第三章 研究設計與實施
第三節 研究工具
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第三節 研究工具
本研究採用問卷調查法為主要研究方法，改編Hsieh (2014)的問卷，研究工 具為「學習動機、學習投入對學生學習成效之關係調查問卷」，包括兩份量表，
分別是MSLQ「學習動機量表」及 NSSE「學習投入量表」、「學習成效量表」，其 由Hsieh 的問卷為基礎發展，再經過文獻探討、專家審核後修正為預試問卷，預 試問卷經預試後進行因素分析、信度考驗及項目分析後，編擬成正式問卷，本研 究工具之發展共分為三項步驟，分別為形成預試問卷、預試問卷施測與修正、正 式問卷形成，分述如下：
壹、形成預試問卷
一、 徵得研究者同意，使用其問卷
在文獻探討中，發現Hsieh (2014)的研究目的、研究變項與本研究類似，故寫 信詢問其是否能使用其問卷，作者表示同意，同意書如附錄一所示。
二、 建構專家效度
調查問卷之初稿編製完成後，為建立專家效度，經指導教授及國內相關學者 撥冗作答「專家效度問卷」，針對本問卷提供修正與指教，以作為問卷修訂的參 考。經專家審核及修正回函後，研究者綜合整理其意見並修正為預試問卷。
三、 確定預試問卷
本研究之預試問卷初稿經過專家審度及修正後，成為本研究之預試問卷。預 試問卷共分四部分，第一部分為「學習動機」，第二部分為「學習投入」，第三部 分為「學習成效」，第四部份為「個人資料」，預試問卷之構面與題目數量如表 3-3 所示：
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表 3-3 預試問卷之構面與題目數
構面 題目數
學習動機 22
學習投入 13
學習成效 10
個人資料 11
總計 56
貳、預試問卷施測與修正 一、 實施預試
本研究之預試問卷編製完成後，隨即於民國 105 年 10 月 13 日以線上填答 的方式讓研究對象填答，並於民國 105 年 10 月 20 日截止收件，問卷之回收情 形經整理後如表3-4 所示：
表 3-4 預試問卷回收統計
項目 數量
回收問卷數量 73
廢卷數量 10
有效問卷數量 63
問卷可用比例 86.3%
二、 預試結果分析
預試問卷回收後進行資料處理與分析，分析方式為探索性因素分析、信度分 析與試題分析，以檢驗問卷的信、效度，經確認問卷的信、效度符合，方可進行
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正式問卷之編製，信效度之檢驗過程如下：
（一）探索性因素分析
本研究採用探索性因素分析的主成份分析法，並以最大變異數法進行直交轉 軸，以特徵值大於1 者，做為因素構面選取的依據。
1. 學習動機
KMO 值代表變項間相關的程度，其值介於 0 至 1 之間，通常 KMO 值要大 於.5 才進行因素分析，否則要增加樣本數或更改變項，Bartlett 的球形檢定則是 檢定變項之間是否為零相關，通常顯著性要小於.05，表示變項間有相關才可以進 行因素分析，本研究學習動機構面的KMO=.580 與 Bartlett 檢定為.000，小於.005 皆符合上述，代表可以進行因素分析，KMO 與 Bartlett 檢定表如表 3-5。
表 3-5 學習動機構面之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .580 Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 507.095 df 153 顯著性 .000
在「學習動機」構面中進行因素分析，進行第一次因素分析後，共抽取五個 特徵值大於1 的因素。同時發現第 3、4 題落在非原歸屬之變項中，先行刪除解 釋變異量較小的第 4 題；進行第二次因素分析，發現第三題仍非屬原屬之變項 中，但考慮每個構面題目至少需有三題，因此將第3 題予以保留，歸屬到原變項
「內在動機」中；進行第三次因素分析，發現第 13 題落在非原歸屬之變項中，
將13 題予以刪除。結果符合本研究建構之向度，且累積之解釋變異量達到 67.23%，
解釋變異量如表3-6 所示，轉軸後之成分矩陣如表 3-7 所示，顯示本問卷具有良 好之效度。
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變項 命名
題號 題目內容
因素
1 2 3 4 5
A22
考慮到課程難度、老師和我的能 力，我想我會在課堂做的很好。
.710 .346
2. 學習投入
KMO 值代表變項間相關的程度，其值介於 0 至 1 之間，通常 KMO 值要大 於.5 才進行因素分析，否則要增加樣本數或更改變項，Bartlett 的球形檢定則是 檢定變項之間是否為零相關，通常顯著性要小於.05，表示變項間有相關才可以進 行因素分析。本研究學習投入構面的KMO=.815 與 Bartlett 檢定的顯著性為.000，
小於.005 皆符合上述，代表可以進行因素分析，KMO 與 Bartlett 檢定表如表 3-8。
表 3-8 學習投入構面之 KMO 與 Bartlett 檢定 Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .815
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 325.586
df 66
顯著性 .000
在「學習投入」構面中進行因素分析，進行第一次因素分析後，共抽取三個 特徵值大於1 的因素。同時發現第 1、3、5、11、13 題落在非原歸屬之變項中，
先行刪除解釋變異量較小的第5 題；進行第二次因素分析，發現 1、3、13 題仍 落在非原歸屬之變項中，刪除第1 題，發現只剩下 2 個因素，與先前假定不同，
