知識結構

知識是人類思考、判斷的根源，因為有了知識，人類才能依據累積的 知識創造出現今的文明社會。尤其在教育上，人類從小進入學校學習的最 基本的目的就是為了學習如何獲取知識的方法。因此現階段九年一貫的

「統整課程」開始強調教師透過課程整合的過程，將分散於各科別的相關 聯知識統合為一，促使學生能夠學習到一個有系統的知識結構，以便能有 效率的提取所學的相關知識，適應現代生活的各種挑戰。因此本節將逐步 針對知識的意涵、知識結構的意義與測量知識結構的方法作深究探討。

壹、知識的意涵

自古以來，哲學家企圖對於知識的各類問題，尋求一個解答。到

了現代，心理學成為一門獨立的學科後，便試圖採用科學的方法，解 開知識的奧秘（涂金堂，2000）。

哲學家 Ryle（1949）將知識種類區分為兩類：「知其然（knowing that）」與「知其所以然（knowing how）」。

認知心理學家 Anderson(1983)根據 Ryle的看法將知識分為兩 類：陳述性知識(Declarative Knowledge)、程序性知識(Procedural Knowledge)。「陳述性知識」是在需要時將記得的知識陳述出來，所 陳述的事實資料即為陳述性知識；「程序性知識」的特徵是需按一定 程序學習，在學習後記憶檢索的初期，必須受意識的支配，到了精熟 階段，記憶的檢索會轉成自動化的歷程（何榮桂，1992)。

學者Jonassen, Beissner, ＆ Yacci(1993)認為知識結構是傳遞 陳述性知識，進入程序性知識的中介，有助於個體了解如何組織知識

（如圖2-3-1）。

貳、知識結構

林原宏（1996）指出，在教育的研究上，認知心理學把諸多的焦 點放在人類知識結構(Knowledge Structure)或 概 念結構(Concept Structure)上，而不同的學科領域，如數學、寫作、自然科學等學科

陳述性知識 knowing that

知識結構 knowing why

程序性知識 knowing how

圖 2-3-1 陳述性知識、程序性知識與知識結構三者的關係

知識，各有其不同的知識結構。對知識結構的探究方法，近年來配合 心理計量學(psychometric)的蓬勃發展，以及人工智慧(Artificial Intelligence)的研究，均有很大的進步。

宋徳忠、林世華、陳淑芬和張國恩（1998）指出特定知識領域內 概念與概念之間都具有某種交互連結關係，因而形成一種組織上的特 性，此種概念與概念間的組織特性稱為知識結構。

涂金堂（2000）認為知識結構（Knowledge Structure）是指儲存 在長期記憶中的一種結構組織，這種組織能夠清楚的顯示各概念間的 關係。

黃美盼（2004）認為所謂的知識結構係指學習者透過內在的認知 歷程，將數個單一概念組合之後所形成的組織。

1962 年，蓋聶（Gagné）首先提出了學習階層理論，其指出任何 的學習都有最適當的學習順序，且一種學習是為後一種學習之先決條 件。如果已經完成前一項的學習，便可以順利進行後面高一層次的學 習。因此學生如果無法學會某一種教材，其原因往往在於先備知識的 不足或欠缺所導致的結果。教師在教學時必須從學生最基本的知識結 構作為教學起點，循序漸進的引導學生學習，達到預定的教學目標。

參、知識結構的測量

Goldsmith,Johnson,& Acton(1991)認為測量知識結構有三個步 驟，分別為「引出知識結構（Knowledge Elicitation）」、「表徵知識 結 構 （ Knowledge Repressentation ）」、 以 及 「 評 量 知 識 結 構

（Evaluation of Knowledge Representation）」，以下就上述三個步 驟分別說明之。

一、引出知識結構

引出知識結構係指測量個人對於某種特定概念的瞭解情 況。目前已經發展出多種測量概念關係的方法，包括：

（一）語詞聯想法（Word Associations）

受試者接受某一項刺激後，說出他所聯想到的概念。

（二）卡片分類法（Card Sorting）

主試人員將概念寫在備好的卡片上，要求受試者加以分類。

（三）自由回憶法（Free Recall）

運用受試者在回憶概念組合時，分隔概念組合的概念數，進 行分析及推論潛在的知識結構。

（四）接近性判斷法（Similarity Judgment）

直接就兩兩配對的概念，判斷其語意接近的情形，並用數值 來表示。

（五）概念構圖法（Concept Mapping）

在教學前、後，分別給予受試者一組概念，要求受試者利用 適當的連接語將這些概念連接起來。

（六）凱立方格技術晤談法（Repertory Grid Technique）

通常以三元組法將概念引出後，由受試者依照個人的認知判 斷，對各元素與各個引出概念的進行相關程度的評比。

Koubek ＆ Mountjoy（1991）又將引出知識結構的方法統整 分為四類，包括晤談法、分類法、圖解法、量尺法；鍾世帆（2005）

將知識結構評量方法整理如表 2-3-1 所示：

表 2-3-1 知識結構評量方法

的知識結構。所謂「表徵知識結構」係指將引出的知識以某一種 表徵方式來找出其結構（宋德忠、林世華、陳淑芬、張國恩，1998；

Goldsmith et al.,1991）。

表 2-3-2:表徵知識結構的方法

名稱 實施方式

多項度量尺法

處理接近性的資料以產生空間的表徵、集群分析 或增生樹狀圖，進而找出概念間的結構關係。

徑路搜尋法

以徑路搜尋量尺算則轉換概念間的接近性資料，

找出知識結構。

凱立方格技術 將受試者的評比結果採用如 FOCUS、PrinCom 等分 析方法進行分析，以獲得個別的概念結構。

次序理論與 試題關聯分析法

依據受試者作答的二元反應，分析兩兩試題之間 的次序關聯階層，作為受試者的知識結構表徵。

三、評量知識結構

評量知識結構係指將經轉化後的知識表徵和某一特定標準 加以比較，進而瞭解某個知識結構與該標準的差異有多大。建立 參照標準的來源為專家的知識結構，或特定知識領域的內容（宋 德忠、林世華、陳淑芬、張國恩，1998）。

本研究引用卓樹樣（2005）將常見的評量知識結構的方法整 理如表 2-3-3。

表 2-3-3 評量知識結構的方法

Novak 與 Gowin(1984)依據概念構圖的原理，設計出比 較學生和專家概念圖的評分原則，及依據學生在命

Lin et al.(2002)提出加權概念圖的觀念，也就是由 教師或專家根據其專業知識決定每一命題的重要性，

並給予 0 到 1 的權值，稱此圖為專家概念圖，並依據 學生對於某命題的學習狀態來訂定計分方式。

語意地圖法

Poindexter et al.嘗試以語意地圖中實際連線的長度 表示概念間的空間距離，以此取代徑路搜尋法中的近

綜合上述「引出知識結構、表徵知識結構、評量知識結構」的各種方 法中，吾人可以選用一種適切的研究模式來測量知識結構。但在引出知識 結構方面，大多數的方法均透過評量者所提供的概念名稱，再由受試者依 照個人的認知加以排列、連結或聯想，此等模式較不適用於如國小階段以 下，年齡層較低的受試者，因此本研究擬透過診斷測驗，依據受試者對於 試題的作答反應，再透過次序理論與軟體引出學生知識結構及表徵學生的 知識結構，最後採用 LFT-extended 來對學生的知識結構圖做評價，研究 方法架構如圖3-3-2。以下兩節先就 OT 與 LFT-extended 分析法加以探 討。