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第三章 研究方法

第四節 研究工具

一、部落格

部落格是近年來最重要的新型態網路傳播工具之一(岳修平,2008;

Ferdig & Trammel, 2004; Cohen & Krishnamurthy, 2006)。目前部落格在 教育上之運用是豐富、多元的,其中一個應用的類型為學習歷程檔案(連 士傑、李世忠,2006)。網路化學習歷程檔案可以運用部落格來製作(張 琬翔,2009;Tan, Teo, Aw & Lim, 2005; Lin, Kuo & Yuan, 2007),因部 落格結合了討論板、多媒體影音分享、個人日記等形式,並容易編排與 分類,具有高度互動性,成為強而有效的網路日誌工具(黃正旭、葛之 鈞、楊鎮華、傅先智,2010 ;Chau & Xu, 2007; Yang & Liu, 2008)。

Homik 與 Melis(2006)研究發現,透過部落格上回饋的功能,可以讓 學生從中了解其他同學的想法,是一個能促進反思的工具,並有助於對 課程全盤的了解。更具體地說,部落格擁有許多互動方式,易於溝通與 分享(Williams & Jacobs, 2004; Chen et al., 2005; Lin, Lin & Hsu, 2011),

可以讓學習者輕鬆簡單地來製作與管理學習歷程檔案(莊雪華等,2010;

Chuang, 2010)。

本 研 究 所 使 用 的 部 落 格 是 由 雅 虎 所 提 供 的 無 名 小 站

(http://www.wretch.cc/blog/)。無名小站是台灣目前最多人使用的部落 格製作平台。它提供容易分類項目的功能,可存放個人資訊,更可互相

討論、留言、與回饋,與網路化學習歷程檔案的特性一致。學生透過部 落格把所完成的課程活動用數位方式記錄下來,其中包括學習者自身的 創作內容、資料的連結、圖片、聲音視訊等。首先,學生點選網誌管理,

在分類目錄管理下輸入分類名稱,再點選新增分類目錄即可完成分類,

如圖 3-2。

學生將活動分類為基本資料、課程大綱、學習目標、反思學習、相 關學習資源、作品。其中 OMG 公司發展歷程為作品之一,如圖 3-3。

圖 3-2 學生分類項目方法

在每週課程結束後,學生寫下對於課程的反思。學生可運用部落格 所提供的討論功能,分享彼此的想法與見解,進而達到互動的目的。如 圖 3-4 為學生反思與回饋:

本研究另外製作一個所謂「數位化學習歷程檔案網路服務平台」,

如圖 3-5。

圖 3-4 學生反思與回饋

為 SWOT 分析圖 的作品內容

由學生登入後並上傳部落格網址至該平台上,方便學生互相點選 與觀看。如圖 3-6:

二、網路化學習歷程檔案之知識管理量表

(一)量表的內容

量表層面參考來源如表3-3。陳聰文等人(2008)提到,知 識管理層面為知識取得、知識儲存、知識應用、知識分享、知 識創新;蕭佳純與胡夢鯨(2007)提到,知識管理的層面為知 識創新、知識傳播、知識應用、知識累積及知識評估;Lee等 人(2005)提到,知識管理的層面為知識應用、知識儲存、知 識分享、知識創造與內化;Artail(2006)提到,知識管理的層

D94442232 D964112005 D964112020 D964421002 D964421010 D964421011 D964421012 D964421016 D964421022 D964421024 D964421027 D964421032 D964421033 D964421037 D964421038 D964421039 D964421044 D964421050 D964421051 D964421052 D964421056 D964421202 D964422001 D964422002 D964422003 D964422004 D964422005 D964422006 D964422008 D964422011 D964422012 D964422013 D964422014 D964422015 D964422017 D964422019 D964422022 D964422023 D964422024 D964422033 D964422035 D964422036 D964422009

圖 3-6 登入平台後的畫面

提到,知識管理的層面為知識取得、知識整合、知識創造、知

Information &

Management

Artail(2006) 知識創造、知識組織、知識形式化、知

識分享

Information &

Management

黃延聰(2006) 知識取得、知識整合、知識創造、知識

創新、知識儲存或分享

中山管理評論

表 3-3 知識管理層面參考來源對照表(續)

梁定澎等人

(2005)

知識創造、知識創新、知識確認、知識 收集、知識分類儲存與累積、知識分享 與存取、知識應用與改進

資訊管理學報

陳聰文等人

(2008)

知識取得、知識儲存、知識應用、知識 分享、知識創新

師資培育與教師專業 發展期刊

題項參考來源如表3-4。量表題項針對網路化學習歷程檔案 製作過程中的活動來思考,如反思、作品修正、作品自評、學 習內容的整理(摘要、筆記、講義、網站資源)、同儕與教師 對作品的回饋、觀摩、討論等。刪除不適用於網路化學習歷程 檔案之題項,並修改各題項的用語與句子成一致的語句。知識 分享主要測量同儕之間的分享情況,如題項:我會花時間與同 儕分享及討論。知識創新主要測量學習者對於知識的思維轉變,

