第四章 研究方法與設計
第四節 研究工具
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第三節 研究對象
在研究對象方面，本研究以桃園市南美國小兩班小學五年級學生為研究對 象，合計 55 人。並隨機選擇其中一班為實驗組，另一班為控制組，進行實驗前 皆需填寫認知風格量表。在實驗後，填寫閱讀理解後測試卷、團體凝聚力量表 與學習滿意度調查問卷，作為本研究問題分析與驗證之依據。
第四節 研究工具
本研究在建立閱讀理解成效形成性評量預測與回饋機制與教學實驗實施的 過程中，分別使用了合作閱讀標註系統、PIRLS 文章、Weka 資料探勘工具、R 開放源碼統計軟體、互動討論層次編碼表、學習滿意度調查問卷及團體藏圖測 驗等研究工具，分別說明如下：
一、 合作數位閱讀標註系統
合作數位閱讀標註系統「知識標註學習系統」（Knowledge-based Annotation Learning System, 簡稱 KALS）（如圖 4-3 所示）為本研究所使用的主要研究工具，
本研究以合作數位閱讀標註系統「知識標註學習系統」 作為基礎，發展出 CRAS-FAFM。實驗對象利用 KALS 閱讀指定的 PIRLS 文章，進行合作閱讀標註 與互動討論。同時，KALS 也蒐集了實驗過程中學習者使用的各種閱讀標註類 型，以及學習者之間的社會網路互動關係與行為資料。
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圖 4-3「知識標註學習系統」使用者介面操作畫面 圖片來源：陳勇汀（2011）
本研究使用的 KALS 系統具有獎章階級激勵機制，希望避免搭便車與潛水 者現象，以利於取得閱讀者在合作閱讀標註系統上更有效的互動以及社會網路 指標資料，進而在 KALS 上建立預測效果更好的閱讀理解成效形成性評量預測 與回饋機制。獎章階級激勵機制中不同的獎章代表不同的階級，每個階級都有 不同的任務需要完成。當完成任務時，即可獲得代表該階級的獎章，並且朝向 獲取下一階級獎章前進。圖 4-4 為獎章的升級條件與權限，當層級越高，條件會 越困難，並且會需要與其他學習者進行互動，甚至是需要獲得其他學習者的肯 定才能提升至最高的國王階級。此外，學習者也可以從系統中看出自己與其他 學習者的階級排行，了解自己在學習社群中的定位（如圖 4-5 所示）。再則，學 習者也可以查看自己目前的學習標註進度（如圖 4-6 所示）與檢視自己已獲得之
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獎章（如圖 4-7 所示），並且得知獲得其他獎章的方法（如圖 4-6 所示）。以上 機制除了有助於引導學習者，一步一步完成閱讀學習任務，激勵學習者的學習 動機外，也可以觀摩同儕所撰寫的標註內容，有助於學習者進行更深入的學習 與反思。
圖 4-4 獎章階級激勵機制各階段提升門檻的設計 圖片來源：陳姿君（2015）
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圖 4-5 觀看閱讀標註排行榜使用者的介面
圖 4-6 個人閱讀標註使用狀況顯示的介面
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圖 4-7 檢視已獲得獎章使用者的介面
二、 閱讀之 PIRLS 數位文本
本研究選擇 PIRLS 文章「一個不可思議的夜晚」作為教學實驗時選用的閱 讀文章，PIRLS 將閱讀分為兩個歷程，包括基本的「直接理解歷程」以及高層次 的「詮釋理解歷程」。這兩個歷程可以再細分為「直接提取」、「直接推論」，
「詮釋、整合觀點和訊息」及「檢驗、評估內容、語言和文章的元素」四個層次。
PIRLS 文章的閱讀理解檢測題目皆依照上述四個層次進行作設計，並且有詳細 的計分指引，本研究依據該計分指引進行閱讀理解成效評估。
三、 WEKA
WEKA 是一套來自於紐西蘭懷卡託大學（University of Waikato）發展的免費 且開放源碼的資料探勘軟體，並且提供前處理（Preprocess）、分類（Classify）、
聚類（Cluster）、關連分析（Associate）、屬性篩選（Select attributes）以及視 覺化（Visualize）等功能。其中分類部分即包含了數十種常用的演算法，在本研 究中，主要用到分類方法中的 J48 決策樹。J48 演算法即為 C4.5 演算法，其演算 法繼承 ID3 演算法的優點，並且修改了 ID3 演算法的不足。C4.5 演算法會先建 構一顆完整的決策樹，再針對每一個節點，作決策樹修剪（pruning）的動作，
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以推演出結構較佳的決策樹。
四、 R 開放源碼統計軟體
這是一套為了機率統計而設計的開放源碼統計軟體，並且具有撰寫程式擴 充其他分析功能的特性。在本研究中，主要使用擴充模組 igraph 來計算包括程 度中心度（degree centrality）、中介中心度（betweenness centrality）、接近中心 度（clossness centrality）與 Pagerank 等社會網路指標。
五、 互動討論層次編碼表
本研究採用 Hou、Chang 與 Sung（2008）所提出的問題解決討論行為編碼 表，作為量化實驗組與控制組學習者互動討論層次差異之用。此一編碼表能將 標註互動的內容分門別類，呈現出互動討論的層次，如表 4-1 所示。表中提供了 一組編碼範例，可讓研究者更精確地了解每個編碼所代表的精確含義，有助於 提升編碼的信度。
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problem-solving-based online asynchronous discussion pattern. Educational Technology, & Society, 11(1), p19.六、 學習滿意度調查問卷
在實驗結束後，本研究進行學習者使用滿意度意見調查，藉以了解兩組實 驗對象對於各自使用的 CRAS-FAFM 與 CRAS-NFAFM 輔助閱讀學習之學習滿意 度，並且也調查學習者對於 CRAS-FAFM 與 CRAS-NFAFM 之認知有用性與認知 易用性狀況。本研究以陳勇汀（2011）所設計的 KALS 標註系統科技接受滿意度 問卷進行修改，作為學習滿意度調查問卷設計的依據。
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七、 團體藏圖測驗
團體藏圖測驗（Group Embedded Figures Test, GEFT）為測量受試者場地獨 立（field independent）與場地依賴（field dependent）偏好的測量工具。測驗方 式為利用簡單的幾何圖形，將其嵌入或隱匿於複雜的圖形中，讓受試者從複雜 的圖形中找出該簡單的幾何圖形。測驗一共分為三部分，第一部分為練習測 驗，讓受試者了解測驗方式，測驗時間為 2 分鐘，不列入計分。第二部分與第 三部分為正式測驗，測驗時間各為 5 分鐘，受試者將複雜圖型中簡單的幾何圖 形正確描繪出來即得分。（莊孟蓉，2010）當得分位於全體受試者前 50%者為場 地獨立型，當得分位於全體受試者後 50%者為場地依賴型。