研究假設 研究假設 研究假設 研究假設

根據本研究的研究目的、研究問題及研究設計，提出下列研究假設：

研究假設一：實驗組學生在「自然科立即測驗」的後測成績顯著優於控制組學生。

研究假設二：實驗組學生在接受清字教學法後，「自然科立即測驗」會有顯著提升。

研究假設三：實驗組學生在「自然科保留測驗」後測成績顯著優於控制組。

研究假設四：實驗組學生在接受清字教學法後，「自然科保留測驗」會有顯著提升。

研究假設五：實驗組學生在「閱讀理解困難篩選測驗」的後測成績顯著優於控制組。

研究假設六：實驗組學生在接受清字教學法後，「閱讀理解困難篩選測驗」有顯著提 升。

研究假設七：實驗組學生在「自然科學習滿意度」量表的後測分數顯著優於控制組。

研究假設八：實驗組學生接受清字教學法後，在「自然科學習滿意度」各分量表上會 有顯著提升。

6-1 實驗組學生在「學習態度」分量表中的各題，後測分數顯著優於前測分數。

6-2 實驗組學生在「主動學習策略」分量表中的各題，後測分數顯著優於前測分數。

6-3 實驗組學生在「教師教學法」分量表中的各題，後測分數顯著優於前測分數。

6-4 實驗組學生在「課程教材」分量表中的各題，後測分數顯著優於前測分數。

6-5 實驗組學生在「自我效能」分量表中的各題，後測分數顯著優於前測分數。

6-6 實驗組學生在「生理反應」的各題，後測分數顯著優於前測分數。

3.4 3.4 3.4

3.4 研究工具 研究工具 研究工具 研究工具

本研究所使用的研究工具包括了：自然科學習滿意度量表、自然科立即測驗卷、

自然科保留測驗卷及閱讀理解困難篩選測驗。

一、自然科學習滿意度調查表

本研究所使用的「自然科學習滿意度量表」係參考王貴春〔54〕「自然科學習態 度問卷」及黃慧貞〔55〕「STS教學後學童意見量表」加以編修而成。並依本研究對

象的學習動機與興趣之實際情形，加以修正縮減而製訂完成問卷之構面與題項，因此 問卷內容能適切研究主題與目的，合乎內容效度。

本量表使用 Likert’s 五點評定量表的方式，共包含了23題。每一題依據學習 者的回答分為五種不同的答案，勾選「非常同意」給五分，勾選「同意」給四分，勾 選「沒意見」給三分，勾選「不同意」給兩分，勾選「非常不同意」給一分，以五個 分量表上的得分總和，做為其個人學習滿意度的指標，得分越高者代表其學習滿意度 越高，亦及學習動機越正向；反之則越不滿意，其學習動機越負向。

（一）編製過程

問卷的編製過程分為決定問卷內容與層面、初步編訂、建立專家效度、問卷預試 和信、效度分析五階段，敘述如下:

1、決定問卷內容與層面

本問卷採用李克特表五點量表的型式，受試者填答方式採用單選題作答。選項 分為「非常不同意」、「不同意」、「沒意見」、「同意」、「非常同意」共五個等 級。要求學生根據實際經驗與感受來作答。計分方式從「非常同意」、到「非常不同 意」，各以5~1分計算；反向題目則以1~5 分計算，得分越高者代表學習態度越佳。

2、初步修定:

量表編製後請同校自然科教師試讀，再請五位國小五年級學生試填，針對語意 不清的文句進行修正，並請指導教授審閱，編制成問卷初稿。

3、建立內容效度

問卷初稿完成後，請指導教授、兩位國小資深自然科教師，共三位專家學者，

針對本問卷進行效度評估，對問卷層面、問題表達、題目歸納及完整性等提供修正的 意見。依照專家的意見，刪除不適當的題目及修正題目文句，編製成預試問卷。

（二）預試

經專家者建議修定後，自編成「自然科學習滿意度量表」，本測驗時間作答時間 約為20分鐘。預試以台中市某某國小五年級一個班學生27人及研究者任教之丙班學生 26人為預試對象，預試樣本回收53份，沒有無效樣卷。

（三）項目分析

為讓自然科學習滿意度量表具鑑別度，本研究在進行預試之後，做試題分析，將 所得之53份有效問卷，進行SPSS12.0統計軟體做決斷值分析(critical ratio;CR

