研究動機

第一節 研究動機

教學評量是國小教師在教學現場中常使用的工具，在教學中經常需要利用評 量來獲知學生的學習情形。評量的目的不僅是為了評定學生學習成就的高低，或 是預測學生將來的發展，最主要的目的在於學生在學習特定範圍的知識後，能藉 由評量來了解自己的缺失所在，並進而加強之，使學生在學習時能得到最好的協 助。因此，如何將評量結果經由輸出來提供教師與學生充足的診斷資訊，是現今 測驗評量欲探討的重要課題。爲了瞭解學生的認知缺失所在，以利進行後續的補 救教學，過去多半是以個別訪談與原案分析的方式為主，這些方式雖然可以比較 深入地了解學生的想法及其迷思，但是對研究者而言十分耗時耗力，更遑論教學 工作相當繁重的國小教師，因此上述的方式在實際教學情境中無法普遍推行。這 樣的缺失使許多致力心理計量學的研究者對傳統評量的作用不甚滿意，因而開始 發展並思考多元化評量之間的優缺點及差異，進而開始發展認知評量、多元化評 量、診斷評量等等。經過許多國內外的心理與教育測驗的研究者積極致力於相關 研究，終於慢慢發展評量特定認知能力的測驗方式，來偵測學生的認知缺失。包 括 Mislevy, Almond, Lukas(2003)以證據為主的評量設計的介紹，利用證據中心的 評量設計，使研究者能在受試者的作答反應中獲取更多受試者本身所擁有的知 識，並結合學生模式來推論所欲知的資訊；余民寧（民 92）以路徑搜尋法的方法 論為基礎所建立的線上認知診斷評量模式；施淑娟（民 86）結合 Marshall 的 可 評 量 基 模 與 試 題 反 應 理 論 建 立 認 知 網 路 評 量 模 式 等 研 究 。這些研究都能夠 達到偵測學生的缺失所在。但是，在現今的教學現場中，這樣的結果仍不足以應 付教學壓力沉重的現今教育環境中。因此，吾人希望除了能夠深入了解造成學生 錯誤學習的缺失所在，更希望能夠利用評量所得到的資訊進行分析，以提供教師

在教學現場參考使用，並讓教師能夠有效且快速的將學生的錯誤類型進行分類，

以利補救教學的實施。在這樣的需求下，除了要有強大的診斷分析模式外，尚需 更為完備的推理模式才能達到。

在國內的相關研究中，研究者大多採用比「錯誤類型」或「bug」更大的「成 份」(components)－技能或概念做為診斷分析模式的因子。這樣的診斷單位雖然 得以獲得穩定的診斷結果，但是卻無法獲得每個人較微觀的認知診斷訊息(黃桂 君，民 91)。大體而言，個體演算法則的變動表現可反應出其潛在運思型態的情 形，診斷分析模式需能忠實地呈現此一現象。因此，為了建立一個更符合實際所 需的診斷評量模式，本研究欲建立一個以「評量傳送模式」來進行組卷，並利用 實徵研究來進行學生作答反應的分析，包括個體的迷思概念與所缺少的技能，並 同時能夠自動給分且告知受試者診斷的結果與分析情形。利用模式化的組卷方 式，將可提供設計更為完備的評量，幫助教學者獲得受試者的相關訊息，並可提 供教學用。

為了達到以上的想法，研究者擬以功能強大的貝氏網路為推論工具。貝氏網 路的概念主要是以機率的方式來整合問題的不確定性。許多心理計量的先進以此 統計方法應用於教育評量，例如 Mislevy(1995, 1998)、Almond(2003)等等。這些 文獻均顯示貝氏網路應用在教育評量有許多優點，以下就數點簡述之：1.以機率 為基礎來進行推論，可有效處理、描述與評估模式變項的不確定性。2.可有效整 合專家意見、先前的研究結果、理論及相關實徵資料的經驗值至模式中，提升其 推論的精確性。3.可有效表現知識的模組化特徵。4.推論與學習採用較為符合實 際的分散式規則。5.貝氏網路可以圖形來表徵，其優點是可清楚表現並管理每一 個變項的機率及變項間的相互關係。6.變項間的因果關係可透過貝氏網路加以檢 視，隨時可彈性修正。7.有健全的理論，提供強而有力的機率推理模式，並可藉 由模式中一組可觀測變項的機率作為證據，估計另一組欲研究的變項之機率，並

可隨時依任一觀測證據的變動，動態更新整個模式架構（施淑娟，2005）。基於 貝氏網路擁有上述優勢，本研究欲以具有強大推論功能的貝氏網路為工具，並參 考國外的文獻，實地建立評量傳送模式架構並應用在實際例子中。

有鑑於此，本研究採用證據中心的評量設計理念，按照步驟來建立評量傳送 架構，利用此架構所組出的評量來進行實徵研究，發展以構念取向的貝氏網路，

並使用貝氏網路來建立診斷模式。其目的在於自動化設計證據中心的評量，用來 處理關於個人的技能的診斷，證明將技能的相依性模式化之後，可以更快速的進 行診斷。以國小四年級「面積」單元為例，並以「面積單元錯誤類型」為診斷單 位，顧及迷思概念的不穩定特質，嘗試採用以機率推理為基礎的貝氏網路作為分 析工具，以探討應用貝氏網路來設計一個評量傳送模式，藉由所組成的測驗來評 量學生並診斷學生的迷思概念。同時，吾人亦考慮到教師在教學上欲了解哪些數 學技能的缺失而造成學生迷思概念的產生，其成因及影響是相當重要的。所以，

本研究之貝氏網路亦將數學技能納入分析。此外，由於實際的測驗資料作答型 態、分類決斷值之不同，都有可能影響診斷分析的有效性，因此本研究亦將針對 此二變項對診斷模式的影響加以探討之。本研究證實利用貝氏網路將技能之間的 關係模式化之後有益於適性測驗的設計與實施。