第九章 結論
第五節 未來研究與建議
一、將本提案之迷思次序分析法與各種概念補救之相關測驗工具進行比較，如多 元計分試題關聯結構法（IRS）進行分析比較，其建議如下：
傳統分析試題之次序理論 （Ordering theory, OT）與試題關聯結構 （Item relational structure, IRS）僅可建構出試題結構分析圖，Lin, Bart and Huang （2006）
改進了IRS 二元計分之限制，提出了加權多元計分試題關聯結構。提案方法突破 了 IRS 原有的二元計分模式，擴展了 IRS 之應用層面（Lin, Bart and Huang, 2006）；且 Lin, Yih and Chen （2008）亦將多元計分 IRS 應用在國小學童分數減 法之認知診斷，有別於以往的認知結構圖僅能探討試題之間的關聯。此方法可有 效的分析學童各概念間的連結，提供教學者更具體的補救教學參考（Lin, Yih and Chen, 2008）。因此本研究之未來發展，可嘗試以迷思次序分析法與 Lin, Yih and Chen （2008）其所發展之多元計分 IRS 進行相互比對，藉由多元計分之測驗，
檢視 Rasch Model GSP 表結合迷思序之研究組合，與多元計分 IRS 之概念診斷 之成效。
二、現今迷思次序分析法選取迷思學生表，是採用接近灰關聯度值（LGRA 值），
未來可嘗試各種畫分迷思學生表之方法，建議可採用粗糙集或其他方式進行迷思 學生之選取，其建議如下：
雖然粗糙集理論甚少應用在教育領域上，但它不用服從任何假設，以及可以 在不丟失任何的資訊之下得到與原決策系統相同知識的特性，非常適用於現階段 的小班教學，可嘗試以粗糙集方法結合迷思次序分析法，分析迷思學生的所在。
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