值)、項目分析及因素分析。

理論基礎或研究目的

編擬或修訂量表初稿

選取受試者預試

項目分析

因素分析

信度分析

正式量表

刪除題項

刪除CR值未達顯著水準的題項

圖3.2 問卷預試分析流程

根據內部一致性效標分析表結果可知，各題目的高低分組得分平均數之差異顯著 性t檢定(即決斷值，t值)如表3-7所示。

表3-7 內部一致性效標分析表

題項 決斷值 量表總分相關係數 備註

1 5.529(***) .678 2 5.967(***) .738

3 1.068 .26 刪除

4 3.359(**) .358 5 2.822(**) .377 6 2.765(**) .424 7 7.384(***) .665 8 7.859(***) .676 9 4.742(***) .546 10 2.632(*) .371 11 3.340(**) .486 12 6.271(***) .707 13 4.687(***) .478 14 5.682(***) .730 15 6.708(***) .694 16 7.211(***) .682 17 7.255(***) .735 18 4.523(***) .671 19 7.233(***) .839 20 -2.597(**) -.440 21 6.456(***) .623 22 4.755(***) .484 23 3.781(**) .547 24 6.734(***) .573 25 6.734(***) .761

P *＜.05, p **＜.01,p ***＜.001 ，資料來源:本研究整理

本學習滿意度量表預試回收後，經SPSS統計軟體進行項目分析後，刪除第3題「這 次的自然科學習活動，我需要老師的指導與協助」。

（四）效度分析

一般來說，效度可分為「內容效度」、「效標關聯效度」以及「建構效度」三大 類，以測驗總分數為效標，並計算各試題或分測驗與總分之關係，所得之相關係數即 代表測驗之凝聚程度〔56〕。

本研究問卷採用內容效度與建構效度分析，內容效度以測驗量表內容或題目適切

性與代表性，即測驗內容能反應所要測量心理特質，能否達到測量到所要測驗的目的 或行為構念〔57〕。建構效度以能夠測驗出理論的特質或概念的程度，亦即實際之測 驗分數能解釋能解釋某一心理特質多少〔57〕，來瞭解本量表能否正確的測量國小學 童對於自然課程的學習動機與對課程內容的滿意情形。

1、本研究問卷設計之「自然科學習滿意度量表」，係參考王貴春「自然科學習 態度問卷」及黃慧貞「STS教學後學童意見量表」加以編修而成。並依本研究對象的 學習動機與興趣之實際情形，加以修正縮減而製訂完成問卷之構面與題項，因此問卷 內容能適切研究主題與目的，合乎內容效度。

2、因素分析是研究一份測驗建構效度(Construct Validity)最有效的方法之 一，藉由因素的發現可確定心理學上一些特質觀念的結構成份，更可因此而得知測驗 中有效的測量因素是那些。而在進行因素分析，尋求較少之因素來代表較多之變數之 前，應先確定各變數分數間具有共同變異之存在，如此才值得作因素分析。檢驗相關 係 數 是 否 適 當 的 方 法 有 幾 個 方 法 ， 本 研 究 選 擇 之 「 KMO 取 樣 適 當 性 量 數 」 (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy)，此表示KMO值愈大時，表示 變數間的共同因素愈多，愈適合進行因素分析，其準則如下:

表3-8 以KMO值判定進行因素分析適切性分析表

KMO值 0.9以上 0.8以上 0.7以上 0.6以上 0.5以上 0.5以下 FA適合性 極適合 適合 尚可 勉強可 不適合 非常不適合

資料來源:本研究整理

而本研究問卷第一次因素分析後結果顯示，KMO 值達0.694接近0.7，即表示變項 之間適合進行因素分析。而Bartlett’s 球形檢定的χ2 值為822.021（自由度為276）

也達顯著水準（p＜0.05），代表本研究之題項適合進行因素分析。

進一步分析後，經由轉軸後的成份矩陣顯示，含有六個因素層面特徵值大於1，

累積的可解釋總變異量為71.748%，顯示達到顯著的建構效度。根據許多研究者編制 層面的實際經驗，一個層面的提項最少在三題以上，否則題項太少，無法測出所代表 的層面特質，其內容效度會不夠嚴謹，須考慮刪除。

其中第六個因素只包含第四題，此層面含括的題項數太少，因此研究者將此提題

項刪除，再進行第二次因素分析。

表3-9 項目統計量表

題號 平均數 標準差 個數 題號 平均數 標準差 個數 1 3.9434 1.06365 53 15 3.9811 1.18469 53 2 4.3774 .83727 53 16 4.1509 1.13334 53 5 3.8302 1.20473 53 17 3.8113 1.34531 53 6 4.2075 .86288 53 18 3.9434 1.19960 53 7 4.0189 1.00939 53 19 4.1509 1.08124 53 8 4.1132 1.13782 53 20 2.5849 1.18377 53 9 4.3585 .76194 53 21 4.1509 .96867 53 10 3.3774 1.22829 53 22 4.3396 1.01798 53 11 4.2642 .85824 53 23 3.8113 1.20984 53 12 4.1698 1.05130 53 24 3.9434 1.21553 53 13 3.7736 1.35365 53 25 4.2642 1.05886 53 14 4.1698 .93512 53

