研究工具

本研究所使用研究工具有四個，分別為 Kolb 學習風格量表、模組 教具教學單元-機械獸、學習單、工程概念學習成效評量表。

一、Kolb 學習風格量表

本研究採用之學習風格量表，係改編自蔡淑薇(2003)所編製之「第 三版 Kolb 學習風格量表」與陳銘村（2005）「李克特學習風格量表」。

量表內容共有 48 題選擇題，題目詳細內容請見附錄一，以學習風格問 卷量表所測得的分數而定，每題得分均為 1 至 5 分，本問卷採用李克特 量表(Likert-type scale）中的五點量表方式計分，凡填答「非常同意」者 得５分；「同意」者得４分；「部分同意」者得３分；「不同意」者得 ２分；「非常不同意」者得１分得分越高則其學習風格傾向類型越明顯。

本研究以台北市立某高中的學生共120人為預試對象，有效值為118 人，本研究將「學習風格」量表有效問卷輸入電腦之後，即以電腦統計 套裝軟體SPSS20.0 for Windows 進行「項目分析」、「信度分析」及「因 素分析」，其分析結果如下所列：

(一) 項目分析:本研究以內部一致性考驗及極端組檢核法進行項目 分析。題目共有48題，各題項與量表總分之Pearson積差相關，

在積差相關係數的要求上，通常要達到統計顯著水準且相關係 數最好在.3以上，如果可以達到中度或高度相關更佳。學者

Kelly(1939)提出:當測驗分數是常態分配時，以27%分組可以獲

表3-2高中學習者學習風格預試問卷項目分析結果摘要表（續）

(二)因素分析:採用主成分分析法(principal components)，根據 Kaisier(1960)的觀點，在決定共通因素時只保留特徵值

(eigenvalues)大於1的因素，本研究參考相關文獻，以Kolb學習 風格為依據，Kolb學習風格把學習者分為四種學習風格，因此 限定四個因素，經分析後，四個因素的特徵值皆大於1。根據

項目分析結果，選取與總分相關大於.40的題目，共44題，經最

因素別 量表題號 考驗，本量表分量表之Cronbach α係數分別為.827、.882、.897 及.896，而正式總量表之Cronbach α係數為.933，如表3-3 所示。

內在信度α係數在.80以上(Bryman & Cramer, 1997)，表示量表 有高的信度，而學者Carmines與Zeller(1979)也認為一份優良的

根據文獻探討，Kolb之學習風格量表(Learning styles inventory，LSI) 利用「具體經驗/抽象概念」及「主動實驗/反思觀察」兩個向度將學習 活動的過程區分為四種學習風格，擴散型、同化型、聚歛型及調適型，

學習風格量表正式問卷詳細內容請詳見附錄五，與題項之相關如下:

(一) 擴散型：本研究學習風格問卷的學習風格量表，第1至7題屬於 擴散型層面的因素。

(二) 同化型：本研究學習風格問卷的學習風格量表，第8至14題屬 於同化型層面的因素。

(三) 聚斂型：本研究學習風格問卷的學習風格量表，第15至21題屬 於聚斂型層面的因素。

(四) 調適型：本研究學習風格問卷的學習風格量表，第22至28題屬 於調適型層面的因素 。

二、「機械獸結構設計-以樂高模組為教具」教學活動單元

本研究以第二章文獻探討中的訊息處理理論與Dale的經驗金字塔為 理論基礎，並參考張玉山(2011)「太陽能機械獸」教學單元而設計出「機 械獸結構設計-以樂高模組為教具」教學活動單元，如圖3-3。

圖3-3 機械獸

提供實驗組學生相關模組教具，培養學生利用模組教具建立相關工

程概念，有充分使用有限的材料達到最佳的效果，做出能行走的機械獸。

研究教學活動設計估計上課時間為每節課50分鐘，每週2節課，共計教 學5週9節課450分鐘，並視教學情況酌量增減上課時間，教學活動詳細 內容及活動流程詳見附錄二。參與本研究的學者專家包括對科技教育有 多年研究及教學經驗之台灣師範大學科技系教授，以及教學經驗豐富、

