第三章 研究方法與實驗設計
第四節 研究工具
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第三節 研究對象
本 研 究 以 合 作 科 學 探 究 平 台 (Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, CWISE)支援科學探究學習活動，考量研究對象的電腦素養與本研 究之課程單元難度，以台北市某國中一年級兩個班級學生 59 人為研究對象。
第四節 研究工具
本研究採用之研究工具包含 CWISE 平台、序列樣式探勘架構、科學態度量 表及前後測，分別說明如下：
壹、Collaborative Web-based Inquiry Science Environment
合 作 科 學 探 究 平 台 (Collaborative Web-based Inquiry Science Environment, CWISE)係修改自柏克萊的 WISE 平台，可讓教師針對科學概念學習進行學習活 動設計、進行線上討論，以及提供管理者多種管理與編輯課程活動功能，如圖 3- 4 所示為 CWISE 的首頁畫面。
CWISE 平台以學生為學習主體，融入科學探究式學習活動，培養學生之基 礎科學概念，鼓勵學生對於自然現象產生好奇心與積極學習態度，並運用影片、
動畫等多媒體元素提升課程的互動性。透過課程設計可引導學生於學習過程中進 行探索、回應問題與討論，再經由教師輔助課程學習，幫助學習者形成完整的科 學概念，進而將概念活用於日常生活環境中。
在教師使用介面方面，CWISE 提供課程編輯平台，如圖 3- 5 所示。教師可 於該介面編輯課程內容，並利用問卷/測驗、挑戰問題、腦力激盪、反思筆記等課 程模組，增加課程內容之豐富度與互動性。
於學生課程操作介面上，如圖 3- 6 所示。左側框架可瀏覽課程活動項目，每 個活動項目點選後即可於右側顯示課程內容，例如：利用彈跳視窗來進行反思筆 記與提示、線上討論等，讓學生可透過課程互相交流，深入了解課程學習內容，
並反思課程學習內容。
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圖 3- 4 CWISE 首頁
圖 3- 5 CWISE 教師編輯課程介面
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本研究所採用的課程為 Hsu 等人(2015)設計與開發的探究式課程「漂浮的未 來」，其課程設計係根據九年一貫國中階段自然與生活科技課程標準，融入實驗 和解釋能力所設計的單元模組，漂浮的未來分為「漂浮的未來？」、「沉浮現象」
與「浮力」三大課程活動，課程大綱如表 3-1 所示。在課程一開始以海平面上升 等環境問題，介紹荷蘭建構漂浮屋的想法，並搭配漂浮屋構造解說影片增加課程 豐富度。而臺灣大部分人口也居住在沿海都市，因此引導學習者思考物體會浮起 的主要原因；當學習者注意到生活中的沉浮現象後，進一步於活動二引導學習者 思考與沉浮現象有關的因素，並設計浮力探究模擬實驗，如圖 3- 7 所示。此一探 究模擬實驗可讓使用者進行提出假說、模擬實驗與提出分析結果的完整探究活動，
在此部分課程設計融入許多互動元素，進而提升學習者在學習過程中吸收知識的 效果。在模擬實驗中，學生可以改變四個變項來進行實驗：(1)小鴨的材質(磚頭、
木頭、冰雕、保麗龍與不鏽鋼)；(2)小鴨的尺寸(大、中與小)；(3)小鴨的結構(實 心與空心)；(4)液體的總類(水、鹽水、汽油與水銀)，讓學習者經由實驗模擬結果 來推理出正確的浮力觀念。學習者探究能力依據此浮力模擬實驗進行評分，而評 分標準依據浮力課程參考並加以修改之標準，如表 3- 2 所示。此最後，引導學習 者思考何為浮力？主要係藉由提問的方式帶領學習者更深入的思考與了解浮力 相關知識。
圖 3- 4 CWISE 課程畫面
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表 3- 1漂浮的未來課程活動步驟
課程節點 名稱 備註
1 漂浮的未來？
1.1 未來的危機
1.2 海平面上升之後 影片
1.3 汽車救生艇
1.4 為何會浮沉？ 問題
2 未來的危機
2.1 預測：與浮沉現象有關的因素 配對問題 2.2 頁面：與浮沉現象有關的因素
2.3 模擬：與浮沉現象有關的因素 科學探究活動
2.4 挑戰問題：浮與沉 挑戰問題
2.5 挑戰任務 問題
3 浮力
3.1 頁面：什麼是浮力？
3.2 你的想法 問題
3.3 模擬：浮體的浮力 問題
3.4 解釋：發生什麼事？ 問題
3.5 模擬：沉體的浮力 問題
3.6 解釋：發生什麼事 問題
3.7 評估浮力解釋 問題
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圖 3- 5 浮力探究模擬實驗
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xAPI(Experience Application Programming Interface)為新一代之學習歷 程記錄標準，彈性設計的架構可以自行定義想要紀錄的學習歷程動作，未來 亦朝向提供查詢檢索、視覺化呈現與分析等工具方向發展(ADL Net, 2015)。