資料來源:本研究整理

第二次因素分析後結果顯示，KMO 值達0.797，大於0.7，即表示變項之間適合進 行因素分析。而Bartlett’s 球形檢定的χ2 值為764.497（自由度為253）也達顯著 水準（p＜0.05），代表本研究之題項適合進行因素分析。

分析後，經由轉軸後的成份矩陣顯示，含有五個因素層面特徵值大於1，累積的 可解釋總變異量為68.422%，顯示達到顯著的建構效度。

表3-10因素分析表

因素分析 第一次 第二次

Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .694 .797 Bartlett 球形檢定 近似卡方分配 764.497 822.021

自由度 253 276

顯著性 .000 .000

資料來源:本研究整理

第二次因素分析後，抽出五個共同因素，五個共同因素累積的解釋變異量為 68.422％；五個共同因素的特徵值分別為5.073、2.780、2.744、2.716、2.424。以 此結果進行因素命名，並依邱皓政〔58〕建議，參考因素結構矩陣來決定因素名稱。

依序命名為「學習態度」、「主動學習策略」、「教師教學法」、「課程教材」及「自我效 能」共五個分量表。此次分析後，並無須刪除的題項，如表3-10所示：

表3-11 項目分析表 構

面 預測 試卷 題號

因素 負荷 量

項目刪除時 Cronbach’

s Alpha 值

處理情形 正試 問卷 題號 15 我常在自然課時發呆，顯得心

不在焉。 .755 .892 保留 1 16 上自然課時常常覺得腦中一片空

白。 .745 .892 保留 2

23 我會把自然科所學到的內容應用

在其他學科學習上 .732 .896 保留 3 19 經過這次的學習活動，我對問題

解決的能力增加 .728 .888 保留 4 14 學習活動過程中，我樂於參與討

論 .675 .892 保留 5

7 進行學習活動時，我會努力克服

所遭遇的困難 .672 .893 保留 6 2 透過本次的自然科學習方式，可

以幫助釐清許多自然科概念 .595 .892 保留 7 20 在學習自然科時，碰到很難理解的

內容時，我會用背的先把它背起來 -.566 .920 保留 8 學

習 態 度

18 當學習上的問題獲得解決時，我覺

得很有成就感 .562 .893 保留 9 第一構面：學習態度 α＝0.0.0.0. .807 特徵值＝5.073 解釋量＝39.594﹪

6 學會利用工具書或網路資源找到

想要的資料。 .770 899 保留 10 10 在進行課程學習時，班上的氣氛

很和諧融洽。 .759 .902 保留 11 主

動 學 習 策 略

5 這次的學習活動比只聽老師上課

學到更多。 .660 .901 保留 12 第二構面：主動學習策略 α＝0.642 特徵值＝2.7804解釋量＝48.888﹪

表3-11 項目分析表（續）

13 自然科的教學活動進行中，我時

常感覺困惑 .815 .899 保留 13 24 進行教學活動過程中，我會常

常感覺憂慮。 .753 .896 保留 14 教

師 教 學

法 17 上自然課時，我總希望老師快點

下課。 .476 .890 保留 15 第三構面：教師教學法 α＝0.0.0.0.731 特徵值＝2.744 解釋量＝56.904﹪

8 我不喜歡上自然課。 .741 .892 保留 16 9 目前自然科的內容與我以後的生

活無關。 .712 .897 保留 17 1 本次的教學活動能引起我的學習

興趣。 .527 .892 保留 18 11 這個教學活動，老師的教材和活動

都很實用。 .497 .898 保留 19 課

程 教 材

25 大致來說，我喜歡參與這次的教學

活動。 .491 .891 保留 20 第四構面：課程教材 α＝0.0.0.0.737特徵值＝2.716解釋量＝62.913﹪

22 我不夠聰明，無論怎麼學都沒用。 .819 .898 保留 21 21 若遇到不懂的地方，我會想辦法把

它學會。 .610 .895 保留 22 自

我 效

能 12 在這個教學活動裡所花費的時間

和精神都很值得。 .487 .892 保留 23 第五構面：自我效能 α＝0.0.0.0.720 特徵值＝2.42 解釋量＝68.422﹪

資料來源:本研究整理

（五）信度分析

信度是一種用來衡量正確性或精確性的工具，它具有兩方面的意義，一是穩定 性：即在兩個不同的時間重複衡量相同的事物或個人，然後比較這兩次衡量分數的相 關程度；另一為一致性(internal consistency)，即在同一尺度之內，該尺度中各項 目的內部一致性〔59〕。吳明隆認為信度是指測驗的特性或測量的結果〔60〕。

本研究利用Cronbach’s α 值來衡量各相關量表的信度，若α值愈高，表示量 表內各項目之衡量結愈趨一致，亦即量表之信度愈高。有學者認為Cronbach’s α 值 高於0.7 為高信度，小於0.35 則為低信度，表示應拒絕其使用〔61〕、〔62〕。本研