故保留1、3、13 題。結果符合本研究建構之向度，且累積之解釋變異量達到 62.67%，
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解釋變異量如表 3-9 所示，轉軸後之成分矩陣如表 3-10 所示，顯示本問卷具有 良好之效度。
表 3-9 「學習投入」預試問卷解釋總變異量
因素
轉軸平方和負荷量
總數 變異數的 % 累積%
1 3.522 29.353 29.353
2 2.257 18.812 48.166
3 1.741 14.505 62.671
表 3-10 「學習投入」預試問卷轉軸後之成分矩陣
變項 命名
題號 題目內容
因素
1 2 3
主動 投入
B1 在課堂提問或促成課堂討論。 .745 .039 .096
B2
在課堂上曾與其他學生成為小 組討論。
.195 .151 .739
B3 輔導或教其他學生。 .506 .294 .249
B4
曾與同學在課堂外準備課堂作 業。
.110 .059 .852
師生 互動
B6 與老師討論成績和功課。 .789
B7 與老師談到生涯規劃。 .670 .391
B8
在課堂外，與師長討論從讀物或 課堂獲得的想法。
.810
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變項 命名
題號 題目內容
因素
1 2 3
B9
收到老師對您學業表現立即的 書面或口頭回饋。
.583 .579
B10
我會使用email 或其他通訊軟體 與老師溝通交流。
.398 .671
認知
努力
B11
我會認真滿足教師的標準或期 望。
.606
反B12 沒有完成閱讀和作業就來上課。 -.816
B13 每天為您的課程作準備。 .598 -.087 .415
3. 學習成效
KMO 值代表變項間相關的程度，其值介於 0 至 1 之間，通常 KMO 值要大 於.5 才進行因素分析，否則要增加樣本數或更改變項，Bartlett 的球形檢定則是 檢定變項之間是否為零相關，通常顯著性要小於.05，表示變項間有相關才可以進 行因素分析。本研究學習投入構面的KMO=.745 與 Bartlett 檢定的顯著性為.000，
小於.005 皆符合上述，代表可以進行因素分析，KMO 與 Bartlett 檢定表如表 3-11。
表 3-11 學習成效構面之KMO 與 Bartlett 檢定
Kaiser-Meyer-Olkin 取樣適切性量數 .745
Bartlett 的球形檢定
近似卡方分配 252.830
df 45
顯著性 .000
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在「學習成效」構面中進行因素分析，進行第一次因素分析後，共抽取三個 特徵值大於1 的因素。同時發現第 1、2 題落在非原歸屬之變項中，但考量原先 假定應萃取出3 個因素，故保留 1、2 題，且將其歸類於「問題解決能力」中。
結果符合本研究建構之向度，且累積之解釋變異量達到 67.27%，解釋變異量如 表3-12 所示，轉軸後之成分矩陣如表 3-13 所示，顯示本問卷具有良好之效度。
表 3-12 「學習成效」預試問卷解釋總變異量
因素
轉軸平方和負荷量
總數 變異數的 % 累積%
1 2.857 28.565 28.565
2 2.027 20.271 48.836
3 1.843 18.434 67.270
表 3-13 「學習成效」預試問卷轉軸後之成分矩陣
命名 題號 題目內容
因素
1 2 3
問題解決
能力
C1 能與他人有效合作。 .754 .330
C2 能有效自學。 .577 .483
C3
瞭解自己在課業上的學習 成效。
.894
C4
發 展 個 人 價 值 觀 和 道 德 觀。
.415 .686
基本能力
C5 寫作清晰有效。 .789
C6 說話清晰有效。 .717 .385
C7
具 批 判 性 思 維 和 分 析 能 力。
.807
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軟實力
C8
獲得工作或與工作相關的 知識和技能。
.628
C9 解決複雜的現實問題。 .723
C10
我對畢業後的各種規劃有 信心。
.783
（二）信度分析
效度分析完成後，再進行信度的分析，以提高問卷的可靠性，本研究採用 Cronbach’s α 係數做為信度考驗之方式，考驗各變項量表與整體量表的信度，
該系數值以大於.70 以上者為佳。
本預試問卷經由效度分析並進行刪題後，再進行信度分析，各構面α係數如 下：學習動機為 .832、學習投入為 .841、學習成效為 .844，整體構面α 係數達 到.905。
以上各問卷之個別構面或整體構面之數據皆大於.7，並達到.8 以上，顯示本 問卷具有良好之信度。
（三）項目分析
項目分析的主要目的為檢驗每一題項是否具有檢別力，先將第 12 題反向計 分，求出量表總分，依照量表總分進行高低分排列，找出高分組(73%)與低分組 (27%)，以獨立樣本 t 檢定，檢驗高低分組的題項差異，最後將未達顯著性的題項 刪除。
1. 學習動機
將學習動機的高低分組進行獨立樣本t 檢定，如表 3-14 所示，發現每題項皆
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2. 學習投入
將學習投入的高低分組進行獨立樣本t 檢定，如表 3-15 所示，發現第 12 題 未達顯著(p> .05)，應予以刪除，但考量第 12 題為反向題，本問卷有設計反向題 之必要，故將第12 題予以保留。
表 3-15 學習投入構面之獨立樣本t 檢定
變 異 數 相 等 的 Levene