如題項:我會透過反思產生屬於自己思維模式的知識。知識取 得主要測量學習者取得知識的情況,如題項:我會從學習內容

(摘要、筆記、講義、網站資源)的整理取得知識。知識應用 主要測量學習者的知識應用在作品或反思的情況,如題項:我 會從對作品的修正將所學知識實際應用到真實或其它情境。知 識蓄積主要測量學習者對於知識的保存與累積情況,如題項:

我會從觀摩他人的作品累積知識。計分方式採Likert五點量 表。

表 3-4 各層面參考來源對照表

我會花時間與同儕分享及討論。 Buyukduman & Sirin

(2010)

表 3-4 各層面參考來源對照表(續)

知識取得

1. 我會透過反思取得知識。

2. 我會透過作品的修正取得知識。

3. 我會從對作品的自我評估取得知識。 Chang(2008)

Chang & Tseng

(2009)

Alexiou & Paraskeva

(2010)

Buyukduman & Sirin

(2010)

3. 我會從對作品的自我評估將所學知識實 際應用到真實或其它情境。

Akçıl & Arap(2009)

Lee 等人(2009)

表 3-4 各層面參考來源對照表(續)

知識蓄積

1. 我會透過反思累積知識。

2. 我會透過作品的修正累積知識。

3. 我會從對作品的自我評估累積知識。

4. 我會從學習內容(譬如筆記、講義、網站資 源)的整理累積知識。

朱碧靜(2009)

張郁雯(2010)

Clark & Adamson

(2009)

5. 我會從同儕對我作品的回饋累積知識。

6. 我會從老師對我作品的回饋累積知識。

7. 我會從觀摩他人的作品累積知識。

8. 我會透過討論累積知識。

(二)量表發展過程

首先經由文獻分析,以網路化學習歷程檔案製作過程中常見的 活動來思考知識管理的層面與題項。擬定量表初稿後,經過研究成 員(研究者與授課教師)的檢視,以確保題意的恰當性與可讀性,

並經由 88 位學生的預試,完成表面效度。經過 15 名專家檢測與建 議,讓量表能衡量出本研究欲探討之研究主題,以確保題項的專業 性與正確性,完成專家效度。15 名專家皆是網路化學習歷程檔案或 知識管理領域的專業人士。

(三)項目分析

本研究以獨立樣本 t-test 進行極端值檢定。檢驗前測之總分高 分組(前 27%)與低分組(後 27%)在每一題向上的分數差異,是 否達到顯著水準。極端值以總分的前、後 27%區分,可以達到最佳

可靠性(吳明隆、塗金堂,2008)。根據表 3-5,所有題項的決斷 值(Critical Ration, CR)均達顯著,表示量表題項均具有鑑別度。

以皮爾森積差相關(Pearson’s correlation)檢驗各題項分數與

表 3-5 項目分析摘要(續) 註: *p<.05;**p<.01;***p<.001

(四) 量表的效度

本量表並未將整體量表題項納入分析,而是採用分層面的方式 進行因素分析。層面(或構念)已具體明確,且題項的歸屬明確,

可採此法(吳明隆,2006)。首先經過巴特萊球型考驗(Bartlett’s Test of Sphericity),量表之各構面及整體的卡方值皆達顯著水準;且取

達可接受程度 0.6(吳明隆,2008)。這些結果表示適合進行因素 分析,其分析結果摘要如表 3-6。

表 3-6 KMO 與 BARTLETT 檢定分析

層面 KMO 值 Bartlett 球型檢定

卡方值 顯著性

知識分享 0.798 282.995 0.000***

知識創新 0.837 356.493 0.000***

知識取得 0.847 267.632 0.000***

知識應用 0.864 330.540 0.000***

知識蓄積 0.860 316.291 0.000***

整體 0.875 2686.573 0.000***

註:***p<.001

本研究採用主成份分析法(Principal Factor Analysis, PFA),

並以正交轉軸(Orthogonal rotation)中之最大變異法(Varimax)

進行因素分析,使得因素間的資訊不會重疊,易於解釋因素負荷量

(邱皓政,2009;吳明隆、涂金堂,2008)。根據學者 Hair、Black、

Babin 與 Anderson(2010)建議,應刪除因素負荷量低於 0.4 之題 項。查看表 3-7,顯示全部題項之因素負荷量均在 0.5 以上,因此 不需刪除任何題項。量表各層面之特徵值皆大於 1,表示可形成五 個層面。各層面的解釋變異量皆大於 48%,顯示量表具有一定的效 度。

表 3-7 因素分析摘要表

表 3-7 因素分析摘要表(續)

知識蓄積

E1

4.248 53.103

0.770

E2 0.708

E3 0.723

E4 0.699

E5 0.695

E6 0.717

E7 0.782

E8 0.730

(五) 量表的信度

由表 3-8 可知,量表前測各層面的 Cronbach's α 係數皆大於 0.8,

而整體的 Cronbach's α 係數為高達 0.963,顯示量表具有高信度。

表 3-8 信度分析摘要

層面 Cronbach's α

知識分享 知識創新 知識取得 知識應用 知識蓄積

0.846 0.872 0.847 0.877 0.872

整體 0.963

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