在學習結束、測 驗之前預測未來測驗的成績，預測值與實際測驗所得的成績作比較，求其偏差值。
其偏差值愈小表示校準準確度愈高；偏差值愈大表示校準準確度愈低。舉例說明：
A同學預測在未來測驗中可以回憶出15個概念題，結果真正測驗時回憶出來14題，
其偏差值為+1個題目，表示A同學的校準準確度很高，判斷很準確；反觀另一位B 同學，他預測未來測驗中可以回憶出15個概念題，結果真正測驗時回憶出來5題，其 偏差值為+10個題目， B同學的校準準確度很低，並且有過度自信的偏誤；C同學預 測在未來測驗中可以回憶出15個概念題，結果真正測驗時回憶出來25題，其偏差值 為-10個題目，C同學的校準準確度和B同學一樣低，都差10題，卻呈現自信心不足 的偏誤。上述「學習者主觀的判斷學習成果」或「預測未來測驗的成績」是學習者 按照自己內在的標準作為評估的依據，相較於「客觀的外在標準」可能會有差異，
因此造成判斷或預測的偏誤是難免的。自己內在的標準有偏誤，學習歷程的監測和 控制將受到影響，進而影響學習效果。
2.3 校準準確度的評估方法
Schraw（2009）將校準準確度的評估方法分兩大類：絕對準確度（Absolute accuracy）和相對準確度（Relative accuracy）。將說明如下。
一、絕對準確度是計算受試者對各題的自我評估分數和實際分數之間的差異多寡。
共有三種：
（一）絕對準確指標：適合用在連續數值的比較（例如：信心判斷和成績表現 的比較）。計算公式如下。
（二）哈曼係數：適合用在類別資料，（例如：信心判斷和成績表現一致的個 數和不一致的個數差）。
（三）偏誤指標：適合用在確認個人的信心判斷是過度自信（正值）還是信心 不足（負值）
二、相對準確度則是在比較一組信心判斷值和一組成績表現的一致性（相關），不 比較每一題的準確度。下面介紹三種相對準確度的計算方式：
（一）皮爾森相關係數（Pearson’s r）：適合比較兩組差的相關性。例如：（
是第ｉ題的信心判斷和信心判斷平均值的差；（ 是第ｉ題的分數 和平均值的差，ｉ＝1~n，皮爾森相關係數即表達（ 與（ 的 相關性，亦即，兩變項變化趨勢的關係。
式中 , ｓ為標準差
（二）伽瑪係數：適合用在類別資料，例如：22 序列的資料
（三）區辨指標：用於區辨答對題目的信心判斷和答錯題目的信心判斷。若為 正值，表示個人對於答對題目的信心判斷優於答錯題目的信心判斷。
本研究主要想探討每一位受試者對於每一題所作的自我評分，其準確度是否受 組別及不同題型的影響，適合使用絕對準確度的方法檢測。本研究暫時不探討過度 自信和信心不足的問題，因此不採用偏誤指標，而選用絕對準確度 （Absolute accuracy）中的絕對準確指標值（Absolute accuracy index , AAI）。計算公式為：