專業之台北市某高中生活科技教師。

本教學活動編製後將透過一位學者（台灣師範大學科技系教授）及 兩位專家（台北市某高中生活科技教師、台北市民族國中生活科技教師）

進行審查，審查的內容包含教案內容、教學媒體(ppt)及教學流程等，

建立專家效度與內容效度，在進行教學前以一個班級進行預試，確認可 行性。

三、工程概念學習成效評量表

本測驗試卷是屬於非標準化測驗，教師自編成就測驗，主要為紙筆 測驗，用以進行實驗處理之前後測，以瞭解學生工程概念認知方面，是 否會因為實驗處理不同而有差異，其編製過程如下：

(一) 根據課程目標蒐集相關文獻資料編製「機械獸工程概念試題」， 詳細內容詳見附錄四，並建立本研究預試測驗的雙向細目表，

同時請指導教授及資深生活科技教師進行內容審視，如表 3-5。

表3-5 機械獸工程概念預試試題雙向細目表 教學目標

教材內容 限制 最佳化 預測分析 小計

齒輪 5 3 3 11

連桿 3 2 4 9

扭力 4 4 3 12

力矩 2 3 4 9

小計 10 14 16 40

(二) 編製機械獸工程概念試題預試題目，參考工程概念相關試題，

與本研究「機械獸結構設計-以樂高模組為教具」教材，並配 合雙向細目表，編寫題目初稿，初稿完成後再請指導教授、生 活科技教師，進行內容效度審視及修正用語，完成預試題目40 題。

(三)為了瞭解題目的適切性，以做為選取正式試題的依據，本研究 將針對上述步驟所完成的試題進行預試。

(四)試題分析:經回收有效的預試試卷後，進行試題分析，分析項目 包括:

1. 難度分析:難度分析的目的在於考驗試題的難易程度。試題的 難度計算係將受試樣本所的總分依高低次序排列，取全體受 是樣本得分最高的27%定為高分組，得分最低的27%為低分組，

並取某試題提高分組與低分組答對率的平均數，即為該題之 難度。

2. 以高分組與低分組答對該題比率之差，即為該題的鑑別度。

(五) 試題確定:試題分析完後，一般而言，選擇試題鑑別度.2以上

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表3-8 機械獸工程概念正式試題雙向細目表

Windows進行統計分析，並針對本研究之研究問題進行分析與考驗，茲 說明如下:

1.平均數:以平均數來呈現「機械獸工程概念試題」的重要數值，

可代表數值資料的均衡點，「模組教具應用教學」與「傳統教學」對不 同學習風格學生工程概念學習成效是否不同的依據。

2.標準差:以標準差來呈現「機械獸工程概念試題」個題目填答之 差異情形，以此種方式進行分析時，標準差差異越大，表示離勢越大。

作為探討高中生工程概念學習成效得分的離散情形。

3.獨立樣本單因子共變數分析:以學生前測的工程概念分數、工程 限制概念分數、工程最佳化概念分數及工程預測分析概念分數為共變量，

不同教學法對依變項工程概念學習成效之「工程概念」、「工程限制概 念」、「工程最佳化概念」及「工程預測分析概念」進行共變數分析。

4.獨立樣本單因子共變數分析:以學生前測的工程概念分數、工程 限制概念分數、工程最佳化概念分數及工程預測分析概念分數為共變量，

學生的學習風格對依變項工程概念學習成效之「工程概念」、「工程限 制概念」、「工程最佳化概念」及「工程預測分析概念」進行共變數分 析。

5.獨立樣本雙因子共變數分析:主要在考驗不同教學方法及學習風 格是否對學生的工程概念學習成效產生交互影響及單純效果的影響。本

研究以工程概念前測分數作為共變量，並輔以效果值（effect size）來說 明研究結果的實際應用價值。