檢定
平均數相等的 t 檢定
F 檢定 顯著性 t 自由度 顯 著 性
(雙尾)
平均差異 標準誤差異 差異的 95% 信賴區間
下界 上界
B1
假設變異數相等 .093 .763 -5.108 34 .000 -1.508 .295 -2.108 -.908
不假設變異數相等 -5.109 33.580 .000 -1.508 .295 -2.108 -.908
B2
假設變異數相等 .300 .587 -5.144 34 .000 -1.229 .239 -1.715 -.743
不假設變異數相等 -5.134 33.291 .000 -1.229 .239 -1.716 -.742
B3
假設變異數相等 1.154 .290 -5.094 34 .000 -1.455 .286 -2.036 -.875
不假設變異數相等 -5.123 33.994 .000 -1.455 .284 -2.032 -.878
B4
假設變異數相等 3.404 .074 -4.378 34 .000 -1.071 .245 -1.568 -.574
不假設變異數相等 -4.496 30.049 .000 -1.071 .238 -1.558 -.585
B6
假設變異數相等 .214 .647 -9.534 34 .000 -2.146 .225 -2.603 -1.688
不假設變異數相等 -9.362 28.764 .000 -2.146 .229 -2.614 -1.677
B7
假設變異數相等 1.360 .252 -6.832 34 .000 -1.950 .286 -2.531 -1.370
不假設變異數相等 -6.753 30.947 .000 -1.950 .289 -2.540 -1.361
B8
假設變異數相等 .002 .967 -10.884 34 .000 -2.467 .227 -2.928 -2.007
不假設變異數相等 -10.762 31.020 .000 -2.467 .229 -2.935 -2.000
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B9
假設變異數相等 .121 .730 -7.991 34 .000 -2.093 .262 -2.625 -1.561
不假設變異數相等 -7.909 31.285 .000 -2.093 .265 -2.632 -1.553
B10
假設變異數相等 .017 .898 -7.494 34 .000 -1.954 .261 -2.483 -1.424
不假設變異數相等 -7.528 33.958 .000 -1.954 .260 -2.481 -1.426
B11
假設變異數相等 .159 .693 -5.068 34 .000 -1.291 .255 -1.809 -.773
不假設變異數相等 -5.018 31.403 .000 -1.291 .257 -1.816 -.767
B13
假設變異數相等 .570 .455 -5.742 34 .000 -1.495 .260 -2.025 -.966
不假設變異數相等 -5.814 33.633 .000 -1.495 .257 -2.018 -.972
反
B12
假設變異數相等 1.554 .221 1.422 34 .164 .458 .322 -.197 1.113
不假設變異數相等 1.407 31.209 .169 .458 .326 -.206 1.122
3. 學習成效
將學習成效的高低分組進行獨立樣本t 檢定，如表 3-16 所示，發現每題項皆 達到顯著，代表每題項具有鑑別力。
表 3-16 學習成效構面之獨立樣本t 檢定
變 異 數 相 等 的 Levene
檢定
平均數相等的 t 檢定
F 檢定 顯著性 t 自由度 顯 著 性
(雙尾)
平均差異 標準誤差異 差異的 95% 信賴區間
下界 上界
C1
假設變異數相等 .018 .893 -3.108 32 .004 -.765 .246 -1.266 -.263
不假設變異數相等 -3.108 31.767 .004 -.765 .246 -1.266 -.263
C2
假設變異數相等 .635 .432 -4.682 32 .000 -1.176 .251 -1.688 -.665
不假設變異數相等 -4.682 29.554 .000 -1.176 .251 -1.690 -.663
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C3
假設變異數相等 2.865 .100 -4.290 32 .000 -1.353 .315 -1.995 -.710
不假設變異數相等 -4.290 27.586 .000 -1.353 .315 -1.999 -.706
C4
假設變異數相等 12.821 .001 -6.231 32 .000 -1.882 .302 -2.498 -1.267
不假設變異數相等 -6.231 20.410 .000 -1.882 .302 -2.512 -1.253
C5
假設變異數相等 1.363 .252 -6.131 32 .000 -1.471 .240 -1.959 -.982
不假設變異數相等 -6.131 25.523 .000 -1.471 .240 -1.964 -.977
C6
假設變異數相等 .522 .475 -4.608 32 .000 -1.118 .243 -1.612 -.624
不假設變異數相等 -4.608 29.214 .000 -1.118 .243 -1.614 -.622
不假設變異數相等 -4.608 29.214 .000 -1.118 .243 -1.614 -.622