透過 xAPI 紀錄學習歷程所產生的紀錄格式為“主詞(Actor)＂、“動詞(Verb)＂
和“受詞(Object)＂三個部分，其中主詞(Actor)為行為動作的執行者，可以是 個人或是群體，例如：Leaner；動詞(Verb)為由 Actor 所進行的動作類別，例 如：answered、login；受詞(Object) 為與 Actor 互動的 Object，以 Activity 為 單位，可以是指令、經驗或表現等具有描述意義的組合詞，亦可為人物或有 形物體，例如：Course，如圖 3- 7 所示為 LRS 資料紀錄畫面。xAPI 使用 JSON 格式打包學習歷程紀錄資料，並可透過資料傳輸協定，將學習歷程傳送至學 習記錄器(Learning Record Store, LRS)進行存放，如圖 3- 8 所示，以作為後 續學習歷程分析之用。
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圖 3- 6 LRS 資料
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圖 3- 7 LRS 每筆資料之記錄形式
Actor Verb
Object
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參、序列樣式探勘架構
列樣式探勘架構(Sequential Pattern Mining Framework , SPMF)係一個使用 Java 撰寫，開放原始碼、跨平台、提供超過 55 種資料探勘演算法的軟體，也提 供簡單的圖形使用介面，並且於官網提供範例說明演算法如何操作、常見問題和 電子郵件(Fournier-Viger et al., 2014)。
本研究採用序列樣式探勘架構中發展之具時間限制條件之序列探勘演算法 (Mining Sequential Patterns with Time Constraints)，此一演算法為 Fournier-Viger 等人(2008)提出，該演算法可搭配時間權重進行序列探勘(SPMF, 2015)。表 3- 3 為本研究所採用之序列探勘演算法的輸入資料形式。以 S1 來說，時間 0，項目 1 值為 2，項目 2 沒有標註值；時間 1，項目 3 出現；時間 2，項目 6 出現；時間 3，項目 5 出現，值為 1。
ID 的部分可利用學生之班級、座號等資料進行編碼，進而轉換成 ID 號碼，
提供序列探勘身份分辨之用。Sequences 部分，會由 xAPI 格式記錄之“動詞(Verb)＂
進行編碼後使用；項目中的標註值為權重，會隨著探勘需求不同進行調整。
表 3- 3序列探勘演算法輸入資料 (SPMF, 2015) ID Sequences
S1 (0, 1(2) 2), (1, 3), (2, 6), (3, 5(1)) S2 (0, 1(2) 2), (1, 4(8)), (2, 3), (3, 5(2) 6 7) S3 (0, 1(3) 2), (1, 4(7)), (2, 3), (3, 5(4)) S4 (0, 1(3) 2), (1, 4(6)), (2, 5(5)), (3, 6 7)
表 3- 4 為表 3- 3 設定小支持度 50%之序列探勘結果，合計可以找到 56 條序 列探勘樣式。項目 1 於序列 S1、S2、S3 和 S4 分別為值 2、2、3 和 3，此演算法 使用 K-Means 來找群聚集群，可以找到兩個集群，{2,2}和{3,3}。我們可以看到 同樣為項目 1，在 P5，項目 1 值為(average:3 min: 3 max: 3)；而在 P6，項目 1 值 為(average:2 min: 2 max: 2)。在此展現群聚特性，同一項目由於標註數值不同，
而將相似值群聚。
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表 3- 4序列探勘結果(SPMF, 2015)
ID Sequential Patterns Support
P1 (0, 3) 75%
P2 (0, 5 (average: 3 min:1 max:5)) 100 %
P3 (0, 6) 75 %
P4 (0, 3), (1, 6) 50 % P5 (0, 1 (average: 3 min: 3 max: 3) 2),
(1 4 (average: 6.5 min: 6 max: 7))
50 % P6 (0, 1 ((average: 2 min: 2 max: 2) 2),
(3, 5 (average: 3 min: 1 max: 5))
50 %
... ... ...
肆、科學態度量表
本研究所採用的是莊嘉坤（1995）編制的科學態度量表，分為對科學的態度 與對學習科學的態度兩個向度，每個向度 7 題，共 14 題，採用李克特 4 點量表，
兩個向度信度分別為 0.77 與 0.70。
伍、前後測
採用臺灣師範大學、政治大學與高雄師範大學團隊執行的科技部整合型計畫
「探討內嵌多層次評量的科技導入探究式學習環境之影響面向」所設計測驗題作 為前後測題目，共 3 個題組，分別為 2 個選擇題與 5 個簡答題