3.1 評量方法
圖 3 評量進行方式
為了達到研究目標，總共設計了五次評量，按施測時間依序是紙本問卷版的 前測、MUD 中的前測、MUD 中的後測 1、MUD 中的後測 2、紙本問卷版的後測。因 為我們的實驗對象是高職學生，所以每次施測所用的評量工具是選用高雄師範大 學英語系戴瓊瑩的「國中生多元智能表現問卷」（2001），此份問卷源自
Armstrong’s (1994) An MI Inventory for Adults，藉此量表來瞭解、評鑑學生的潛 能。
原問卷有 80 題，可測出學生的八種智能，但我們這次設計的任務內容只和 其中五種智能有關係，故在此次實驗中我們只對學生的五種智能做評量。每次評 量都有 50 個問題，50 個問題分別為語言智能（10 題）、邏輯智能（10 題）、空 間智能（10 題）、人際智能（10 題）、內省智能（10 題），五次評量中出現的 50 個問題內容都大同小異，以便我們在分析資料時做前後比較。
3.2 量化分析
實驗結束後我們必須進行下列分析，來證明預設的目標是否正確：
1. 檢驗題目
運用統計學中的「項目分析」（item analysis）對題目進行適切性評估，檢驗 量表個別題目的可靠程度，剔除不必要、不適當的題目。再進行「信度估計」
（reliability analysis）與「因素分析」（factor analysis）來評估整份量 表的可靠程度，檢定測驗題目到底能夠測出哪幾個因素，確定各個題目的性 質，求出這些題目的信效度，接下來才可做以下的分析。
紙本問卷版 的前測
第一週 第二週 第三週 時間軸
MUD 中的 前測
MUD 中的 後測 1
MUD 中的 後測 2
紙本問卷版 的後測
2. 驗證網路中介模擬的環境可提升學生的多元智能
將「兩次紙本問卷評量」和「三次 MUD 中的評量」的成績分別用統計學中的
「相依樣本的 t 考驗」（paired-samples t test）和「相依樣本單因子變異數 分析」（paired-samples oneway analysis of variance, oneway ANOVA）進 行分析，可看出兩相依樣本之間彼此是否有關聯存在，瞭解各次評量的分數是 等級相關」（Spearman rank order correlation coefficient），看看同一位 學生在相近時間（一週內）所做的兩次評量成績是否相關，即驗證在 MUD 中所 Paired-samples t test
Paired-samples oneway ANOVA
Spearman rank order correlation coefficient Spearman rank order correlation coefficient
3.3 質化分析
因為學生人數眾多，無法一一做質化分析，所以我們打算挑出幾份較特別的 樣本來做質化分析，例如：找出「人際智能」紙本版問卷得分較高和較低的幾位 同學，從系統中叫出他們的對話記錄，看看他們在活動時與人的互動是否真的很 好或不好；亦可找出「邏輯智能」紙本版問卷得分較高和較低的同學，觀察他們 的活動記錄，看看他們過關速度是否比別人快或慢。如此我們更加能證明多元智 能評量很適合在網路中介模擬的環境中進行。