研究建議

一、應用 Winmira 2001 執行 LCA 及 MRM 分析時，所產生的資訊參數有 AIC、BIC 及 CAIC 三種，其中 AIC 較為細密，分組時較為精確，但常 有判定類別數過多的情形，在應用及解釋上不是很方便。因此，建議採 觀察 BIC 或 CAIC 以決定最佳類別數。

二、觀察 OJT 比例理解測驗分析結果中，類別 5 與類別 6 屬解題規則 I 的類 型，但以規則 I 對第 12 題「(0,2) vs. (1,4)」進行解題，由於規則 I 僅關 心組合何者具有果汁，類別 5 和類別 6 的受試者應該會選擇「B」，而反 應判定應為正確才是，但在分析結果中卻未如預期。另外，類別 5 和類 別 6 的分類會因性別不同可能有所差異，亦需再進一步的探究。因此，

對於採用較低層次解題規則的國小學童，其解題概念值得再深入探究。

施測時，盡量將受試樣本年齡範圍擴大，並獲得一定數量的受試群進行 分析，根據所獲得的最佳類別數及其反應組型進行探究分析，再輔以抽 樣晤談受試者，進一步了解該類別的受試者解題規則為何。

三、研究者於學童解題規則研究中，可先研究既有的文獻，進行試題編製，

再經由施測後的結果進行 LCA 及 MRM 分析獲得最佳類別，自各類別 中抽樣選取受試樣本進行晤談，以獲得學童解題的規則，兼顧質性及量 化的研究優點。

四、機率理解解題規則回答試題的反應組型中，LCA 及 MRM 分析後，依

據參數所決定的最佳類別數為 3 類，但文獻所提及的解題規則為 4 種，

因此可知文獻中有一解題規則未出現在此研究樣本中。但觀察 PLCA1 及 PMRM1 此二類別受試者在第 3 題的答題情形，該類別受試者答題正 確的機率接近 50%，顯示在此二類別中，有將近一半的受試者是正確 的。因此若牽就文獻中所提之 4 項解題規則，將受試樣本進行 4 個類別 的分組，即以吳毓瑩、呂玉琴 (1997) 所提及之「最佳解釋模式」來決 定最佳類別數，進而觀察受試者反應模型，此時所決定的 4 個類別恰與 4 項解題規則相符。因此，在實際應用的過程中，研究者可依使用目的，

除了以資訊參數為依據外，亦可參考以「最簡潔模式」或「最佳解釋模 式」來決定最佳類別數。

五、LCA 和 MRM 分析所得之潛在類別，各類別間異質性高，而類別內受 試者同質性高。因此，對於不同的類別，應用以不同的教學或引導方式，

以獲得最佳的教學成效。研究者可進一步研究如何進行最佳的教學或補 救的方式，以引導採用錯誤解題規則的學童，進行適宜的補救教學。

六、本研究所採的計分方式為二元計分，非對即錯，因此，在給分方式上有 所局限；而不同的錯誤概念或迷思，可能同時出現在同一題的表現中，

因此，未來實能考慮多元計分的方式是較為符合實際情形。因此，將潛 在類別分析 LCA 及 MRM 應用於多元計分，是值得延伸的研究主題。

七、本研究所運用的軟體為 Winmira 2001，由於該軟體購置金額較高，除研 究單位在必要時會購買使用外，國民教育單位購置不易，也造成於國小 推廣時的不便。但由於類別分析應用廣泛，相關學術研究單位或部分研 究所需，於網路上已開發相關的線上分析工具，因此，取而代之的，國 小教師可使用線上所提供的工具進行分析，以客觀的方式將受試者進行 分組，再進行補救或相關的教學準備。

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